KI- und BI-Begriffe einfach erklärt

KI trifft auf Business Intelligence — Quelle: bitkom.org

Das altbekannte Periodensystem aus dem Chemieunterricht am Ende jedes Tafelwerks half uns damals, die Zusammenhänge der einzelnen Elemente besser zu verstehen. Dank der vereinfachten Darstellungsform konnten wir das Große und Ganze dahinter für uns identifizieren. Warum sollte man diese Best Practice nicht auch auf andere Herausforderungen des Lebens projizieren?

Gerade in Gesprächen und Diskussionen um das große Thema Künstliche Intelligenz erscheinen oft die einen oder anderen Fragezeichen. Doch vor allem bei diesen neuen zukunftweisenden Themen ist es wichtig, sie im Grundsatz zu verstehen, um schlussendlich von der Technologie zu profitieren. Das »Periodensystem der Künstlichen Intelligenz« versucht, diese Brücke zu schlagen.

KI mit Hilfe des Periodensystems für das eigene Business verstehen

KI und Big Data im Business – Europas digitale Elite traf sich zu diesem Schwerpunkt auf der diesjährigen hub.berlin der Bitkom, einem 2.600-Unternehmen-starken-Digitalverband aus Deutschland. Die 8.000 Besucher staunten nicht schlecht, als Vertreter der Bitkom das Periodensystem für Künstliche Intelligenz auf der Bühne der »Red Arena« präsentierten.

Bitkom gliedert extrahierte Funktionen der Künstlichen Intelligenz in einzelne Bausteine und beschreibt dabei deren Einsatzzwecke, Chancen und Risiken. Auf Erklärungen zur technischen Umsetzung wird bewusst verzichtet, um den Fokus der Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz im eigenen Business nicht zu verlieren.

28 Elemente des Periodensystems für Künstliche Intelligenz sind so entstanden. Jedes Element findet sich in einer der drei Gruppen »Assess« (Beurteilen), »Infer« (Erschließen) oder »Respond« (Antworten) wieder. Aus diesem Baukasten mit verschiedenen Elementen der Künstlichen Intelligenz lassen sich Aufgaben für das eigene Business abstrakt abbilden und Einsatzzwecke definieren.

Zur besseren Veranschaulichung ein kleines Beispiel:

Man nehme aus der ersten Gruppe »Assess« das Element Face Recognition [Fr]. Es beschreibt die Funktion zur Erkennung von Gesichtern und emotionalen Zuständen in Bildern oder Videosignalen. Anschließend trifft das Element Explanatory Inference [Ei] aus der Gruppe »Infer« eine Vorhersage von Ereignissen in der Zukunft. Zur Grundlage der Vorhersage dienen Daten aus früheren Zuständen. Zum Schluss gibt die Künstliche Intelligenz eine gesprochene Ausgabe – Element Communication [Cm], Gruppe »Respond«.

Immer noch zu abstrakt? Dann folgt hier ein realer Ablauf des oben beschriebenen Beispiels:

Eine KI lernt, den menschlichen Gesichtsausdruck »traurig« des Gegenübers zu lesen und sagt vorher, dass dieser in wenigen Augenblicken anfangen wird, zu weinen. Dazu nimmt er seine Erfahrungen aus ähnlichen Situationen in der Vergangenheit. Zur Aufmunterung könnte die KI dann eine kleine witzige Anekdote erzählen.

Mit KI-Bausteinen das eigene Business analysieren

KI kann natürlich viel mehr als Gesichtsausdrücke zu erlernen und zu interpretieren. Auch das eigene Business lässt sich mit Hilfe von KI besser analysieren, um in Zukunft zielorientierte Entscheidungen zu treffen. Folgende Bausteine können die Verknüpfung von KI mit Business Intelligence visualisieren:

Assess: Data Analytics [Da]

Das Analysieren von Daten, um bestimmte Tatsachen und/oder Ereignisse zu erkennen, die diese Daten repräsentieren

Assess: Image Recognition [Ir]

Das Erkennen bestimmter Objekttypen in Bildern oder Videosignalen

Infer: Predictive Inference [Pi]

Das Vorhersagen von Ereignissen oder Zuständen in der Zukunft auf der Grundlage des Verständnisses eines aktuellen Zustands und der Funktionsweise der Welt

Infer: Synthetic Reasoning [Sy]

Das Verwenden von Beweisen, um Rückschlüsse auf den realen Zustand der Welt, eine Vorhersage oder eine Erklärung zu unterstützen

Infer: Planning [Pl]

Das Erstellen eines Aktionsplans auf der Grundlage einer Reihe von Zielen, eines Verständnisses des realen Zustands der Welt und des Wissen über Handlungen und deren Konsequenzen

Infer: Decision Making [Dm]

Das Auswählen eines bestimmten Plans oder einer Lösung auf der Grundlage vorliegender Fakten, alternativer Lösungen und einer Reihe von Zielen

Infer: Category Learning [Lc]

Das Erkennen neuer Kategorien von semantischen Werten auf der Grundlage von Merkmalssammlungen

Infer: Knowledge Refinement [Lt]

Das Überarbeiten von Wissen oder Regeln, die bereits existieren als Reaktion darauf, dass sie zur Unterstützung von Handlungen oder Schlussfolgerungen verwendet werden

Infer: Language Generation [Lg]

Das Erstellen natürlicher Sprachtexte und/oder Erklärungen basierend auf einem gewissen Verständnis der Welt

Respond: Control [Cn]

Das intelligente Steuern anderer Maschinen, wenn keine Manipulation oder Handlung in der physischen Welt erforderlich ist (z. B. automatisierter Handel)

Quelle: Digitalisierung gestalten mit dem Periodensystem der Künstlichen Intelligenz

Mit KI bessere Prognosen für das Daily Business treffen

Gerade im Onlinehandel können KI und Business Intelligence einen Wissensvorteil gegenüber der Konkurrenz darstellen. Die Otto Group erhält zum Beispiel beim täglichen Geschäft Unterstützung von einer KI. Das tagesaktuelle Kaufverhalten der Kunden unter Berücksichtigung verschiedener Einflussfaktoren wie Wetter, Saison, Preis und Rabattaktionen wird automatisiert analysiert.

Aus der Fülle der Daten prognostiziert die KI den Absatz in der Zukunft. Mit diesem Wissen können ausreichend große Warenbestände garantiert und große Restmengen am Ende der Saison vermieden werden. Der Prozess der Bestellung bzw. der Produktion funktioniert dabei natürlich voll automatisiert auf Basis der Daten.

Das oben genannte Beispiel lässt sich auch abstrakt mit den Elementen darstellen.

Mit KI die Content-Produktion ankurbeln

Ein weiterer Anwendungsfall von KI im Business, der sich mit Hilfe des Periodensystems für Künstliche Intelligenz darstellen lässt, ist die automatisierte Produktbeschreibung anhand von Produktbildern. Image Recognition [Ir] identifiziert die Objekte auf dem vorhandenen Produktbild. Anschließend erstellt Language Generation [Lg] einen natürlichen Sprachtext auf Basis der vorangegangenen Erkennung. Diese automatisierte Erstellung von Content durch KI spart Zeit und Kosten.

Mit den Bausteinen lassen sich auch viele weitere Lösungen rund um die KI darstellen und wie in den genannten Beispielen abstrahieren.

Von KI und Business Intelligence profitieren

Immer mehr Unternehmen erkennen und nutzen das Business-Potential von KI, um interne Geschäftsprozesse zu optimieren und Kundenbeziehungen erfolgreich digital zu gestalten. Wer die Chancen Künstlicher Intelligenz zu nutzen weiß, verschafft sich also einen klaren Wettbewerbsvorteil.

Auf dem Weg dahin begleiten wir Unternehmen von der Frage »Wie können wir unsere gesammelten Daten sinnvoll einsetzen« bis zur Auswahl, Implementierung und Realisierung der passenden Software, um aus Unternehmen ein Data Enterprise zumachen.

Wie euer Unternehmen von KI und Business Intelligence profitiert, erfahrt ihr hier. Unsere Experten stehen euch jederzeit gerne zur Verfügung. Hier könnt ihr direkt Kontakt aufnehmen.

Mit KI und Digitaler DNA Kundenbeziehungen gestalten

Nicht nur die KI beeinflusst das Digital Business. Was Unternehmen brauchen, um den Kundenanforderungen im digitalen Zeitalter gerecht zu werden, zeigen wir im brandneuen Trendbuch Handelskraft 2019 »Digitale DNA«.