Künstliche Intelligenz (KI) beeinflusst und vereinfacht mittlerweile nicht nur viele Bereiche des menschlichen Lebens, sondern eröffnet gleichzeitig auch spannende neue Handlungsfelder – vor allem aus unternehmerischer Perspektive. Zunehmend digitalisierte Geschäftsprozesse führen dazu, dass immer mehr Unternehmen das Potential von künstlicher Intelligenz wahrnehmen und die Chance nutzen, unternehmensinterne Prozesse zu optimieren und sich dadurch einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil sichern.
Was bedeutet jedoch eigentlich dieser so komplexe Begriff? Um KI greifbarer zu machen, werden nachstehend nicht nur Künstliche Intelligenz, sondern auch verwandte Begrifflichkeiten aus dem KI-Umfeld näher beleuchtet.
Um ein besseres Verständnis für künstliche Intelligenz zu entwickeln ist es wichtig, einige Begriffe, die häufig synonym verwendet werden, zunächst näher zu definieren bzw. zu unterscheiden.
Data Science ist eine angewandte Wissenschaft, deren Ziel es ist, Wissen aus Daten zu generieren, um beispielsweise dabei zu unterstützen, unternehmensinterne Prozesse zu optimieren und Handlungsempfehlungen, die aus der Datenanalyse gewonnen werden, abzugeben.
Datenwissenschaft befasst sich u.a. mit der Analyse von Daten, der Identifikation von Anomalien oder der Vorhersage zukünftiger Ereignisse.
Big Data umschreibt nicht nur die rasant anwachsenden Datenmengen, sondern wird auch häufig als Sammelbegriff für neue digitale Technologien (KI, Machine Learning) verwendet, die zum Strukturieren, Verarbeiten, Verwerten, Vermarkten und Analysieren dieser Datenmassen eingesetzt werden.
Big Data entsteht durch die steigende Digitalisierung aller Lebensbereiche. So werden etwa verschiedenste Datenquellen wie z.B.: mobile Internetnutzung, Social Media, Geo Tracking auf dem Smartphone, Vitaldatenmessung oder Mediastreaming zusammengeführt und analysiert.
Künstliche Intelligenz setzt sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens auseinander. Mittels spezifischer Programme werden Entscheidungsstrukturen von Menschen (menschliche Intelligenz) nachgebildet, um bspw. einen Computer so zu programmieren, dass er relativ eigenständig Probleme bearbeiten kann.
Einige Praxisbeispiele für KI sind dabei Sprachassistenten (Alexa, Siri, etc.) oder Navigationssysteme die mithilfe von KI-Systemen Staus und Baustellen analysieren und alternative Routen empfehlen.
ML ist ein Teilbereich der KI und ein übergeordneter Begriff für die künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung. IT-Systeme werden in die Lage versetzt, basierend auf vorhandenen Datenbeständen wiederkehrende Muster zu erkennen, aus den Daten gewonnene Erkenntnisse zu verallgemeinern und für die Analyse bisher unbekannter Daten anzuwenden.
Anwendungsbeispiele für Machine Learning sind Bild- und Gesichtserkennung, Sprach- und Texterkennung für digitale Assistenten oder automatische Empfehlungsdienste.
Deep Learning ist wiederum ein Teilbereich des Maschinellen Lernens bzw. eine spezielle Methode der Informationsverarbeitung, das große Datenmengen wie neuronale Netze nutzt. Deep Learning eignet sich besonders gut für Anwendungen bei denen große Datenbestände zur Verfügung stehen, aus denen sich Muster ableiten lassen.
Anwendungsbeispiele für Deep Learning sind Sprachassistenten, Empfehlungssysteme oder auch Anomalieerkennung.
Computer Vision ist ein weiterer Teilbereich der künstlichen Intelligenz und bezeichnet Systeme, die Objekte in digitalem Bildmaterial (Fotos, Videos, Scans etc.) identifizieren, relevante Informationen aus Bildern extrahieren und entsprechend verarbeiten.
Computer Vision-Anwendungsbereiche in der Praxis:
Bei opta data setzen wir unsere langjährige Erfahrung als IT-Dienstleister im Gesundheitswesen für die Entwicklung von zukunftsweisenden KI-Lösungen ein. Unter Berücksichtigung neuester wissenschaftlicher Erkenntnisse beschäftigt sich das opta data Data-Science-Team mit der Entwicklung von KI-Modellen, die die teilweise starren Strukturen im unternehmerischen Alltag aufbrechen und das Daily Business optimieren können.
Dabei fokussieren wir uns aktuell vor allem auf den Bereich der Computer Vision. Unsere KI-Modelle unterstützen bereits heute Unternehmen dabei, Dokumententypen zu klassifizieren (Rechnungen, medizinische Verordnungen etc.), Informationen aus Dokumenten auszulesen oder etwa Scans digitalen Datenanlieferungen zuzuordnen.
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