Künstliche Intelligenz in der Anwendung
4 Fallbeispiele
Julia Rose,
Marketing
30. Dezember 2019
Was ist Künstliche Intelligenz? Wo wird Künstliche Intelligenz heute eingesetzt?
Die Künstliche Intelligenz (KI) oder die englische Bezeichnung Artificial Intelligence (AI) ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit Methoden beschäftigt, die es einem Computer ermöglichen, Aufgaben zu übernehmen, die menschenähnliches Denkvermögen erfordert. Mit neuen Technologien kann KI für Aufgaben trainiert werden, indem sie große Datenmengen analysiert, verarbeitet und darin Schemata erkennt und natürlich – je nach Aufgabe – anwendet.
In unterschiedlichen Bereichen wird Künstliche Intelligenz bereits eingesetzt. Spracherkennung oder autonome Verfahren sind im Einsatz. Maschinelles Lernen (Machine Learning) ermöglicht in der Industrie große Datenmengen zu analysieren und Vorhersagen zu treffen, um zum Beispiel Fehlproduktionen zu vermeiden und den Gewinn zu steigern. Unternehmen erhöhen ihre Wirtschaftsleistung bereits durch KI-Verfahren- und digitale Prozesse. In der Medizin können bessere Diagnosen durch Bilderkennung erstellt werden, und im Alltag begegnen wir Künstlicher Intelligenz durch „Alexa“ und „Siri” oder dem automatischen Einparken fast jeden Tag. Künstliche Intelligenz, kurz KI, ist schon jetzt ein großes Thema.
Künstliche Intelligenz, verpackt in modernen Softwarelösungen und -diensten, unterstützt ein breites Spektrum verschiedenerster Branchen. Beispiele für Unternehmensbranchen, in denen Künstliche Intelligenz bereits eingesetzt wird:
- Medienbranche (KI verfasst selbst Artikel, erstellt Zusammenfassung aktuell relevanter Themen aus dem Internet und Nachrichtenagenturen und analysiert bekannte Themen und bewertet diese nach den Inhalten)
- Großhandel (Nachbestellungen werden automatisch von der KI selbst gemacht und der Artikelbestand geprüft)
- Maschinenbau (Automatisierte Qualitätskontrolle von Bauteilen, Steigerung der Sicherheit der Mitarbeiter und Wartungsoptimierung durch KI)
- Wasser- und Energieversorgung (Stetige Optimierung der Wasser- und Energieversorgung)
- Produktion (Fehler- und Schadenserkennung und Produktüberwachung durch KI, des Zustands von Objekten jeder Art wird erfasst und analysiert)
- IT-Branche (Steigerung der Sicherheit und Effizienz, Ausfälle und Störungen werden durch die KI vorhergesagt).
Bei all diesen Branchen kann Künstliche Intelligenz die vorhandenen Prozesse verbessern, um zum Beispiel den Umsatz zu steigern, Zeit zu sparen oder die Serviceleistung zu optimieren. Doch das Spektrum erweitert sich stetig. KI-Softwarelösungen können, sowohl für den Verbraucher als auch für kleine oder große Unternehmen, individuell und je nach Bedarf angepasst werden. Im Folgenden werden einige ausgewählte Anwendungsbeispiele aus ganz unterschiedlichen Bereichen angeführt und erklärt.
Anwendungsbeispiele
KI in Supermärkten und Discounter
Wer kennt das Problem nicht? Man geht mit einer Einkaufsliste in den nächsten Supermarkt und es fehlen Artikel. Sie liegen weder im Regal noch im Lager. Der Mitarbeiter erklärt, dass die Ware leider nicht geliefert wurde, da muss dem Kollegen wohl ein Fehler bei den letzten Bestellungen passiert sein. Die Konsequenz ist beidseitige Unzufriedenheit.
KI kann hier aushelfen: Künstliche Intelligenz meldet, welches Produkt aufgefüllt werden müsste mithilfe von Sensorik. Gleichzeitig berücksichtigt sie die Lagerplätze, prüft auf Qualität und Verschmutzungen, lokalisiert Probleme und bietet Lösungen an – und das automatisiert, zum Beispiel mit Quality Control falsche und überflüssige Bestellungen werden behoben und Platzmängel somit umgangen. Künstliche Intelligenz zählt stets in Echtzeit die Waren, kontrolliert sie, führt übersichtliche Bestandskontrolle durch und sucht auf konkrete Beschädigungen ab. Der Facharbeiter/die Facharbeiterin bekommt Unterstützung durch Künstliche Intelligenz und kann somit gezielt und effizienter arbeiten. Die KI-Software wird mit den bestehenden Systemen gekoppelt, so bleibt das Vertraute immer noch vertraut. Dies steigert die Akzeptanz.
Verbesserung der Personalplanung in Unternehmen
Vieles wird heutzutage noch händisch gemacht, obwohl wir uns in einem digitalen Zeitalter befinden. Personalplanung wird teilweise sogar noch auf einem Blatt Papier vorgenommen, obwohl es bereits vereinfachte Programme dafür gibt. Gleichzeitig muss vieles mit einbezogen und bedacht werden: Urlaubstage, Termine, Krankheit, Überstunden und Minusstunden. Bei Krankheit muss Ersatz angefordert werden, die Wünsche der Angestellten werden oft nicht berücksichtigt, ein gesamter Überblick fehlt und macht die Planung schwierig. Mit Künstlicher Intelligenz können diese Probleme angegangen werden. KI berücksichtigt die Probleme und Schwierigkeiten. Die Erfassung zentraler Arbeitszeiten und Stundenkonten kann automatisiert geführt werden, denn KI analysiert und plant selbstständig und senkt somit den Aufwand der Dienstplanung und unterstützt den Personaler.
Künstliche Intelligenz benachrichtigt automatisch, sobald eine Abwesenheit bestätigt wurde und bietet daraufhin eine optimale Lösung aufgrund von den gegebenen Informationen an.
Personalplanung in Krankenhäusern: Angesichts des steigenden Ärztemangels gewinnt eine strukturierte und strategische Personalplanung immer mehr an Bedeutung. Ein Vorteil hier ist die deutliche Entlastung der Ärzte und Mitarbeiter durch Künstliche Intelligenz/KI.
Unterstützung durch KI in der Lagerlogistik
Die Aufgaben eines Lagerlogistik-Facharbeiters sind vielfältig. Eine der wichtigsten Aufgaben ist die Warenannahme und die Kontrolle. Überprüft werden muss die Qualität und die Menge der angenommenen Waren, außerdem ist es wichtig zu erkennen, ob die Ware beschädigt wurde beim Transport oder andere Mängel aufweist. Sollte nach einer zeitaufwendigen Prüfung tatsächlich etwas kaputt gegangen sein, muss die Ware reklamiert werden. Hinzu kommen das Transportieren und Lagern der Waren. Je nach Warenart (z.B. für Lebensmittel, oder gefährliche Stoffe wie Gas oder Öl gelten besondere Sicherheitsbestimmungen) muss entsprechend und optimal gelagert werden. Es muss geprüft werden, ob genug Lagerplatz vorhanden ist, der den entsprechenden Anforderungen entspricht. Darüber hinaus müssen die Kosten so gering wie möglich gehalten werden bei gleichzeitiger Einhaltung der Normbestimmungen (Lager und Transport).
Darüber hinaus muss der Facharbeiter planmäßig, strukturiert und effizient vorgehen, wenn er Waren aus unterschiedlichen Lagerorten zusammenstellen und für das Versenden bereit machen möchte.
Bei all diesen Aufgaben ist die KI dazu in der Lage den Lagerlogistikfacharbeiter enorm zu unterstützen. Bereits bei der Warenannahme kontrolliert sie Mängel oder Schäden. Bezüglich des Lagerplatzes kann sie sehen, wo ausreichend Raum vorhanden ist und, ob die Lagerbestimmungen der Ware entsprechen. So können Kosten gesenkt werden und die Facharbeiter effizienter ihrer Arbeit nachgehen.
Anonymisieren personenbezogener Daten im medizinischen Bereich
Mit der neuen Datenschutz-Grundverordnung (DSVGO) ist das sichere und regelkonforme verarbeiten personenbezogener Daten Norm geworden. In der Medizin dürfen zum Beispiel Patientendaten (Bilder, Videos, Texte und in Form von gesprochener Sprache) nicht einfach an Dritte weitergegeben werden. Es muss viel Zeit und Arbeit investiert werden, ehe die Daten entsprechend manuell – z.B. vom Arzt für eine externe Expertise – bearbeitet und weitergeleitet werden können.
Künstliche Intelligenz ist hier in der Lage Informationen und Daten selbst ohne fremdes Einwirken zu anonymisieren (siehe Blue DSVGO). Große Datenmengen werden automatisch und professionell anonymisiert und für weitere Verwendungen aufbereitet. Modernste KI-Technologie macht Daten ordnungsgemäß unkenntlich durch beispielsweise Verpixeln, Unkenntlich machen oder mit etwas anderem ergänzen durch Zufallsprinzip
Neben Bilder können auch Verträge, Protokolle, Dokumente, Telefongespräche, Videos und viele weitere Formate verarbeitet werden. Es profitieren nicht nur medizinische Einrichtungen von solchen KI/AI-Anwendungen, sondern auch Call-Center, Behörden und Unternehmen und viele weitere Einrichtungen, die mit kundenrelevanten Daten arbeiten.
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