KI kuenstliche Intelligenz digitales Gehirn

Künstliche Intelligenz (KI) spielt aktuell fast überall dort eine Rolle, wo Software entwickelt wird. Doch welche Themen bewegen dabei ganz besonders, welche Trends kommen auf uns zu und welche werden schon jetzt realisiert?

Hyperautomation

Der von Gartner prognostizierte Trend der Hyperautomation geht davon aus, dass die Prozesse, die automatisiert werden können, zukünftig auch automatisiert werden. Darunter verstehen sich jedoch nicht nur „einfache“ Prozesse, sondern auch die, die durch KI gestützt werden. Damit, so Gartner, können beispielsweise neue bzw. andere Servicemöglichkeiten erschlossen werden.

Nachdem das Roboter-Hotel in Japan dieses Jahr doch wieder auf menschliche Servicekräfte zurückgreifen musste, da das Kundenerlebnis zu wünschen übrig ließ, vermute ich, dass sich die Hyperautomatisierung sicher ähnlich entwickeln wird.

Alles, was automatisiert werden kann, wird erst einmal automatisiert. Und anschließend wird es an der ein oder anderen Stelle sicher wieder die „Rückkehr“ zur menschlichen Umsetzung geben, je nachdem, wie erfolgreich die Automatisierung wirklich war.

Gerade im Servicebereich bzw. dort, wo es um komplexe Probleme oder die direkte Kommunikation geht, sehe ich mittelfristig keinen zufrieden stellenden Ersatz zur menschlichen Interaktion. Ein Erweitern der Optionen und damit mehr Entscheidungsfreiheit für Kunden und Nutzer ist jedoch zu begrüßen.

Smart Spaces

Gartner erwähnt zusätzlich Smart Spaces als Überbegriff für viele neue Entwicklungen. Der wachsende Einsatz smarter Objekte und Technologien im Alltag (ob beruflich oder privat) verändert auch die Art und Weise, wie wir als Menschen Räume wahrnehmen und nutzen.

Insbesondere der Einsatz von Sprachsteuerung und virtuellen Assistenten kann die Interaktion mit Geräten und Objekten im Raum verändern, da diese nicht mehr manuell erfolgen muss und nicht einmal direkt mit dem Gerät (wenn beispielsweise durch einen smarten Assistenten gesteuert wird).

Autonome Objekte / Dinge

Um Dinge wie autonomes Fahren, oder Lieferdronen zu ermöglichen, muss KI eingesetzt werden. Diese Intelligenz muss komplex sein, da sie die manuelle Bedienung komplett ersetzt und auch auf unvorhergesehene Hindernisse und Situationen reagieren muss, ohne Schaden zu verursachen.

Doch nicht nur das, auch in der Industrie, im Büroalltag und selbst im Privatleben entwickelt sich KI hin zur Eigenständigkeit von smarten Technologien. Sprich, Technologien, die ohne menschlichen Input Prozesse und Handlungen durchführen können. Das ist in vielen Bereichen sicher noch theoretisch, aber die Entwicklung dahin ist schon auf dem besten Weg.

KI-Ethik

In den letzten Jahren hat sich nicht nur das Thema Datenschutz in den Vordergrund technologischer Entwicklungen bewegt. Auch der menschliche Einfluss in der KI-Entwicklung ist in den Fokus gerückt. Die oft erwähnte Objektivität von KI gibt es in der Realität kaum, da jeder Entwickler seine eigene Weltsicht in seine Programmierung einfließen lässt.

Besonders „blinde Flecke“ können für potenziell diskriminierende Software sorgen. In diesem Rahmen spielt Ethik auch in der Zukunft eine wachsende Rolle. Wollen wir Technologie, die autonom ist, so müssen wir schon jetzt die ethischen Grundlagen dafür legen. Neben „Privacy by Design“ gilt also auch „Ethics by Design“.

KI-Sicherheit

Sicherheit wird Gartner zufolge dreierlei Einfluss im KI-Bereich haben.

  1. Einerseits müssen KI-Technologien sicher entwickelt werden. Wenn menschliche Mitarbeiter bei der Qualitätskontrolle Gespräche mithören, sinkt das Vertrauen in diese Technologien. Ohne Vertrauen wird die Adoption gering bleiben und sich in bestimmten Bereichen (Einkauf, Bankgeschäfte, etc.) kaum weiterentwickeln können.
  2. Zusätzlich kann KI dabei helfen, andere Systeme, Objekte und Prozesse sicherer zu gestalten. Schon jetzt können Türen- und Sicherheitssysteme via App auch unterwegs gemanagt werden und ermöglichen so mehr Kontrolle. Punkt 1 gehört hier natürlich zur Grundlage, damit diese KI-Services nicht missbraucht werden können.
  3. Und Drittens wird KI auch von Kriminellen genutzt, daher müssen Systeme entwickelt werden, die „schädliche“ KI-Einsätze verhindern können. Schon jetzt gibt es beispielsweise im Finanzbereich Software, die frühzeitig auffällige Verhaltensweisen von Nutzern oder selbst Auffälligkeiten im System erkennen, um so Angriffe zu verhindern.

Virtuelle Assistenten

Virtuelle Assistenten werden zukünftig nur so hilfreich sein, wie es die künstliche Intelligenz erlaubt, die dahintersteckt. Durch Sprachsteuerung und die ständige Vernetzung via Smartphones können virtuelle Assistenten zukünftig fast überall eingesetzt werden.

Neben Smartphone-Assistenten oder Sprachassistenten wie Amazon Echo gibt es zahlreiche „Räume“, in denen virtuelle Assistenten via Apps Einzug in den Alltag halten. Sei es durch den smarten Kühlschrank, das Navigationssystem im Auto oder aber die Augmented Reality-Brille in der Fabrik.

AI-as-a-Service

Die Komplexität im Einsatz von KI sorgt dafür, dass viele Unternehmen KI einsetzen wollen, aber nicht wissen, wie und wofür. Selbst der Einsatz eines simplen Chatbots erfordert viele Know-how, um beispielsweise antizipieren zu können, wie Kunden Anfragen stellen, so dass der Chatbot diese auch erkennt und beantworten kann.

Ähnlich der Cloud werden Service-Bereiche zukünftig stark wachsen und sich immer mehr für verschiedene Bedürfnisse, Industrien und Kundengruppen spezialisieren. Gartner spricht hier zusätzlich von einer „Demokratisierung“. Anwendungen werden immer einfacher auch für Laien gestaltet, so dass nicht der Datenanalyst, sondern auch der Marketer den Service nutzen kann.

Mensch-Maschine-Mensch-Kommunikation

KI wird immer häufiger eingesetzt, um Menschen im Dialog (sei es durch Text oder Sprache) im Alltag zu unterstützen. Dadurch steigen die Anforderungen an Entwickler. Informationen müssen so aufbereitet werden, dass sie einerseits von der Software kategorisiert und verarbeitet werden können und andererseits so von der Software ausgegeben werden, dass der menschliche Nutzer sie auch versteht. Das erfordert ein hohes Maß an Datenmanagement und APIs, die die Brücke zwischen maschinellem Input und menschlicher Kommunikation schlagen können. Erfahren Sie mehr zum Einsatz von Predictive Analytics, um Kundenbeziehungen aktiv zu gestalten. Laden Sie sich einfach unser Whitepaper herunter.

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