Künstliche Intelligenz (KI) verändert Geschäftsprozesse grundlegend. Dieser Leitfaden erläutert die wichtigsten Arten von KI. Dabei wird zwischen spezialisierter KI, starker KI, sowie theoretischen Konzepten, wie allgemeiner KI, superintelligenter KI und einer selbstbewussten KI unterschieden. Zudem werden deren Fähigkeiten sowie aktuelle Einsatzmöglichkeiten erläutert. Darüber hinaus werden funktionale Kategorien wie reaktive Maschinen, KI mit begrenztem Gedächtnis und Theory-of-Mind-KI vorgestellt und gezeigt, wie sie Aufgaben von der Vertragsanalyse bis zur vorausschauenden Wartung unterstützen. Zentrale Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning treiben dabei Effizienz, Compliance und fundiertere Entscheidungsprozesse voran. Ein Verständnis der verschiedenen KI-Arten hilft Unternehmen, die passenden Lösungen auszuwählen, Prozesse zu optimieren und sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu sichern.
Künstliche Intelligenz (KI) verändert weiterhin die Art und Weise, wie Unternehmen in allen Bereichen arbeiten. Im Zuge der digitalen Transformation von Unternehmen ist das Verständnis der verschiedenen Arten von KI und ihrer Anwendungen unerlässlich, um fundierte Technologieentscheidungen zu treffen. Dieser umfassende Leitfaden befasst sich mit den verschiedenen Arten von KI, ihren Fähigkeiten und der Art und Weise, wie sie Unternehmensprozesse umgestalten.
Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz bezieht sich auf Computersysteme, die Aufgaben erfüllen sollen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Zu diesen Aufgaben gehören das Lernen aus Erfahrungen, das Erkennen von Mustern, das Verstehen natürlicher Sprache und das Treffen von Entscheidungen.
KI umfasst mehrere miteinander verknüpfte Technologien:
Die Unterscheidung zwischen diesen Technologien ist wichtig, da jede eine spezifische Rolle in verschiedenen Arten von KI-Systemen spielt.
KI-Klassifizierung nach Fähigkeiten
KI-Systeme werden auf der Grundlage ihrer Fähigkeiten und Grenzen klassifiziert. Derzeit gibt es vier anerkannte Kategorien, die sowohl bestehende Technologien als auch theoretische zukünftige Entwicklungen repräsentieren.
Spezialisierte KI (Artificial Narrow Intelligence, ANI)
Spezialisierte KI zeichnet sich durch die Ausführung spezifischer Aufgaben innerhalb bestimmter Parameter aus, verfügt aber nicht über eine umfassendere Intelligenz. Das ist die Art von KI, mit der wir täglich zu tun haben.
Spezialisierte KI-Systeme sind für die Bewältigung bestimmter Probleme konzipiert und arbeiten in einem begrenzten Kontext. Sie erfüllen bestimmte Funktionen außergewöhnlich gut, können ihre Fähigkeiten aber nicht auf andere Bereiche übertragen. Eine schachspielende KI wie Deep Blue besiegte beispielsweise den Weltmeister Garri Kasparow, konnte aber keine über das Schachspiel hinausgehenden Aufgaben erfüllen.
Beispiele für spezialisierter KI in der Wirtschaft sind:
Diese Systeme bieten einen erheblichen Mehrwert, indem sie Routineaufgaben automatisieren, die Effizienz steigern und Entscheidungsprozesse unterstützen.
Allgemeine oder starke KI (Artificial General Intelligence, AGI)
Künstliche allgemeine Intelligenz würde die Fähigkeit besitzen, zu verstehen, zu lernen und Wissen in verschiedenen Bereichen anzuwenden, ähnlich wie die menschliche Intelligenz. Eine AGI würde Problemlösungsfähigkeiten, abstraktes Denken und Anpassungsfähigkeit an neue Situationen aufweisen.
Obwohl AGI derzeit noch theoretisch ist, würde ihre Entwicklung einen bedeutenden Fortschritt in der KI-Technologie darstellen. Solche Systeme würden den Kontext verstehen, aus begrenzten Beispielen lernen und Wissen zwischen verschiedenen Bereichen übertragen.
Für Unternehmen könnte die AGI den Betrieb verändern, indem sie komplexe Aufgaben übernimmt, die Urteilsvermögen, Kreativität und Anpassungsfähigkeit erfordern und damit Funktionen, die derzeit ausschließlich von Menschen ausgeführt werden.
Superintelligente KI (Artificial Superintelligence, ASI)
Superintelligente KI steht für eine theoretische Zukunft, in der KI die menschliche Intelligenz in allen Bereichen übertrifft. Dieses Konzept bleibt im Bereich der Theorie und wirft wichtige Fragen zu Kontrolle, Ethik und der künftigen Beziehung zwischen Mensch und Maschine auf.
Selbstbewusste KI
Eine selbstbewusste KI würde ein Bewusstsein besitzen und ihre eigene Existenz verstehen. Diese Art von KI bleibt rein theoretisch und wäre die am weitesten fortgeschrittene Form künstlicher Intelligenz, eine KI mit eigenen inneren Zuständen, Selbstreflexion und möglicherweise Emotionen.
KI-Klassifizierung nach Funktionalität
Ein anderer Ansatz zur Kategorisierung von KI konzentriert sich darauf, wie diese Systeme funktionieren und Informationen verarbeiten.
Reaktive Maschinen
Reaktive Maschinen reagieren auf Eingaben, ohne sich an frühere Interaktionen zu erinnern oder aus Erfahrungen lernen zu können. Sie analysieren die verfügbaren Daten und reagieren auf der Grundlage programmierter Parameter.
Der Schachcomputer Deep Blue von IBM ist ein Beispiel für diese Kategorie. Er analysierte mögliche Züge und Gegenzüge, konnte aber nicht aus früheren Partien lernen oder neue Strategien jenseits seiner Programmierung entwickeln.
Im geschäftlichen Umfeld ist die reaktive KI leistungsfähig. Einige Beispiele sind:
Diese Systeme zeichnen sich durch eine gleichbleibende Leistung innerhalb ihrer festgelegten Parameter aus.
Künstliche Intelligenz mit begrenzter Speicherkapazität
KI mit begrenztem Speicher baut auf reaktiven Fähigkeiten auf, indem sie historische Daten in Entscheidungsprozesse einbezieht. Diese Systeme lernen aus vergangenen Informationen, um zukünftige Reaktionen zu verbessern.
Selbstfahrende Autos sind ein gutes Beispiel für diese Kategorie. Sie beobachten die Bewegungen anderer Fahrzeuge, verfolgen Geschwindigkeitsänderungen und überwachen die Straßenbedingungen und nutzen diese Informationen, um Fahrentscheidungen zu treffen.
Zu den Geschäftsanwendungen gehören:
KI mit begrenztem Speicherkapazität bildet die Grundlage vieler aktueller Business Intelligence-Tools und ermöglicht anspruchsvollere Analysen und Vorhersagen.
Theory of Mind KI (ToM)
Eine KI mit Theory of Mind würde verstehen, dass die Wesen in der Welt ihre eigenen Überzeugungen, Wünsche, Absichten und Perspektiven haben, die sich von denen der KI selbst unterscheiden. Diese Art von KI würde menschliche Emotionen erkennen, Absichten interpretieren und angemessen auf soziale Hinweise reagieren.
Die ersten Anwendungen befinden sich noch in der Entwicklung:
Diese Kategorie stellt einen wichtigen Schritt in Richtung einer natürlicheren Mensch-Maschine-Interaktion dar.
KI-Technologien transformieren Unternehmens- und Rechtsgeschäfte
Mehrere KI-Technologien sind für Unternehmens- und Rechtsfunktionen besonders relevant und bieten erhebliche Möglichkeiten für mehr Effizienz und Einblick.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
NLP ermöglicht es Computern, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen. Diese Technologie ermöglicht die Analyse von Dokumenten, Übersetzungsdienste und Texterstellung.
Im Bereich Recht und Unternehmensführung erleichtert NLP die Arbeit:
Diese Funktionen rationalisieren dokumentenintensive Prozesse, verringern den Zeit- und Ressourcenaufwand und verbessern die Genauigkeit.
Lösungen wie Lini, die firmeneigene KI von DiliTrust, nutzen diese NLP-Fähigkeiten, um sichere, kontextbezogene Einblicke in Unternehmens- und Rechtsangelegenheiten zu ermöglichen.
Maschinelles Lernen
Algorithmen des maschinellen Lernens erkennen Muster in Daten, um Vorhersagen oder Entscheidungen ohne explizite Programmierung zu treffen. Diese Systeme verbessern sich durch Erfahrung und werden mit der Zeit immer genauer.
In Unternehmen unterstützt das maschinelle Lernen:
Die Fähigkeit, große Datensätze zu verarbeiten und nicht offensichtliche Muster zu erkennen, macht das maschinelle Lernen besonders wertvoll für komplexe Geschäftsumgebungen.
Expertensysteme
Expertensysteme wenden regelbasierte Ansätze an, um komplexe Probleme in bestimmten Bereichen zu lösen. Sie fassen menschliches Fachwissen in Regelsätzen zusammen, die als Entscheidungshilfe dienen.
Zu den Anwendungen in der Unternehmensführung gehören:
Diese Systeme zeichnen sich durch die Anwendung einheitlicher Regeln in komplexen Organisationsstrukturen aus.
Sehen Sie unsere rechtliche KI in Aktion – Lini
Lini ist die KI, die jeden Bereich der juristischen Arbeit unterstützt. Lini ist darauf trainiert, wie ein Rechtsexperte zu denken, und versteht die Nuancen von Governance, Compliance und Risiko und begründet dies mit Kontext, nicht mit Annahmen.
Implementierung von KI in Ihre Unternehmensstrategie
Wenn Unternehmen die Implementierung von KI in Betracht ziehen, sollten sie:
Eine durchdachte Implementierungsstrategie stellt sicher, dass KI-Lösungen mit den Unternehmenszielen übereinstimmen und einen messbaren Wert liefern.
Die Zukunft der KI in der Wirtschaft
Mit der Weiterentwicklung der KI-Technologien werden die Unternehmen von immer ausgefeilteren Funktionen profitieren. Durch die Integration verschiedener KI-Arten entstehen umfassendere Lösungen, die komplexe geschäftliche Herausforderungen bewältigen.
Für die Unternehmens- und Rechtsfunktionen werden die zukünftigen Entwicklungen wahrscheinlich Folgendes umfassen:
Unternehmen, die die verschiedenen Arten von KI und ihre Anwendungen verstehen, sind besser in der Lage, diese Technologien effektiv zu nutzen.
Das Verständnis der verschiedenen Arten von KI hilft Unternehmen, fundierte Entscheidungen über Technologieinvestitionen zu treffen. Von einfachen KI-Anwendungen zur Lösung spezifischer Probleme bis hin zu den theoretischen Möglichkeiten fortschrittlicherer Systeme bietet jede Kategorie unterschiedliche Fähigkeiten und Grenzen.
Für Unternehmen und Rechtsabteilungen bietet KI die Möglichkeit, die Effizienz zu steigern, die Compliance zu verbessern und bessere Entscheidungen zu treffen. Indem sie die richtige Art von KI für spezifische Geschäftsanforderungen identifizieren, können Unternehmen die komplexe Technologielandschaft navigieren und diese leistungsstarken Tools effektiv nutzen.
