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Haben Sie die Voraussetzung für den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI)?

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Mit diesem praxisorientierten Beitrag wird aufgezeigt, welche Voraussetzungen erfüllt sein müssen, um künstliche Intelligenz erfolgreich einzusetzen. Obwohl KI ein sehr grosses Potential in verschiedenen Anwendungen bringt, so gilt es diese Punkte speziell zu beachten.

Was benötigt man für KI?

In diesem Abschnitt stehen die grundsätzlichen Gegebenheiten, welche für den erfolgreichen Einsatz von künstlicher Intelligenz benötigt wird. Während hier der Fokus mehr auf technische Faktoren gelegt wird, dürfen Aspekte wie kulturelle Akzeptanz, Datenschutz und weitere nicht ausser Acht gelassen werden.

Voraussetzung Datenbasis

KI-Systeme benötigen eine solide Datenbasis. Das bedeutet, dass eine ausreichende Menge an qualitativ hochwertigen Daten vorhanden sein muss, um die KI-Modelle zu trainieren.

Beispiel: Ein selbstfahrendes Auto muss lernen, Verkehrszeichen zu erkennen. Dafür braucht es viele Bilder von realen Strassen, um zu verstehen, wie verschiedene Schilder in unterschiedlichen Lichtverhältnissen aussehen.

Konsequenz: Wenn die Daten nicht ausreichen oder von schlechter Qualität sind, könnte das Auto Verkehrszeichen falsch interpretieren und Unfälle verursachen.

 

Die benötigte Datenmenge für das Training eines KI-Modells hängt von mehreren Faktoren ab, darunter die Komplexität der Aufgabe, die Art des Modells und die gewünschte Genauigkeit.

KI Modelle

Mindestdatenmenge

Funktionsbeschreibung

Lineare Regression

Hunderte von Datenpunkten

Modelliert die Beziehung zwischen einer abhängigen und unabhängigen Variable durch eine lineare Gleichung.

Logistische Regression

Hunderte von Datenpunkten

Schätzt die Wahrscheinlichkeit eines binären Ereignisses basierend auf einer oder mehreren unabhängigen Variablen.

CNN (Convolutional Neural Network)

Tausende bis Millionen von Bildern

Verwendet kleine Filter zur schrittweisen Extraktion von Merkmalen aus Bildern.

RNN (Recurrent Neural Network)

Tausende bis Millionen von Sequenzelementen

Verarbeitet sequenzielle Daten, indem es Zustände durch die Zeit trägt.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

Milliarden von Wörtern

Versteht die Kontextbeziehungen zwischen Wörtern in einem Text durch tiefes bidirektionales Training.

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Milliarden von Wörtern

Generiert zusammenhängenden Text basierend auf einem gegebenen Eingabetext.

Voraussetzung Passende Methode

Für ein Problem muss die passende KI-Methode ausgewählt werden. Jede Methode hat Stärken und Schwächen, die zu bestimmten Problemen besser oder schlechter passen.

Beispiel: Bei der Erkennung von Handgeschriebenem ist eine spezielle KI-Methode namens "Neuronale Netze" oft effektiver als andere Methoden.

Konsequenz: Wird die falsche Methode verwendet, erkennt das KI-System möglicherweise Handschriften nicht korrekt, was beispielsweise zu Fehlern in der Textverarbeitung führen kann.

KI Modelle

Funktionsbeschreibung

Typische Anwendungen

Lineare Regression

Modelliert die Beziehung zwischen einer abhängigen und unabhängigen Variable durch eine lineare Gleichung.

z.B. Umsatz Vorhersage basierend auf Werbeausgaben,

Bewertung von Risiken

Logistische Regression

Schätzt die Wahrscheinlichkeit eines binären Ereignisses basierend auf einer oder mehreren unabhängigen Variablen.

z.B. Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde ein bestimmtes Produkt kauft

CNN (Convolutional Neural Network)

Verwendet kleine Filter zur schrittweisen Extraktion von Merkmalen aus Bildern.

z.B. Bilderkennung, Gesichtserkennung,

Texterkennung

RNN (Recurrent Neural Network)

Verarbeitet sequenzielle Daten, indem es Zustände durch die Zeit trägt.

z.B. Spracherkennung, Textgenerierung,

Texterkennung

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

Versteht die Kontextbeziehungen zwischen Wörtern in einem Text durch tiefes bidirektionales Training.

Textverständnis, Frage-Antwort-Systeme

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Generiert zusammenhängenden Text basierend auf einem gegebenen Eingabetext.

Texterzeugung, automatisiertes Schreiben von Antworten

 

Voraussetzung klare Zielsetzung und Problembeschreibung

Die Zielsetzung muss klar definiert und das Problem strukturiert beschrieben sein.

Beispiel: Wenn eine KI den Kundendienst verbessern soll, muss klar sein, welche Art von Fragen oder Problemen sie beantworten muss.

Konsequenz: Ohne klare Ziele kann die KI ungenaue oder irrelevante Antworten liefern, was zu Frustration bei den Kunden führen könnte.

 

Voraussetzung IT-Infrastruktur

Es bedarf an hoher Rechenleistung, damit KI- Modelle trainiert und betrieben werden können.

Beispiel: Stellen Sie sich vor, Sie besitzen ein superschnelles Auto (die KI), aber es gibt keine Strassen, auf denen es fahren kann (die IT-Infrastruktur). Wenn ein Unternehmen nicht über die notwendige IT-Infrastruktur verfügt, um grosse Datenmengen zu verarbeiten oder komplexe KI-Algorithmen auszuführen, wird die KI nicht optimal funktionieren.

Konsequenz: Die Applikation wird langsam sein oder sogar abstürzen, wenn sie nicht genügend Ressourcen zur Verfügung hat.

In der folgenden Tabelle finden Sie Anbieter von Cloud- Plattformen, welchen Ihnen den Modellaufbau ermöglichen:

Infrastrukturanbieter

Preismodell

Link zum Anbieter

Amazon Web Services (AWS)

Pay-as-you-go, vorhersehbare Kostenoptionen

Microsoft Azure

Pay-as-you-go, Reserved Instances

Google Cloud Platform (GCP)

Pay-as-you-go, langfristige Abonnementoptionen

IBM Cloud

Pay-as-you-go, Abonnement- und Tarifpläne

NVIDIA DGX

Kauf oder Leasing von Hardware

 

Wann benutzt man künstliche Intelligenz?

Sobald die Bedingungen aus dem vorigen Abschnitt gegeben sind, ist der Einsatz von KI grundsätzlich möglich. Um die Kosten des Trainings eines KI – Modelles zu rechtfertigen sollte jedoch der Einsatzzweck geprüft werden ob für eine passende Lösung KI benötigt wird.

Folgende Auflistung soll Indizien zeigen, welche auf den Einsatz von KI hindeuten:

Indiz

Schlüsselwörter

Notwendigkeit der Mustererkennung in grossen Datenmengen

Big Data, Mustererkennung, Datenanalyse

Anforderungen an Echtzeitentscheidungen

Echtzeitverarbeitung, sofortige Analyse

Komplexe Vorhersagemodelle erforderlich

Vorhersageanalytik, Prognosemodelle

Natürlichsprachliche Daten müssen verarbeitet werden

NLP, Textanalyse, Sprachverstehen

Anpassungsfähigkeit an neue Daten ohne manuelle Programmierung

maschinelles Lernen, adaptiv, selbstlernend

Erkennung und Interpretation visueller Daten

Bilderkennung, Computer Vision, Videoanalyse

Automatisierung von Aufgaben mit variabler Umgebung

Robotik, autonome Systeme, adaptives Verhalten

Wann sollten Sie künstliche Intelligenz nicht nutzen?

Künstliche Intelligenz (KI) sollte in Unternehmen nicht eingesetzt werden, wenn die Bedingungen nicht ideal sind. Dies gilt insbesondere bei geringer Datenverfügbarkeit, da KI-Modelle umfangreiche und qualitativ hochwertige Daten benötigen. Für einfache Aufgaben oder solche, die durch klare Regeln definiert sind, sind traditionelle Softwarelösungen oft effizienter und kostengünstiger. Zudem kann der Einsatz von KI hohe Kosten und eine hohe Komplexität mit sich bringen, was eine gründliche Kosten-Nutzen-Analyse erfordert. Ethische und rechtliche Bedenken, insbesondere in Bezug auf Datenschutz und Entscheidungsverantwortung, sowie Probleme mit der Flexibilität und Erklärbarkeit von KI-Systemen, können ebenfalls gegen deren Einsatz sprechen.

 

Denken Sie daran künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen einzusetzen? Saubere Daten sind dabei die Grundlage wie aus diesem Bericht hervorgeht. Die nevolvis bietet Lösungen im Bereich KI als auch unabhängig davon beim Thema Daten.


Autor: nevolvis, 02.05.24

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