Im Kern beschreibt KI Systeme, die menschenähnliche Aufgaben eigenständig bewältigen können. Das umfasst beispielsweise das Lernen aus Erfahrungen, das Erkennen von Mustern und das eigenständige Lösen komplexer Probleme. Grundlage dafür sind Algorithmen, die große Datenmengen analysieren, daraus lernen und eigenständig Entscheidungen treffen können. Diese Fähigkeit wird durch maschinelles Lernen (Machine Learning) und neuronale Netzwerke erreicht.
Wo findet man Künstliche Intelligenz im Alltag?
KI begegnet uns heute überall – von Chatbots im Kundenservice bis hin zu automatisierten Prozessen in der Industrie. Beispiele für Künstliche Intelligenz sind Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, personalisierte Empfehlungen auf Netflix oder Amazon und intelligente Navigationssysteme, die Verkehrsströme in Echtzeit auswerten.
Aber auch in der Industrie, im Gesundheitswesen und in der Finanzbranche kommen KI-Systeme zum Einsatz, um Prozesse zu automatisieren und zu optimieren. Ein Beispiel für KI im Unternehmenskontext ist ein virtueller Assistent im Kundenservice. Solche Assistenten beantworten häufig gestellte Fragen automatisch, bieten Hilfestellung bei Problemen oder unterstützen Servicetechniker vor Ort durch schnelle Bereitstellung relevanter Informationen.
Ausgewählte Anwendungsbeispiele
Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?
Maschinelles Lernen als Schlüsseltechnologie
Maschinelles Lernen ermöglicht Systemen eigenständiges Lernen aus Daten durch Erkennung von Mustern und Zusammenhängen. Die wichtigsten Formen des maschinellen Lernens sind:
- Überwachtes Lernen (Supervised Learning): Training anhand vorgegebener Daten mit bekannten Ergebnissen, etwa zur Bilderkennung.
- Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning): Selbstständige Mustererkennung ohne vorgegebene Ergebnisse, z.B. zur Kundensegmentierung.
- Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Lernen durch Belohnung und Bestrafung zur Optimierung von Handlungen, beispielsweise bei Spielen wie Schach oder Go.
Neuronale Netzwerke: Das Gehirn der KI
Neuronale Netzwerke sind mathematische Modelle, inspiriert durch das menschliche Gehirn. Sie bestehen aus zahlreichen miteinander verbundenen Neuronen, die Informationen verarbeiten und weitergeben. Mit zunehmender Datenverarbeitung verbessern sich Genauigkeit und Leistung des Netzwerks.
Generative KI und Large Language Models
Generative KI-Systeme, etwa ChatGPT, können eigenständig Texte, Bilder oder Programmcode erstellen. Sie basieren auf großen neuronalen Netzwerken (Large Language Models, LLMs), die mit enormen Datenmengen trainiert wurden und dadurch komplexe Sprachstrukturen verstehen.
Warum ist eine eigene KI-Lösung für Unternehmen sinnvoll?
Unternehmen nutzen KI-Systeme zur Effizienzsteigerung und Datenanalyse. Besonders entscheidend ist dabei die Datensicherheit. Systeme wie OSKIS verwenden Open-Source-Technologien und ermöglichen DSGVO-konforme Nutzung generativer KI, ohne Abhängigkeiten von Drittanbietern.
Eine firmeneigene KI-Lösung wie OSKIS bietet Unternehmen:
- Volle Kontrolle über Daten und Systeme
- Steigerung der Produktivität
- Maßgeschneiderte und individuelle Lösungen
Wer KI aktiv steuert und sich unabhängig macht, kann modernste Technologien effizient und sicher nutzen. Melden Sie sich gern, wenn Sie sich dafür interessieren, wie OSKIS sichere und individuelle KI-Lösungen für Ihr Unternehmen realisieren kann.