KI – eine Aufgabe für das ganze Unternehmen

Ein 35-jähriger Rundenrekord auf dem Nürburgring wird dank dem Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI)künstlicher Intelligenz (KI) um eindrucksvolle 51,58 Sekunden unterboten. Die Maschine schlägt den Menschen jetzt auch beim Pokern und beherrscht dabei sogar das Bluffen. Es vergeht kaum eine Woche, in der kein neuer Durchbruch im KI-Wettrennen verkündet wird. Alles zu Künstliche Intelligenz auf CIO.de

Eben diese technischen Durchbrüche erzeugen abermals hohe Erwartungen an das Potenzial der Technologie. Wer im KI-Wettrennen nicht abgehängt werden möchte, steht vor der Herausforderung, die Technologie und ihre Anwendungen im Kontext des gesamten Unternehmens zu verankern. So werden sich die CxOs schon bald wünschen, bereits früher über ihre KI-Strategie nachgedacht zu haben.

KI ist allerdings kein neues Thema. Die Idee, eine selbstlernende Maschine zu entwickeln, hat das Interesse von Wissenschaftlern und Praktikern bereits seit den 1940er Jahren geweckt. Dabei dient KI als Oberbegriff, um eine Vielzahl von Methoden und Anwendungen zusammenzufassen, die darauf abzielen, Aufgaben zu erfüllen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. So ist der im Jahr 1950 von Alan Turing formulierte Turing-Test noch heute Grundlage für die Diskussion über die Intelligenz von Maschinen.

Meilensteine der KI-Geschichte

Seitdem hat sich das Bestreben zur Schaffung intelligenter Maschinen in mehreren Meilensteinen manifestiert, darunter in der jüngeren Vergangenheit der Sieg im Schach gegen den Weltmeister Kasparow durch IBM Deep Blue (1996), der Gewinn der Quizshow Jeopardy durch IBM Watson (2011) oder der Sieg gegen den aktuellen Weltmeister im Spiel Go durch Deepmind Alpha Go (2017). Während die KI-Forschung viele Höhen durchlebt hat, führten Enttäuschungen aufgrund überzogener Erwartungen aber auch mehrmals zu Phasen mit geringerem Interesse und Investitionen, welche wir auch als KI-Winter bezeichnen.

Auch aktuell scheinen sich die Erwartungen wieder zu überschlagen, sodass die Frage nahe liegt: Steht der nächste KI-Winter schon vor der Tür? Im Gegensatz zu den Entwicklungen des vorigen Jahrhunderts hat KI heute bereits auf vielfältige Weise Einzug in unseren privaten und geschäftlichen Alltag gehalten. So ermöglicht der auf Deep Learning basierende Übersetzungsdienst DeepL bereits heute verblüffend fehlerfreie Übersetzungen. Und der Sprachassistent Google Duplex kann eigenständig in einem Restaurant anrufen, um einen Tisch zu reser­vieren.

Aus Daten Wissen erzeugen

Insbesondere Machine Learning, ein bedeutender Ansatz der KI-Entwicklung, wird in vielen Anwendungen eingesetzt, um aus Daten Wissen beziehungsweise Fähigkeiten zu erlernen. All diese Anwendungen lassen sich trotz der vorherrschenden Euphorie der schwachen KI-These zuordnen.

Im Gegensatz zur starken KI-These, welche auf ein nahezu vollständiges Nachahmen menschlichen Denkens und Handelns mit maschinellen Systemen und damit auf eine generische Intelligenz abzielt, werden der schwachen KI-These folgend lediglich konkrete Anwendungsprobleme intelligent gelöst. So versteht es Google Duplex zwar, einen Anruf täuschend echt menschlich durchzuführen, das Fahren des eigenen Autos sollte man dem Dienst aber lieber (noch) nicht anvertrauen.

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