Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen: Wo stehen wir und was wird die Zukunft bringen?

Künstliche Intelligenz (KI) – eines der Schlagworte der IT in den letzten Jahren. Gleichzeitig sind KI-Anwendungen noch rar und vielen Unternehmen fehlt die Vorstellungskraft, in welchen Funktionen Künstliche Intelligenz in der Praxis zum Einsatz kommt. Vorreiter haben hingegen bereits KI-Investitionen getätigt und nutzen die Technologie zu ihrem Vorteil. Viel wichtiger ist: in welche Richtung entwickelt sich die Künstliche Intelligenz? Sind KI-Investitionen zum jetzigen Zeitpunkt sinnvoll oder haben Unternehmen, die noch keine KI-Anwendungen einsetzen, den Zug bereits verpasst? Gehen von der KI eventuell sogar Risiken für die IT Security aus oder ist die Künstliche Intelligenz im Gegenteil sogar eine Bereicherung für die Sicherheit?

Was genau ist Künstliche Intelligenz?

Bei der Künstlichen Intelligenz handelt es sich um Computersysteme, die bestimmte Entscheidungen selbstständig treffen. Ein weiteres Merkmal dieser Technologie ist, dass die Systeme lernfähig sind. Dies wird als maschinelles Lernen bezeichnet. Durch die Ausführung wiederkehrender Aufgaben lernt die Software und arbeitet im Laufe der Zeit präziser beziehungsweise effizienter.

Innerhalb der KI existieren darüber hinaus unterschiedliche Entwicklungsrichtungen. Vor allem gibt es die Unterscheidung zwischen starker und schwacher KI. Die starke Künstliche Intelligenz ist eine dem Menschen ebenbürtige Maschine, die in jedem Themenbereich komplett eigenständig agiert. Zum heutigen Zeitpunkt sind solche Systeme noch Utopie. Die schwache Künstliche Intelligenz hingegen ist auf ganz bestimmte Aufgabenbereiche und Anwendungen ausgelegt. Mit Strukturen, die menschlichen Entscheidungsprozessen ähneln, löst die schwache KI wiederkehrende Aufgaben mit sich gleichenden Anforderungen. In diesem Bereich ist der KI-Einsatz heutzutage recht weit fortgeschritten und es existieren bereits konkrete Anwendungen.

Ein weiterer Bereich der Künstlichen Intelligenz beschäftigt sich mit neuronalen Netzen (KNN). Künstliche neuronale Netze sind recht komplexe Systeme, bei denen die KI nicht nur anhand von einzelnen Faktoren Entscheidungen trifft, sondern viel mehr einen Prozess durchläuft und die Aufgabenstellung analysiert. Anhand dessen trifft das KNN eine Prognose und erarbeitet eine Lösung. Künstliche neuronale Netze sind auch dadurch gekennzeichnet, dass eine parallele Verarbeitung von Prozessen stattfindet. In diesem Punkt ähnelt ein KNN dem menschlichen Gehirn und agiert gegensätzlich zu Computersystemen, die Aufgaben streng nacheinander abarbeiten.

Die Entwicklung der KI – von der Idee zu den ersten KI-Anwendungen

Die Theorie über Künstliche Intelligenz ist älter, als viele vermuten. Bereits Mitte der 1950er Jahre fanden in den USA Symposien statt, auf denen über den KI-Einsatz diskutiert wurde. Auch die ersten KI-Investitionen gehen auf diese Zeit zurück. Unter anderem finanzierte die Rockefeller-Stiftung 1956 ein Forschungsprojekt zum Thema Künstliche Intelligenz.

Die ersten, hohen Erwartungen erfüllte die Künstliche Intelligenz nicht. Die Prophezeiung, dass ein Computer mit Künstlicher Intelligenz noch vor 1970 die Schachweltmeisterschaft gewinnt, traf beispielsweise nicht ein. Jedoch wurde diese Vorhersage im Jahre 1997 trotzdem Realität. IBM entwickelte den Schachcomputer Deep Blue, der über simple KI-Mechanismen verfügte und den Weltmeister Garri Kasparov in sechs Partien besiegte.

In den darauffolgenden Jahren beherrschten direkte Vergleiche zwischen Künstlicher Intelligenz und Mensch die Entwicklung von KI-Anwendungen. 2011 gelang es einem Programm namens Watson, zwei bekannte Spieler im Quiz Jeopardy! zu schlagen. Im Jahre 2017 trat OpenAI mit einer KI-Anwendung bei einem professionellen Turnier im Echtzeitstrategiespiel Dota 2 gegen die weltbesten Spieler an und gewann. Laut den Entwicklern benötigte das System nur vier Monate, um diese Fähigkeiten zu entwickeln. Menschliche Spieler hingegen trainieren Jahre, um in Dota 2 die Weltspitze zu erreichen.

Viel interessanter ist aktuell der KI-Einsatz in der Forschung, Produktion und auch der IT Security. Auch in diesen Bereichen schreitet die Entwicklung stetig voran. Schon in den 1980er Jahren erkannten Forscher, dass Künstliche Intelligenz das Potenzial hat, monotone Arbeiten selbstständig auszuführen und so den Menschen zu ersetzen. In diesem Zusammenhang ist vor allem das maschinelle Lernen von Bedeutung. Die ersten Systeme dieser Art scheiterten jedoch vielfach an dem sogenannten Cliff-and-Plateau-Effekt. Hierbei erkennt die Künstliche Intelligenz die Grenzen ihrer eigenen Kompetenz nicht und entscheidet wie gewohnt. Dies zeigte sich in den 1970er Jahren bei einer KI-Anwendung mit dem Namen MYCIN. Entwickelt von der Stanford University stellte MYCIN Diagnosen und traf Entscheidungen zur Therapie bei Blutinfektionskrankheiten. Das System scheiterte hingegen, wenn die Symptome auf andere Krankheiten hindeuteten und reagierte weiterhin mit Vorschlägen, die beispielsweise für eine Meningitis passend sind.

Besondere Beachtung in der Öffentlichkeit fanden KI-Anwendungen im Zusammenhang mit dem Begriff Deepfake. Seit etwa 2017 existieren Anwendungen, die bewegte Bilder von menschlichen Gesichtern auf Grundlage eines Fotos erstellen und dabei auch passende Mundbewegungen zu gesprochenen Wörtern erzeugt.

Der aktuelle Stand – das leistet Künstliche Intelligenz heute

Inzwischen ist der effektive KI-Einsatz möglich, auch wenn er noch nicht weit verbreitet ist. Mit Azure bietet beispielsweise Microsoft eine Plattform an, die den Zugang zu KI-Anwendungen ermöglicht. Dabei sind es aktuell noch sehr spezifische Aufgaben, die die KI übernimmt. Wir zeigen nachfolgend einige Beispiele auf.

1) Ihre Stärken spielen KI-Anwendungen aktuell überall dort aus, wo wiederkehrende, ähnliche Aufgaben in einem großen Umfang vorhanden sind. Bereits heute ersetzen KI-Anwendungen in diesen Fällen die manuelle Arbeit. Praktische Beispiele finden sich beispielsweise bei der Kategorisierung von digitalen Informationen. Die Künstliche Intelligenz ist in der Lage, Dokumente und Bilder anhand der Inhalte zu verarbeiten. So existiert Software, die Strukturen, Formen und Farben auf Bildern erkennt und anhand dessen Tags vergibt oder die Bilder kategorisiert. Ein Merkmal der Künstlichen Intelligenz ist es, dass diese Software lernfähig ist. Je mehr ähnliche Aufgaben die Software bearbeitet, umso effizienter ist die Kategorisierung.

2) Ein weiterer Bereich, in dem die KI heute sehr weit ist, sind automatisierte Chat-Bots. Viele Unternehmen haben KI-Investitionen in diese Technik getätigt und so finden sich diese Chat-Bots auf immer mehr Webseiten. Besucher und Kunden nutzen diese Chat-Bots, um Informationen zu erhalten, Feedback zu geben oder wenn Hilfe benötigt wird. Der Chat-Bot ist um vorgefertigte Fragen und Antworten herum aufgebaut. Durch die Analyse der Fragen erkennt die Künstliche Intelligenz, nach welchen Informationen die Nutzer suchen. So stellt der Chat-Bot schnell die passenden Antworten bereit oder leitet die Fragen an die zuständigen Personen im Unternehmen weiter, die sich dann persönlich um das Anliegen kümmern. Der Vorteil solcher intelligenter Chat-Bots liegt darin, dass Benutzer rund um die Uhr Hilfe bekommen. Außerdem spart ein Chat-Bot Ressourcen.

3) Ebenfalls kommt die KI im Data-Mining zum Einsatz. Bei der Auswertung und Analyse von großen Datenmengen zeigen sich im KI-Einsatz weitere Stärken dieser Technologie. Zunächst ist die Künstliche Intelligenz deutlich schneller als ein menschlicher Mitarbeiter. Die wahre Stärke liegt jedoch in der Fähigkeit, Auffälligkeiten innerhalb großen Datenmengen präzise zu erkennen. Bei solchen Aufgaben übertrifft die KI schon heute die Leistung von Menschen.

4) Dank dieser Eigenschaft findet die Künstliche Intelligenz zunehmend Einsatzmöglichkeiten in der IT Security. Bestimmte Programme in der IT Security haben die Aufgabe, nach verdächtigen Vorgängen in Netzwerken (Anomalien) und Logs zu suchen. Hier erfolgt eine permanente Auswertung von Zugriffen, Datenabfragen und ähnlichen Vorgängen. Diese Programme aus der IT Security schlagen Alarm, wenn es verdächtige Aktionen erkennt. Für die Effektivität der IT Security ist es wichtig, dass diese Anwendungen präzise arbeiten. Der Anteil an False Positives ist möglichst niedrig zu halten und gleichzeitig ist es wichtig, alle unbefugten Zugriffe zuverlässig zu erkennen.

In diesem Bereich der IT Security kommen der KI gleich zwei Eigenschaften zugute. Zum einen ist es die Fähigkeit, große Datenmengen in Echtzeit auszuwerten. Dies sind die Log-Daten aus dem Netzwerk. Zum anderen ist es das maschinelle Lernen. Vorgänge in Unternehmensnetzwerken sind in der Regel sehr spezifisch und folgen wiederkehrenden Mustern, beispielsweise Logins zu einer bestimmten Uhrzeit oder Aktionen von einer spezifischen IP-Adresse. Dies lernt die KI im Laufe der Zeit. Auf diese Weise verringert sich die Anzahl an False Positives und die KI der IT Security reagiert noch präziser auf Netzwerkanomalien.

Perspektiven und Zukunftsaussichten für den KI-Einsatz

Sicher ist, dass Künstliche Intelligenz noch lange nicht am Maximum des Möglichen angekommen ist. Die Entwicklung in diesem Bereich schreitet permanent voran und hat in den letzten Jahren deutlich an Geschwindigkeit zugenommen.

Bei der Entwicklung von selbstfahrenden Fahrzeugen stehen die Konstrukteure vor der Herausforderung, dass die Systeme laufend Entscheidungen treffen müssen. Sensoren und Kameras liefern die Informationen, auf deren Basis die Steuerung stattfindet. Hier zeigen sich Parallelen zu bereits bestehenden KI-Anwendungen. Beispielsweise in der Kategorisierung von Bildern. Hier arbeitet die Künstliche Intelligenz bereits heute autonom und erkennt sicher bestimmte Objekte auf Fotos. Auf die gleiche Art und Weise funktioniert die Künstliche Intelligenz in einem selbstfahrenden Fahrzeug. Sie identifiziert Personen, Ampeln, Hindernisse oder andere Fahrzeug und trifft basierend auf diesen Daten Entscheidungen.

Das Thema Künstliche Intelligenz wird, anders als viele andere neue Technologien, besonders auch kleine und mittlere Unternehmen betreffen. Durch IT-Dienstleister, die spezifische Lösungen anbieten, erhalten KMUs Zugang zu dieser Technologie. Mit automatisierten Lösungen, die vergleichsweise wenig Ressourcen benötigen, ist der Einsatz mit relativ geringen KI-Investitionen möglich. Dank dieser Eigenschaft hat die Künstliche Intelligenz das Potenzial, kleinen und jungen Unternehmen entscheidende Wettbewerbsvorteile bereitzustellen.

Grenzen und Risiken beim KI-Einsatz

Beim Thema Künstliche Intelligenz gibt es durchaus auch Bedenken. Einer der häufigsten Punkte betrifft die Transparenz. Software auf Basis von Künstlicher Intelligenz trifft Entscheidungen selbstständig und ohne menschliche Unterstützung oder Kontrolle. Gerade wenn der Mensch sich voll auf diese Resultate verlässt, geht die Transparenz verloren. Außerdem fehlt der Maschine, zumindest bis jetzt, ein Sinn für Empathie. Deshalb wird vermehrt gegen den Einsatz von Künstlicher Intelligenz beispielsweise im Bereich der Medizin argumentiert.

Ein Teil der Arbeitnehmer sieht die Künstliche Intelligenz als eine Bedrohung für den eigenen Arbeitsplatz oder Jobs im Allgemeinen. Tatsächlich hat diese Technologie das Potenzial, manuelle Arbeit in vielen Bereichen komplett zu ersetzen. Der Einsatz der Künstlichen Intelligenz ist gerade bei arbeitsintensiven, manuellen Aufgaben interessant, um diese kosteneffizient durchzuführen. Ein weiteres Risiko sehen einige im Bereich der IT Security und den Cyberbedrohungen. Die Künstliche Intelligenz öffnet besonders den Bereich Deepfake für Cyberkriminelle. So gelingt der Identitätsdiebstahl im digitalen Raum, da Kriminelle Fotos sowie Video- und Audioaufnahmen auf einem sehr hohen Niveau fälschen. In letzter Zeit ist bereits zu beobachten, dass Hacker KI-gesteuerte Angriffe vornehmen. Besonders im Bereich des gezielten Spear-Phishing nutzen Angreifer die Möglichkeiten intelligenter Angriffstools.

In einigen Bereichen stößt die Künstliche Intelligenz an ihre technischen Grenzen. Dies ist vor allem dort der Fall, wo Kreativität gefragt ist. Tatsächlich ist die KI inzwischen sogar in der Lage, Texte zu verfassen. Jedoch scheitert die Künstliche Intelligenz beim Verfassen von Texten mit einem eigenständigen Inhalt, wie beispielsweise bei einem Roman. Aus Sammlungen von Fakten, wie sie etwa bei Produktbeschreibungen oder Börsenschlagzeilen vorkommen, kann die Künstliche Intelligenz hingegen erstaunlich gute Texte verfassen.