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Was kann die KI? Einsatzmöglichkeiten für künstliche Intelligenzen

Was kann die KI? Einsatzmöglichkeiten für künstliche Intelligenzen

Die Fortschritte im Bereich künstlicher Intelligenzen innerhalb der letzten Jahre sind enorm. Doch inwiefern sind diese Fortschritte bereits in der freien Wirtschaft anwendbar und wo liegen die Grenzen des Machbaren? Mit diesen Fragen setzen wir uns im zweiten Teil unserer Serie zu künstlichen Intelligenzen auseinander.

Aus menschlicher Perspektive können die im ersten Teil unseres Artikels besprochen Entwicklungen durchaus beängstigend wirken. Wenn eine KI innerhalb weniger Monate den lebenslangen Trainings- und Übungsprozess von E-Athleten und Top-Spielern aufholt und somit den Menschen übertrumpft, weckt das erneut gewisse Terminator-Analogien. Selbst wenn wir Weltuntergangsszenarien wie Skynet ausklammern, bleibt die Sorge, dass der Tag der Abrechnung zumindest am Arbeitsmarkt über uns hereinbrechen könnte.

Die gute Nachricht vorweg: einen derartigen „Judgement Day“ wird es wohl kaum geben. Stattdessen werden künstliche Intelligenzen schleichend in den Arbeitsalltag Einzug halten, sowohl als Ergänzung menschlichen Handelns, als auch in selbständiger Übernahme von bestimmten Aufgaben. Der Grund dafür ist recht simpel. Auch KI fallen unter das jedem wirtschaftlichen Prozess zugrundeliegenden Prinzip der Kosten-Nutzen-Rechnung. Sie mögen bereits jetzt viele, ja wenn nicht die meisten Aufgaben schneller, präziser und effektiver lösen können als Menschen. Doch nicht nur auf der Nutzenseite steht ein dickes Plus: bis eine KI in serienreifer Form für die meisten Unternehmen bezahlbar ist, werden wohl noch zwei Jahrzehnte oder mehr vergehen.

Solange die Entwicklungs- und somit Anschaffungskosten für eine KI so hoch wie aktuell sind, beschränkt sich die potenzielle Kundenbasis auf sehr große Unternehmen, die darüber hinaus aufgrund ihres Tätigkeitsfeldes besonderen Nutzen aus der Anschaffung oder Entwicklung einer KI ziehen.

Zu diesen Tätigkeitsfeldern zählt aktuell vor allem die massenhafte Verarbeitung von Informationen verschiedenster Art. Mittlerweile sind KI in der Lage, aus visuellen Reizen Informationen zu extrahieren. Somit können große Mengen an sowohl Stand- als auch Bewegtbildern mit Hilfe von Gesichts- und Objekterkennungsprogrammen ausgewertet werden. Dadurch werden intelligente Überwachungssysteme für öffentliche Räume und Verkehrswege (inklusive aller damit einhergehender Problematiken in Sachen Schutz der Persönlichkeits- und Bürgerrechte) machbar.

Darüber hinaus ermöglicht die tiefgreifende und schnelle Verarbeitung von Bildmaterial auch die Entwicklung von autonom fahrenden Automobilen. Während das Erkennen und Einhalten von Fahrspuren und Verkehrsschildern mit sehr simplen Systemen problemlos möglich ist, stellen sich Projekte wie das „Self-Driving Car“ von Google oder Teslas „Autopilot“ weitaus komplexeren Aufgaben. Um autonomes Fahren Wirklichkeit werden zu lassen, arbeiten diese Hersteller an Systemen, die auch mit weniger eindeutigeren optischen Reizen wie Baustellen, Verkehrspolizisten oder Interaktion mit anderen Verkehrsteilnehmern zurande kommen.

Ein weiteres Experiment zur Interpretation von optischen Informationen findet sich ebenfalls im Hause Google. Unter dem Namen „AutoDraw“ setzt ein Maschinenlern-Prozess ungeschickte Kritzeleien a la Microsoft Paint mit den Zeichnungen talentierterer Künstler in Verbindung und erlaubt es auch dem künstlerisch weniger begabten Nutzer, mit der Maus ansehnliche Objekte zu zeichnen. Auch das Titelbild dieses Artikels entstammt diesem Tool und sah vor dem helfenden Eingreifen der KI so aus:

Zeichnung eines PC mit Gehirn

Während die Interpretation von optischen Informationen noch in den Kinderschuhen steckt, finden KI im Bereich Big Data bereits sehr umfassende Anwendung. So erkennt unter anderem die IBM-KI Watson in einer für den Menschen kaum zu überblickenden Menge an medizinischen Daten mögliche Zusammenhänge und kann somit Impulse für klinische Studien liefern, Diagnosevorschläge geben und bei der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Watson basiert auf einem Verarbeitungssystem für natürliche Sprache, das durch seinen Auftritt in der US-Quizshow Jeopardy im Jahr 2011 erstmals öffentliche Aufmerksamkeit erlangte.

 

 

Es ist in der Lage, den natursprachlichen Input in digitale Informationen umzuwandeln und diese weiter zu verknüpfen. Diese Fähigkeit konnte Watson bereits vor sechs Jahren in der aus uneindeutig formulierten Fragen bestehenden Gameshow eindrucksvoll unter Beweis stellen. Diese Art von Problemlöserqualitäten eröffnen künstlichen Intelligenzen auch den Einsatz im Customer Support, um Sachfragen zu Produkten zu beantworten. Größere IT-Firmen nutzen diese Möglichkeiten bereits in ihren Online-Supportsystemen.

Ganz ohne die Umwandlung natürlicher Sprache können KI in Bereichen wie Logistik und Supply Chain Management eingesetzt werden, in denen sie Entwicklungen prognostizieren, Ressourcen zuweisen und Abläufe steuern können. In diesen Bereichen ist der Einsatz von KI schon relativ erprobt und erfolgreich. Eine von McKinsey Anfang 2017 durchgeführte Studie zeigte bei Logistik-Firmen, die auf eine proaktive Strategie zum Einsatz von künstliche Intelligenzen bauen, deutlich größere Gewinnspannen auf. Als weitere Gewinner der KI-Nutzung weist die Studie Unternehmen aus den Bereichen Gesundheitswesen und Finanzen aus.

Der gewinnbringende Einsatz von KI ist also heute schon in vielen Bereichen möglich. Während die Einsatzgebiete heute noch eher spezifisch erscheinen, sind die Forschungsfortschritte rasant und ermöglichen immer neue Arbeitsbereiche. In vielen Branchen wird der Siegeszug der KI große Zahlen an menschlichen Arbeitsplätzen kosten. Allerdings wird dieser Prozess schleichend voranschreiten, was eine konstruktive Veränderung des Arbeitsmarktes ermöglichen sollte. Vorausgesetzt, wir nehmen uns den nötigen Veränderungen rechtzeitig an.

Wer mehr zur Funktionsweise und Forschung zu künstlichen Intelligenzen lernen will, findet auf der Seite von OpenAI, dem von Elon Musk, Amazon, Microsoft und anderen Größen unterstützten non-Profit KI-Projekt, einen umfangreichen Einblick in die technischen Aspekte.

 

Text: Jochen Kutscher

Illustration: AutoDraw, Jochen Kutscher

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