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Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen
Möglichkeiten und rechtliche Rahmenbedingungen
In einer fremden Großstadt im Berufsverkehr die Ausfahrt verpasst? Kein Problem, binnen Sekunden berechnet das Navigationsgerät die neue, angepasste Route und eine freundliche Stimmte erklärt Ihnen, wie es weitergeht. Wie ist das möglich? Dahinter steckt KI (Künstliche Intelligenz) bzw. in Englisch AI (Artificial Intelligence). In Echtzeit erhebt sie Daten und wertet diese aus. Das ist nur ein Beispiel von vielen, das zeigt, wie sehr KI unseren Alltag heute vereinfacht. Denn noch nie waren KI-Anwendungen so leicht zugänglich wie jetzt. Bei allen Chancen, die KI bietet, sind aber auch vielfältige rechtliche Aspekte zu berücksichtigen. Diese reichen von Haftungsfragen bis zum Arbeitsrecht.
Es gibt verschiedene Arten von KI, die unterschiedliche Einsatzmöglichkeiten bieten.
Die Gründe für den Einsatz von KI in Unternehmen sind unterschiedlich und vielfältig und reichen vom Rechnungswesen bis zum Vertrieb.
Beim Einsatz von KI in Unternehmen sind allerdings auch vielfältige rechtliche Aspekte zu berücksichtigen, bspw. Haftungs- oder arbeitsrechtliche Fragen.
Die KI-VO der EU ist am in Kraft getreten. Unternehmen sollten sich mit dem neuen Rechtsrahmen beschäftigten. Die meisten Vorschriften der neuen KI-Verordnung werden ab dem gelten.
Bei der Einführung von KI kann man u. a. kostenlose Hilfestellung erhalten.
I. KI und ihre verschiedenen Arten
Bei der KI werden Informationssysteme so entwickelt, dass sie kognitive Fähigkeiten des Menschen, etwa das Lernen, die Wahrnehmung und die Kreativität, möglichst gut nachahmen. Ziel ist es, dass sie bestimmte Aufgaben automatisiert übernehmen.
Dabei wird die KI mit Daten „gefüttert“. Die KI analysiert die Daten nach bestimmten Kriterien und gibt sie sortiert wieder aus. Das kann entweder nach sehr starren Vorgaben ablaufen, wie z. B. bei „Algorithmen“, oder auch durch komplexe Prozesse wie beim „maschinellem Lernen“ und „Deep Learning.“
Es gibt verschiedene Techniken, die im Rahmen der KI verwendet werden: Algorithmen, maschinelles Lernen und Deep Learning. Diese unterscheiden sich anhand ihrer Komplexität voneinander. Algorithmen sind die einfachste Form von KI. Hierbei handelt es sich in etwa um eine automatische Umsetzung einer Schritt-für-Schritt-Anleitung.
Maschinelles Lernen (ML): Beim „maschinellen Lernen“ trainiert ein Algorithmus selbständig, eine konkrete Aufgabe immer besser zu lösen. Mit jedem erneuten Durchgang werden die gewonnenen Daten ausgewertet und der Lösungsweg so immer weiter verbessert. In der Finanzbranche werden ML-Algorithmen für Risikoanalysen und Betrugserkennung eingesetzt.
Neuronale Netzwerke und Deep Learning: Diese Techniken ermöglichen es Computern, komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Sie werden z. B. in der Medizin für die Diagnose und Bildanalyse verwendet.
Natural Language Processing (NLP): NLP hilft Computern, die menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Es wird im Kundenservice für Chatbots eingesetzt.
Computer Vision: Diese Technologie ermöglicht es Computern, Bilder und Videos zu interpretieren. Sie findet Anwen- dung in der Automobilindustrie für autonome Fahrzeuge.
„Deep Learning“ (dt.: tiefes Lernen) ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. In dem Lernprozess wird durch die Wiederholung eine immer präzisere Analyse ermöglicht. Dabei greift die KI ebenfalls auf die bisher gewonnenen Daten und Erkenntnisse zurück. „Deep Learning“ wird bspw. in der Bilderkennung eingesetzt. Hierbei erkennt die KI das Motiv auf verschiedenen, immer präziseren Ebenen. Anhand von Beispielen wird der KI beigebracht, dass sie einfache Formen bestimmten Objekten zuordnen kann. Durch Wiederholungen und Feedback erkennt sie schließlich immer komplexere Objekte.S. 58