KI im Geschäftskontext: Mehr als nur Trend-Abkürzungen
KI oder AI, ML, DL, LLM, RAG, HITL, MITL – diese Abkürzungen zieren mittlerweile jede IT- und Beratungs-Website. Doch was bedeuten sie eigentlich? Und vor allem: Welche Konzepte dahinter sind tatsächlich sinnvoll für die Optimierung Ihrer Geschäftsprozesse, und welche dienen lediglich als Nebelkerzen im Trendmarketing?
Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren beeindruckende Quantensprünge vollzogen und eröffnet vollkommen neue Möglichkeiten zur Optimierung nahezu jedes Geschäftsprozesses in der digitalen Welt. Dabei ist es entscheidend, dass KI nicht nur als Selbstzweck oder modischer Trend implementiert wird, sondern stets maßgeschneidert auf die spezifischen Gegebenheiten des jeweiligen Unternehmens und die besonderen Herausforderungen der entsprechenden Branche zugeschnitten ist.
Der Lern-Prozess: ML, DL, DNN
Wie beim Menschen auch muss die KI lernen, um ihre Intelligenz zu entwickeln. Und ähnlich wie beim menschlichen Lernen gibt es verschiedenste Methoden, wie KI diesen Lernprozess vollzieht.
Machine Learning (ML) ist sehr grob der Überbegriff für die verschiedensten Implementationen des Lernprozesses, durch den eine KI intelligent wird. Unter diesen Begriff fallen alle Algorithmen und Methoden, die verwendet werden, damit ein System selbstständig aus Daten lernen und Schlussfolgerungen ziehen kann.
Deep Learning (DL) ist eine spezialisierte Unterkategorie von ML, welche mehrschichtige (tiefe) neuronale Netzwerke (Deep Neural Networks, DNN) verwendet, um den Lernprozess auch auf unstrukturierten Daten zu ermöglichen. Dabei werden komplexe Informationen wie Bilder, Texte oder Audiodaten über mehrere Schichten künstlicher Neuronen verarbeitet - von der Eingabe über mehrere verborgene Schichten bis zur Ausgabe eines Ergebnisses, etwa einer Klassifikation oder Vorhersage.
Die Implementationen: LLM, RAG
Weiterhin wie beim Menschen auch, muss die richtige KI an der richtigen Stelle korrekt eingesetzt werden. Ein Einstein wird niemals "La liberté guidant le peuple" malen, aber wiederum wird auch ein Delacroix niemals die Relativitätstheorie aufstellen.
Large Language Models (LLMs) sind momentan die breite Basis des KI-Vormarsches. Durch die obengenannten Lern-Prozesse wird diesen KI-Systemen sowohl die Fähigkeit beigebracht, menschliche Texte in verschiedenen Sprachen zu lesen, zu verstehen, zu analysieren als auch zu reproduzieren. Dies ermöglicht eine menschenähnliche Kommunikation zwischen Technik und Mensch.
Retrieval Augmented Generation (RAG) erweitert LLMs um die Fähigkeit, auf externe Wissensquellen zuzugreifen. Anstatt sich nur auf das im Modell gespeicherte Wissen zu verlassen, können RAG-Systeme relevante Informationen aus Datenbanken, Dokumenten oder anderen Quellen abrufen und in ihre Antworten einbeziehen. Dies verbessert nicht nur die Genauigkeit, sondern ermöglicht auch die Verarbeitung aktueller und unternehmensspezifischer Daten.
Die Methodik: HITL, MITL
Nachdem nun klar sein sollte, wie die Mensch-Maschine-Interaktion funktioniert, bleibt noch die methodische Frage des Wann und Wofür.
Human in the Loop (HITL) beschreibt eine symbiotische Zusammenarbeit von Mensch und KI im Entscheidungs- und Lernprozess. Der Mensch gibt dabei den Input sowie weitere Guidance während der Entscheidungsfindung sowie nachträgliches Feedback an die KI, um sie weiter zu trainieren. Arbeitet die KI im Entscheidungsprozess größtenteils eigenständig und passt sich nur noch auf Grund von nachträglichem Feedback über ihre Entscheidungen an, spricht man von Human on the Loop (HOTL).
Machine in the Loop (MITL) ist dann die finale Zielsetzung, bei der die KI als Maschine in den menschlichen Loop eingebracht wird und dort bei der Entscheidungsfindung hilft. Hier wird dem Menschen die Arbeit erleichtert und die Prozesse durch die so geschaffenen Ressourcen optimiert.
Fazit
Die neuesten Durchbrüche in der KI haben ihre Implementierung in allen Bereichen des B2C zu einer Art Selbstläufer gemacht. Wie bei den meisten technologischen Durchbrüchen war der B2B-Bereich bisher verständlicherweise konservativer in seiner Implementierung, darf nun aber nicht den Anschluss verlieren und muss sich gezielt und auf den Anwendungsfall zugeschnitten dieser neuen Technologie annehmen.
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