Ob man im Angesicht dieses metaphorischen Luftzugs zu zittern beginnt, oder ihn aber als willkommene Erfrischung erfährt, das liegt, wie so vieles, im Auge des Betrachters und hängt maßgeblich mit der Fähigkeit zusammen, künftige Transformationen ins Auge zu fassen. Gerade der Mittelstand muss sich heute die Frage stellen, wie zeitnah mit der Implementierung und nachhaltigen Integration von KI-Mechanismen begonnen werden soll.
Im folgenden Artikel wollen wir uns dem Thema der fach- und sachkundigen KI-Integration nähern: was bedeutet KI-Integration? Welche Aspekte gilt es zu berücksichtigen? Und wie wichtig ist es, zukünftigen Wandel im Prozess zu antizipieren?
Was ist KI-Integration?
KI-Integration bezieht sich auf den Prozess der Einbettung KI-basierter Mechanismen in die unternehmenseigene Wertschöpfungskette. Dabei spielt es zunächst keine Rolle, an welcher Stelle nun genau Hand angelegt wird: von der Produktion, über den Vertrieb, bis hin zum Bereich der Customer Relations existieren Möglichkeiten, sich von KI-Komponenten unter die Armegreifen zu lassen. Was gemeinhin unter dem Label „KI“ läuft, sind hierbei eigentlich rudimentäre Machine Learning Prozeduren, die gerade hinsichtlich repetitiver Aufgaben einen ungeheuren Mehrwert zu liefern im Stande sind. Einfache und effiziente Datenkonsolidierung, die automatisierte Überwachung der Zugriffe auf sensible Informationen oder auch die kontinuierliche Hintergrundaktualisierung von Sicherheitspatches auf der firmeneigenen Hardware sind nur drei Beispiele, hinsichtlich derer sich der Prozess der KI-Integration für nahezu jedes Unternehmen lohnt.
KI-Integration ist kein linearer Prozess, sondern vielmehr ein skalierbares Unterfangen, das verschiedene Formen annehmen kann.
Im Folgenden werden wir einen Blick auf verschiedene Ausprägungen etwaiger Stufen der KI-Integration werfen.
Exemplarische Stufen der KI-Integration
Der Einfachheit halber haben wir die verschiedenen Schritte grob entlang der stärke der jeweiligen KI-Leistungen arrangiert, aufsteigend von relativ schwach hin zu furchterregend potent.
Ein erster Schritt der Implementierung relativ schwacher KI (wenn man denn überhaupt von einer solchen zu sprechen gewillt ist), liegt in der grundlegenden Automatisierung: Auf dieser Stufe werden KI-ähnliche Mechanismen dafür verwendet, einfache Aufgaben zu automatisieren, wie z.B. die Verarbeitung von Daten oder das Beantworten häufig gestellter Fragen. Im Hintergrund laufen ausgeklügelte, sich selbst verbessernde Algorithmen, die auf einer Machine-Learning-Logik aufbauen und damit hochspezialisiert daherkommen.
In einem weiteren Schritt geht es um die erweiterte Analyse: Hier geht es vor allem um die Identifizierung von Mustern und Trends innerhalb bisweilen riesiger Datensätze, was der Entscheidungsfindung äußerst zuträglich sein kann.
Dezente Einschnitte in die analoge Geschäftstätigkeit müssen bereits auf der nächsten Stufe hingenommen werden, wenn es nämlich um eine emphatische Personalisierung geht: KI wird in diesem Zuge genutzt, um personalisierte, hoch-individuelle Erfahrungen für respektive Nutzer:innen zu schaffen. Dies umfasst z.B. Anpassungen basierend auf vorher gezeigtem Verhalten.
Auch bereits vorhanden sind autonome Systeme: KI-gesteuerte Systeme können eigenständig Aufgaben ausführen, wie z.B. selbstfahrende Autos oder autonome Roboter in der Produktion.
Auf der nächsten Stufe geht es um natürliche Sprachverarbeitung, bzw. Natural Language Processing (NLP) und entsprechende Dialogsysteme: KI wird in diesem Zuge dazu genutzt, menschenähnliche Kommunikation als Input zu „verstehen“ und in ähnlicher Art und Weise Output zu generieren, was die Basis für fortschrittliche Chatbots und sprachgesteuerte Assistenzsysteme ist.
Die Einrichtung kognitiver Systeme stellt einen weiteren Schritt entlang des besagten Kontinuums dar: KI-Systeme können komplexe Probleme lösen, indem sie menschenähnliches Denken und entsprechende Lernprozesse imitieren.
Direkt hieran anschließend können (ko-)kreative Schaffensprozesse etabliert werden: KI wird aufgrund zusehender Vermenschlichung dazu verwendet, um in heuristischer Manier proto-kreative Inhalte wie bildende Kunst, Musik und/oder Literatur zu generieren.
Die autonome Entscheidungsfindung samt einer sukzessiven Integration in den Alltag der Nutzer:innen ist ein ebenso zweischneidiges Schwert: KI wird zusehends dazu genutzt, eigenständig Entscheidungen zu treffen, indem sie Daten analysiert und Empfehlungen ausspricht oder gar direkte Handlungen vollzieht.
Am Schluss steht die spekulative Vision einer Superintelligenz/Singularität: Es handelt sich hierbei zwar noch um eine hypothetische Stufe, in der KI-Mechanismen ein Level an Intelligenz erreichen, das explizit über jenes der gesamten Menschheit hinausgeht, jedoch ist eine lähmende Angst vor einem solchen Szenario ebenso töricht wie die geistlose Affirmation jeder technologischen Neuerung.
Fazit
Wie zu zeigen versucht, existiert ein regelrechtes Kontinuum der KI; es handelt sich dementsprechend um einen nachgerade granularen Zusammenhang, keineswegs um ein monolithisches Unterfangen; die individuellen Bedürfnisse zeigen, wie weit tatsächlich gegangen werden sollte. Um sich zukunftssicher aufzustellen ist es über die jeweilige Antizipation der kurzfristigen Bedürfnisse hinaus natürlich nicht unerheblich, sich mit den Kontingenzen auseinanderzusetzen, die unter der Oberfläche funktionsorientierter KI-Mechanismen im Hier und Jetzt wirklich schlummern. Bei der Planung eines gangbaren Weges, ist Hilfe bzw. Beratung von außen nicht nur „nice-to-have“, sie ist ein essenzieller Bestandteil der nachhaltigen und verantwortungsbewussten Unternehmensentwicklung.
