Künstliche Intelligenz und Machine Learning: Wie intelligente Systeme unsere Arbeitswelt verändern

Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) haben sich zu Begriffen entwickelt, die fast jeder kennt. Doch was genau steckt eigentlich dahinter? In diesem Blogartikel befassen wir uns eingehend mit diesen beiden Technologien. Sicher ist: Die Entwicklung von KI und ML hat das Potenzial, unser Leben auf viele Arten zu verändern und langfristig zu vereinfachen.

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Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die es Maschinen ermöglicht, komplexe menschenähnliche Fähigkeiten zu erlangen, wie zum Beispiel Lernen, Planen, Problemlösung und Entscheidungsfindung. Sie können zudem in der Lage sein, Sprachen zu verstehen, Gesichter zu erkennen und sogar menschliches Verhalten vorherzusagen. Das Ziel hierbei ist es, Systeme zu entwickeln, die autonom arbeiten und menschliche Arbeit ersetzen können. Dabei ist KI kein neues Konzept, sondern existiert bereits seit den 1950er Jahren. Wissenschaftler arbeiten daher schon lange an der Entwicklung künstlicher Intelligenz. Ihr Ziel: Maschinen zu entwickeln, die wie Menschen lernen und denken.

Hier ein kleiner Rückblick:

Der Begriff „KI“ enstand 1956 in einer wissenschaftlichen Konferenz in Dartmouth.

1966 wurde dann der erste Chatbots geboren. Hier wurde ein Computerprogramm entwickelt, das mit Menschen kommunizieren kann.

Die Technologie hat sich in den letzten Jahren enorm weiterentwickelt, insbesondere durch die fortschrittliche Hard- und Software. Mit diesen fortschreitenden technischen Entwicklungen erreichte die KI unseren Alltag. Leistungsstarke Prozessoren und Grafikkarten in Computern, Smartphones und Tablets ermöglichen es uns auf KI-Programme zuzugreifen. Dazu gehören auch die beliebten Sprachassistenten: Apples „Siri“ kommt 2011 auf den Markt, 2014 stellt Microsoft die Software „Cortana“ vor und Amazon präsentiert 2015 den Sprachdienst „Alexa“. Wir kommen täglich mit künstlicher Intelligenz in Berührung, auch wenn wir es gar nicht aktiv bemerken, zum Beispiel in Form von personalisierten Produktempfehlungen beim Online-Shopping, als Gesichtserkennung beim Entsperren deines Smartphones oder durch Spamfilter für deine E-Mail-Programme.

Nun schießt die textgenerierende KI "ChatGPT" des US-amerikanischen Unternehmens OpenAI durch die Decke: Nur zwei Monate nach dem offiziellen Start gab es bereits 100 Millionen Nutzer weltweit.

Machine Learning

Machine Learning ist eine Methode der KI, bei der Computer bestimmte Algorithmen und Modelle erstellen, die es der künstlichen Intelligenz ermöglichen, selbständig aus Erfahrungen zu lernen, anstatt explizit programmiert zu werden. Das bedeutet, dass der Computer automatisch aus Daten lernt, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen und sich nach und nach weiterzuentwickeln sowie zu verbessern. Je mehr Datenpunkte hinzukommen und je öfter gelernt wird, desto genauer trifft der Algorithmus bestimmte Zuordnungen und Vorhersagen. Im Wesentlichen gibt ML einem System die Fähigkeit, selbst zu lernen, ohne dass es von einem menschlichen Programmierer direkt programmiert werden muss.

Durch die sprunghaft angestiegene Rechenkapazität und die enorm großen Datenmengen vereinfacht Machine Learning heutzutage unseren Alltag und das Berufsleben. Diese Technologie wird nämlich bereits in vielen Bereichen eingesetzt, wie z.B. in der Medizin, dem Marketing oder der Finanzbranche.

Es verschiedene Arten von Machine Learning:

• Supervised Learning oder auch Überwachtes Lernen bezieht sich auf die Art von Machine Learning, bei der ein Algorithmus auf der Grundlage von Eingabedaten, vorkategorisierten Daten und bekannten Ausgabewerten trainiert wird, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen und so Vorhersagen zu treffen.
• Unsupervised Learning oder auch Unüberwachtes Lernen hingegen ermöglicht es dem Computer, Muster in Daten ohne die vorherige Kenntnis von Ergebnissen zu erkennen. Dabei ist es die Aufgabe des Algorithmus, selbstständig Strukturen innerhalb der Daten anhand ihrer Eigenschaften zu erkennen und sie entsprechend zu strukturieren und zu differenzieren.
• Reinforcement Learning oder auch bestärkendes Lernen bezieht sich auf das Lernen durch Erfahrungen, bei dem der Algorithmus belohnt wird, wenn er eine richtige Entscheidung trifft. Dafür werden ein Belohnungssystem und eine Kostenfunktion festgelegt, die verschiedene Aktionen entweder mit zusätzlichen Punkten bestärken oder mit dem Abziehen von Punkten bestrafen.
• Ein weiteres Modell ist das Deep Learning: Das ist eine weiterentwickelte Form des Machine Learnings. Diese besteht aus drei oder mehr Schichten, die wiederum aus Knotenpunkten bestehen. Diese Knotenpunkte sind das technische Äquivalent zu Neuronen im menschlichen Gehirn. Deep Learning basiert also auf neuronalen Netzwerken, die es erlauben, dass sich der Algorithmus eigenständig weiterentwickelt.

Anwendungen von KI und ML

KI und ML sind bereits in vielen Bereichen allgegenwärtig, wie zum Beispiel in der Sprach-, Gesichts- und Bilderkennung sowie bei personalisierter Werbung und Empfehlungen, die auf den Vorlieben und dem Verhalten von Nutzern basieren.

Dabei ist es wichtig, KI-Systeme als Werkzeuge zu betrachten, die Menschen dabei unterstützen, ihre Arbeit besser zu erledigen, anstatt sie zu ersetzen. In vielen Fällen tragen KI-Systeme nämlich dazu bei, die Effizienz und Genauigkeit menschlicher Arbeit zu verbessern, indem sie repetitive oder zeitaufwändige Aufgaben automatisieren.

• Eines der bekanntesten Anwendungsgebiete von KI und ML ist das autonome Fahren. Selbstfahrende Autos verwenden Sensoren und Algorithmen, um ihre Umgebung zu erfassen und zu verstehen, was um sie herum passiert. Die Daten, die von diesen Sensoren gesammelt werden, werden dann von ML-Algorithmen verarbeitet, um Entscheidungen darüber zu treffen, wie das Auto reagieren soll.
• Ein weiteres Anwendungsgebiet ist die Medizin. Hier werden Algorithmen genutzt, um Patientendaten trotz großer Datenmengen beschleunigt zu analysieren und Vorhersagen darüber zu treffen, welche Behandlungsoptionen am besten geeignet sind. Dies kann dazu beitragen, die Diagnosegenauigkeit zu verbessern und die Effektivität von Behandlungen zu erhöhen.
• In der Wirtschaft können KI und ML dazu beitragen, komplexe Geschäftsprobleme zu lösen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen, die das Wachstum von Unternehmen fördern. Du kannst hierbei beispielsweise automatisch Risiken minimieren und Investitionsmöglichkeiten identifizieren.
• In der Bildung können zum Beispiel personalisierte und adaptive Lernangebote erstellt werden, die auf die individuellen Bedürfnisse von Schülern zugeschnitten sind.

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Salesforce und KI

Salesforce ist ein Unternehmen, das KI und ML bereits in großem Umfang einsetzt, und ist daher ein passendes Beispiel dafür, wie diese Technologien in der Geschäftswelt genutzt werden können.

Salesforce hat eine eigene KI-Plattform namens Salesforce Einstein entwickelt, die in die verschiedenen Anwendungen von Salesforce integriert ist und es den Nutzern ermöglicht, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und effizienter zu arbeiten.

Salesforce Einstein sammelt und analysiert Daten aus verschiedenen Quellen, um Vorhersagen zu treffen und Empfehlungen auszusprechen. Zum Beispiel analysiert die KI Kundenverhalten, um personalisierte Empfehlungen zu geben oder Vertriebsprognosen zu erstellen, um dich dabei zu unterstützen, deine Verkaufsstrategie zu optimieren.

Darüber hinaus nutzt Salesforce Einstein auch Spracherkennung und -verarbeitung, um die Interaktion zwischen Nutzern und Systemen zu verbessern. Die KI analysiert auch automatisch Texte in E-Mails oder sozialen Medien, um z.B. den Kundensupport zu verbessern oder Kundenfeedback zu sammeln.

Durch die Nutzung von Salesforce Einstein optimierst du demnach deine Geschäftsprozesse und verbesserst gleichzeitig die Zufriedenheit deiner Kunden. Mehr Informationen darüber findest du in unserem Blogartikel.

Neben Salesforce Einstein entwickelt Salesforce nun auch Einstein GPT, das auf der Plattform von OpenAI basiert. Einstein GPT nutzt die Fähigkeiten dieser Plattform, um deine Kundenanfragen automatisch zu beantworten und E-Mails oder Nachrichten für dich zu verfassen. Einstein GPT ist ein Beispiel dafür, wie KI und ML auch in der Kommunikation und im Kundenservice eingesetzt werden können, um deine Arbeit zu erleichtern.

Die Zukunft von KI und ML

Insgesamt sieht die Zukunft von KI und ML vielversprechend und aufregend aus. Diese faszinierenden Technologien werden in vielen Bereichen weiterhin eine wichtige Rolle spielen und uns helfen, komplexe Probleme zu lösen und unser Leben zu vereinfachen. Dabei finden sie in vielen Gebieten von der Medizin bis hin zur Geschäftswelt Anwendung. Sie können die Art und Weise verändern, wie wir leben und arbeiten.

Hier ist es wichtig, dass ihre Nutzung in einer Weise erfolgt, die für unsere Gesellschaft von Vorteil ist und besonders die Arbeitehmer schützt sowie unterstützt. Eine Herausforderung könnte in der Zukunft nämlich darin bestehen, dass KI und ML möglicherweise Arbeitsplätze ersetzen. Insbesondere einfache und repetitive Aufgaben können leicht von Maschinen ausgeführt werden, was zu einem Verlust von Arbeitsplätzen führen könnte. KI und ML schaffen aber wiederum neue Arbeitsplätze in der Forschung, in der Entwicklung von Algorithmen, in der Datenaufbereitung und -analyse sowie in der Überwachung, Wartung und Pflege von KI-basierten Systemen.

KI-Systeme können des Weiteren dazu beitragen, Daten zu sammeln und zu analysieren, um bessere Entscheidungen zu treffen und Lösungen für große Herausforderungen zu entwickeln, wie z.B. für den Klimawandel oder bei der Bekämpfung von Krankheiten.

Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass KI-Systeme nicht perfekt sind und ihre Entscheidungen immer wieder überprüft und verbessert werden müssen.

Du willst mehr über KI und ML in Salesforce erfahren oder du hast Fragen rund um eine Cloud-CRM-Lösung wie Salesforce? Benötigst du Unterstützung bei der Implementierung von Salesforce? Dann kontaktiere uns direkt und wir von cloudworx helfen dir weiter.