Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen erklärt: So ordnen Sie die Begriffe richtig ein

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz bezeichnet Systeme, die menschenähnliche kognitive Fähigkeiten wie Lernen, Problemlösen und Entscheidungsfindung nachahmen. KI analysiert Daten, erkennt Muster und trifft auf dieser Basis autonome Entscheidungen, um definierte Ziele zu erreichen. Sie umfasst dabei sowohl regelbasierte Systeme als auch lernende Modelle, die ihre Leistung durch maschinelles Lernen oder andere Methoden kontinuierlich verbessern können.

KI-Anwendungen kommen in immer mehr Bereichen zum Einsatz, beispielsweise in der medizinischen Bildanalyse, beim autonomen Fahren und bei personalisierten Empfehlungen in Online-Shops oder Streaming-Diensten.

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Was ist Maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, bei dem KI-Systeme durch Erfahrungen und Daten eigenständig lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Durch die Analyse großer Datenmengen erkennen Algorithmen Muster und Zusammenhänge, die es ermöglichen, Vorhersagen zu treffen, Prozesse zu optimieren und Entscheidungen zu automatisieren. Dabei unterscheidet man verschiedene Lernmethoden:

• Überwachtes Lernen: Das Modell lernt anhand gekennzeichneter Beispieldaten, wie Eingaben und Ausgaben zusammenhängen, und kann dieses Wissen auf neue Daten übertragen.
• Unüberwachtes Lernen: Das Modell identifiziert in unmarkierten Daten eigenständig Muster oder Gruppen.
• Bestärkendes Lernen: Das Modell lernt durch Interaktion mit einer Umgebung und erhält Feedback in Form von Belohnungen oder Bestrafungen, woraufhin es sein Verhalten anpasst.

Zusammenhang von KI und ML

Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff für sämtliche Technologien, die intelligentes Verhalten simulieren. Maschinelles Lernen beschreibt ein Teilgebiet der KI. Konkret ist es die heute am weitesten verbreitete Methode, mit denen Systeme intelligente Fähigkeiten realisieren. Eine Unterform von Machine Learning ist Deep Learning.

ML ist somit die treibende Kraft hinter vielen modernen KI-Anwendungen – von personalisierten Empfehlungssystemen über Sprachassistenten bis hin zu autonomen Fahrzeugen.

Woran Sie in der Praxis erkennen, ob Sie über KI oder über ML sprechen

Diese fünf Faustregeln helfen Ihnen, KI und ML im Alltag schnell und sauber einzuordnen:

1. Lernt das System aus Daten? Dann sprechen Sie sehr wahrscheinlich über Maschinelles Lernen.
2. Abarbeiten fester Regeln (If-Then, Heuristiken) kann „KI“ genannt werden, ist aber nicht automatisch ML.
3. Deep Learning ist ML – aber nicht jedes ML ist Deep Learning.
4. „KI“ beschreibt häufig den Anwendungsfall bzw. die Wirkung, ML beschreibt die Methode, wie das System zu Ergebnissen kommt.
5. Entscheidend für den Business-Case sind weniger Buzzwords als Datenlage, Zielmetrik, Prozessintegration und Governance.

Merksatz: KI beschreibt, was ein System kann – ML beschreibt, wie es das lernt.

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Anwendungsbereiche von KI-Systemen

Von KI-Systemen können Unternehmen vieler Branche profitieren. Ob im Kundenservice, in der Analyse von Geschäftsdaten oder in der Automatisierung von Prozessen – die Technologie bietet enorme Potenziale, die Effizienz zu steigern und bessere Entscheidungen zu treffen. Wo ist KI bzw. ML ein besonders großer Wertschöpfungstreiber?

1. Marketing und Kundenbindung

KI und besonders ML revolutioniert, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren. Durch personalisiertes Marketing, das auf den individuellen Vorlieben und dem Verhalten der Kunden basiert, können Marken maßgeschneiderte Angebote und Empfehlungen liefern. Die Analyse großer Datenmengen hilft dabei, Trends zu erkennen und Kampagnen zu optimieren, während Chatbots und virtuelle Assistenten den Kundenservice 24/7 verbessern.

2. E-Commerce

Im E-Commerce nutzen Unternehmen KI-basierte Empfehlungssysteme, um Kunden Produkte zu vorzuschlagen, die sie mit hoher Wahrscheinlichkeit interessieren könnten. Dies basiert auf den Vorlieben der Kunden sowie auf den Präferenzen ähnlicher Käufer. KI bzw. ML ermöglicht es zudem, Preise dynamisch an Angebot und Nachfrage anzupassen, um so Umsatz und Gewinn zu erhöhen.

3. Finanzen und Risikomanagement

In der Finanzbranche helfen ML-Algorithmen, Betrug zu erkennen. Die KI-Systeme analysieren Transaktionsdaten in Echtzeit, um verdächtige Muster zu identifizieren und Risiken zu minimieren. Auch in der Finanzplanung und bei Investmentstrategien können KI-Systeme mit ihren Prognosen Risiken reduzieren und Chancen eröffnen.

4. Healthcare

Im Gesundheitswesen werden verschiedene Arten von KI eingesetzt, um Krankheiten früher zu diagnostizieren, Medikamentenentwicklungen zu beschleunigen und die Patientenversorgung zu verbessern. Während ML in der Bildanalyse und Therapieprognose verwendet wird, unterstützt regelbasierte KI bei der Einhaltung von Leitlinien und der Terminplanung.

5. Autonome Fahrzeuge

Autonome Fahrzeuge kombinieren maschinelles Lernen und regelbasierte KI-Systeme. Während Deep-Learning-Modelle die Umgebung erkennen und Verkehrssituationen interpretieren, übernehmen regelbasierte KI-Module und Planungsalgorithmen die Fahrstrategie und Entscheidungsfindung. Der hybride Ansatz gewährleistet, dass Passagiere sicher ihr Ziel erreichen.

Vorteile hybridem KI-Einsatz

Die Kombination von nicht-ML-basierter KI und ML bietet Unternehmen die Möglichkeit, das Beste aus künstlicher Intelligenz herauszuholen. Diese Symbiose führt nicht nur zu innovativen Lösungen, sondern auch zu messbaren Vorteilen:

1. Erhöhte Effizienz und Automatisierung

KI kann die Entscheidungsfindung und Problemlösungen auf einer strategischen Ebene vorantreiben, während ML durch die kontinuierliche Analyse von Daten dafür sorgt, dass Systeme automatisch dazulernen und sich anpassen. Dies führt zu einer verbesserten Automatisierung und einem schnelleren Umgang mit komplexen Aufgaben.

2. Verbesserte Prognosegenauigkeit

ML ermöglicht es, Muster in großen Datenmengen zu erkennen, während KI diese Muster auf strategische Weise anwendet. Zusammen verbessern sie die Prognosegenauigkeit in Bereichen wie Markttrends, Kundenverhalten und Risikomanagement erheblich.

3. Personalisierung auf einem neuen Level

Durch die Nutzung von KI und ML können Unternehmen noch maßgeschneidertere Kundenerlebnisse bieten. KI analysiert Daten, um die Ziele und Bedürfnisse der Kunden zu verstehen, während ML diese Erkenntnisse in Empfehlungssystemen anwendet.

4. Kosteneinsparungen und Fehlerreduktion

Automatisierte Systeme, die mit KI und ML arbeiten, reduzieren menschliche Fehler und minimieren die Notwendigkeit für manuelle Eingriffe. Dies führt zu Kosteneinsparungen und einer höheren Genauigkeit in der Ausführung von Prozessen.

5. Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit

KI und ML können problemlos mit wachsenden Datenmengen und immer komplexeren Anforderungen umgehen. Die Fähigkeit des maschinellen Lernens, sich anzupassen und weiterzuentwickeln, sorgt dafür, dass Unternehmen skalierbare Lösungen erhalten, die mit ihnen wachsen können.

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Fazit

Die Begriffe Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen werden oft sinngleich verwendet, beschreiben allerdings unterschiedliche Ebenen eines Phänomens: KI meint sämtliche Systeme, die sich intelligent verhalten, während ML eine Lernmethode dieser Systeme ist und neben zum Beispiel regelbasiertem Lernen existiert.

Für Unternehmen ist es wichtig zu verstehen, dass nicht nur ML-Systeme vielversprechende Vorteile für die eigenen Prozesse bieten, sondern auch regelbasierte oder andere KI-Systeme ihren Platz in der digitalen Transformation haben. Erst durch die zielgerichtete Kombination schöpfen Unternehmen das Potenzial der intelligenten Technologien aus und sichern sich die erwarteten Wettbewerbsvorteile.

Sie sind sich unschlüssig, welche KI für Ihren konkreten Anwendungsfall am besten geeignet ist? Sprechen Sie uns an, wir beraten Sie gerne.

FAQ

Ist maschinelles Lernen das Gleiche wie Künstliche Intelligenz?

Nein. Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz. Während KI alle Technologien umfasst, die intelligentes Verhalten nachahmen, ist ML speziell auf das Lernen aus Daten ausgerichtet.

Können KI-Systeme auch ohne Maschinelles Lernen funktionieren?

Ja. Es gibt KI-Anwendungen, die auf festen Regeln oder logischen Schlussfolgerungen beruhen und keine Daten zum Lernen benötigen, zum Beispiel regelbasierte Expertensysteme.

Warum ist maschinelles Lernen heute so wichtig für KI?

ML ermöglicht es Systemen, aus großen Datenmengen eigenständig zu lernen und sich anzupassen. Dadurch sind viele moderne KI-Anwendungen wie Sprachassistenten, Bildanalyse oder Empfehlungssysteme überhaupt erst möglich geworden.