Prof. Dr. Helge F. R. Nuhn, Prof. Dr. Mike Schulze
Wesentliche Anwendungsgebiete von KI lassen sich in folgende 4 Kategorien einteilen:
- Mensch-zu-Maschine-Dialogprozesse,
- Maschine-zu-Maschine-Prozesse,
- Intelligente Automatisierung und
- Intelligente Entscheidungsunterstützung.
Mensch-zu-Maschine-Dialogprozesse beschreiben die Möglichkeit, menschengerechte Mensch-Maschine-Dialoge in natürlicher Sprache zu führen, sei es in Schriftform oder als gesprochenes Wort. Der Mensch muss nicht länger umständliche oder komplexe Bildschirm-/Tastaturdialoge erlernen, sondern die Maschine stellt sich auf den Menschen ein, der mit ihr so kommunizieren kann, wie er es gewohnt ist – in natürlicher Sprache.
Das Internet of Things (IoT) ermöglicht viele neue Anwendungen, die aktuell in der Industrie unter dem Schlagwort Industrie 4.0 mit wachsender Geschwindigkeit Einzug halten. IoT ermöglicht Maschine-zu-Maschine-Prozesse, d. h. technische Geräte sind sowohl miteinander als auch mit einer zentralen Logik vernetzt. Ein konkreter Anwendungsfall ist bspw. Predictive Maintenance, also die Vorhersage von Wartungsarbeiten mittels Sensorik und Machine-Learning-Verfahren, die auf Basis der entstehenden Sensordaten arbeiten. Dieses Verfahren kann bei allen von Verschleiß betroffenen Maschinen, Geräten und Fahrzeugen angewendet werden. Es erhöht die Betriebssicherheit und senkt die Kosten.
Digitalisierung ist bereits ein wesentlicher Treiber der zunehmenden Automatisierung in Unternehmen. Intelligente Automatisierung beschreibt die Kombination der Automatisierung von Prozessen mit KI-Komponenten. Dadurch können Unternehmen ihre internen Prozesse maßgeblich verbessern. Ein Beispiel ist die "intelligent Robot Process Automation" (iRPA), also der Einsatz von Software-Robotern, die betriebliche Software so benutzen, wie es ein Mensch mit Maus und Tastatur tun würde. Derartige Systeme schaffen es, die Eingabedaten zu verstehen und in die passende Weiterverarbeitung zu leiten. Einen konkreten Anwendungsfall in dieser Hinsicht gibt es bspw. im HR-Bereich: Bewerbungen werden elektronisch erfasst, die entsprechenden Eingabemasken der Personalsysteme werden mit den Daten der Bewerbung befüllt und eine lernende Verarbeitungskomponente kann bereits automatisiert eine Eignungsempfehlung generieren. Dadurch wird die Qualität von Personalentscheidungen erhöht.
Intelligente Entscheidungsunterstützung beschreibt den Anwendungsfall, dass die heute zur Verfügung stehenden großen (digitalisierten) Datenmengen durch die Analyse mit KI-Algorithmen im Ergebnis eine effektive Entscheidungsunterstützung ermöglichen. Einsatzfelder sind aktuell bereits in Assistenzsystemen in der Medizin oder im Rechtswesen zu finden, wo KI-gestützte Diagnostik oder das Auffinden von Präzedenzfällen die menschlichen Anwender wirkungsvoll unterstützen.
In Deutschland setzen insbesondere größere Unternehmen bereits KI-Anwendungen aus diesen 4 Kategorien ein. Hauptanwendungsgebiete sind Spracherkennung, Assistenzsysteme, Planungstools, Bilderkennung/-analyse, maschinelle Übersetzungen und sog. Bots. Unter einem Bot versteht man ein Computerprogramm, das weitgehend automatisch sich wiederholende Aufgaben abarbeitet, ohne dabei auf eine Interaktion mit einem menschlichen Benutzer angewiesen zu sein. Beispiele für Bots sind Webcrawler, die selbstständig Webseiten besuchen, wobei sie jeweils den vorhandenen Links folgen und dabei den Inhalt der Webseiten auswerten.
Im weiteren Verlauf werden nunmehr Szenarien für den Einsatz von KI im Controlling in Form eines Reifegradmodells skizziert.