Was fällt alles unter AI?

Was fällt alles unter KI? Ein Blick in die vielschichtigen Anwendungen der Künstlichen Intelligenz

Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ (KI) ist allgegenwärtig, doch sein Verständnis oft diffus. Was genau verbirgt sich hinter diesem Buzzword? Die Antwort ist komplex und umfasst ein breites Spektrum an Technologien und Ansätzen, die alle darauf abzielen, Maschinen menschenähnliche Intelligenz zu verleihen – oder zumindest menschenähnliche Leistungen zu ermöglichen. Ein Blick auf die Anwendungen von Unternehmen wie Wolters Kluwer verdeutlicht die Vielfalt.

Wolters Kluwer, mit seinem Einsatz von Maschinellem Lernen, Natural Language Processing (NLP), Sprach- und Bilderkennung sowie Robotergesteuerter Prozessautomatisierung (RPA), illustriert nur einen Ausschnitt des KI-Universums. Lassen Sie uns diese Technologien genauer betrachten und ihren Platz innerhalb des größeren KI-Konzepts definieren:

• Maschinelles Lernen (ML): Dies ist wohl der bekannteste Zweig der KI. ML-Algorithmen lernen aus Daten, ohne explizit programmiert zu werden. Sie identifizieren Muster, erstellen Vorhersagen und verbessern ihre Leistung kontinuierlich durch die Analyse immer größerer Datensätze. Im Kontext von Wolters Kluwer könnten dies beispielsweise Algorithmen sein, die juristische Dokumente analysieren und relevante Informationen extrahieren.

• Natural Language Processing (NLP): NLP befähigt Computer, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Dies umfasst Aufgaben wie Textanalyse, Stimmungsanalyse, Übersetzung und die Erstellung von Texten. Bei Wolters Kluwer dient NLP möglicherweise der automatisierten Zusammenfassung komplexer Rechtstexte oder der Beantwortung von Kundenanfragen.

• Sprach- und Bilderkennung: Diese Technologien ermöglichen es Computern, gesprochene Sprache und Bilder zu “verstehen”. Spracherkennung wandelt gesprochene Wörter in Text um, während Bilderkennung Objekte, Gesichter und Szenen in Bildern identifiziert. Denkbar wäre hier der Einsatz bei Wolters Kluwer für die automatische Transkription von juristischen Vorträgen oder die Analyse von medizinischen Bildern.

• Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA): RPA automatisiert repetitive, regelbasierte Aufgaben, die typischerweise von Menschen durchgeführt werden. Dies umfasst beispielsweise das Ausfüllen von Formularen, das Kopieren von Daten und das Senden von E-Mails. Bei Wolters Kluwer könnte RPA dazu beitragen, administrative Prozesse zu optimieren und die Effizienz zu steigern.

• Predictive Analytics: Basierend auf historischen Daten und ML-Modellen werden zukünftige Trends und Ereignisse vorhergesagt. Für Wolters Kluwer könnten dies beispielsweise Vorhersagen über zukünftige Gesetzesänderungen oder Marktentwicklungen sein.

• Deep Learning (DL): DL ist eine Untermenge des ML, die auf künstlichen neuronalen Netzen mit mehreren Schichten basiert. Diese komplexen Netze ermöglichen es, aus großen und komplexen Datenmengen sehr präzise Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. DL könnte beispielsweise für die Entwicklung hochentwickelter Analysetools bei Wolters Kluwer verwendet werden.

Über den Tellerrand: Neben den genannten Technologien umfasst KI auch Bereiche wie Expertensysteme, die auf dem Wissen von Experten basieren, oder genetische Algorithmen, die evolutionäre Prinzipien zur Problemlösung nutzen. Die Grenze zwischen KI und anderen technologischen Bereichen ist oft fließend, viele Technologien profitieren von KI-Methoden oder sind sogar untrennbar mit ihr verbunden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI kein monolithisches Konzept ist, sondern ein Sammelbegriff für eine Vielzahl von Technologien und Ansätzen. Die Anwendungen sind schier unbegrenzt und reichen von der Automatisierung einfacher Aufgaben bis hin zur Entwicklung hochkomplexer Entscheidungssysteme. Wolters Kluwer zeigt mit seinem Portfolio nur einen kleinen, aber vielversprechenden Ausschnitt der Möglichkeiten.

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