Welche KI wofür? Ein Überblick über KI-Arten und ihre Anwendungsgebiete

„Ich kenne mich gut mit KI aus.“ Haben Sie das schon einmal über sich selbst gesagt? 

Kenntnisse zu Künstlicher Intelligenz (KI) sind im heutigen Berufsleben eine gefragte Schlüsselkompetenz. Im Arbeitsalltag lesen, hören und sprechen wir täglich von KI und meinen zu wissen, worum es sich dabei handelt. 

In unseren KI-Studios Workshops stellt unser Projektteam immer wieder fest, dass „KI“ korrekt als Sammelbegriff für unterschiedliche Technologien verstanden wird. Doch wenn es darum geht, eine passende KI-Art für den eigenen Use Case auszuwählen, greifen die Teilnehmenden meist auf sprachverarbeitende und generative Modelle zurück.  

Liegt das tatsächlich daran, dass sich diese KI-Arten am besten für den eigenen Use Case eignen? Möglich ist auch, dass die Teilnehmenden mit anderen KI-Arten weniger vertraut sind und sie deshalb für ihren Use Case seltener in Erwägung ziehen. Vielleicht trifft das auch auf Sie zu? 

Fehlende Kenntnisse über die verschiedenen KI-Arten führen dazu, dass das volle Potenzial von KI unterschätzt wird. Die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten und die Bandbreite von KI bleiben oft unentdeckt. Um das zu vermeiden, bietet dieser Artikel einen Überblick über KI-Arten und deren Anwendungsgebiete. Wie viele der folgenden KI-Arten sind Ihnen bereits bekannt, und welche sind Ihnen neu? 

1. Sprachverarbeitungsmodelle

Sprachverarbeitungsmodelle können die menschliche Sprache in schriftlicher und mündlicher Form verstehen, indem sie die Bedeutung von Wörtern und Sätzen analysieren. Ebenso können sie Sprachinhalte generieren. 

Diese KI-Art ist für sprachintensive Aufgaben wie automatisierte Textanalysen und -zusammenfassungen sowie Übersetzungen geeignet. Intelligente Sprachassistenten finden u. a. im Kundenservice und für das Wissensmanagement Anwendung. 

2. Computer Vision

Hierunter fallen KI-Modelle, die reale Objekte in der analogen Welt erkennen, klassifizieren und deren Position bestimmen können.  

Computer Vision ermöglicht eine automatische Analyse und Auswertung von visuellen Daten. Sie kommt dort zum Einsatz, wo Entscheidungen auf Basis von visuellen Informationen getroffen werden – beispielweise in der Qualitätskontrolle, im Sicherheitsmanagement, zur Objekterkennung im Einzelhandel oder in der Logistik. 

3. Generative Modelle (GenAI)

GenAI steht für generative KI, welche neue Inhalte erzeugt. Das können Texte, Bilder, Musik und andere Daten sein. Die Generierung erfolgt auf Basis von Mustern, die in den Trainingsdaten eines KI-Systems vorliegen.  

Die Nutzung von GenAI ist sinnvoll, wenn neuartige Inhalte benötigt werden. Das trifft zum Beispiel auf die Produktentwicklung, das Design und die Content-Erstellung zu. GenAI kann auch realitätsnahe Trainingsdaten oder Szenarien zur Simulation und Schulung erzeugen.  

4. Empfehlungssysteme

Hierunter fallen KI-Modelle, die personalisierte Empfehlungen generieren. Diese Empfehlungen basieren auf einer detaillierten Analyse von Nutzerverhalten, Inhalten und kollaborativen Mustern.  

Unternehmen setzen Empfehlungssysteme ein, um ihren Kunden und Kundinnen passende Produkte oder Inhalte vorzuschlagen. Darüber hinaus tragen sie zu einer höheren Produktivität am Arbeitsplatz bei, wenn Mitarbeitende personalisierte Informationen und relevante E-Learning-Schulungen erhalten.

5. Optimierungs- und Entscheidungsunterstützungssysteme

KI-Modelle dieser Art berechnen die beste Lösung für ein komplexes Entscheidungsproblem. Dafür nutzen sie mathematische Techniken.  

Optimierungs- und Entscheidungsunterstützungssysteme kommen z. B. in der Produktion, Logistik und im Ressourcenmanagement zum Einsatz. Sie dienen der Kostenminimierung, der optimalen Verteilung von Ressourcen sowie einer effizienteren Gestaltung von Produktions- und Lieferketten.  

6. Prognosemodelle

Diese KI-Art kann zukünftige Trends und Ereignisse vorhersagen, indem sie historische Daten analysiert. Aus diesem Grund wird sie auch als „vorausschauende Analyse“ bezeichnet.  

Prognosemodelle unterstützen Unternehmen dabei, zukünftige Entwicklungen zu erkennen und frühzeitig darauf zu reagieren. Sie werden insbesondere bei der Bedarfsplanung, für Verkaufsprognosen und im Risikomanagement eingesetzt.

7. Vorausschauende Wartung

KI-Modelle dieser Art überwachen den Zustand von Maschinen in Echtzeit, um Ausfälle vorherzusagen. Dazu erfassen Internet-of-Things-(IoT)-Sensoren Daten wie Temperatur, Vibrationen und Druck. Anschließend werden diese Daten auf Muster untersucht, die auf einen Verschleiß hindeuten. 

Mithilfe der vorausschauenden Wartung kann der Wartungsbedarf genau geplant und Maschinenausfälle können verhindert werden. In der Fertigungsindustrie und der Logistik hilft sie, Betriebskosten zu senken und die Betriebszeit zu maximieren.

8. Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA)

RPA-Systeme führen standardisierte, sich wiederholende Aufgaben automatisiert aus. Hierfür kommen „Software-Roboter“ zum Einsatz, die Benutzereingaben und Geschäftsprozesse erlernen und nachahmen.  

Unternehmen setzen RPA-Systeme dort ein, wo Routineaufgaben anfallen und automatisiert werden können. Dies ist insbesondere in Bereichen wie Buchhaltung, Personalwesen und IT-Support möglich. Dadurch wird eine geringere Fehlerquote erreicht und Mitarbeitende können sich auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren.

9. Sentiment- und Emotionserkennung

Diese KI-Art ist in der Lage, Emotionen und Stimmungen bei Menschen zu erkennen. Hierfür werden zunächst Texte, Gesichtsausdrücke oder Stimmen analysiert und anschließend nach emotionalen Mustern untersucht. Zum Einsatz kommen dabei Techniken der Sprachverarbeitung, Computer Vision oder Audioanalyse.  

Sentiment- und Emotionserkennung wird u. a. in der Kundenanalyse, in Umfragen und für Feedback-Analysen genutzt. Eine bessere Einschätzung der Zufriedenheit von Kunden oder Mitarbeitenden kann die strategische Planung unterstützen. 

KI-Arten kennen und richtig anwenden 

Künstliche Intelligenz wird mitunter als ein universelles Mittel angesehen, das jedes mögliche Problem mindern oder beseitigen kann. Doch jede Herausforderung erfordert eine maßgeschneiderte Lösung. Um KI gezielt und kompetent einzusetzen und mitzugestalten, ist fundiertes Wissen über die verschiedenen KI-Arten unerlässlich: So können passende Anwendungsfälle für das Unternehmen identifiziert und Chancen sowie Grenzen des KI-Einsatzes realistisch eingeschätzt werden. 

Übrigens: Unsere interaktiven Demonstratoren veranschaulichen, wie die verschiedenen KI-Arten den Arbeitsalltag in unterschiedlichen Branchen bereichern können. Besuchen Sie uns hierzu in unseren KI-Studios in München oder Stuttgart oder fragen Sie unser KI-Infomobil an.

Quellen

Die im Blogbeitrag beschriebenen Inhalte basieren auf Ergebnissen der fortlaufenden sozialwissenschaftlichen Begleitforschung des Projekts KI-Studios seit 2023.

Geraldine Schillinger

Hat Informationsdesign studiert und arbeitet als wissenschaftliche Hilfskraft im Team User Experience des Fraunhofer IAO. Sie beschäftigt sich damit, wie Künstliche Intelligenz verständlich vermittelt, menschzentriert gestaltet und reflektiert eingesetzt werden kann.

Zu ihrem LinkedIn-Profil geht es hier: Geraldine Schillinger