In dieser Ausgabe von „Nachgefragt beim Trainingsmarkt“ widmen wir uns einem sehr spannenden Thema – Künstliche Intelligenz. Was ist eigentlich KI und wie kann sie im Unternehmen angewendet werden?
Für diese und weitere Fragen steht uns einer unserer Entwickler und Product Owner Rede und Antwort. Paul und sein Team von Concept49 haben sich der agilen Softwareentwicklung verschrieben und schon einige KI-Lösungen für ihre Kunden bereitgestellt.
Paul, wie sind deine Berührungspunkte mit KI? Programmiert ihr hier selbst und/oder nutzt ihr Microsofts Azure KI Services?
Paul: Für unsere Kunden haben wir bereits erfolgreich KI genutzt und verwenden sie auch aktuell in LM-eigenen Produkten. Wir bewegen uns bei der Entwicklung hauptsächlich im Microsoft .NET Umfeld und setzen auf Microsoft Azure, um Anwendungen bereitzustellen. Daher ist unser Fokus auf den von Microsoft angebotenen Tools, die es uns ermöglichen schnell und ohne großen Entwicklungsaufwand Lösungen bereitzustellen. Wirklich individuelle neue Frameworks für künstliche Intelligenz entwickeln wir selbst jedoch nicht. Hier muss man ehrlich sagen, dass wir da keine Konkurrenz zu milliardenschweren Unternehmen aus den USA sind.
Künstliche Intelligenz assoziieren viele Leute mit Science-Fiction. Aber was genau ist KI und wo liegt der Unterschied zwischen einer starken und schwachen KI?
Paul: Eine philosophische Frage! Ich würde es so beschreiben: KI ermöglicht es Software Probleme zu lösen, für die es nicht mehr möglich oder sinnvoll ist jede mögliche Eingabe durch eine feste Programmierung zu verarbeiten. Besonders im Bereich von Audio- oder Videosignalen kommen wir schnell an einen Punkt, bei dem es unendliche Variationen gibt. Aber auch in der Analyse oder Verarbeitung von Prozessen, die normalerweise auf menschliche Erfahrung setzt.
Eine schwache KI reagiert dabei auf variable Eingaben, das Ergebnis ist jedoch fest definiert. Es wird dadurch Verständnis simuliert. Ein Beispiel sind die bekannten Smart Home-Helfer wie Amazons Alexa. „Alexa, bitte schalte das Licht an“ nutzt KI zur Spracherkennung, um die wichtigen Schlüsselwörter zu erkennen: „Licht“ und „an“. Die darauffolgende Reaktion ist vorprogrammiert, das Licht geht an. Der „Intelligenz“-Anteil ist hier, dass das Gerät auf die Stimmen von verschiedensten Personen reagieren kann. Aussprache, Lautstärke, Tonhöhe, alles ist variabel. Eine starke KI reagiert auf variable Eingaben, das Ergebnis ist jedoch nicht durch Programmierung fest vorgegeben.
Eine starke KI lernt wie ein Mensch durch Training und Erfahrung. Ein Beispiel wäre, wenn in einem Smart Home die KI versteht, dass „Alexa, Guten Morgen!“ bedeutet, dass die Rollos hochgefahren und die Kaffeemaschine eingeschaltet werden, ohne dass der Benutzer jemals etwas dafür selbst eingegeben hat.
Wie kann uns KI über Smart Home Gadgets hinaus jetzt schon nützlich sein? Wo stehen wir aktuell und was wird in Zukunft möglich sein?
Paul: KI ist schon allgegenwärtig. Vom oben genannten Beispiel von Smart Homes, über autonom fahrende Autos, bis hin zu Auswertung von Nutzerverhalten für Facebook, Google, usw. KI boomt und ist nun so weit entwickelt, dass Unternehmen wie Microsoft Tools für die Öffentlichkeit bereitstellen können, sodass jeder KI für seine spezifischen Anwendungsfälle nutzen kann, ohne ein eigenes Forschungsinstitut zu gründen. Mit der Verlagerung von KI als Service in die Cloud und dem – wenn auch unfassbar langsamen – Ausbau von echtem Breitband-Internet wird KI in den nächsten Jahren immer allgegenwärtiger werden. Bereits jetzt haben wir KI, welche den Turing Test bestanden hat, also von Menschen nicht mehr als Maschine erkannt werden. Was in Zukunft möglich sein wird ist daher nur schwer vorhersagbar. Der letzte große Schritt, den wir mit etwas Glück noch in diesem Jahrhundert erleben werden, ist die Entwicklung einer „echten“ Intelligenz. Einer Maschine mit eigenem Bewusstsein.
Hier ist dann auch ein verantwortungsvoller Umgang mit KI wichtig. Wie siehst du das?
Paul: KI ist ein mächtiges Werkzeug und kann so unsere Welt zu einer besseren machen, mit Diensten und Angeboten, die das Leben vereinfachen und bereichern. KI ist jedoch auch in der Lage Daten höchst effizient auszulesen und Verknüpfungen herzustellen. So können leicht persönliche Informationen und Video- und Audiosignale verarbeitet und analysiert werden, um komplexe Persönlichkeitsprofile zu generieren. Was vor 30 Jahren kein Geheimdienst der Welt hätte leisten können, kann eine KI ohne Probleme umsetzen. Daher stellt sich beim Einsatz von KI nicht nur die Frage: „Ist es möglich?“, sondern auch „Sollten wir es tun?“
Du hast eingangs erwähnt, dass ihr schon viele KI-Lösungen beim Kunden implementiert habt. Kannst du uns das ein oder andere Anwendungsszenario aus der Praxis nennen?
Paul: Typische Szenarien sind vor allem die Sprach- und Bilderkennung, sowie die Klassifikation von Daten. Hier ein paar Beispiele, die wir tatsächlich umgesetzt oder für Kunden konzeptioniert haben:
Wordpicker 2.0 – Wordpicker ist eine Anwendung die wir als einen Bot in Microsoft Teams bereitstellen, der es uns ermöglicht Audiosignale eines Meetings aufzunehmen. Die Signale werden an Microsofts Spracherkennungs-KI weitergeleitet, der Sprache in Text umwandelt. Die Spracherkennung arbeitet dabei nicht 100% korrekt, sodass wir als LM IT Services AG einen speziellen Moderator Service anbieten, um durch Menschen die Texte korrigieren zu lassen, bevor sie Nutzern als Untertitel bereitgestellt werden.
Ein anderes typisches Beispiel war der Wunsch einer Spedition Preise durch eine KI bestimmen zu lassen. Der Preis für die Lieferung ist abhängig von vielen Faktoren: Der Strecke, der Ladung, der Jahreszeit, dem Wetter, aktueller Verkehrslage und je Kunde ein wenig anders. Normalerweise werden die Preise durch jahrelange Erfahrung der jeweiligen Mitarbeiter ermittelt. Was passiert jedoch, wenn diese das Unternehmen verlassen? Wie können noch unerfahrene Mitarbeiter Preise ermitteln? Dazu wurden die Auftragsdaten der letzten Jahre genutzt, um eine KI zu trainieren, sodass diese Preisvorschläge generieren kann.
Eine weitere Herausforderung war es, den Support eines Kunden zu verbessern. Hier können wir einen Chat-Bot bereitstellen, der Kundenanfragen analysiert und automatisch Vorschläge aus einem FAQ bereitstellt. Bei Bedarf vermittelt er Nutzer weiter an einen Mitarbeiter. Zudem können mit Hilfe von KI eingehende Support-Anfragen per E-Mail analysiert und kategorisiert werden, sodass bereits vollständige Support-Tickets automatisch erstellt werden.
Wie stehen Business Intelligence und künstliche Intelligenz in Verbindung?
Paul: KI kann helfen Geschäftsprozesse zu analysieren, um so verborgene Zusammenhänge deutlich zu machen oder Prozesse effizienter zu gestalten.
Sebastian, du als Trainer und Consultant mit Schwerpunkt PowerShell und Azure hast hier bestimmt noch einen Anwendungsfall parat.
Sebastian: Speziell bei einer Facette der künstlichen Intelligenz ist die Verbindung erheblich. Sowohl Buisness Intelligence als auch das Machine Learning können die Daten unseres Unternehmens aufbereiten und versuchen Mehrwerte zu generieren. Während BI dabei vor allem das Verstehen und Analysieren der Daten in den Vordergrund stellt, so geht KI einen etwas anderen Weg. Dort brauchen wir die genauen Zusammenhänge nicht verstehen, sondern lagern dieses an die KI aus. Dabei erhalten wir ein System, aus dem Vorhersagen für die Zukunft getroffen werden können. So kann zum Beispiel ein Unternehmen die Produktionskapazität besser an den aufkommenden Bedarf anpassen.
Zum Abschluss möchten wir noch kurz auf den Kostenfaktor eingehen. KI zu implementieren ist immer sehr teuer. Stimmt das?
Paul: „Sehr teuer“ ist natürlich relativ. Die Entwicklung einer eigenen KI von Grund auf ist auch heute noch ein großes Unterfangen. Der Aufwand wird jedoch dramatisch reduziert, wenn bereits implementierte Angebote wie die Microsoft Azure KI genutzt wird. Für uns hat sich gezeigt, dass der größere Aufwand häufig ist, die Daten zum Trainieren der KI aufzubereiten. Eine KI ist nur so gut wie die Datengrundlage, mit der sie lernt. Häufig liegen die Daten jedoch nur schlecht oder gar nicht strukturiert vor. Daher ist der erste Schritt meist die Digitalisierung in Unternehmen allgemein voranzutreiben, bevor eine KI genutzt werden kann, um spezifische Probleme zu lösen.
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