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Schwache KI stark genug für Unternehmen

An künstlicher Intelligenz führt für digitalisierungshungrige Unternehmen kein Weg mehr vorbei. Auf der Suche nach einer passenden Lösung entsteht dann oftmals die Frage: Schwache oder Starke KI? – Doch eigentlich kommt es auf etwas ganz anderes an:

Schwache KI stark genug für Unternehmen

Künstliche Intelligenz (KI) ist mittlerweile in unserem Wirtschaftsleben fest verankert. Immer mehr Unternehmen haben die Technologie für sich entdeckt. Die Frage, ob KI den entscheidenden Wettbewerbsvorteil bringt, stellt sich für viele Unternehmen schon gar nicht mehr. Vielmehr kreisen die Gedanken um die Form der KI – reicht die schwache KI oder muss es doch schon die starke KI sein. Nach dem heutigen Stand der Dinge gehen derartige Überlegungen aber an der Realität vorbei.

Zugegeben, die Vorstellung ist faszinierend, Maschinen könnten wie Menschen denken und Entscheidungen treffen. Befeuert wird die Vorstellung durch die Ansicht vieler Forscher, dass eine starke KI logisch denken, in eigene Entscheidungen treffen kann, lernfähig und zur Kommunikation in natürlicher Sprache fähig ist und alle diese Fähigkeiten kombinieren kann, um ein übergeordnetes Ziel zu erreichen. Nur: Stand heute ist es noch nicht gelungen, eine starke künstliche Intelligenz zu entwickeln. Und ob dies überhaupt je möglich sein wird, darüber streiten sich die Gelehrten nach wie vor.

Die heute verfügbaren KI-Systeme zählen alle zu der Kategorie „schwache KI“. Das ist aber kein Grund zur Verzweiflung. Der Begriff schwach ist zudem irreführend, da eine schwache KI menschliche Intelligenz mit Big Data verbindet, um so die Leistung der Menschen deutlich zu steigern. Mit ihrer spezifischen Intelligenz helfen schwache KI-Systeme Unternehmen heute schon sehr erfolgreich, große Datenmengen in nutzbare Informationen umzuwandeln, indem Muster erkannt und Vorhersagen getroffen werden. Ein besonders starkes Wachstum verzeichnen gegenwärtig Lösungen auf der Basis von Robotic Process Automation (RPA) und Cognitiv Process Automation (CPA) wie z.B. intelligente Chatbots in Kombination mit Computer Vision, Sprach-, Text- und Gesichtserkennung, Virtual/Augmented Reality, NLP, Image Tagging, Machine Learning oder virtuelle persönliche Assistenten.

Schwache KI ist derzeit stark genug, um unsere Lebensweise und unsere Art und Weise zu arbeiten zu verändern. Big Data und neuronale Netze sind die Schlüssel zum anhaltenden Erfolg einer schwachen KI, die heute bis dahin für unlösbar erachtete Probleme löst. Bevor wir uns in Visionen von Maschinen mit menschlicher Intelligenz verlieren, sollten wir erst einmal das vorhandene, bisher noch weitgehend ungenutzte Potenzial einer schwachen KI ausnutzen.


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So kann Sie künstliche Intelligenz erfolgreicher machen:

Was ist künstliche Intelligenz?

Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf Technologien, die Geschäftsprozesse automatisieren und optimieren, indem sie menschenähnliche Intelligenz auf spezifische Aufgaben anwenden. KI-gestützte Software kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Anwendungen umfassen Chatbots für den Kundenservice, die Automatisierung von Routineaufgaben, personalisierte Marketingstrategien und vorausschauende Wartung. KI verbessert die Effizienz und Genauigkeit, reduziert Kosten und steigert die Produktivität. Durch die Integration von KI in Unternehmenssoftware können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erlangen, da sie schneller und agiler auf Marktveränderungen reagieren können, während sie gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.

Wie kann künstliche Intelligenz ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Prozesse automatisiert, Entscheidungsfindung verbessert und Effizienz steigert. KI-gestützte Analysen bieten tiefe Einblicke in Daten, ermöglichen präzisere Vorhersagen und helfen, Geschäftsstrategien zu optimieren. Durch Automatisierung können Routineaufgaben effizienter erledigt werden, was Kosten senkt und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzt. KI verbessert auch die Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen und schnelle Reaktionen auf Anfragen. In der Produktion optimiert KI die Lieferkette und verringert Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung. Insgesamt fördert KI Innovation, Agilität und Wettbewerbsfähigkeit, indem sie Unternehmen befähigt, schneller und intelligenter auf Marktveränderungen zu reagieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von künstliche Intelligenz:

Automatisierung

Der Einsatz von KI, um wiederkehrende Aufgaben in Unternehmensprozessen zu automatisieren, wodurch Effizienz gesteigert und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freigesetzt werden.

Predictive Analytics

Die Verwendung von KI-Techniken, um aus Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen, die Unternehmen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Chatbots

KI-gesteuerte Programme, die in Unternehmenssoftware integriert sind, um Kundenanfragen automatisiert zu beantworten, den Kundenservice zu verbessern und die Benutzererfahrung zu optimieren.

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Augmented Reality (AR)

Augmented Reality (AR) integriert digitale Informationen in die reale Welt, indem sie computergenerierte Inhalte wie Grafiken, Texte oder Daten über das Sichtfeld des Nutzers legt. Beispielsweise können Techniker technische Anweisungen oder 3D-Modelle direkt über reale Maschinen sehen, was Wartung und Reparatur erleichtert.
 
Unterschied zu Virtual Reality (VR): Während AR die reale Welt mit digitalen Elementen ergänzt, versetzt VR den Nutzer in eine vollständig computergenerierte Umgebung, die die reale Welt vollständig ersetzt. In VR ist der Nutzer vollständig von der physischen Realität getrennt, während AR die physische und digitale Welt kombiniert.

Big Data

Big Data bezeichnet riesige, komplexe Datenmengen, die mit traditionellen Methoden schwer zu verarbeiten sind. Unternehmen nutzen Big Data, um Kundenverhalten zu analysieren, Geschäftsprozesse zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse und Verarbeitung solcher Daten können wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden. Typische Tools für Big Data umfassen Datenmanagement, maschinelles Lernen und Echtzeit-Analysen. Die Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, verschafft Unternehmen Wettbewerbsvorteile durch personalisierte Angebote, vorausschauende Wartung und verbesserte Geschäftsstrategien.
 
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