Zur Beschreibung der unterschiedlichen Einsatzfelder der Künstlichen Intelligenz gibt es bisher kein einheitliches Vorgehen. Manche Experten und Expertinnen fokussieren auf den IT-Bezug. Dadurch resultieren KI-Kategorien wie „Machine-Learning“, „Modeling“, „Problem-Solving“ oder „Uncertain Knowledge“ (vgl. Görz et al., 2013; Russell/Norvig, 2012). Solche Einteilungen sind m.E. wenig sinnvoll, weil sie eher auf die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz abzielen und nicht auf die spannenden Nutzungsbereiche. Vor diesem Hintergrund sollten die wichtigsten Einsatzfelder der Künstlichen Intelligenz wie in der Abbildung unterschieden werden.
Die Abgrenzungen zwischen den hier gezeigten Anwendungsfeldern der Künstlichen Intelligenz verschwinden allerdings immer mehr. Dies wird am Beispiel eines autonom fahrenden Fahrzeugs deutlich:
Gibt der Fahrer oder die Fahrerin das Reiseziel per Sprachbefehl ein und bestätigt das Auto das Fahrtziel über eine natürliche gesprochene Sprache wie „Das Ziel Königswinter wurde erfasst”, so erfolgt bei Ein- und Ausgabe eine Sprachverarbeitung.
- Ein autonom oder teil-autonom fahrender PKW muss kontinuierlich eine Vielzahl von Bildinformationen aus verschiedenen Kameras verarbeiten. Nur so werden rote Ampeln, Stopp-Schilder und Geschwindigkeitsbeschränkungen sowie zu Fuß Gehende, Fahrradfahrende und weitere Verkehrsteilnehmende erkannt. Grundlage hierfür ist eine Bildverarbeitung.
- Während der Reise kann sich der Fahrgast über die günstigsten Tankstellen, touristische Attraktionen und interessante Restaurants und Hotels informieren lassen. Es kommen Expertensysteme zum Einsatz.
- Schließlich stellt das gesamte Fahrzeug mit den integrierten Technologien (u.a. Sprach- und Bilderkennung) einen besonders leistungsstarken Roboter dar. Er hat die Aufgabe, die Fahrgäste und/oder Dinge sicher und ökonomisch von A nach B zu transportieren.
Viele KI-Anwendungen stellen folglich schon heute Mischformen der vorgestellten Einsatzfelder der Künstlichen Intelligenz dar.
Folglich gilt: Die Künstliche Intelligenz ist eine Querschnittstechnologie – so wie Computer, Automobile, Telefonie und Internet. Deshalb werden KI-Anwendungen alle Branchen und alle Stufen der Wertschöpfung durchdringen. Früher oder später. Mehr oder weniger umfassend.
Welche der in Abb. 1 definierten Einsatzfelder der Künstlichen Intelligenz heute dominieren, hat Deloitte (2017) durch eine weltweite Befragung von 250 KI-orientierten Führungskräften herausgefunden. Mit 59% wird heute am häufigsten eine Roboter-gestützte Prozessautomatisierung eingesetzt. An zweiter Stelle der Anwendungen steht die Sprachverarbeitung in 53% der Fälle, gefolgt vom Einsatz von Expertensystemen (49%) und physischen Robotern (32%). Die Bildverarbeitung wurde in dieser Untersuchung interessanterweise nicht als Einsatzfeld genannt.
Prof. Dr. Ralf T. Kreutzer ist Autor mehrerer Studienbriefe im Fachbereich Marketingmanagement der Deutschen Akademie für Management
Deloitte (2017): The 2017 Deloitte State of Cognitive Survey, https://www-statista-com.ezproxy.hwr-berlin.de/statistics/787151/worldwide-ai-deployment-in-organizations/ , Zugegriffen 29.6.2019
Görz, G./ Schneeberger, J./Schmid, U. (2013, Hrsg.): Handbuch der Künstlichen Intelligenz, 5. Aufl., München
Kreutzer, R./Sirrenberg, M. (2019): Künstliche Intelligenz, Grundlagen – Use-Cases – KI-Journey, Wiesbaden
Russell, S./Norvig, P. (2012): Künstliche Intelligenz – Ein moderner Ansatz, 3. Aufl., München