Was ist Künstliche Intelligenz (KI): Eine Kurzübersicht

Auch wenn die zugrunde liegende Technik einer KI sehr komplex ist, geht es im Kern immer darum, Daten intelligent zu nutzen, um effizienter und einfacher zu arbeiten. Das heißt, jede KI basiert im Kern auf der Kombination dieser allgemeinen Konzepte und Funktionen:

1. Daten: KI-Systeme benötigen Daten als Input, um diese zu verarbeiten oder darauf zu trainieren. Das heißt, wenn Daten voreingenommen oder ungenau sind, wird die KI ebenfalls ungenaue Ergebnisse liefern.

2. Analyse: KI-Systeme verarbeiten und analysieren Daten unterschiedlichster Art, sei es Sprache, Bilder oder Text.

3. Mustererkennung: KI-Systeme sind darauf trainiert, Muster und Zusammenhänge in diesen Daten zu erkennen.

4. Entscheidungsfindung: Basierend auf definierten Regeln oder den analysierten Daten, können KI-Systeme selbstständige Entscheidungen treffen.

5. Vorhersage: Einige KI-Ansätze sind darauf spezialisiert, basierend auf vorhandenen Daten Vorhersagen für zukünftige Ereignisse oder Entwicklungen zu treffen.

6. Kreation: Bestimmte KI-Techniken, insbesondere generative Modelle, sind in der Lage, neue Inhalte basierend auf den ihnen bereitgestellten Daten zu erstellen.

7. Anpassungsfähigkeit: Mit den gewonnenen Einsichten können KI-Systeme flexibel auf neue Daten oder sich ändernde Geschäftsszenarien reagieren.

8. Selbstoptimierung: Eines der Schlüsselmerkmale von fortschrittlicher KI ist ihre Fähigkeit, sich kontinuierlich basierend auf Feedback zu verbessern.

Die Kombination dieser Funktionen erlaubt einen vielfältigen Einsatz von KI-Technologien in Unternehmen, um das Arbeiten effizienter und einfacher zu machen oder auch neue Lösungen und Produkte zu kreieren.

KI für Kinder erklärt: Stell dir eine künstliche Intelligenz (KI) wie einen digitalen Superhelden vor, Detektiv und Wahrsager in einem. So kann eine KI als Detektiv in riesige Mengen von Daten eintauchen, Muster erkennen und seine Entdeckungen nutzen, um Entscheidungen zu treffen. Nach Analyse der Daten kann eine KI wie ein Wahrsager Vorhersagen für die Zukunft treffen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein breites und vielseitiges Feld, bei dem Du ganz grob folgende Kategorien und KI-Ansätze unterscheiden kannst;:

1. Starke vs. Schwache KI: Schwache KIs sind nur auf spezifische Anwendungen optimiert (z.B. Sprachassistenten), dagegen wären starke KI universal einsetzbar und dem Menschen vermutlich überlegen. Auch wenn heute bekannte KI’s erstaunliche Ergebnisse erzielen, sind diese KI-Modelle fast ausnahmslos schwache KI.

2. Regel- vs. Datenbasierte KI: Regelbasierte KI-Systeme basieren auf festgelegten, von Menschen definierten Regeln, datenbasierte KI-Systeme lernen und treffen ihre Entscheidungen dagegen auf Basis von Daten.

3. Evolutionäre KI: Evolutionäre KI-Systeme nutzen die Prinzipien der Evolution, um sich fortlaufend zu verbessern.

Innerhalb dieser groben Kategorisierung findest Du nun weiterführend spezielle Ansätze. Die meisten KI-Lösungen in der Praxis sind Hybridmodelle dieser Ansätze. Ein grundlegendes Verständnis ist wichtig, um die Stärken, Einsatzgebiete und Grenzen des jeweiligen Ansatzes beurteilen zu können.

Schwache KI sind spezialisiert auf die Erfüllung einer bestimmten Aufgabe. Deswegen werden schwache KI auch spezialisierte KI genannt. Dagegen kann eine starke KI (allgemeine KI) jede menschenähnliche und deutlich komplexere Aufgaben erledigen. Das bedeutet, eine starke KI kann lernen, verstehen, Schlussfolgerungen ziehen und Probleme in einem Maße lösen, das mit menschlicher Intelligenz vergleichbar ist oder ihr sogar überlegen ist.

Auch wenn heute verfügbare KI Lösungen beeindruckende Fähigkeiten aufweisen, zählen die heute verfügbaren KI Lösungen alle in die Kategorie der schwachen KI. Starke KI werden erforscht, sind aber bis heute nur in Film und Fernsehen zu finden. Das heißt, alle in diesem Beitrag vorgestellten KI-Konzepte sind im Kern immer nur eine schwache KI.

Datengetriebene KI sind KI-Systeme, die sich auf Daten stützen, um Entscheidungen zu treffen und Vorhersagen zu generieren. Im Gegensatz zu regelbasierten Systemen erkennt eine datengetriebene KI Muster direkt aus den Daten selbst. Statt also auf starre, vom Menschen definierte Regeln angewiesen zu sein, passt sich eine datengetriebene KI dynamisch an neue Daten und sich ändernde Umstände an. Dies ermöglicht einen vielseitigen Einsatz, von der Bilderkennung über Sprachverarbeitung bis hin zu komplexer Datenanalyse.

Schlüsselfaktoren 

1. Trainingsdaten: Für datengetriebene Modelle sind große Mengen an Daten erforderlich, oft in Form von "Beispielen", die zeigen, wie eine bestimmte Aufgabe in der Vergangenheit gehandhabt wurde. Diese Daten werden verwendet, um ein Modell zu "trainieren" – es lernt also von den Daten.

2. Lernalgorithmen: Diese Algorithmen passen das KI-Modell basierend auf den Trainingsdaten an, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. 

3. Anpassungsfähigkeit: Datengetriebene Modelle lernen und passen sich an, wenn sie mit neuen Daten konfrontiert werden. Das bedeutet, sie können im Laufe der Zeit besser werden, insbesondere wenn sie regelmäßig mit frischen Daten trainiert werden.

Vor- und Nachteile:

• Vorteile: Datengetriebene KI-Systeme sind in der Lage, sich automatisch an neue Daten anzupassen und daraus zu lernen, komplexe Muster ohne explizite Programmierung zu erkennen und flexibel für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt zu werden, solange qualitativ hochwertige Daten verfügbar sind.

• Nachteile: Die Effizienz von datengetriebener KI hängt stark von der Qualität und Menge der Daten ab. Sie kann oft schwer zu interpretieren sein ("Black Box"), erfordert erhebliche Daten- und Rechenressourcen, kann unbeabsichtigte Voreingenommenheiten aufweisen und birgt Datenschutzbedenken sowie das Risiko des Overfitting.

Innerhalb des Bereichs der datengetriebenen KI existieren diverse Techniken und Konzepte, die alle Daten als Grundlage verwenden, sich jedoch in ihren Charakteristika und Anwendungsgebieten unterscheiden.

Generative KI (wie z.B. ChatGPT) ist eine Form der datengetriebenen KI, die neue Inhalte (z.B. Text, Bild. Audio) basierend auf den ihr zur Verfügung gestellten Daten generiert. Das heißt, eine generative KI lernt auf Basis der eingegebenen Daten, um ähnliche, jedoch neue Inhalte zu erstellen. So kann ein generatives KI-Modell zum Beispiel ein neues Bild erzeugen, das ähnliche Merkmale wie die Trainingsbilder aufweist, aber dennoch einzigartig ist. Damit eignet sich generative KI besonders für Anwendungen wie Kunst, Musik oder Design, kann aber auch in wissenschaftlichen und technischen Bereichen genutzt werden.

Schlüsselfaktoren:

1. Kreativität: Generative KI nutzt vorhandene Daten, um etwas Neues und Einzigartiges zu schaffen. 

2. Vielfalt: Generative KI erzeugt viele verschiedene und einzigartige Ergebnisse, auch wenn sie von denselben Daten ausgeht. 

3. Anpassungsfähigkeit: Generative KI kann verschiedene Arten von Inhalten erstellen, je nachdem, was sie gelernt hat und was von ihr verlangt wird. 

Beispiele:

• Marketing: Eine Generative KI generiert personalisierte Grafiken und Illustrationen für Marketingmaterialien basierend auf den Anforderungen und der Markenidentität eines Unternehmens.

• Designs: Die generative KI erstellt neue Designvorschläge oder Produktvarianten vollständig autonom, basierend auf den spezifizierten Anforderungen oder Präferenzen des Kunden, ohne auf historische Daten angewiesen zu sein.  

Vor- und Nachteile:

• Vorteil: Erzeugung von einzigartigen und vielfältigen Inhalten, die auf bestehenden Daten basieren, wodurch kreative und praktische Anwendungen ermöglicht werden.

• Nachteil: Die Gefahr der Erzeugung unerwünschter oder nicht beabsichtigter Inhalte, sowie ethische Bedenken, insbesondere in Bezug auf das Urheberrecht und die Originalität.

Maschinelles Lernen (ML) ist ein zentraler Anwendungsfall einer datengetriebenen KI. Die Besonderheit von ML-Modellen ist die Fähigkeit, autonom aus Daten zu lernen. Damit optimieren ML-Modelle ihre Leistungsfähigkeit kontinuierlich, ohne dass eine menschliche Neuprogrammierung erforderlich ist. So können ML-Modelle in dynamischen und komplexen Umgebungen hervorragend eingesetzt werden, in denen konventionelle Datenanalysemethoden an ihre Grenzen stoßen. 

Schlüsselfaktoren:

1. Autonomes Lernen: Maschinelles Lernen nutzt Algorithmen, die direkt aus Daten lernen und keine festen, vorgegebenen Regeln brauchen.

2. Anpassungsfähigkeit: Mit der Zunahme verfügbarer Daten können ML-Modelle ihre Leistung fortlaufend verbessern und sich an Veränderungen anpassen.

3. Generalisierung: Ein gut trainiertes ML-Modell kann Vorhersagen oder Entscheidungen auch für unbekannte Datenpunkte treffen.

Beispiele:

• Forecasts: Unternehmen können maschinelles Lernen verwenden, um präzise Verkaufsprognosen zu erstellen. Anhand historischer Verkaufsdaten und anderer Faktoren wie Werbeausgaben, Jahreszeiten und Konjunkturdaten können ML-Modelle zukünftige Umsätze vorhersagen. Diese Prognosen sind entscheidend für die Lagerhaltung und die Budgetplanung.

• Kundenverhalten: Unternehmen können maschinelles Lernen nutzen, um das Verhalten ihrer Kunden besser zu verstehen. Durch die Analyse von Kundendaten können ML-Modelle Muster bei Einkaufsgewohnheiten erkennen und personalisierte Empfehlungen aussprechen, um den Umsatz zu steigern.

• Betriebsabläufe optimieren: Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um betriebliche Prozesse zu optimieren. Zum Beispiel in der Fertigungsindustrie, um Wartungsarbeiten an Maschinen vorherzusagen und Ausfallzeiten zu minimieren.

Vor- und Nachteile:

• Vorteil: Hohe Flexibilität und die Fähigkeit, sich an wechselnde Bedingungen und Daten anzupassen, wodurch ML-Modelle in vielfältigen Anwendungsgebieten eingesetzt werden können.

• Nachteil: Abhängigkeit von qualitativ hochwertigen Daten und mögliche Überanpassung an die Trainingsdaten, was zu weniger präzisen Vorhersagen bei neuen Daten führen kann.

Ein neuronales Netz ist eine fortgeschrittene Architektur des maschinellen Lernens, inspiriert von der Arbeitsweise des menschlichen Gehirns. Sie bestehen aus miteinander vernetzten Einheiten, den sogenannten "Neuronen", die in Schichten organisiert sind. Neuronale Netze werden trainiert, um Muster in Daten zu erkennen. Während dieses Trainings werden die Stärken der Verbindungen zwischen den Neuronen, bekannt als "Gewichtungen", fortlaufend angepasst, um Vorhersagen zu verbessern. Es gibt einfache neuronale Netze mit nur wenigen Schichten von Neuronen und tiefe neuronale Netze (auch bekannt als Deep Learning Modelle) mit vielen Schichten, die komplexe Muster in Daten erkennen können.

Schlüsselfaktoren:

1. Struktur: Einzelne Knotenpunkte (Neuronen), die in Schichten organisiert sind (Eingabe, versteckte Schichten und Ausgabe). Diese Struktur bestimmt, wie Daten durch das Netzwerk verarbeitet werden.

2. Lernprozess: Das neuronale Netz passt die Gewichtungen einzelner Neuronen durch Training mit Daten selbständig an, um Vorhersagefehler zu minimieren.

3. Aktivierung: Jedes Neuron verwendet eine Aktivierungsfunktion, um zu bestimmen, wie es auf eingehende Daten reagiert. Diese Funktionen ermöglichen es dem Netz, nichtlineare Beziehungen in Daten zu modellieren.

Beispiele:

• Qualitätssicherung: Neuronale Netze werden häufig für die automatische Bilderkennung eingesetzt, um Muster und Anomalien in großen Mengen von Produktionsdaten zu erkennen. In der Industrie können sie verwendet werden, um fehlerhafte Produkte auf Fertigungsstraßen zu identifizieren, indem sie Bilder von Produkten analysieren und Qualitätsprobleme erkennen.

• Bilderkennung in der Medizin: Neuronale Netze werden in der medizinischen Bildverarbeitung eingesetzt, um Krankheiten auf Röntgenaufnahmen oder MRT-Scans zu erkennen und zu diagnostizieren.

Vor- und Nachteile:

• Vorteil: Dank ihrer Flexibilität können neuronale Netze komplexe Muster in Daten erkennen, was sie insbesondere auch bei großen Datenmengen leistungsfähig macht.

• Nachteil: Neuronale Netze benötigen oft umfangreiche Datenmengen für das Training und erhebliche Rechenressourcen, was sie ressourcenintensiver als einige andere datengetriebene KI-Methoden macht.

Deep Learning ist eine Untergruppe neuronaler Netzwerke und zeichnet sich durch die Fähigkeit aus, eigenständig Muster in komplexesten Daten zu erkennen. Statt dass Menschen Merkmale definieren, identifiziert und nutzt Deep Learning relevante Merkmale automatisch. Das heißt, dass z.B. bei der Unterscheidung von Hunde- und Katzenbildern ein Deep Learning Modell eigenständig herausfindet, welche Faktoren (z.B. die Form der Ohren) zur Unterscheidung von Hund und Katze beitragen. Damit ist Deep Learning besonders geeignet für die Verarbeitung großer Mengen an komplexen Daten, insbesondere im Bereich der Bild- und Spracherkennung.

Schlüsselfaktoren:

1. Tiefe Struktur: Durch den Einsatz vieler versteckter Schichten kann Deep Learning fein abgestufte und komplexe Hierarchien von Merkmalen und Abstraktionen erkennen.
2. Automatische Merkmalsextraktion: Statt sich auf manuell ausgewählte Merkmale zu verlassen, identifiziert und verwendet Deep Learning automatisch die relevantesten Merkmale aus den Daten.
3. Generalisierung: Durch die Tiefe und Komplexität von Deep Learning-Modellen können sie auf neue, zuvor ungesehene Daten reagieren, sofern sie mit ausreichend vielfältigen Daten trainiert wurden.

Beispiele:

• Automatisierte Datenanalyse: Deep Learning analysiert große Datenmengen und erkennt Muster in Kundenverhalten. Dies ermöglicht datengesteuerte Entscheidungen, wie die Optimierung von Marketingstrategien.

• Autonome Fahrzeuge: In der Automobilindustrie nutzen autonome Fahrzeuge Deep Learning, um Daten aus Sensoren zu verarbeiten und Verkehrszeichen zu erkennen. Dies ermöglicht autonomes Fahren und hat das Potenzial, den Transportsektor zu revolutionieren.

Vor- und Nachteile:

• Vorteil: Hohe Genauigkeit bei komplexen Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung durch automatische Merkmalsextraktion und tiefe Strukturen.

• Nachteil: Benötigt erhebliche Mengen an Daten und Rechenkapazität für das Training, was es teuer und zeitintensiv machen kann.

Natural Language Processing (NLP) ist eine Form der datengetriebenen KI, die die menschliche Sprache analysiert und versteht. Statt dass Menschen Sprachregeln und -strukturen manuell festlegen, identifiziert und nutzt NLP relevante Sprachmerkmale und -muster automatisch. Das bedeutet, dass ein NLP-Modell zum Beispiel eigenständig erkennt, welche Worte oder Phrasen in einem Text positive oder negative Emotionen ausdrücken. Damit ist NLP besonders geeignet für die Verarbeitung und Analyse großer Mengen an Textdaten, insbesondere in Anwendungen wie Übersetzungen, Textklassifikation und Sentimentanalyse.

Schlüsselfaktoren:

1. Textverarbeitung: NLP kann Text so verarbeiten, dass sie von Algorithmen verstanden und analysiert werden kann.
2. Spracherkennung: Anstatt sich auf vordefinierte Sprachregeln zu verlassen, identifiziert und nutzt NLP automatisch Sprachstrukturen und -muster.
3. Interpretation: NLP-Modelle können den Kontext von Wörtern und Phrasen erkennen und interpretieren, z.B. ob mit “Schloss” ein Tür- oder ein Prinzessinnenschloss gemeint ist.

Beispiele:

• Chatbots im Kundenservice: Unternehmen verwenden NLP in Chatbots, um Kundenanfragen in natürlicher Sprache zu verstehen und zu beantworten. Dies verbessert die Effizienz im Kundenservice.

• Sentimentanalyse: NLP-Modelle analysieren Kommentare und Beiträge in sozialen Medien, um das Sentiment der Nutzer zu verstehen. Dies ermöglicht es Unternehmen, Feedback zu Produkten und Dienstleistungen zu erfassen und darauf zu reagieren.

• Maschinelle Übersetzung: NLP-Technologien werden in Übersetzungssoftware eingesetzt, um Texte von einer Sprache in eine andere zu übersetzen. Dies ist in globalen Unternehmen und im internationalen Handel unverzichtbar.

Vor- und Nachteile:

• Vorteil: Flexibilität in der Spracherkennung und -verarbeitung, wodurch NLP in der Lage ist, mit einer Vielzahl von Sprachanwendungen umzugehen.
• Nachteil: Hohe Abhängigkeit von qualitativ hochwertigen Trainingsdaten und mögliche Schwierigkeiten beim Verstehen von Sprachnuancen und Ambiguitäten.

Eine regelbasierte KI führt Aufgaben basierend auf vordefinierten Regeln aus. Diese Regeln werden z.B. als "wenn-dann"-Aussagen von Menschen, basierend auf Fachwissen oder Best Practices formuliert. Regelbasierte KI erfordert keine Trainingsdaten wie datengetriebene KI, aber sie benötigt umfangreiches Fachwissen, um effektiv zu sein.

Schlüsselfaktoren:

1. Explizite Regeln: Eine regelbasierte KI funktioniert auf der Grundlage klar definierter Regelsätze. Jede Regel ist eine klare Anweisung, die bestimmt, wie das System in einer bestimmten Situation reagieren soll.

2. Deterministisch: Einmal festgelegt, wird das System immer in der gleichen Weise auf dieselben Eingaben reagieren, solange die Regeln nicht geändert werden.

3. Fachwissen: Die Erstellung von regelbasierten Systemen erfordert in der Regel das Fachwissen von Experten, um sicherzustellen, dass die Regeln korrekt und umfassend sind.

Vor- und Nachteile:

• Vorteil: Entscheidungen basieren auf klaren Regeln und sind daher leicht verständlich und nachvollziehbar. 

• Nachteil: Kann nicht von Daten lernen oder sich an neue Situationen anpassen, ist also in komplexen Umgebungen beschränkt leistungsfähig

Fuzzylogik ist eine besondere Form der regelbasierten KI. Eine Fuzzy Logic arbeitet mit unscharfen Wahrheitswerten (z.B. sehr wahr, eher wahr) statt mit binären Wahrheitswerten (wahr/falsch). So kann eine Fuzzy Logic mit Unsicherheit und Mehrdeutigkeit umgehen. Dies ist besonders nützlich in Situationen, in denen die genaue Zuordnung von Werten schwierig ist oder traditionelle logische Ansätze nicht ausreichen. Dadurch können komplexe Probleme gelöst werden, die allein auf Basis klarer logischer Prinzipien schwer zu bewältigen wären. Fuzzy Logic findet Anwendung in der Steuerung von Systemen, Entscheidungsfindung und Mustererkennung. 

Symbolische KI, oft als "Good Old-Fashioned Artificial Intelligence" (GOFAI) bezeichnet, ist ein traditioneller Ansatz in der KI-Forschung. Die Besonderheit symbolischer KI liegt in der Fähigkeit, logische Schlussfolgerungen zu ziehen und Wissen zu strukturieren. Dazu nutzt symbolische KI “ Symbole”, die allerdings nicht für bildliche Darstellungen stehen, sondern für abstrakte Repräsentationen von Wissen. Diese “Symbole” werden durch Regeln in Beziehung gesetzt, damit die KI logische Schlussfolgerungen ziehen, Entscheidungen treffen oder Empfehlungen abgeben kann.

Beispiel:

• Symbole: A, B, C
• Regeln: “Wenn A, dann B” und"Wenn B, dann C"
• Schlussfolgerung:  “Wenn A, dann C”

Das heißt, die symbolische KI kann durch eine Verkettung der definierten Symbole und Regeln eigenständig ableiten, dass "Wenn A, dann C" gilt. 

Schlüsselfaktoren:

1. Symbole: Das Kernmerkmal der symbolischen KI ist die Verwendung von Symbolen zur Repräsentation von Wissen. Diese Symbole sind keine bildlichen Darstellungen, sondern abstrakte Konzepte, die Informationen repräsentieren.

2. Regeln: Die Beziehungen zwischen diesen Symbolen werden durch ein Set von Regeln definiert. Diese Regeln ermöglichen es der KI, logische Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen zu treffen.

3. Deduktive Logik: Ein Hauptmerkmal der symbolischen KI ist ihre Fähigkeit zur logischen Schlussfolgerung. Anhand der definierten Regeln kann sie komplexe Verkettungen und Abstraktionen von Informationen vornehmen, um zu neuen Erkenntnissen oder Entscheidungen zu gelangen.

Damit kann eine symbolische KI Wissen strukturieren, logische Verknüpfungen herstellen und darauf basierend Entscheidungen treffen oder Empfehlungen abgeben.

Vor- und Nachteile:

• Vorteil: Strukturierte und systematische Kodierung von Expertenwissen, um menschliches Fachwissen im maschinenlesbaren Format abzubilden.

• Nachteil: Das manuelle Eingeben und Aktualisieren von Regeln kann mühsam und zeitaufwendig sein, besonders wenn es sich um komplexe oder sich schnell ändernde Wissensbereiche handelt. Das macht die symbolische KI weniger skalierbar als Ansätze, die direkt aus großen Datenmengen lernen können.

Evolutionäre KI verwendet Prinzipien aus der biologischen Evolution (wie z.B. Mutation und natürliche Selektion), um die besten Lösungen für gegebene Probleme und Zielsetzungen zu finden. Einsatzbereiche evolutionärer KI sind z.B. Fahrplanoptimierung, Spielstrategien oder Finanzmarktanalysen. Dabei fokussiert sich die evolutionäre KI darauf, die besten Lösungen durch Ausprobieren verschiedener Lösungspfade zu identifizieren. 

Beispiel:

Du bist Ingenieur für Spielzeugautos, du möchtest die ideale Fahrzeugkombination - und -konfiguration für eine gegebene Strecke identifizieren. 

• Ziel: das schnellste Auto finden
• Population: Du startest mit 100 verschiedenen Fahrzeugtypen mit jeweils ganz unterschiedlichen Einstellungen.
• Test: Alle Autos fahren die Strecke. Die 20 schnellsten Autos “überleben”.
• Neue Generation: Von diesen 20 Autos lernt die evolutionäre KI und erstellt eine neue Gruppe von Autos mit ähnlichen Einstellungen, aber mit kleinen Änderungen. Die Population hat sich verändert, die nächste Testrunde steht an.

Nach einigen "Runden" bzw. Generationen hat die evolutionäre KI die ideale Fahrzeugkombination auf Basis von natürlicher Auslese und Mutation identifiziert. 

Schlüsselfaktoren:

• Ziel: Ein klar definiertes Ziel, im Beispiel also, das schnellste Auto für eine bestimmte Strecke zu finden.

• Population: Eine Startpopulation aus potentiellen Lösungs-Kandidaten, im Beispiel also ein definiertes Set verschiedener Fahrzeugtypen.

• Selektion: Auf Basis eines Tests werden die besten Lösungskandidaten ausgewählt.

• Variation: Erstellen neuer, optimierter Varianten bzw. einer neuen Generation.

Vor- und Nachteile:

• Vorteil: Flexibilität in der Lösungssuche – Evolutionäre KI kann in unspezifizierten und komplexen Umgebungen arbeiten und unerwartete, oft innovative Lösungen finden.

• Nachteil: Zeitintensität – Der Prozess der natürlichen Selektion und Generation von neuen Lösungen kann mehr Zeit in Anspruch nehmen als andere Optimierungsmethoden.

Künstliche Intelligenzen bergen ein großes disruptives Potential und sind gleichzeitig eine große Chance, das eigene Geschäftsmodell zu schützen, zu stützen und strategisch weiterzuentwickeln. Deswegen solltest Du den Einsatz von KI bei der Entwicklung deiner Digitalstrategie explizit und kritisch beleuchten. Mit den hier vorgestellten KI-Konzepten hast Du nun hoffentlich eine solide Grundlage, um sinnvoll über den Einsatz von KI in deinem Unternehmen zu entscheiden. 

Viel Erfolg dabei.