Was ist KI? Ein Leitfaden für Anfänger zur künstlichen Intelligenz

DIE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE

• •Die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI steigert die Produktivität, indem sie menschliche Intelligenz mit der Fähigkeit von KI verbindet, Daten zu verarbeiten und Aufgaben zu automatisieren. Gemeinsam helfen sie Branchen dabei, schneller zu arbeiten, Probleme zu lösen und neue Ideen hervorzubringen. (Zum Abschnitt springen)
• •Trotz ihrer Fortschritte hat KI Grenzen – darunter verzerrte Daten, ein Mangel an gesundem Menschenverstand und Schwierigkeiten beim Verständnis von Kontext. Diese Probleme können zu Halluzinationen führen. Außerdem erfordert KI erhebliche Rechenleistung und wirft ethische Fragen auf, die ihre Einführung verlangsamen. (Zum Abschnitt springen)
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• Zu den aufkommenden KI-Trends gehören multimodale KI, die verschiedene Arten von Eingaben versteht, agentische KI, die sich auf autonome Systeme konzentriert, und Retrieval-Augmentation (RAG), bei der KI-Inhalte mit Informationen in Echtzeit kombiniert werden. (Zum Abschnitt springen)

Künstliche Intelligenz (KI) umfasst den Einsatz von Algorithmen, großen Datensätzen und Rechenleistung, damit Maschinen Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören das Erkennen von Mustern, das Verstehen von Sprache und das Treffen von Entscheidungen. 

Im Gegensatz zur natürlichen Intelligenz, die sich bei Menschen und anderen Tieren biologisch entwickelt, ist künstliche Intelligenz ein vom Menschen geschaffenes System. Sie wurde entwickelt, um bestimmte Aspekte intelligenten Verhaltens durch Rechenprozesse nachzubilden. 

Der frühe KI-Pionier John McCarthy prägte den Begriff „KI“, um das Fachgebiet der Entwicklung intelligenter Systeme zu beschreiben. Diese Systeme können Aufgaben ausführen, die traditionell menschliche Intelligenz erfordern – etwa Entscheidungen zu treffen, Probleme zu lösen und Sprache zu verstehen.

KI hat sich weiterentwickelt und kann komplexe Aufgaben wie das Erkennen von Mustern in Daten und das Erzeugen kreativer Inhalte bewältigen. Dadurch ist sie zu einem wichtigen Werkzeug in zahlreichen Branchen geworden. 

Das müssen Sie über diese dynamische Technologie wissen: wie sie funktioniert, wie sie branchenübergreifend eingesetzt wird und wie Sie sie in Ihre eigenen Arbeitsabläufe und Ihr Unternehmen integrieren können.

Was ist KI einfach erklärt?

KI ermöglicht es Computern, Aufgaben zu erledigen, die früher menschliche Intelligenz erforderten. Dazu gehören das Verstehen und Erzeugen von Sprache, das Erkennen von Bildern, das Erstellen von Kunst und das Lernen aus früheren Erfahrungen. 

KI-Systeme können Daten untersuchen, sich mit der Zeit verbessern und sogar zukünftige Ergebnisse vorhersagen. Dafür nutzen sie Techniken wie maschinelles Lernen (ML) und neuronale Netze. 

Diese Systeme sind darauf ausgelegt, nachzuahmen, wie Menschen denken. Das bedeutet, dass sie mit Menschen in natürlicher Sprache sprechen, komplexe Probleme lösen und sogar kreative Ideen entwickeln können.

Obwohl KI sich noch weiterentwickelt und immer komplexer wird, ist sie bereits allgemein verfügbar. Alltagsnutzer können KI-Tools für eine Vielzahl von Aufgaben einsetzen, darunter das Schreiben, die Bilderzeugung, die Datenanalyse und das Treffen von Entscheidungen. Dadurch erweitern sich die Möglichkeiten für private und berufliche Anwendungen.

Arten von KI

Experten klassifizieren KI auf unterschiedliche Weise. Die beiden häufigsten Kategorien sind schwache KI und allgemeine KI. Schwache KI ist für bestimmte Aufgaben entwickelt. Allgemeine KI soll alles können, was ein Mensch kann. 

Hier sind die häufigsten Arten:

• Künstliche enge Intelligenz (ANI): Entwickelt, um eine Aufgabe oder eine Reihe von Aufgaben mit hoher Kompetenz und Fertigkeit zu erledigen. Apple’s Siri, IBM’s Watson und Google’s AlphaGo sind Beispiele für schwache KI.
• Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI): Kann zahlreiche intellektuelle Aufgaben auf menschlichem Niveau bewältigen. Viele Forscher arbeiten derzeit an der Entwicklung allgemeiner KI. 
• Künstliche Superintelligenz (ASI): Ist weiterhin theoretisch und verfügt über intellektuelle Fähigkeiten, die die des Menschen bei Weitem übertreffen, ist aber noch lange keine Realität.

Wie KI funktioniert

KI funktioniert, indem sie verschiedene Algorithmen und Trainingsdaten verwendet, um Muster zu erkennen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Oft ist dafür keine ausdrückliche Anweisung für jedes mögliche Ergebnis erforderlich. 

Das Fachgebiet der KI ist breit gefächert. Dazu gehört maschinelles Lernen, das Systemen hilft, aus Daten zu lernen. Außerdem umfasst es Deep Learning, bei dem neuronale Netze komplexe Muster erkennen, sowie die Verarbeitung natürlicher Sprache, die sich auf die Interpretation menschlicher Sprache konzentriert. Zusammen treiben diese Technologien den Fortschritt in verschiedenen Branchen voran, darunter das Gesundheitswesen, das Finanzwesen und die Unterhaltungsbranche. 

Maschinelles Lernen

ML ermöglicht es Systemen, aus Daten zu lernen und sich mit der Zeit zu verbessern. Für jede Aufgabe ist keine schrittweise Programmierung erforderlich. 

Modelle lassen sich im Allgemeinen in drei Arten einteilen: 

• Überwachtes Lernen: Verwendet gekennzeichnete Daten zum Trainieren von Modellen.
• Unüberwachtes Lernen: Findet verborgene Muster ohne Kennzeichnungen.
• Bestärkendes Lernen: Lernt durch Rückmeldungen aus der Umgebung und nutzt Belohnungen oder Bestrafungen, um Handlungen zu steuern.

Die Entwicklung und das Training von ML-Modellen umfasst typischerweise den Einsatz spezialisierter Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch. Diese stellen Werkzeuge zum Definieren, Optimieren und Bereitstellen von Modellen bereit.

Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilbereich des ML, der neuronale Netze mit mehreren Schichten verwendet, um große Datensätze zu verarbeiten und komplexe Muster zu erkennen. 

Diese Architekturen neuronaler Netze werden häufig beim Deep Learning eingesetzt:

• Schichten neuronaler Netze: Umfassen Eingabe-, verborgene und Ausgabeschichten, die gemeinsam Informationen verarbeiten.
• Tiefe neuronale Netze (DNNs): Standardmäßige mehrschichtige neuronale Netze, die durch mehrere verborgene Schichten fortgeschrittene Merkmale erlernen.
• Faltungsneuronale Netze (CNNs): Speziell für die Verarbeitung von Bildern und Videos entwickelt.
• Rekurrente neuronale Netze (RNNs): Ideal für die Verarbeitung sequenzieller Daten wie Text, Sprache oder Zeitreihen.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein KI-Fachgebiet, das Maschinen dabei helfen soll, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. 

Wichtige NLP-Techniken zur Verarbeitung und Analyse von Texten:

• Tokenisierung: Teilt Text in kleinere Einheiten wie Wörter oder Ausdrücke auf.
• Part-of-Speech-Tagging: Kennzeichnet jedes Wort mit seiner grammatischen Funktion. 
• Erkennung benannter Entitäten (NER): Identifiziert Eigennamen wie Personen, Orte oder Organisationen.
• Sentimentanalyse: Bestimmt die im Text ausgedrückte emotionale Stimmung. 

Beliebte NLP-Modelle zum Verstehen und Erzeugen von Sprache:

• GPT (Generative Pretrained Transformer): Sagt Text voraus und erzeugt ihn. GPT bildet die Grundlage für Tools wie Chatbots und Schreibassistenten.
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Ist besonders gut darin, den Kontext von Wörtern in Sätzen zu verstehen, und verbessert dadurch Aufgaben wie Suche und Übersetzung. 

Praktische Anwendungsfälle von KI

KI ermöglicht viele praktische Anwendungen wie Sprachübersetzung, Datenanalyse, Empfehlungssysteme und mehr. Die möglichen KI-Anwendungsfälle und Anwendungen für künstliche Intelligenz sind nahezu unbegrenzt. Hier sind einige der häufigsten KI-Anwendungsfälle:

• Virtuelle Assistenten: KI-gestützte virtuelle Assistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant nutzen NLP, um gesprochene Anfragen zu erkennen. Sie können Aufgaben wie das Einstellen von Erinnerungen, die Steuerung intelligenter Geräte und das Beantworten von Fragen übernehmen.
• Inhaltserstellung: Generative KI-Modelle werden verwendet, um Inhalte in zahlreichen Formaten zu erzeugen – darunter Text, Code, synthetische Daten, Audio und Musik, Bilder, Videos und Sprache.
• Empfehlungs-Engines: Empfehlungs-Engines verwenden ML-Modelle, um Ihre Auswahl und Ihr bisheriges Verhalten mit denen anderer zu vergleichen. Anschließend schlagen sie Produkte oder Dienstleistungen vor, die Ihnen gefallen könnten, und erkennen oft Vorlieben, die Ihnen selbst noch nicht bewusst waren.  
• Sentimentanalyse: Dies hilft Kundensupport-Teams dabei, Personen zu erkennen, die möglicherweise unzufrieden sind, oder solche, die begeistert sind und zu Markenbotschaftern werden könnten. KI kann Sprache analysieren und die Emotionen hinter Gesprächen erkennen.  
• Sprachsynthese und -assistenz: Dafür kommen fortschrittliche KI-Techniken zum Einsatz, darunter NLP und maschinelles Lernen. Diese können auf Smartphones, intelligenten Lautsprechern, Laptops und sogar selbstfahrenden Autos eingesetzt werden.
• Betrugsprävention: Banken und Einzelhändler nutzen fortschrittliches maschinelles Lernen, um betrügerische Transaktionen zu erkennen. Sie analysieren Finanzdaten und markieren alles Ungewöhnliche oder alles, was bekannten Betrugsmustern entspricht.   
• Bilderkennung: KI untersucht visuelle Daten, um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Ärzte können beispielsweise Probleme in medizinischen Aufnahmen frühzeitig erkennen, was zu einer besseren Behandlung führt. Gesichtserkennung wird außerdem in der Sicherheitsbranche und im Einzelhandel eingesetzt, um personalisierte Produktvorschläge zu machen.
• Prädiktive und präskriptive Analysen: Prädiktive Algorithmen können nahezu jede Art von Geschäftsdaten analysieren, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Präskriptive Analysen gehen noch weiter und schlagen Maßnahmen vor, die ein Unternehmen als Reaktion ergreifen sollte. Dieser Ansatz befindet sich zwar noch in der Entwicklung, wächst aber schnell.  
• Autonome Fahrzeuge: Viele Autos verfügen heute bereits über einige autonome Funktionen, etwa Parkassistenten, Spurzentrierung und adaptive Geschwindigkeitsregelung. Vollständig autonome Fahrzeuge sind bereits auf den Straßen unterwegs, und die KI-Technologie, die sie antreibt, wird immer besser und günstiger. 
• Robotik: KI-gestützte Roboter verändern die Arbeitsweise von Unternehmen. Sie übernehmen wiederkehrende Aufgaben, unterstützen Operationen und helfen bei der Patientenversorgung. Diese Roboter verbessern die Präzision, reduzieren Fehler und steigern die Effizienz.
• AIOps: Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb (AIOps) nutzt KI, um den Betrieb von IT-Systemen zu automatisieren und zu verbessern. Durch die Analyse riesiger Datenmengen kann sie Systemprobleme vorhersagen, Ressourcen optimieren und Probleme schnell erkennen. Das hilft Unternehmen, effizient zu bleiben, Ausfallzeiten zu vermeiden und die Zuverlässigkeit ihrer Systeme zu gewährleisten.  

Vorteile von KI

KI bietet branchenübergreifend Vorteile und führt zu erheblichen Verbesserungen bei Effizienz, Genauigkeit und Entscheidungsprozessen. Zu den wichtigsten Vorteilen von KI gehören eine höhere Genauigkeit, größere Effizienz und die Automatisierung von Aufgaben, wodurch Mitarbeitende mehr Zeit gewinnen.

Hohe Genauigkeit

KI-Systeme eignen sich hervorragend dafür, Aufgaben mit hoher Genauigkeit zu erledigen. ML-Algorithmen können beispielsweise große Datensätze durchsuchen, Trends erkennen und präzise Vorhersagen treffen. Dadurch werden menschliche Fehler bei Aufgaben wie der Dateneingabe, Berechnungen und sogar der Diagnose medizinischer Probleme reduziert. 

Der Einsatz von KI in Bereichen wie Gesundheitswesen, Banken und Fertigung führt zu konsistenteren Ergebnissen und einer insgesamt besseren Leistung.

Mehr verfügbare Zeit für Mitarbeitende

Durch die Automatisierung wiederkehrender und zeitaufwendiger Aufgaben ermöglicht KI Mitarbeitenden, mehr Zeit für wichtige und komplexe Tätigkeiten aufzuwenden. KI-gestützte Lösungen wie Chatbots können Verwaltungsaufgaben, Terminplanung und Kundenservice übernehmen. Dadurch können sich Beschäftigte auf Strategie und kreative Problemlösung konzentrieren. So können sie sinnvollere Aufgaben übernehmen, was zu höherer Produktivität und größerer Arbeitszufriedenheit führt. 

Erweiterte Funktionen zur Inhaltserstellung

KI-Technologien wie NLP und ML ermöglichen es, hochwertige Inhalte zu erstellen und Daten in großem Maßstab zu analysieren, während sie für Endnutzer kostengünstig bleiben. GPT-4 kann beispielsweise Artikel, Marketingmaterialien und sogar technische Texte in einem menschenähnlichen Ton verfassen. Darüber hinaus können KI-gestützte Datenanalysetools riesige Datensätze schnell durchsuchen und Erkenntnisse liefern, für deren Ermittlung Menschen möglicherweise Tage oder Wochen benötigen würden. 

Diese Fähigkeit hilft Unternehmen, schneller auf Veränderungen am Markt und auf Kundenbedürfnisse zu reagieren.

Neue Forschungsergebnisse und Entdeckungen durch KI-gestützte Analysen

KI verändert die Forschungsarbeit, indem sie Entdeckungen in verschiedenen Bereichen beschleunigt. Im Gesundheitswesen hilft KI dabei, genetische Daten zu analysieren, neue Medikamente zu entdecken und Patientenergebnisse vorherzusagen. 

In der Pharmabranche beschleunigen KI-Modelle die Entwicklung von Medikamenten und sparen dabei Zeit und Geld.   

Die Fähigkeit von KI, komplexe Daten zu verarbeiten, deckt neue Muster auf, die mit herkömmlichen Methoden nicht erkannt werden konnten. Das führt zu Innovationen, die einst als unmöglich galten. 

Herausforderungen und Grenzen von KI

Künstliche Intelligenz bietet zwar erhebliche Vorteile, bringt aber auch Herausforderungen und Einschränkungen mit sich. Von hohen Betriebskosten bis hin zu ethischen Erwägungen ist es wichtig, diese Aspekte zu berücksichtigen, um eine angemessene und verantwortungsvolle Nutzung sicherzustellen.

Verzerrungen und Ethik

KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Sind die Daten verzerrt, wird die KI diese Verzerrungen wahrscheinlich widerspiegeln. So ist beispielsweise bekannt, dass Gesichtserkennungstechnologie Fehler macht – insbesondere bei der Identifizierung von Menschen mit dunkler Hautfarbe – weil die Trainingsdaten verzerrt sind. 

Ethische Probleme entstehen, wenn KI-Systeme dazu eingesetzt werden, Entscheidungen zu treffen in Bereichen wie Einstellung, Kreditvergabe oder Strafverfolgung, die auf fehlerhaften oder unvollständigen Daten beruhen und zu unfairen Ergebnissen führen können. Um dem entgegenzuwirken,  sollte KI mit vielfältigen, repräsentativen Datensätzen trainiert werden, und ihre Entscheidungsverfahren sollten transparent bleiben. 

Über technische Verzerrungen hinaus müssen Menschen auch über die umfassenderen Auswirkungen von KI auf die Gesellschaft sprechen, darunter Datenschutz, Verantwortlichkeit und Menschenrechte. Ethische KI zu schaffen bedeutet nicht nur, Verzerrungen zu reduzieren, sondern auch Menschen zu schützen und ihre Freiheiten zu wahren.  

Sicherheitsrisiken

KI-Systeme, insbesondere solche, die personenbezogene Daten verarbeiten, sind bevorzugte Ziele von Cyberangriffen.  

Hacker nutzen häufig Schwachstellen in KI-Systemen, um vertrauliche Daten zu stehlen, von KI generierte Ausgaben zu manipulieren oder wichtige Dienste zu stören. Adversariale Angriffe, bei denen Angreifer der KI irreführende Daten zuführen, um Fehler zu verursachen, stellen eine besondere Bedrohung dar. So könnte ein böswilliger Akteur beispielsweise KI-Systeme in selbstfahrenden Autos oder Finanzplattformen manipulieren – mit potenziell gefährlichen Folgen.  

Kosten und Ressourcenverbrauch

Eine weitere große Herausforderung bei KI sind ihre Kosten und ihr Energieverbrauch. Das Training anspruchsvoller KI-Modelle, insbesondere Deep-Learning-Modelle, erfordert enorme Rechenleistung, die auf fortschrittlicher Technologie wie GPUs und energieintensiven Rechenzentren beruht. 

Daher könnten kleinere Unternehmen und Organisationen den Aufbau, die Verwaltung und den Betrieb von KI-Systemen als zu teuer empfinden. Mit zunehmender Nutzung von KI wird auch die Umweltbelastung durch energieintensive Rechenzentren zu einem wachsenden Problem.

Branchen, in denen KI zum Einsatz kommt

KI ist in zahlreichen Branchen zu einem leistungsfähigen Werkzeug geworden und verändert Geschäftsabläufe sowie die Bereitstellung von Dienstleistungen. Im Folgenden werden einige wichtige Bereiche vorgestellt, in denen KI erhebliche Auswirkungen hat.

Gesundheitswesen und Medizin

KI revolutioniert das Gesundheitswesen, indem sie Diagnosen, Behandlungen und Patientenergebnisse verbessert. In der medizinischen Bildgebung analysieren KI-Systeme Röntgenaufnahmen, MRTs und CT-Scans, um Krankheiten und Beschwerden wie Krebs oder Knochenbrüche schneller und genauer als mit herkömmlichen Methoden zu erkennen.

KI-gestützte Tools helfen außerdem dabei, Patientenergebnisse vorherzusagen und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen, wodurch sich die Versorgungsqualität verbessert.

Das Gleiche gilt für die Arzneimittelforschung: KI hilft dabei, neue Behandlungsmethoden schneller zu identifizieren und so den Zeit- und Kostenaufwand für die Markteinführung von Medikamenten zu senken.

Finanzen und Bankwesen

In der Finanzbranche wird KI eingesetzt, um Betrug aufzudecken, Risiken zu bewerten und sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren. So können ML-Modelle Finanzdaten in Echtzeit durchsuchen, um ungewöhnliche Muster zu erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten könnten. Banken nutzen KI auch zur Bewertung des Kreditrisikos. Dazu analysiert sie das Finanzverhalten und die Historie eines Kunden, was zu genaueren Kreditentscheidungen führt. 

KI wird auch eingesetzt, um das Kundenerlebnis in der Finanzbranche zu verbessern. Dazu gehören der Einsatz von Chatbots und die Entwicklung stärker personalisierter Dienstleistungen. Personalisierung beschränkt sich jedoch nicht auf Chatbots. Sie prägt auch die Art und Weise, wie Banken ihre Produkte vermarkten. Durch die Analyse des Kundenverhaltens liefert KI Marketingteams wertvolle Erkenntnisse, mit denen sie Produkte und Dienstleistungen an die Wünsche und Bedürfnisse der Kunden anpassen können.  

Bildung und Lernen

KI verbessert die Bildung, indem sie das Lernen personalisiert und Verwaltungsaufgaben automatisiert. KI-gestützte Plattformen können Lektionen an den Lernfortschritt, die Fähigkeiten und die Einschränkungen eines Schülers anpassen. Dadurch entsteht ein Lernerlebnis, das sich in Echtzeit anpasst. 

KI wird auch zur Entwicklung intelligenter Tutorensysteme eingesetzt, die Schülern außerhalb des Klassenzimmers individuelle Unterstützung bieten. Sie hilft außerdem bei der Bewertung von Aufgaben und der Verwaltung von Schülerdaten. So haben Lehrkräfte mehr Zeit für sinnvolle Interaktionen mit ihren Schülern. Darüber hinaus unterstützt KI die Inhaltserstellung, indem sie auf Grundlage der Anforderungen des Lehrplans Quizze, Unterrichtspläne und Lernmaterialien erstellt. 

Transport und Logistik

KI verändert Transport und Logistik, indem sie Routen optimiert, die Sicherheit erhöht und selbstfahrende Lastwagen ermöglicht. In der Logistik bewerten KI-Algorithmen Daten wie Verkehrsmuster und Wetterbedingungen, um die besten Lieferwege zu ermitteln, wodurch Kosten und Lieferzeiten sinken. KI ist auch im Flottenmanagement nützlich, da sie Unternehmen hilft, den Wartungsbedarf abzuschätzen und die Ausfallzeiten von Fahrzeugen zu reduzieren.

KI-gestützte autonome Autos machen sowohl im privaten als auch im gewerblichen Einsatz Fortschritte. Diese selbstfahrenden Technologien nutzen Sensoren und Kameras, um sich sicher durch den Verkehr zu bewegen. KI verbessert außerdem Fahrassistenzsysteme wie automatische Brems- und Spurhaltevorrichtungen.

Neue Trends bei KI

Während sich KI weiterentwickelt, prägen mehrere neue Trends die Zukunft dieser Technologie. Sie zeigen, wie leistungsfähiger KI wird, werfen aber auch weitere ethische und sicherheitsbezogene Fragen auf.

Der Aufstieg multimodaler KI

Multimodale KI bezeichnet Systeme, die verschiedene Datentypen verarbeiten, darunter Text, Bilder, Audio und Video. Dadurch kann KI Inhalte auf komplexere Weise verstehen und erstellen. So könnte ein multimodales System beispielsweise ein Bild beschreiben oder per Sprachbefehl ein Bild erstellen. Durch die Kombination verschiedener Verarbeitungsmethoden erzielen diese Systeme eine höhere Leistung.  

Autonome Agenten in weiteren Bereichen

Agentische KI ist darauf ausgelegt, eigenständig zu handeln, Aufgaben auszuführen, Entscheidungen zu treffen und mit ihrer Umgebung zu interagieren, ohne dass ein Mensch eingreifen muss. Sie konzentriert sich auf zielorientiertes Verhalten und adaptive Entscheidungsfindung auf Grundlage fortschrittlicher Algorithmen und Sensoreingaben, sodass sie in Echtzeit handeln kann. Sie wird inzwischen in der Robotik, autonomen Fahrzeugen und virtuellen KI-Assistenten eingesetzt, die ohne ständige menschliche Kontrolle arbeiten.

Verbesserte Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Methode, die generative KI-Modelle verbessert, indem sie ihnen ermöglicht, externe Informationen abzurufen. Mit RAG lassen sich genauere und passendere Antworten erzeugen. Die Methode verbindet die Stärken der Inhaltserstellung und des Datenabrufs und steigert dadurch die Qualität der KI-Ausgaben. 

Steigender Bedarf an Fachkräften mit KI-Kenntnissen

Mit dem Wachstum der KI steigt auch der Bedarf an Menschen, die sie verstehen. Dazu gehören Datenwissenschaftler, KI-Ingenieure und Spezialisten für maschinelles Lernen. Unternehmen investieren in Schulungsprogramme, um Teams aufzubauen, die KI effektiv in ihren Abläufen einsetzen können. 

Zunehmende Nutzung von Shadow AI

Shadow AI liegt vor, wenn Mitarbeiter eines Unternehmens KI-Tools ohne Genehmigung oder Kontrolle der IT-Abteilung nutzen. Dies kann zu Problemen bei Sicherheit, Datenschutz und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften führen. Um diese Risiken zu verringern, müssen Unternehmen die Nutzung von KI-Tools erfassen und kontrollieren. 

Stärkere Kontrolle von Ethik und Sicherheit

KI wird inzwischen in vielen Bereichen der Gesellschaft eingesetzt. Dadurch wachsen auch die Bedenken hinsichtlich ihrer ethischen Nutzung und der damit verbundenen Sicherheitsrisiken. Dazu gehören Verzerrungen in KI-Algorithmen, der Missbrauch bei der Erstellung von Deepfakes und die Verwendung falscher Daten beim Training. Organisationen müssen wirksame Sicherheitsmaßnahmen ergreifen, um KI-Systeme vor Missbrauch und Angriffen zu schützen.

3 KI-Tools zum Ausprobieren

Zahlreiche KI-Tools stehen jedem zum Ausprobieren zur Verfügung. Zu den beliebtesten gehören ChatGPT für textbasierte und bildgenerierende KI, Leonardo.AI für die Bilderstellung und GitHub Copilot als Unterstützung beim Programmieren. Diese Tools beschleunigen den kreativen Prozess für viele Fachleute und helfen auch Personen, die keine Inhalte erstellen, sowie Programmieranfängern, die benötigten spezifischen Ergebnisse in ihren jeweiligen Branchen zu erzeugen. 

ChatGPT

ChatGPT, die Abkürzung für Generative Pre-trained Transformer, ist der Chatbot von OpenAI, der fortschrittliches NLP nutzt, um Gespräche zu führen, die dem menschlichen Dialog sehr ähnlich sind. Er kann verschiedene Arten textbasierter Inhalte wie Artikel und Gedichte erstellen. Die kostenlose Version beantwortet Fragen auf Grundlage ihres Wissensstands vom Oktober 2023 und ermöglicht eine begrenzte Bilderstellung mit DALL-E. Allerdings bietet sie keinen Zugriff auf die neuesten Modelle und erweiterten Funktionen. 

ChatGPT Plus kostet 20 US-Dollar pro Monat und bietet erweiterte Nachrichtenfunktionen, Datei-Uploads, Datenanalyse sowie höhere Limits für die Bilderstellung. Außerdem umfasst es den Zugriff auf mehrere Reasoning-Modelle wie OpenAI o3 und o4-mini. Plus-Nutzer erhalten zudem frühzeitig Zugriff auf GPT-4.5 und GPT-4, können Projekte und eigene GPTs erstellen und neue Funktionen testen.

Leonardo.AI

Leonardo AI ist eine generative KI-Plattform, die sich auf die Bilderstellung mithilfe detaillierter Texteingaben oder Prompts spezialisiert. Sie kann verschiedene Arten von Bildern erzeugen, etwa Cartoons, hyperrealistische Bilder und Anime-Bilder, die für unterschiedliche Zwecke verwendet werden können – für Webpublikationen, Videospiele und mehr. Leonardo bietet eine kostenlose Version, mit der Nutzer täglich 150 Token für die Erstellung ihrer KI-generierten Bilder erhalten. 

Die für die Bilderstellung benötigte Tokenanzahl hängt vom Bild-Preset des Nutzers ab. Für Standardbilder beginnt sie in der Regel bei vier Token und reicht bei Bildern, die mit der Funktion Alchemy erstellt werden, bis zu 26 Token. Für zusätzliche Token bietet Leonardo ein monatliches Abonnement an. Der Apprentice-Tarif beginnt bei 10 US-Dollar für monatlich 8.500 Token, der Artisan-Tarif bei 24 US-Dollar pro Monat für 25.000 Token und der Maestro-Tarif bei 48 US-Dollar pro Monat für 60.000 Token.

GitHub Copilot

GitHub Copilot ist ein KI-gestützter Programmierassistent, der Softwareentwicklern hilft, Code zu erstellen und zu korrigieren. Er lässt sich in integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) integrieren und liefert auf NLP-Prompts basierende Codevorschläge, Autovervollständigungen und Codegenerierung in Echtzeit. Entwickler können ihn nutzen, um Programmieraufgaben zu vereinfachen und komplexe Vorgänge für verschiedene Programmiersprachen zu automatisieren. 

Auch wenn KI die Entwicklung beschleunigt, sollten Nutzer von KI generierten Code auf Genauigkeit, Sicherheit und rechtliche Konformität prüfen. Copilot bietet eine kostenlose Version mit 500 MB privaten Repository-Speicherplatz. Für mehr Speicherplatz in privaten Repositories bietet Copilot im Team-Tarif 2 GB Repository-Speicherplatz, der 4 US-Dollar pro Monat und Nutzer kostet. Der Enterprise-Tarif bietet 50 GB Repository-Speicherplatz für 21 US-Dollar pro Nutzer und Monat.

3 einsteigerfreundliche KI-Kurse zum Weiterlernen

Wer sich mit KI beschäftigt, kann mit Onlinekursen gut einsteigen oder sein Verständnis vertiefen. Mehrere Bildungsplattformen bieten eine Vielzahl von Schulungsprogrammen an – hier sind drei einsteigerfreundliche Kurse auf Coursera, die in einem monatlichen Abonnement für 49 US-Dollar enthalten sind.

Einführung in die künstliche Intelligenz (KI)

IBM bietet einen Kurs zur Einführung in die künstliche Intelligenz an, der sich ideal für Anfänger eignet, die mehr über KI, ihre Funktionsweise und den Einsatz von KI-Anwendungen erfahren möchten. Er erläutert außerdem mögliche Probleme, Bedenken und ethische Aspekte, die Studierende bei der Integration von KI in ihr Leben kennen sollten.

Einführung in generative KI

Der Kurs Einführung in generative KI von Google vermittelt Kenntnisse über verschiedene Arten generativer KI-Modelle. Außerdem lernen Sie verschiedene Google-Tools kennen, mit denen Sie eigene generative KI-Apps entwickeln können. Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads Spezialisierung „Einführung in generative KI“. 

Mit der Anmeldung werden Sie auch für diese Spezialisierung eingeschrieben. Dabei lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten kennen, entwickeln ein grundlegendes Verständnis der Themen und Tools und erwerben durch praxisnahe Projekte berufsrelevante Fähigkeiten.

Programmieren mit KI lernen

Die interaktive Programmierlernplattform Scrimba bietet den einsteigerfreundlichen Kurs Programmieren mit KI lernen an, in dem Studierende lernen, mithilfe von KI Webanwendungen zu entwickeln. Voraussetzung sind lediglich grundlegende Kenntnisse in HTML, CSS und Javascript. Sie erwerben Kenntnisse in ML und Computerprogrammierung und lernen, Webanwendungen bereitzustellen.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Fazit: Mit unserem Leitfaden zur künstlichen Intelligenz die Zukunft der Technologie erkunden

KI verändert bereits zahlreiche Branchen, doch die Zukunft bringt sowohl Chancen als auch Herausforderungen. Während sich die Technologie mit Durchbrüchen wie Quantencomputing am Horizont weiterentwickelt, stellt sich vor allem die Frage, wie die Gesellschaft auf diese Innovationen reagieren wird. 

Ob verzerrte Daten oder unerfüllte finanzielle Erwartungen – Unternehmen müssen eine Reihe von Herausforderungen bewältigen, die mit der Einführung von KI verbunden sind. Dieser Leitfaden liefert wichtige Erkenntnisse, damit Sie und Ihre Organisation informiert und auf die Zukunft der KI-Technologie vorbereitet bleiben.

Erfahren Sie in unserem Leitfaden zum Prompt Engineering mehr darüber, wie Sie detaillierte und effektive Prompts erstellen, um das volle Potenzial von KI-Anwendungen auszuschöpfen.