Wer von den Errungenschaften moderner KI-Algorithmen in der Medizin hört, kommt schnell ins Staunen – so kann KI beispielsweise Lungen-Metastasen heutzutage bereits besser als Menschen erkennen. Darüber hinaus können die Algorithmen Referenzbilder für Ärzte erstellen, wie bestimmte Krebsarten auf Röntgenbildern aussehen würden. Diese Lösungen seien bislang allerdings auf spezifische Krankheiten oder Anwendungsfelder beschränkt, berichtet Joshua Gawlitza, Radiologe an der Universitätsklinik rechts der Isar von der Technischen Universität München.

KI-Lösungen könnten deshalb insbesondere Ärzte unterstützen, die mit sehr vielen Untersuchungen konfrontiert seien. Aber „die kritischen Sachen sehen die Ärzte in der Regel noch besser. Nicht alle Untersuchungen sind perfekt – die Patienten atmen manchmal, wenn sie es nicht sollen, oder bewegen sich – da können Algorithmen schon sehr anfällig dafür sein“. Zukünftig sieht Gawlitza deshalb ein Zentaur-Modell als Lösung, wobei Ärzte die Entscheidungen treffen und durch die Performance von KI-Algorithmen unterstützt werden –beispielsweise in Form einer Zweitmeinung.

Wie gut die Algorithmen funktionieren, hängt maßgeblich von Qualität und Quantität der verwendeten Trainingsdaten ab. Die Erstellung dieser Datensätze sieht Gawlitza zurzeit als große Herausforderung. Ärzte haben in der Regel wenig Zeit und nur Ärzte können beurteilen, ob das Bild einen Lebertumor oder nur eine Zyste zeigt, sagt Gawlitza. „Für die Aufgabe kann ich schlecht Studenten hinsetzen“.

Den Datenschutz beim Aufbau einer Datenbasis zum Training der KI sieht Gawlitza als relativ unproblematisch: „Wir können die wichtigen Daten so gut anonymisiert darstellen, dass eigentlich ein Austausch unter zertifizierten Gesundheitszentren problemlos möglich sein sollte.“

Gawlitza hat keine Sorgen, dass KI in naher Zukunft die Jobs von Ärzten übernehmen wird. „Selbst wenn in ein paar Dekaden die Algorithmen besser sind als wir, wird der Arzt noch lange im Stuhl sitzen, denn Siemens, Phillips und die ganzen Start-ups werden nicht die Haftung dafür übernehmen.“ Dafür sei es aber zukünftig enorm wichtig, dass Ärzte die Funktionsweise der KI-Algorithmen verstehen, um deren Entscheidungen am Ende besser verstehen zu können.

Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Für den Podcast hat die F.A.Z. mit Peter Buxmann und Holger Schmidt zwei ausgewiesene KI-Experten an Bord geholt: Beide erforschen und lehren die Potenziale der KI und deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit an der Technischen Universität Darmstadt. Peter Buxmann ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und beschäftigt sich seit vielen Jahren mit den Anwendungen von KI, der digitalen Transformation sowie datenbasierten Geschäftsmodellen. Sein Podcast-Partner Holger Schmidt ist Digital Economist, Speaker und Autor. Seine Kernthemen sind KI, Plattform-Ökonomie und digitale Geschäftsmodelle. Die beiden Hosts greifen in jeder Folge einen neuen Aspekt der Künstlichen Intelligenz auf, erklären Zusammenhänge und geben präzise Einordnungen. Die Folgen haben eine Länge von rund dreißig Minuten und erscheinen monatlich jeweils am ersten Montag.

Löst ChatGPT bald Google ab? Oder Buchautoren und Journalisten? Eventuell sogar Programmierer? Iryna Gurevych, Leiterin des Lehrstuhls für Computer Science an der TU Darmstadt und Expertin für Sprachmodelle, sieht ChatGPT zwar in vielen Gebieten auf einem guten Weg – aber bis zur Ablösung von Suchmaschinen oder ganzen Berufen sei dieser Weg noch lang.

Obwohl die Oberfläche von ChatGPT wie eine Suchmaschine aussieht, kann der künstliche Agent deutlich mehr: Er liefert Fakten und Definitionen, kann Computerprogramme schreiben und sogar Konversationen führen. Sogar als Schreibassistent lässt er sich verwenden – man kann beispielsweise nach einem Text für die Eröffnungsrede einer Veranstaltung fragen, „und das Modell macht einen Vorschlag, was man in solchen Situationen typischerweise sagt. Und das sieht in vielen Fällen erstaunlich echt und menschlich aus“, sagt Gurevych im FAZ-Podcast „Künstliche Intelligenz“.

Das Modell wurde speziell für Dialoge optimiert. Dafür wurde ChatGPT mit Trainingsdaten und Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback trainiert. Deshalb sehen die Ergebnisse wie ein menschlicher Dialog aus. Darüber hinaus lernt es auch die „besseren Antworten“ für einen gegebenen Kontext, berichtet Gurevych. Dennoch bleiben bei der aktuellen Version des Sprachmodells viele Themen offen. So ist der Code der von dem US-amerikanischen Unternehmen OpenAI entwickelten Software nicht einsehbar, so dass über die genaue Funktionsweise nur spekuliert werden kann. Klar ist: ChatGPT kann nur Informationen wiedergeben, die in seinem Trainingsdatensatz enthalten waren.

„Ich habe ChatGPT die Frage gestellt, auf welchem Korpus es trainiert wurde,“ berichtet Gurevych. Darauf antwortete das Modell, dass eine Vielzahl öffentlich verfügbarer Dokumente wie Webseiten, Bücher und andere Texte eingeflossen sind, die allerdings nur bis 2021 datiert waren. Das Modell könne deshalb weniger gut mit zeitlichen Aspekten umgehen und keinerlei Informationen über aktuelle Entwicklungen liefern. Denn ChatGPT hat nach eigenen Angaben keinen Zugriff auf Suchmaschinen – im Gegensatz etwa zum Blenderbot von Facebook. Spannend werde es, wenn verschiedene Technologien in diesem Bereich integriert werden. „ChatGPT und Google mit Lamda sind heute komplementär, können aber in Zukunft eventuell miteinander verschmelzen.“ Lamda ist der KI-Chatbot von Google.

Auch längere Texte, zum Beispiel für Bücher, in denen komplexe Zusammenhänge erklärt werden, sind aktuell noch sehr schwierig. Allerdings soll die nächste Sprachversion GPT4, die im Frühjahr 2023 erscheinen soll, rund 500 Mal mehr Parameter enthalten – und damit auch komplexere Zusammenhänge erkennen.

ChatGPT beschreibt sich selbst: ChatGPT ist ein neuronales Netzwerkmodell, das von OpenAI entwickelt wurde und für die Generierung von Text verwendet wird. Es wurde speziell für die Verwendung in Chatbots und anderen Anwendungen entwickelt, in denen es menschenähnliche Konversationen führen soll. Das Modell wurde auf der Grundlage von GPT-3, einem der leistungsstärksten automatischen Textgenerierungssysteme, trainiert. Es hat die Fähigkeit, menschenähnliche Antworten auf Fragen und Anfragen zu generieren, indem es auf eine Vielzahl von Datenquellen zugreift und diese Informationen nutzt, um die Antworten zu formulieren. Eines der interessanten Dinge an ChatGPT ist, dass es in der Lage ist, sich an den Kontext der Unterhaltung anzupassen und entsprechend zu antworten. Dies bedeutet, dass es in der Lage ist, auf Fragen und Anfragen in einer Weise zu antworten, die für den Nutzer relevant und verständlich ist.

Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Für den Podcast hat die F.A.Z. mit Peter Buxmann und Holger Schmidt zwei ausgewiesene KI-Experten an Bord geholt.

Viele Unternehmen werden in den kommenden Jahren Transparenz über Menschenrechts- und Naturschutz-Kriterien in ihren globalen Lieferketten schaffen müssen. Bisher haben Unternehmen diese Informationen bei ihren Lieferanten mühsam per Fragebögen eingesammelt. „Wenn man sich anschaut, wie viele Regularien in den verschiedenen Regionen der Welt veröffentlicht und wie viele Unternehmen verpflichtet werden, diese Fragebögen auszufüllen, ist die Arbeitsbelastung enorm – und wird künftig noch zunehmen“ sagt Jolene Ernesti, Mit-Gründerin des Start-ups ecotrek, das inzwischen zu Ecovadis gehört, der führenden Ratingagentur für Nachhaltigkeit in der Welt.

Ernesti arbeitet dort an einem intelligenteren Ansatz: Statt der manuellen Fragebögen soll eine Künstliche Intelligenz alle verfügbaren Informationen zur Nachhaltigkeit der Unternehmen automatisiert erfassen und auswerten. Oft stehen die benötigten Informationen schon in den Nachhaltigkeitsberichten auf der Website des Unternehmens. Die KI fülle deshalb Lieferantenprofile zunächst mit allen öffentlich verfügbaren Informationen aus, wonach Menschen in einem zweiten Schritt nur die übrig gebliebenen Fragen mit Hilfe der Fragebögen einholen müssten. Bei diesem Prozess solle es jedoch nicht bleiben: „Wir sehen aktuell, dass sich die Menge an Nachhaltigkeits-Nachrichten jedes Jahr verdoppelt“, berichtet Ernesti. Um diese rapide wachsende Menge an Informationen in Zukunft zu verarbeiten, könne dieser Prozess mittels neuer Technologien in Zukunft automatisierbar werden. KI-Lösungen könnten dabei beispielsweise durch Semantic-Search-Ansätze in Dokumenten tiefergehend nach fehlenden Nachhaltigkeits-Themenfeldern suchen, oder mittels Live-News-Monitoring-Ansätzen die veröffentlichten Nachrichten von Journalisten oder anderen Menschen in die Auswertung mit einbeziehen.

Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Für den Podcast hat die F.A.Z. mit Peter Buxmann und Holger Schmidt zwei ausgewiesene KI-Experten an Bord geholt: Beide erforschen und lehren die Potenziale der KI und deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit an der Technischen Universität Darmstadt. Peter Buxmann ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und beschäftigt sich seit vielen Jahren mit den Anwendungen von KI, der digitalen Transformation sowie datenbasierten Geschäftsmodellen. Sein Podcast-Partner Holger Schmidt ist Digital Economist, Speaker und Autor. Seine Kernthemen sind KI, Plattform-Ökonomie und digitale Geschäftsmodelle. Die beiden Hosts greifen in jeder Folge einen neuen Aspekt der Künstlichen Intelligenz auf, erklären Zusammenhänge und geben präzise Einordnungen. Die Folgen haben eine Länge von rund dreißig Minuten und erscheinen monatlich jeweils am ersten Montag.

Software, die mit Künstlicher Intelligenz ausgestattet ist, kann Routineaufgaben in vielen kreativen Berufen enorm vereinfachen und beschleunigen. Das beginnt beim Freistellen von Portraits in der Bildbearbeitung und geht bis zum Erstellen eigener Kunstwerke, die von menschlichen Werken kaum zu unterscheiden sind. „Ich habe schon gesehen, wie die KI ein Foto und einen TikTok-Tanz täuschend echt übereinander legt“, erzählt Christoph Kull, Managing Director bei Adobe im F.A.Z.-Podcast „Künstliche Intelligenz“.

Für den Betrachter sei oft nicht erkennbar, ob diese Person tatsächlich tanze. Content-Plattformen seien deshalb in der Verantwortung, die Authentizität und Bearbeitungsschritte von Inhalten transparent zu machen, sagt Kull. Die Künstliche Intelligenz ermögliche aber nicht nur das einfache Retuschieren der Fotos, sondern könne auch zur Lösung des Problems beitragen, beispielsweise durch die automatisierte Erkennung von Nachbearbeitungen auf Pixelebene.

Doch Kreativität ohne den Menschen – das wird nach Ansicht von Kull nicht funktionieren. „Erst die Intention, warum etwas entstanden ist, macht die Kunst zu etwas Besonderem und erzählt die Story, die bei dem Betrachter ankommt.“ Dies brauche den Menschen im kreativen Prozess: „Kontext und Intention sind die maßgeblichen Impulse für einen kreativen Output, der uns berührt. Und das ist etwas Ur-menschliches.“ Generell werde der „Hunger nach Inhalten immer größer“, beobachtet Kull. Die KI senke mit Tools zur Erstellung und Bearbeitung der Inhalte die Einstiegsbarrieren und führe zu einer Öffnung des kreativen Feldes für Menschen ohne professionelle Ausbildung: „Kreativität sollte nicht dadurch begrenzt sein, wie gut man ein Werkzeug bedienen kann."

Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Für den Podcast hat die F.A.Z. mit Peter Buxmann und Holger Schmidt zwei ausgewiesene KI-Experten an Bord geholt: Beide erforschen und lehren die Potenziale der KI und deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit an der Technischen Universität Darmstadt. Peter Buxmann ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und beschäftigt sich seit vielen Jahren mit den Anwendungen von KI, der digitalen Transformation sowie datenbasierten Geschäftsmodellen. Sein Podcast-Partner Holger Schmidt ist Digital Economist, Speaker und Autor. Seine Kernthemen sind KI, Plattform-Ökonomie und digitale Geschäftsmodelle. Die beiden Hosts greifen in jeder Folge einen neuen Aspekt der Künstlichen Intelligenz auf, erklären Zusammenhänge und geben präzise Einordnungen. Die Folgen haben eine Länge von rund dreißig Minuten und erscheinen monatlich jeweils am ersten Montag.

„Die Mitglieder unserer Community haben bisher 27 Millionen Fragen gestellt – und darauf 100 Millionen Antworten bekommen“, sagt Philipp Graf Montgelas, Geschäftsführer der Internet-Plattform gutefrage.net. Das seien 10.000 neue Fragen und 30.000 Antworten am Tag, mithin eine Datenmenge, die ohne Künstliche Intelligenz nicht kontrolliert werden kann. Sie filtert die 5 bis 10 Prozent an Hate Speech oder Fake News automatisch heraus und leitet nur die kritischen Fälle an das Community Management weiter. „70 Prozent dieser Inhalte, die bei den Moderatoren landen, werden auch zu Recht überprüft“ – eine Genauigkeit, die für gutefrage.net schon mehr als ausreichend ist.

Neben der Moderation der Inhalte setzt gutefrage.net die KI auch ein, um Trends frühzeitig zu erkennen. „Wir haben schon im Februar gesehen, dass Energie die Gesellschaft bewegt“, erklärt Montgelas. Diese Trends nutze das Unternehmen allerdings bislang nur intern, um die Interessen der Community besser zu verstehen und um Experten zu Trendthemen auf die Plattform zu holen, die dort Fragen beantworten. Ähnlich wie Google helfe KI aber auch bei der Priorisierung von Antworten: Ein KI-System berechne für jede Antwort einen Qualitäts-Score, der auf dem Erfahrungsschatz aus Antworten der vergangenen 16 Jahre basiere. Damit könnte gutefrage.net „Antworten vergleichen und entscheiden, ob sie im Ranking weiter oben oder weiter unten erscheinen – um so das Erlebnis auf der Plattform zu verbessern.“

Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Für den Podcast hat die F.A.Z. mit Peter Buxmann und Holger Schmidt zwei ausgewiesene KI-Experten an Bord geholt: Beide erforschen und lehren die Potenziale der KI und deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit an der Technischen Universität Darmstadt. Peter Buxmann ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und beschäftigt sich seit vielen Jahren mit den Anwendungen von KI, der digitalen Transformation sowie datenbasierten Geschäftsmodellen. Sein Podcast-Partner Holger Schmidt ist Digital Economist, Speaker und Autor. Seine Kernthemen sind KI, Plattform-Ökonomie und digitale Geschäftsmodelle. Die beiden Hosts greifen in jeder Folge einen neuen Aspekt der Künstlichen Intelligenz auf, erklären Zusammenhänge und geben präzise Einordnungen. Die Folgen haben eine Länge von rund dreißig Minuten und erscheinen monatlich jeweils am ersten Montag.

Projekte mit Künstlicher Intelligenz scheitern häufig – und haben der Technologie den Ruf eingebracht, in der Theorie zwar überzeugend, in der Praxis aber schwer anwendbar zu sein. Zu Unrecht, findet Holger Mai vom Beratungsunternehmen Accenture, der die Ursache für gescheiterte Projekte meist in der falschen Herangehensweise der Manager sieht. „Natürlich gibt es auch mal Schwierigkeiten in der Technik, aber das ist der kleinere Teil. Das Problem liegt meist im Management“, berichtet Mai im FAZ-Podcast „Künstliche Intelligenz“.

Das Problem beginne schon mit der Auswahl der Daten: „In einem Fall hatte das Management die Anforderung gestellt, 5000 Datenquellen einzubeziehen. Das war nicht zu schaffen. Dabei ließen sich 80 Prozent des Wertes schon mit 100 Datenquellen erreichen“, erzählt Mai. „Wir machen KI zu kompliziert. Das Muster ist immer wieder zu beobachten“.

Ein weiterer Fehler liege in der mangelnden Skalierbarkeit: Selbst wenn das Pilotprojekt funktioniert habe, straucheln viele Unternehmen, wenn die Technik im Unternehmen ausgerollt werden soll. Oft mache das Management den Fehler, diese Skalierung nicht von Anfang an mitzudenken.

Ebenfalls ein beliebter Fehler: Die „Besitzer“ der Daten-Silos in den Unternehmen seien oft nicht bereit, ihre Daten für KI-Anwendungen zur Verfügung zu stellen. Auch hier sei das Management gefordert, klare Leitlinien zu definieren, damit die besten verfügbaren Daten zum Einsatz kommen.

Wer die Anfängerfehler einmal überwunden habe, könne mit der KI aber die Wettbewerbsfähigkeit seines Unternehmens spürbar steigern. Zum Beispiel Verbrauchertrends oder Krisen früher erkennen oder Betrugsversuche automatisch zu vereiteln.

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Künstliche Intelligenz (KI) hat in den Online-Redaktionen der Medienhäuser einen festen Platz inzwischen: KI-Technologien können nicht nur vorhersagen, wie viele Personen voraussichtlich einen Artikel lesen werden, sondern auch, wie viele Abonnements und Werbeeinnahmen daraus entstehen, erzählt F.A.Z.-Herausgeber Carsten Knop in der neuesten Folge des F.A.Z.-Podcasts Künstliche Intelligenz. Die Genauigkeit der Software sei dabei verblüffend: „Bei rund der Hälfte aller Texte sagt unsere KI die tatsächlichen Conversions ganz genau oder mit nur extrem geringer Abweichung voraus. Und bei der anderen Hälfte liegt die KI tatsächlich immer noch weitgehend richtig.“

Auch bei der Suche nach aktuellen Themen hilft die KI. Eine Software des amerikanischen Unternehmens Dataminr durchforstet stetig Beiträge auf Twitter und erkennt selbständig neu aufkommende Themen, wie Covid-19 oder den Sturm auf das Kapitol. Über den Brand von Notre Dame konnte die F.A.Z. daher schon vor den Nachrichtenagenturen berichten. Mittlerweile bekomme die F.A.Z. auch für die Rhein-Main-Region maßgeschneiderte Warnungen zu Demonstrationen oder Dachstuhlbränden in der Umgebung. „Bei mir kommen die Alerts sogar auf meiner Apple Watch an“, berichtet Knop. Eingesetzt wird die KI auch für die Vorhersage möglicher Abokündigungen.

Aber nicht alle Möglichkeiten der KI-Nutzung werden ausgereizt. Auch wenn KI schon Artikel zu Sportereignissen oder Quartalsberichten von Unternehmen fehlerfrei schreiben kann, sieht Knop die Wirtschaftlichkeit solcher Textroboter bislang noch nicht. Darüber hinaus werden in dem Gespräch Themen rund um die Digitalisierung in Medienhäusern, die Zukunft von Online-Werbung sowie der Abo-Modelle und die wachsende Bedeutung der chinesischen Plattform TikTok besprochen.

Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Für den Podcast hat die F.A.Z. mit Peter Buxmann und Holger Schmidt zwei ausgewiesene KI-Experten an Bord geholt: Beide erforschen und lehren die Potenziale der KI und deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit an der Technischen Universität Darmstadt. Peter Buxmann ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und beschäftigt sich seit vielen Jahren mit den Anwendungen von KI, der digitalen Transformation sowie datenbasierten Geschäftsmodellen. Sein Podcast-Partner Holger Schmidt ist Digital Economist, Speaker und Autor. Seine Kernthemen sind KI, Plattform-Ökonomie und digitale Geschäftsmodelle. Die beiden Hosts greifen in jeder Folge einen neuen Aspekt der Künstlichen Intelligenz auf, erklären Zusammenhänge und geben präzise Einordnungen. Die Folgen haben eine Länge von rund dreißig Minuten und erscheinen monatlich jeweils am ersten Montag.

Künstliche Intelligenz wird beim Klimaschutz künftig eine größere Rolle spielen. Ein wichtiger Anwendungsbereich ist die E-Mobilität: Hier können KI-gestützte Batteriemanagement-Systeme helfen, nicht nur das Leben der Batterie im Auto, sondern auch deren Nutzbarkeitsdauer danach deutlich zu verlängern, erzählt Ralf Herbrich.

Der KI-Forscher wird sich nach Stationen bei den Tech-Giganten Microsoft, Facebook, Amazon künftig mit dem Einsatz der KI für Nachhaltigkeit beschäftigen. Allerdings kann KI aber auch sehr stromhungrig sein. Herbrich: „Ein Modell zu trainieren, welches von einer Sprache in eine andere übersetzt, verschlingt so viel Energie wie ein ganzer Flug von New York nach San Francisco.“ KI-Technologien könnten weit energiesparender werden: „Unser Gehirn macht es ja vor – und vollbringt mit unter 20 Watt pro Tag unheimliche Leistungen.“

Herbrich sieht große Chancen für Deutschland und Europa, auf dem Gebiet Künstliche Intelligenz und Klimaschutz künftig einen Wettbewerbsvorteil aufzubauen. „Die Notwendigkeit ist gesellschaftlich offensichtlich, die Expertise ist bei uns, und man sieht ja auch die ersten Investments gehen in die Richtung. Ich bin da sehr optimistisch.“ Neben Nachhaltigkeit erzählt Herbrich im Podcast zudem von seinen vielfältigen Erfahrungen, die er insbesondere bei den US-amerikanischen Technologie-Giganten gesammelt hat. Ein Beispiel ist die Erkennung von Fake News und Bots in sozialen Netzwerken. KI-Lösungen können durchaus dabei helfen, aus allen Inhalten die 2 bis 5 Prozent der problematischen Posts herauszufiltern, ersetzen bislang aber „nicht die Geschichts- und Weltkenntnis von echten Menschen“.

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und beschäftigt sich seit vielen Jahren mit den Anwendungen von KI, der digitalen
Transformation sowie datenbasierten Geschäftsmodellen. Sein Podcast-Partner Holger Schmidt ist Digital Economist, Speaker und Autor. Seine Kernthemen sind KI, Plattform-Ökonomie und digitale Geschäftsmodelle. Die beiden Hosts greifen in jeder Folge einen neuen Aspekt der Künstlichen Intelligenz auf, erklären Zusammenhänge und geben präzise Einordnungen. Die Folgen haben eine Länge von rund dreißig Minuten und erscheinen monatlich jeweils am ersten Montag.

Auch für Softwareanbieter werden intelligente Algorithmen immer mehr zu einem Wettbewerbsfaktor. „Künstliche Intelligenz bzw. Maschinelles Lernen werden Bestandteil der nächsten Generation von Unternehmenssoftware“, so Dirk Martin, Gründer und Vorstandsvorsitzender der Serviceware SE.

Der börsennotierte Softwarehersteller aus Idstein ist auf Standardlösungen für das Servicegeschäft in Unternehmen spezialisiert. Um zukünftig Künstliche Intelligenz in ihre Softwareprodukte einzubauen, hat das mittelständische Softwarehaus ein eigenes KI-Lab in Darmstadt gegründet. Martin sieht Potenziale insbesondere in der Automatisierung von Geschäftsprozessen, aber auch in besseren Prognosen für unterschiedliche Anwendungsbereiche. „Künstliche Intelligenz ist immer dann interessant, wenn es viele Einflussfaktoren gibt, die Menschen in einer manuellen Modellierung nicht mehr berücksichtigen können“, sagt Adrian Engelbrecht, der das KI-Lab leitet. KI könne die Energieverbräuche bei einem Energieversorger beispielsweise besser vorhersagen als ein Mensch, da die Maschine viel mehr Einflussfaktoren wie das Wirtschaftswachstum oder das Wetter berücksichtigen könne. Nur dann sei es möglich, die Prognosen sehr präzise aufzuschlüsseln, zum Beispiel für einzelne Regionen. Ähnliche Erfahrungen gibt es im Finanzsektor. Menschen scheitern an der Aufgabe einer präzisen Prognose, ebenso hätten Excel-Anwendungen ihre Grenzen.

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