Was ist KI (Künstliche Intelligenz)?
Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, menschenähnliche Aufgaben selbstständig auszuführen. Dabei ahmen KI-Systeme kognitive Fähigkeiten wie Lernen, Problemlösen, Planen und Sprachverstehen nach.
KI-Anwendungen sind heute im Alltag weit verbreitet – von Sprachassistenten bis Datenanalyse
KI funktioniert durch Datenerfassung, Analyse und selbstständige Mustererkennung
Arten von KI reichen von reaktiven Systemen bis hin zu theoretisch selbstbewusster KI
KI-Definition
Künstliche Intelligenz (kurz: KI) beschreibt die Fähigkeit von Computern, Maschinen oder Software-Systemen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Konkret umfasst KI solche Technologien, die darauf ausgelegt sind, menschliche kognitive Fähigkeiten wie Lernen, Verstehen, Problemlösung, Sprachverarbeitung, Entscheidungsfindung und Kreativität nachzuahmen. Eine KI ist somit ein maschinengestütztes System, das selbstständig aus Eingabedaten lernen und darauf basierend Vorhersagen, Inhalte oder Entscheidungen erzeugen kann, die physische oder digitale Umgebungen beeinflussen.
Wichtig ist dabei die Abgrenzung zu klassischen Systemen ohne Lernfähigkeit – nur Technologien, die sich an neue Informationen anpassen und eigenständig weiterentwickeln können, gelten als KI. So bilden Methoden wie Machine Learning und Deep Learning die Grundlage moderner KI. Systeme, die nur starre Regeln ausführen, ohne flexibel zu lernen, werden in der Regel nicht als KI im Sinne moderner lernfähiger Systeme eingestuft.
Wie funktioniert KI?
Künstliche Intelligenz beschreibt Systeme, die Informationen aus ihrer Umgebung oder aus bereitgestellten Datenquellen erfassen, analysieren und daraus eigenständig Schlussfolgerungen ziehen. Anstelle menschlicher Sinne nutzen KI-Technologien strukturierte und unstrukturierte Daten, die etwa von Sensoren, ERP- und CRM-Systemen oder aus Online-Quellen stammen können.
Mithilfe komplexer Algorithmen und Modelle wie Machine Learning oder Deep Learning verarbeiten KI-Systeme diese Eingaben, erkennen Muster und Zusammenhänge und generieren darauf basierend Vorhersagen, Empfehlungen oder Entscheidungen, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist. Besonders leistungsfähig sind dabei künstliche neuronale Netze, die – inspiriert vom menschlichen Gehirn – komplexe Strukturen in großen Datenmengen erkennen.
Moderne KI-Systeme können sich dabei durch Lernen zunehmend selbstständig an veränderte Umgebungen und Anforderungen anpassen. Dieser Lernprozess erfolgt in zwei zentralen Phasen: In der Trainingsphase werden Modelle mit großen Datenmengen gefüttert, um Muster zu erkennen und statistische Zusammenhänge zu erlernen. In der anschließenden Inferenzphase wenden die trainierten Modelle dieses Wissen auf neue, unbekannte Daten an, um Vorhersagen zu treffen oder Aufgaben zu lösen. Dabei werden die Eingabedaten Schicht für Schicht verarbeitet, wobei jedes „Neuron“ mathematische Operationen ausführt und das Netzwerk durch wiederholtes Training seine Vorhersagegenauigkeit kontinuierlich verbessert.
Welche Arten von KI gibt es?
Künstliche Intelligenz kann in verschiedene Arten eingeteilt werden, die sich unter anderem nach ihrem Leistungsumfang und ihrer Fähigkeit zur Selbstoptimierung unterscheiden:
Reaktive Maschinen reagieren ausschließlich auf aktuelle Eingaben und verfügen über kein Gedächtnis. Sie treffen Entscheidungen basierend auf festen Regeln und können vergangene Erfahrungen nicht speichern oder nutzen.
KIs mit begrenztem Gedächtnis nutzen aktuelle und vergangene Daten, speichern diese jedoch nur temporär. Autonome Fahrzeuge sind ein Beispiel für diese Art von KI.
Symbolische KI arbeitet regelbasiert, indem sie Symbole wie Wörter oder Zahlen nach vorgegebenen logischen Regeln kombiniert, um zu einem nachvollziehbaren Ergebnis zu gelangen. Ein Schachcomputer gehört z. B. in diese Kategorie.
Subsymbolische KI verarbeitet Informationen mathematisch, ohne dass der Lösungsweg direkt nachvollziehbar ist. Ergebnisse entstehen auf Basis von Wahrscheinlichkeiten, nicht durch logische Ableitungen. Machine Learning und neuronale Netze sind dafür Beispiele.
Selbstbewusste KI besitzt ein eigenes Bewusstsein, Selbstwahrnehmung und ein unabhängiges Verständnis ihrer Umgebung – eine Vision, die bisher nur theoretisch existiert.
Generative KI (GenAI) ist auf die Erstellung neuer Inhalte ausgelegt. KI-Modelle wie GPT-4 oder Google Gemini Ultra gehören dazu. Generative künstliche Intelligenz wird in der Forschung stark vorangetrieben und ist Grundlage für innovative Anwendungen wie Text- und Bildgenerierung.
Wie kann ich KI nutzen? – KI-Beispiele im Alltag und in Unternehmen
Künstliche Intelligenz ist längst fester Bestandteil unseres Alltags und unterstützt uns in vielen Bereichen des Lebens. Private und geschäftliche Nutzer können die Technologie auf vielfältige Weise einsetzen, um Aufgaben zu erleichtern und Prozesse effizienter zu gestalten. Beispiele für Anwendungsmöglichkeiten von KI sind:
Digitale Assistenten und KI-Chatbots: Programme wie Siri, Alexa oder Google Assistant beantworten Fragen, steuern Smart-Home-Geräte und helfen bei der Terminplanung. In Unternehmen übernehmen KI-gestützte Chatbots einfache Anfragen im Kundenservice rund um die Uhr.
Personalisierte Empfehlungen: Plattformen wie Amazon, Netflix oder Spotify nutzen KI, um auf Basis des Nutzerverhaltens individuelle Produktempfehlungen oder passende Inhalte vorzuschlagen.
Navigation und Verkehr: Navigationssysteme und autonome Fahrzeuge nutzen KI, um Verkehrsdaten zu analysieren und optimale Routen zu berechnen oder Entscheidungen im Straßenverkehr zu treffen.
Smartphones: Funktionen wie Gesichtserkennung, automatische Fotobearbeitung oder intelligente Texterkennung basieren auf KI-Technologien.
Übersetzung und Textverarbeitung: KI-Tools wie DeepL oder ChatGPT übersetzen Texte, führen Rechtschreibprüfungen durch und können auf Basis kurzer Eingaben ganze Texte schreiben oder überarbeiten – etwa E-Mails, Marketingtexte oder Zusammenfassungen.
Kreative KI-Inhaltserstellung: Generative KI kann neben Texterstellung auch dazu genutzt werden, um Inhalte wie KI-Bilder, –Videos oder -Stimmen zu erstellen.
Personalauswahl mit KI: Im Recruiting unterstützen KI-Tools bei der Analyse von Lebensläufen, dem Matching mit Stellenprofilen oder sogar bei Video-Interviews.
Automatisierung in der Datenanalyse: Business-Intelligence-Lösungen wie DeltaMaster nutzen KI-ähnliche Mechanismen, um relevante Kennzahlen automatisch zu erkennen, zu bewerten und visuell aufzubereiten.
Bissantz und KI
Bissantz integriert Künstliche Intelligenz gezielt in seine Business-Intelligence-Lösungen, um Analysen intelligenter, schneller und verständlicher zu machen – stets mit dem Anspruch, Transparenz statt Black Box zu liefern. KI bei Bissantz bedeutet: Entscheidungsvorbereitung statt Entscheidungsersatz, Erklärung statt Spekulation und systematische Unterstützung statt automatisierter Aktionismus.
Im Zentrum stehen intelligente Funktionen in DeltaMaster und DeltaApp, die auf Verfahren des maschinellen Lernens und Natural Language Processing basieren. Dazu zählen:
KI-gestützte Analysen: DeltaMaster erkennt automatisiert Auffälligkeiten, Ausreißer und Treiber in komplexen Zahlenwerken und visualisiert diese in grafischen Tabellen mit Zweifarb-Logik, Bissantz’Numbers und Sparklines. Die integrierte Abweichungsanalyse erklärt nicht nur, dass etwas passiert ist, sondern auch warum.
KI-unterstütztes Kommentieren: In DeltaMaster kann KI automatisch Kommentierungsvorschläge generieren – etwa für Budgetabweichungen –, die sich sprachlich an der Unternehmenslogik orientieren. Dabei wird der betriebswirtschaftliche Kontext berücksichtigt, was die Kommunikation im Controlling effizienter und einheitlicher macht.
Natürlichsprachliche Dialoge und Suche: In der DeltaApp ermöglichen neue generative KI-Funktionen, Informationen per Sprache oder Texteingabe im Stil eines Chatbots abzufragen – auch mobil. Dabei geht es nicht um Spielerei, sondern um zielgerichtete Navigation und fundierte Antworten, die auf den Zahlen des Unternehmens basieren.
DeltaApp Insights: Nutzer erhalten automatisierte Erklärungen und Hinweise zu Auffälligkeiten in ihren Dashboards – direkt in der App, kontextbezogen, sprachlich auf den Punkt gebracht. So wird die App zum dialogfähigen Begleiter für Reporting und Steuerung.
Mehrsprachige Berichte durch KI: DeltaMaster kann Berichte automatisiert in mehreren Sprachen bereitstellen – inklusive Kommentierung. Damit unterstützt die Lösung internationale Organisationen bei einheitlicher Kommunikation und Steuerung.
Governance und Nachvollziehbarkeit: Alle KI-Funktionen folgen dem Prinzip der „Erklärbarkeit“ – ein Kernelement der Philosophie von Bissantz. Die Herkunft der Daten, die angewandte Methode und die Argumentationslinie bleiben jederzeit nachvollziehbar und überprüfbar – ganz im Sinne des „Haptic Reasoning“ und des Leitmotivs „Sehen. Verstehen. Handeln.“
Bissantz zeigt mit diesem Ansatz, dass KI in der Unternehmenssteuerung dann besonders wirksam ist, wenn sie Relevanz betont, statt Komplexität zu kaschieren – und wenn sie die menschliche Urteilskraft stärkt, statt sie zu verdrängen.
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