Neue generative KI-Chatbots wie ChatGPT und Bard erfreuen sich seit ihrem Debüt im vergangenen Jahr großer Beliebtheit und ziehen Millionen von Nutzern an, da sie in der Lage sind, menschenähnliche Unterhaltungen zu führen. Sie stellen einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der KI-Systeme dar, insbesondere auf dem Feld der Sprachverarbeitung.
Diese Chatbots sorgen dafür, dass die Diskussion über KI in den Mittelpunkt rückt. Aber es ist nicht nur ein Hype – sie haben die Art und Weise, wie Menschen mit KI interagieren, verändert und ihr herausragendes Potenzial unter Beweis gestellt.
Die unendlichen Möglichkeiten sollten dazu anregen, lange und gründlich darüber nachzudenken, wie Unternehmen KI nutzen, denn sie werden sich dadurch profilieren, wenn sie diese gut einsetzen.
Das bezieht sich nicht nur auf die bekanntesten Sprachmodelle wie Chatbots. Technologien für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (ML) automatisieren sich wiederholende Aufgaben, rationalisieren Abläufe und personalisieren das Kundenerlebnis. Sie erhöhen die Innovationsgeschwindigkeit und die Produktivität in Unternehmen, die sie einsetzen bzw. einsetzen werden.
Die Datenqualität ist entscheidend
Ähnlich wie bei den neuen Chatbots hängt auch die Leistung von KI-Modellen von der Qualität der Daten ab, mit denen sie gefüttert werden. Dabei spielt nicht nur die Menge eine Rolle. Die Daten müssen auch genau, konsistent und kontextbezogen sein. Wenn Modelle auf transparenten und gut dokumentierten Datenquellen trainiert werden, können Unternehmen die Integrität und Zuverlässigkeit ihrer KI-Anwendungen nachweisen. Das Verständnis der Herkunft, der Qualität und der Verarbeitung der Daten trägt dazu bei, das Vertrauen der Nutzer und Interessengruppen zu stärken.
Viele industrielle Applikationen beziehen die Daten, die die KI antreiben, aus einer sensorischen Einheit. Sensoren sind das entscheidende Bindeglied zwischen der physischen Welt und den KI-Modellen. So wie unsere Augen und Ohren uns in die Lage versetzen, die Welt um uns herum wahrzunehmen und zu verstehen, können Maschinen mit Hilfe von Sensoren nützliche Informationen über ihre Umgebung und ihren Betrieb sammeln. Die erfassten Daten können dann verarbeitet und genutzt werden, um qualifizierte Entscheidungen zu treffen.
KI bringt Robotik und Automatisierung auf die nächste Stufe
So wie die KI immer menschlicher klingt, hat sich die Technologie auch bei der Arbeit in komplexen, chaotischen Umgebungen wie Vertriebszentren und Fabrikhallen verbessert. Automatisierung wird in diesen Umgebungen schon seit Jahren eingesetzt, aber es handelt sich dabei um einfache regelbasierte Systeme, die vordefinierte Anweisungen ausführen oder vorgegebenen Prozessen folgen.
KI bringt Robotik und Automatisierung auf die nächste Stufe. Algorithmen für maschinelles Lernen ermöglichen es Robotern, Wissen zu erwerben, ihre Leistung durch Erfahrung zu verbessern und sich an veränderte Umgebungen und Betriebsbedingungen anzupassen. KI-gesteuerte Wahrnehmungssysteme versetzen Roboter in die Lage, visuelle und sensorische Daten zu interpretieren, was Objekterkennung, Navigation und Pick&Place ermöglicht. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es Robotern, menschliche Befehle zu verstehen, und verbessert die Mensch-Roboter-Interaktion.
Die Kombination von KI und Robotik verändert zahlreiche Branchen
• In Warenlagern ermöglichen automatisierte Lager- und Bereitstellungssysteme eine effizientere Flächennutzung, eine höhere Kommissioniergenauigkeit und weniger Arbeitsbeschränkungen aufgrund von Arbeitskräftemangel und Umschulung. Roboter nutzen Computer-Vision-Algorithmen und ML, um die äußerst manuelle Aufgabe des Ent- und Beladens von Fracht zu automatisieren – in einigen Fällen hat der Einsatz von Robotern die Zeit für das Entladen eines 53ft-Anhängers von acht Stunden auf weniger als 90min reduziert.
• In Anlagen überwachen und analysieren KI-gestützte Systeme Daten von Sensoren, Maschinen und Geräten, um den Wartungsbedarf vorherzusagen und Ausfälle zu verhindern. Durch die Analyse von Mustern, die Erkennung von Anomalien und die Vorhersage potenzieller Probleme können Unternehmen den Übergang von traditionellen Wartungsstrategien des „Reagierens und Erwiderns“ zu einem neuen Paradigma des „Analysierens und Prognostizierens“ vollziehen.
• Im Gesundheitswesen verwenden Geräte zur Fernüberwachung von Patienten Sensoren zur Erfassung von Echtzeitdaten wie z.B. Vitaldaten. Um zu verhindern, dass die Leistungserbringer mit zu vielen Informationen überschüttet werden, werden KI und ML eingesetzt, um zu erkennen, was unmittelbar umsetzbar ist, und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Mit diesem neuen Ansatz der kontinuierlichen Überwachung und des Datenaustauschs kann ein Arzt, der normalerweise 10 bis 15 Patienten im Krankenhaus behandelt, nun Daten von Hunderten oder sogar Tausenden von Patienten gleichzeitig erhalten. Hier spielen KI und ML eine entscheidende Rolle bei Sichtung der Daten und Hervorhebung nur solcher Informationen, die eine Entscheidung des Arztes erforderlich machen.
Dies sind nur einige wenige Anwendungsfälle. Die Fähigkeiten der KI werden sich in den kommenden Jahren noch weiter verbessern und scheinbar unbegrenzte Möglichkeiten eröffnen, die Technologie zu nutzen. Die kommenden zehn Jahre werden spannend bleiben – Es ist Zeit, an Bord zu gehen.
