Künstliche Intelligenz: die Revolution in der IT-Branche

In den letzten Jahrzehnten hat sich die Informationstechnologie in einem atemberaubenden Tempo entwickelt. Viele Menschen verbringen tagtäglich Stunden mit Geräten und Services, die vor 20 Jahren noch nicht einmal existierten – man denke nur beispielsweise an das iPhone, Twitter oder Spotify. 

Eine der bedeutendsten aktuellen Innovationen in der IT, welche ähnlich disruptiv für Privat- sowie Geschäftsleben werden könnte, ist zweifellos die Künstliche Intelligenz (KI). Die auch unter dem englischen Begriff Artificial Intelligence (AI) bekannte Technologie hat vielfältige Anwendungsgebiete, von selbstfahrenden Autos über intelligente persönliche Assistenten bis hin zur medizinischen Diagnose.

Doch bevor wir auf diese genauer eingehen, möchten wir einen umfassenden Blick auf AI, ihre Funktionsweise, sowie den damit verbundenen Vorteilen wie Gefahren werfen.

Was ist künstliche Intelligenz?

Der Begriff Künstliche Intelligenz wurde erstmals in den 1950er Jahren verwendet und bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen oder Computern, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dies umfasst Aufgaben wie Lernen, Schlussfolgern, Problemlösen, Spracherkennung und vieles mehr. Das Ziel von KI ist es, Maschinen so zu gestalten, dass sie eigenständig lernen und sich selbst verbessern können.

KI-Systeme nutzen hierfür Algorithmen, die es ihnen ermöglichen, Muster in Daten zu erkennen und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Ein weiteres zentrales Element der künstlichen Intelligenz ist das maschinelle Lernen (Machine Learning), bei dem KI-Systeme aus Erfahrungen lernen und ihre Leistung verbessern. Doch wie funktioniert das im Detail? Schauen wir es uns an.

Wie funktioniert KI?

KI-Systeme durchlaufen in der Regel mehrere Schritte, um ihre Aufgaben zu erfüllen:

1. Datenerfassung: KI-Systeme benötigen große Mengen an Daten, um Muster zu erkennen. Diese Daten können strukturiert oder unstrukturiert sein und können aus verschiedenen Quellen stammen.

2. Datenverarbeitung: Die gesammelten Daten werden verarbeitet, strukturiert, bereinigt und für die weitere Analyse vorbereitet. Dabei ist die Qualität der Daten entscheidend für die Qualität der KI-Modelle. In der Datenverarbeitung gibt es diesbezüglich eine einfache Faustregel: garbage in, garbage out (wörtlich „Müll rein, Müll raus”).

3. Modelltraining: KI-Modelle werden auf Grundlage der vorverarbeiteten Daten trainiert. Dies beinhaltet das Anpassen der Modelle, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen. 

4. Vorhersage und Entscheidungsfindung: Nach dem Training können KI-Modelle Vorhersagen treffen oder Entscheidungen auf Grundlage neuer Daten treffen. Dies ist der Kern dessen, was künstliche Intelligenz so disruptiv macht.

Einsatzmöglichkeiten von KI

Die Einsatzmöglichkeiten von AI sind vielfältig. Besonders weit fortgeschritten sind bereits heute Anwendungsgebiete in den Bereichen der Neuronalen Netzwerke für Datenanalysen und zur Bilderstellung (das Titelbild dieses Artikels wurde mit Midjourney erzeugt), sowie Natural Language Processing (beispielsweise Übersetzungen und Texterstellung).

„Ein Foto eines Shiba Inu, der eine Basecap trägt”, erzeugt von Dall-E (OpenAI)

„Ein Gemälde von Sonnenblumen in Südfrankreich im Stile van Goghs”, erzeugt von Dall-E (OpenAI)

Künstliche Intelligenz, insbesondere die Möglichkeiten zur Mustererkennung und Datenanalysen, können dabei in vielen verschiedenen Branchen zum Einsatz kommen. 

So können KIs bereits heute im medizinischen Umfeld eingesetzt werden, unter anderem zur Unterstützung von Diagnose und Bilderkennung in der Medizin. Beispielsweise erkennt künstliche Intelligenz einer deutschen Untersuchung zufolge Hautkrebs bereits heute zuverlässiger als Dermatologen. Ebenso kann KI für personalisierte Behandlungspläne und zur Gesundheitsüberwachung eingesetzt werden.

Weitere Anwendungsfälle finden sich im Finanzwesen (z.B. algorithmischer Börsenhandel, Risiko-Management und Credit Scoring), in der Forschung (z.B. Simulationen von Materialeigenschaften), der Produktion (z.B. Industrieroboter, Lieferroboter), oder dem Verkehr (autonomes Fahren). Selbst das Rechtswesen kann durch KI gestützt werden, beispielsweise bei der Suche nach Präzedenzfällen in Gerichtsdokumenten oder bei der Vertragsprüfung.

KI in der IT-Branche

Auch die IT-Branche kann sich diesen Entwicklungen nicht verwehren und wird sich in den kommenden Jahrzehnten stark wandeln. Mögliche Einsatzgebiete für künstliche Intelligenz bestehen hierbei in folgenden Bereichen:

• Automatisierte Systemverwaltung: KI kann dazu verwendet werden, IT-Systeme zu überwachen, Probleme zu erkennen und automatische Maßnahmen zur Fehlerbehebung oder zur Optimierung der Systemleistung zu ergreifen.

• Cybersicherheit: KI-basierte Sicherheitslösungen können Anomalien im Netzwerkverkehr erkennen, verdächtige Aktivitäten aufspüren und Bedrohungen in Echtzeit abwehren.

• Predictive Maintenance: In Rechenzentren und bei Hardware kann KI dazu verwendet werden, vorherzusagen, wann Komponenten ausfallen könnten, um vorbeugende Wartungsmaßnahmen zu planen und Ausfallzeiten zu minimieren.

• Chatbots und Helpdesk-Support: KI-Chatbots können in Kundensupport- und Helpdesk-Anwendungen eingesetzt werden, um Kundenanfragen zu beantworten, Probleme zu lösen und Anleitungen zu geben.

• Automatisierte Softwareentwicklung: KI kann bei der Generierung von Code, Fehlerbehebung und Testautomatisierung eingesetzt werden, um die Softwareentwicklung zu beschleunigen und zu verbessern.

• Performance-Optimierung: Die Leistung von Anwendungen und Systemen kann von KI überwacht und optimiert werden, indem sie Engpässe identifiziert und Ressourcen dynamisch zuweist.

• Netzwerkkonfiguration und -optimierung: KI kann bei der Konfiguration und Optimierung von Netzwerken helfen, um den Datenverkehr effizient zu leiten, die Netzwerksicherheit zu gewährleisten und die Latenz zu minimieren.

• Big Data-Analyse: Durch die Analyse von großen Datenmengen kann KI Muster, Trends und Erkenntnisse erkennen, die für das Geschäftswachstum und die Entscheidungsfindung relevant sind.

• Spracherkennung und -verarbeitung: KI-gestützte Spracherkennungssysteme können zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit von IT-Anwendungen und zur Automatisierung von Aufgaben eingesetzt werden. 

Gefahren von KI

Trotz der enormen Potenziale von KI gibt es auch erhebliche Herausforderungen und Gefahren, die mit ihrer Verbreitung einhergehen.

Eine der offensichtlichen Gefahren besteht in Arbeitsplatzverlusten aufgrund zunehmender Automatisierung von Aufgaben durch KI. Jobs, die routinemäßige Aufgaben erfordern, könnten durch KI-Systeme ersetzt werden. Gleichzeitig könnten jedoch neue Arbeitsmöglichkeiten im Bereich der KI-Entwicklung, -Training und -Wartung entstehen. 

Da künstliche Intelligenzen große Datenmengen erfordern, wirft die Technologie zudem Datenschutzfragen auf. Die Sammlung und Analyse von persönlichen Informationen durch KI-Systeme erfordert strenge Datenschutzrichtlinien, um die Privatsphäre der Benutzer zu schützen.

Doch selbst wenn eine künstliche Intelligenz mit einem großen Datensatz trainiert wird, bedeutet dies nicht automatisch, dass die Ergebnisse immer akkurat sind. KI-Systeme lernen aus Daten, und wenn diese Daten oder die Forscher, die die KI trainieren, voreingenommen sind, können KI-Systeme ebenfalls voreingenommene Entscheidungen treffen.

Ebenso können Large Language Models wie ChatGPT lügen und Informationen frei erfinden. Dies zeigt, dass KI-Systeme eines Tages ein erhebliches Maß an Autonomie erreichen könnten und wirft ethische Fragen auf, wie die Kontrolle über diese Systeme gewährleistet werden kann und welche Verantwortung mit ihrer Verwendung einhergeht.

Fazit

Künstliche Intelligenz ist zweifellos eine der aufregendsten Entwicklungen unserer Zeit. Sie hat das Potenzial, viele Aspekte unseres Lebens zu verbessern und komplexe Probleme zu lösen. Die Anwendungen von KI in der IT-Branche sind bereits heute beeindruckend und werden in Zukunft noch weiter wachsen. Dennoch ist es wichtig, die damit verbundenen Gefahren und Herausforderungen nicht zu vernachlässigen und verantwortungsvoll mit dieser mächtigen Technologie umzugehen.