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Künstliche Intelligenz

Die nächsten Termine unserer Online-Webinar-Reihe „KI On-Premises“ finden Sie hier. Sie können den Termin nicht wahrnehmen? Dann schauen Sie sich gerne den Mitschnitt des Webinars an. Sie finden diesen im Infoportal in der Rubrik „Webinar-Aufzeichnungen“, aufrufbar über das Menü Ihres ams.erp.

Vorübergehender Hype oder erforderliche Basistechnolgie?

Wenn Menschen Fragen beantworten, tun sie dies in der Regel kontextbezogen: Sie reflektieren auf Erfahrungen aus der Vergangenheit, auf Wissen, das sie erworben haben, oder auf persönliche Erinnerungen. Ganz gleich wie durchdacht und gut recherchiert die so entstehenden Antworten sind, sie haben stets eine individuelle, subjektive Prägung.

Auch eine KI beantwortet Fragen mit einem bestimmten kontextuellen Bezug und doch entstehen Antworten hier ganz anders. Stellen wir uns folgendes Szenario vor: Wir haben zwei Personen. Beide sitzen allein in einem geschlossenen, fensterlosen Raum. Beide sind angehalten, die gleiche Frage zu beantworten.

Im ersten Raum sitzt Anna. Sie verfügt über keinerlei externe Datenquellen, Bücher oder Kenntnisse, abgesehen von dem Wissen, das ihr eigenes Gedächtnis ihr bereitstellt – ihre persönlichen Erfahrungen und Erinnerungen oder Gelerntes aus Schule, Universität oder aus ihrem Arbeitsumfeld.

Wird Anna gefragt: „Was ist bei der Konstruktion einer kundenindividuellen Förderanlage zu beachten?“, versucht sie auf ihre Erinnerungen zurückzugreifen: auf Erlerntes, auf Projekte, an denen sie beteiligt war, auf Gespräche, die sie geführt hat, um aus diesen Bruchstücken eine plausible Antwort zu formulieren.

Im zweiten Raum sitzt Nova. Auch sie hat keinen Blick nach außen. Aber sie hat Zugriff auf eine umfassende, gut strukturierte Enzyklopädie in mehreren Sprachen. Nova wird dieselbe Frage gestellt. Sie schlägt nun systematisch in der Enzyklopädie nach. Sie findet: Konstruktion, kundenindividuell, Förderanlage. Sie findet auch Synonyme, Gegensätze und praktische Beispiele zu den Begriffen und formuliert – basierend auf den schriftlichen Quelltexten, die ihr zur Verfügung stehen – eine fundierte, konsistente Antwort samt konkreter Quellreferenzen.

 

Was bedeutet das für die Praxis im Maschinenbau?

Unser KI-Modell Nova aus dem Beispiel kann, anders als der Mensch Anna, in hoher Geschwindigkeit große Datenmengen „lesen“ und anhand der gestellten Frage und des gegebenen Kontextes auswerten und ausgeben. Nova tut dies ohne Erinnerungslücken und völlig emotionslos.

Für die Praxis heißt das: KI kann in tausenden Dokumenten und Datensätzen typische Muster erkennen – etwa welche Anforderungen oft gemeinsam auftreten, welche technischen
Entscheidungen bei bestimmten Parametern üblich sind oder wie Kundenanfragen effizienter beantwortet werden können. Und wie schon im ERP gilt auch hier: Die Qualität der Daten, die der KI zur Verfügung gestellt werden, ist entscheidend. Sind die Daten fehler- oder lückenhaft, werden auch die Antworten der KI nicht zufriedenstellend sein können und müssen mit Vorsicht weiterverarbeitet werden. Denn auch hier kopiert die KI eine menschliche Eigenschaft: Findet sie in den Daten keine passende Antwort auf die gestellte Frage, fängt sie an zu „halluzinieren“ und erfindet Antworten. Denn sie möchte gefallen.

Wie unterschiedlich ticken die Menschliche und die Künstliche Intelligenz?

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