Künstliche Intelligenz im Schweizer Unternehmenskontext: Potenziale und Anwendungen
Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren weltweit an Bedeutung gewonnen. In diesem Kontext möchten wir Schweizer Unternehmerinnen und Unternehmern aufzeigen, wie sie KI gezielt in ihren Unternehmen einsetzen können, um Prozesse zu optimieren und effizienter zu arbeiten.
Alltägliche Anwendungen von KI
Künstliche Intelligenz ist bereits fester Bestandteil unseres Alltags. Von personalisierten Empfehlungen bei Streaminganbietern bis zur Gesichtserkennung bei Smartphones – die Anwendungsbereiche sind vielfältig. Unternehmen wie PayPal setzen erfolgreich KI ein, um Betrug zu erkennen und Transaktionen zu sichern.
KI im Online-Handel
Der Online-Handel profitiert enorm von KI. Unternehmen wie Amazon setzen auf personalisierte Werbung und dynamische Preisgestaltung. Algorithmen erfassen Einkäufe, smarte Sensoren und Erkennungstechnologien ermöglichen automatisierte Bestellabwicklungen. Amazons Alexa fungiert als intelligente Einkaufshilfe.
KI im Gesundheitswesen
Im Gesundheitswesen bietet KI grosses Potenzial, besonders angesichts von Fachkräftemangel. Machine Learning und Deep Learning ermöglichen Fortschritte in der automatischen Diagnose von Krankheiten. KI verkürzt analytische Vorgänge in der Arzneimittelentwicklung und beschleunigt die personalisierte Patientenbetreuung.
Wie KMU die KI in ihren Arbeitsalltag integrieren können
Kleinere und mittlere Unternehmen (KMU) können künstliche Intelligenz (KI) auf vielfältige Weise in ihren Arbeitsalltag integrieren, um Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschliessen. Hier sind einige konkrete Ansätze:
- Kundenservice verbessern: Einsatz von Chatbots und virtuellen Assistenten, um häufig gestellte Fragen zu beantworten, Support-Tickets zu erstellen und Kundenanfragen effizient zu bearbeiten. Dies kann den Kundenservice verbessern und gleichzeitig die Belastung für das Personal verringern.
- Datenanalyse und Entscheidungsfindung: Nutzung von KI-Algorithmen zur Analyse grosser Datenmengen, um Muster, Trends und Einsichten zu erkennen, die bei der Entscheidungsfindung helfen. Dies kann von der Optimierung der Lagerbestände bis zur Vorhersage von Kundentrends reichen.
- Marketing und Vertrieb: Einsatz von KI zur Personalisierung von Marketingkampagnen und zur Optimierung von Vertriebsstrategien. KI kann dabei helfen, Kundenpräferenzen zu verstehen und massgeschneiderte Angebote zu erstellen, was die Konversionsraten und den Umsatz steigern kann.
- Automatisierung von Geschäftsprozessen: Automatisierung routinemässiger und zeitaufwendiger Aufgaben wie Rechnungsstellung, Buchhaltung und Personalwesen durch KI-gestützte Software. Dies spart Zeit und ermöglicht es Mitarbeitern, sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren.
- Produkt- und Serviceinnovation: Anwendung von KI zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen oder zur Verbesserung bestehender Angebote. KI kann dabei helfen, Kundenfeedback zu analysieren und Produkte schneller und kosteneffizienter zu iterieren.
- Sicherheit erhöhen: Einsatz von KI zur Verbesserung der Cybersicherheit durch frühzeitige Erkennung und Reaktion auf Sicherheitsbedrohungen. Auch im physischen Sicherheitsbereich kann KI, z.B. durch intelligente Überwachungskameras, zur Erhöhung der Sicherheit beitragen.
- Personalwesen: Nutzung von KI für das Recruiting, indem Lebensläufe gescreent und die am besten geeigneten Kandidaten für ein Vorstellungsgespräch ausgewählt werden. KI kann auch dabei helfen, Mitarbeiterengagement und -zufriedenheit zu messen und zu verbessern.
Was versteht man unter künstlicher Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein faszinierendes Teilgebiet der Informatik, das sich intensiv mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und dem maschinellen Lernen auseinandersetzt. Um ein tieferes Verständnis zu entwickeln, betrachten wir einige Hauptbereiche dieser faszinierenden Disziplin.
Machine Learning
Machine Learning ist ein Grundpfeiler der KI. Hierbei strebt man an, dass ein Computerprogramm seine Performance in einem bestimmten Bereich durch eigene Erfahrungen (Daten) verbessern kann. Dieser Ansatz entlastet Programmierer, da mathematische Algorithmen für einen automatischen Verarbeitungs- und Lernprozess sorgen.
Künstliche Neuronale Netze
Inspiration aus dem menschlichen Gehirn – künstliche neuronale Netze sind darauf ausgerichtet, durch die Verknüpfung von Eingangs-, Zwischen- und Ausgangsneuronen einen stetigen Lernprozess zu ermöglichen. Diese Struktur ist besonders effektiv bei der Verarbeitung komplexer Datenmuster.
Deep Learning
Ein spezifischer Bereich des Machine Learnings, das auf neuronalen Netzen basiert, ist das Deep Learning. Hier ermöglichen Algorithmen nicht nur Prognosen, sondern auch die Fähigkeit, diese Prognosen zu hinterfragen. Der Mensch greift dabei weniger in die Analysen und Prozesse ein, was insbesondere bei Big Data-Anwendungen von Vorteil ist.
Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing ist ein Ansatz, der versucht, natürliche Sprache zu erfassen und mithilfe von Algorithmen computerbasiert zu verarbeiten. Dies ermöglicht eine weitreichende Kommunikation zwischen Mensch und Computer, sodass Anwendungen per Sprache gesteuert und bedient werden können.
Knowledge Representation
Die Knowledge Representation ermöglicht KI, logisch zu denken, Schlussfolgerungen zu ziehen und Argumentationen zu entwickeln. Hierbei werden Konsequenzen einer Tätigkeit ermittelt, indem die KI darüber nachdenkt, und nicht, indem sie die Tätigkeit tatsächlich ausführt.
Technologische Singularität
Ein faszinierender, wenn auch hypothetischer Aspekt, ist die technologische Singularität. Diese Hypothese besagt, dass die Entwicklung einer künstlichen Superintelligenz ein rasantes technologisches Wachstum auslösen wird, das unvorhersehbare Veränderungen der menschlichen Zivilisation nach sich zieht. Die Idee einer "Intelligenzexplosion" wird durch eine unaufhaltsame Folge von Selbstverbesserungszyklen der starken KI angetrieben.