Wie kann Innovation von künstlicher Intelligenz profitieren?

Die Einführung von ChatGPT, Midjourney und DALL-E hat Künstliche Intelligenz (KI) fest ins Rampenlicht gerückt. Dabei ist KI nichts Neues, und die oben genannten Anwendungen repräsentieren nur einen kleinen Ausschnitt aus der Welt der künstlichen Intelligenz. KI ist schon seit vielen Jahren in unserem Alltag präsent: Algorithmen in den sozialen Medien, Chatbots und die Anwendung Waze sind nur einige Beispiele. 

"Generative KI"-Systeme bieten ausgefeilte und leistungsstarke Werkzeuge. Obwohl sie noch nicht über einen "kreativen" und menschenähnlichen Verstand verfügen, spielen sie zunehmend eine zentrale Rolle im Innovationsprozess von Unternehmen. Ihre Fähigkeit, umfangreiche Datenmengen zu verarbeiten und miteinander zu verknüpfen, führt zu einer beeindruckenden Ansammlung von Wissen. Das macht KI besonders in komplexen Umgebungen zu einem wertvollen Instrument für die Entscheidungsfindung. 

"KI wird uns auch weiterhin befähigen, nicht überwältigen.“ 

- Hager Group 

Anders ausgedrückt: Jede Phase im Innovationszyklus kann von den beeindruckenden Fähigkeiten künstlicher Intelligenz profitieren. 

Was ist künstliche Intelligenz? 

Auch wenn "Künstliche Intelligenz" inzwischen weit verbreitet ist, wird der Begriff oft missbräuchlich verwendet – etwa, indem die Fähigkeiten eines Produkts oder einer Dienstleistung überhöht dargestellt werden. Es ist wichtig, dass wir sorgsam mit dem Thema umgehen, um Klarheit zu schaffen und einen verantwortungsvollen Umgang mit dieser Technologie.  

Künstliche Intelligenz (KI) bedeutet, dass Maschinen bestimmte kognitive Fähigkeiten wie Lernen und Problemlösung imitieren können. Es kann auch bedeuten, dass Computer sich an von Menschen vorgegebene Regeln halten, wenn sie mit bestimmten Situationen konfrontiert werden. 

Arten von künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) lässt sich in zwei Teilbereiche unterteilen: Maschinelles Lernen (Machine Learning) und Tiefes Lernen (Deep Learning). 

Maschinelles Lernen (Machine Learning) 

Beim maschinellen Lernen (Machine Learning) lernen Computer mithilfe von Algorithmen und statistischen Methoden automatisch aus Daten bzw. Erfahrungen. Auf Basis dieser Daten können sie selbstständig Muster und Zusammenhänge erkennen und daraus fundierte Entscheidungen sowie Prognosen für die Zukunft treffen. 

Tiefes Lernen (Deep Learning) 

Tiefes Lernen (Deep Learning) ist ein neueres Teilgebiet der KI, das aus dem maschinellen Lernen hervorgeht. Es imitiert menschliches Lernverhalten durch die Verarbeitung großer Datenmengen mithilfe künstlicher neuronaler Netze. Die KI kann dabei ohne menschliche Intervention aus ihrer Umgebung und eigenen Fehlern lernen. 

Abb.1: Überblick KI, Maschine Learning und Deep Learning (Quelle: HYPE) 

Generative KI 

ChatGPT und DALL-E von Open AI sowie Bard und Midjourney von Google haben generative KI einem breiten Publikum zugänglich gemacht. Generative KI basiert auf Deep Learning und ist auf die eigenständige Erstellung von Daten und Inhalten spezialisiert. Im Gegensatz dazu ist die "klassische" KI darauf ausgerichtet, bestimmte Aufgaben zu automatisieren und Entscheidungshilfen zu erstellen. 

KI und Innovationsstrategie 

In unserer sich ständig wandelnden Geschäftswelt ist die Entwicklung einer Innovationsstrategie von entscheidender Bedeutung für Unternehmen, die auf Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit abzielen. Um diese Ziele zu erreichen, müssen sie Chancen zur Wertschöpfung ausloten und klare Innovationsziele definieren. Nur so lassen sich Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten sowie Investitionen gezielt steuern.  

Die Innovationsstrategie ist das Fundament für die Entstehung innovativer Produkte und Dienstleistungen, die die Marktstellung des Unternehmens stärken und seine langfristige Entwicklung vorantreiben.  

In dieser Phase des Innovationszyklus kann die KI aufgrund ihrer hochentwickelten Datenanalysefähigkeiten eine Schlüsselrolle spielen: 

• Sie ermöglicht ein tieferes Verständnis von Markttrends durch die Auswertung umfangreicher Informationsmengen. Zum Beispiel kann sie Daten aus sozialen Netzwerken analysieren, um die Vorlieben von Verbrauchern zu verstehen. 

• Sie erleichtert die präzise Segmentierung von Kunden durch die Identifizierung von Gruppen mit ähnlichen Merkmalen und ermöglicht so personalisierte Ansätze und Angebote. 

Beispiel: Airbnb hat ein Problem mit Wohnungen, die von Mietern durchsucht oder gar geplündert werden. Um dieses Problem in den Griff zu kriegen, hat das Unternehmen ein KI-System entwickelt, das die Charaktereigenschaften von Menschen erkennen kann. Indem es so viele Informationen wie möglich online scannt, werden Kompatibilitätsbewertungen zwischen Vermietern und Mietern ermöglicht.  

• Die KI zeichnet sich durch Bedarfsprognosen in Echtzeit aus, die auf Prognosemodellen basieren und historische Daten nutzen.
• Sie erkennt neue Chancen anhand der Analyse subtiler Marktsignale.  Die KI unterstützt Unternehmen somit dabei, flexibel zu bleiben und künftige Entwicklungen vorherzusehen. 

• Indirekt fördert KI die Innovationskultur in Unternehmen. Allein ihre bringt Entlastung für die Nutzer, denn die Technologie ermöglicht es, in einem größeren Kontext Fragen zu stellen und zwanglos neue Ideen zu erkunden. 

Sie sehen, der Einsatz von KI verschafft Unternehmen einen wertvollen Wettbewerbsvorteil beim Aufbau ihrer Innovationsstrategie.