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Künstliche Intelligenz (KI) ist ein wesentlicher Antreiber für die Entwicklung von Unternehmen. Sie leitet eine neue Ära in der Art und Weise ein, wie Informationstechnik die Geschicke eines Unternehmens lenkt. Aber was bedeutet Künstliche Intelligenz überhaupt? Und welche Schritte muss man als Führungskraft einleiten?
Das Schlagwort „Künstliche Intelligenz“ (KI) beschreibt selbstlernende Computersysteme, die durch Nutzung großer Datenmengen und spezifischer Algorithmen menschliche Entscheidungen unterstützen und in letzter Konsequenz vollständig ersetzen können.
Es gibt zahlreiche klassische Computerprogramme, die komplizierte Operationen auslösen können und trotzdem keine Künstliche Intelligenz darstellen. Sie folgen i.d.R. immer denselben vorprogrammierten Schritten: Eingabe – Verarbeitung – Ausgabe.
Eine Künstliche Intelligenz vollzieht hingegen folgende vier Schritte:
Bei genauerer Betrachtung dieser vier Schritte wird deutlich, welch enormes Potenzial in den Anwendungen besteht. Künstliche Intelligenz ist in der Lage, Daten aus unterschiedlichsten Quellen zu verarbeiten (1. Sense). Das reicht von Bilddaten, über Spracheingabe bis hin zu unterschiedlichsten Arten digitaler Daten – ohne, dass vorher aufwendig eine Schnittstelle zwischen unterschiedlichen Computerprogrammen programmiert werden muss. Hierdurch kann eine Vielfalt an Datenarten und Datenmengen verarbeitet werden, die kaum noch Grenzen unterliegt.
Auch die Verarbeitung der Daten ist herkömmlichen Systemen überlegen. Hier kommen neben der Verarbeitung auch verstehende KI-Methoden zu Einsatz (2. Comprehend) wie Sprachverstehen und Deep Learning. Während herkömmliche Computerprogramme nur klar vorgegebene Daten weiterverarbeiten können, wie z.B. korrekt ausgefüllte Formulare, können KI-Anwendungen beispielsweise auch unstrukturierte Kunden-E-Mails verstehen und weiterverarbeiten.
Auch in der Ausgabe der verarbeiteten Daten (3. Act) bietet Künstliche Intelligenz ein breiteres Spektrum an Möglichkeiten, etwa durch eine intelligente Prozess- oder Gerätesteuerung.
Aber gerade im vierten und letzten Schritt (4. Learn) liegt das größte Potenzial von Künstlicher Intelligenz. KI-Systeme können während der Trainingsphase, aber auch im laufenden Betrieb, aus ihren Fehlern bzw. anhand eines Feedbacks lernen. Dadurch sind sie in der Lage sich kontinuierlich weiterzuentwickeln und immer bessere Resultate zu liefern.
Insgesamt macht aber auch die oben gelieferte Erklärung Künstliche Intelligenz immer noch wenig greifbar. Dies liegt daran, dass es nicht die eine Künstliche Intelligenz gibt. Künstliche Intelligenz ist vielmehr ein Sammelbegriff für eine Vielzahl an unterschiedlichsten Anwendungen. So beschreibt Hammond (2016) in seinem Überblick allein 28 Grundbausteine von Künstlicher Intelligenz.
Fast alle KI-Systeme nutzen mehrere Bausteine. So verwendet etwa ein Chatbot, der automatisch Kundenanfragen beantwortet, i.d.R. die Elemente: Erstellung natürlicher Sprachtexte, Sprachverstehen, Textextrahierung und Kommunikation. Erst die kluge Kombination dieser verschiedenen Bausteine führt zu einem „intelligenten“ System.
Es ist zu erwarten, dass sich die Einsatzmöglichkeiten von KI im Finanzbereich in den nächsten Jahren deutlich weiterentwickeln werden. Verantwortliche Führungskräfte sollten daher frühzeitig damit beginnen, sich mit dem Themenfeld Künstliche Intelligenz vertraut zu machen, sinnvolle unternehmensspezifische Anwendungsgebiete zu identifizieren und erste Pilotprojekte umzusetzen. Sie müssen sich einen tiefergehenden Überblick über zwei Bereiche verschaffen: Zum einen über die Möglichkeiten die Künstliche Intelligenz bietet. Zum anderen über die Voraussetzungen die für ihre Einführung notwendig sind, wie eine KI-taugliche IT-Infrastruktur, ein KI-taugliches Datenmanagements sowie die Entwicklung der notwendigen Kompetenzen bei den betroffenen Fach- und Führungskräften.
Künstliche Intelligenz wird Führungskräften im Finanzbereich deutlich mehr Freiräume gewähren, da sie weniger Zeit in die Sammlung und Aufarbeitung von Daten investieren müssen. Sie wird auch eine viel breitere und tiefere Analyse von unternehmensbezogenen Daten erlauben. Führungskräfte, die sich rechtzeitig mit dem Thema auseinandersetzen, werden in der Lage sein, ihren Unternehmen zu klaren Wettbewerbsvorteilen zu verhelfen.
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