KI zog aus Hanover (USA) in die ganze Welt
Hinter dem Hype
Eine kurze Geschichte der KI
Die ersten Ideen rund um KI entstanden, bevor es Computer gab. Die erste Euphorie machte einer langen Phase der Ernüchterung Platz. Und jetzt schicken sich KI-Technologien an, in immer mehr Lebensbereichen eine wichtige Rolle zu spielen. Welche Köpfe prägten diesen Fortschritt? Welche Technologien arbeiten im Hintergrund? Welche Faktoren bestimmen die Entwicklung?
KI – die Geschichte
Warum KI?
Intelligenz ist so eine Sache
Darüber, was Künstliche Intelligenz (KI) ist, lässt sich vortrefflich streiten. Für die unternehmerische Praxis ist nicht die perfekte Definition entscheidend, sondern der richtige Anwendungsfall. Wir verstehen unter KI Systeme, die automatisch beziehungsweise selbständig Entscheidungen treffen und auf Input, beispielsweise Bild, Text oder Sprache, reagieren.
Von der Routenplanung über automatische Übersetzungen bis zum Social-Media-Nachrichtenstrom: Im Hintergrund werkeln, oftmals unbemerkt vom Anwender, KI-Technologien.
Warum jetzt?
Daten, Speicher, Algorithmen – die drei Säulen der KI
Ob Menschen, Maschinen, Sensoren oder Websites: Nahezu alle Daten, die die Menschheit jemals erzeugte, hat sie in den letzten Jahren produziert. Gleichzeitig wird es immer günstiger, diese Daten zu speichern. Die Kosten für Speicherplatz fallen ins Bodenlose. Parallel dazu gibt es Fortschritte auf den Gebieten der Rechenleistung und der Algorithmen: Spezielle Grafikprozessoren und Methoden wie Deep Learning reduzieren Aufwand und Zeit für das Entwickeln neuer Anwendungen.
„Nicht im geringsten. Ich arbeite gern mit Menschen“
Computer HAL 9000 (2001: Odyssee im Weltraum)
KI – die Thesen
Zehn Thesen zur Künstlichen Intelligenz
Wie nähern wir uns einem Thema, dessen Auswirkungen vom Bezahlvorgang an der Supermarktkasse bis hinein in die Tiefen der Medizin reichen? Das Arbeits- und Privatleben gleichermaßen verändert? Mit radikaler Vereinfachung – und dem Blick fürs Machbare. Das ist die Idee hinter unseren zehn Thesen zur Künstlichen Intelligenz.
Sie werfen ein Schlaglicht auf Vorteile, Vorurteile und Vorgehen rund um KI: Daten beschaffen, Anwendungen entwickeln, Modelle trainieren. Aber auch Neues entdecken, Mitarbeiter mitnehmen, Kunden begeistern. In diesem Spannungsfeld bewegen sich alle, die erfolgreich KI-Anwendungen planen, realisieren und einsetzen.
Von „KI findet die Nadel im Heuhaufen. Selbst ohne Nadel und Heuhaufen“ bis „KI fängt mit ‚D‘ wie Daten an“: Erfahren Sie mehr über unseren Blickwinkel auf das Themas.

Machine Learning
Lernen und lernen lassen
Keine Intelligenz ohne Lernen beziehungsweise Modellierung – das gilt auch für die Künstliche Intelligenz. Beim sogenannten Maschinellen Lernen (Machine Learning, ML) handelt es sich um die Fähigkeit, ein Modell auf Basis von Daten automatisiert zu erlernen. Maschinelles Lernen gibt es in diesen Spielformen: Überwachtes Lernen bedeutet, dass Experten dem Verfahren für eine Trainingsdatenmenge jeweils vorgeben müssen, was die richtige Entscheidung ist. Beim unüberwachten Lernen analysiert das System Daten hinsichtlich ihrer Ähnlichkeit, ohne dass Experten Trainingsdaten eingeben. Unter dem Begriff Reinforcement Learning (verstärkendes Lernen) fassen Fachleute Verfahren zusammen, die in Form direkten Feedbacks lernen, nicht durch die Vorgabe von Trainingsbeispielen.
KI – die Technologien
Ob der Umgang mit Mustern, Sprache, Bildern oder Texten – wie KI-Anwendungen schaffen, was sie schaffen.
Kontakt
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Sie überlegen, welche Möglichkeiten KI Ihrem Unternehmen eröffnen kann? Sie wollen mehr über Anwendungsfälle und Technik erfahren? Wir haben keine Standardantworten im Gepäck – aber wir bringen unser Fachwissen, unsere Neugier auf Ihr Geschäft und unsere Leidenschaft für Technologie mit. Wir freuen uns darauf, mit Ihnen ins Gespräch zu kommen.
KontaktKI-Studie
Die KI-Studie: eine Bestandsaufnahme zwischen Möglichkeiten, Maßnahmen und Misstrauen
Über 320 Unternehmensentscheider und 1.000 Endkunden gaben uns einen Einblick in ihre Vorstellungen, Vorurteile und Vorhaben rund um KI. Der KI-Report „Eine Bestandsaufnahme“ fasst die zentralen Ergebnisse zusammen.
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Das KI-Vorgehensmodell: Building AI-based Systems
Das Entwickeln datengetriebener KI-Anwendungen benötigt im Vergleich zu klassischen IT-Lösungen eine andere Projektstruktur und ein anderes Fachwissen der Beteiligten. Unser Ansatz des „Building AI-based Systems“ wird diesen Unterschieden gerecht.
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