Gartner: In Unternehmen kursieren fünf falsche Vorstellungen von künstlicher Intelligenz

Bildquelle: Pixabay

CIOs und Unternehmensleitern ist oft noch nicht klar, wie künstliche Intelligenz in ihrem Unternehmen eingesetzt werden kann. Große Herausforderungen sind verschiedene Fehleinschätzungen bezüglich KI. Für die Berater von Gartner ist klar: Führungskräfte, die KI-Projekte entwickeln, müssen die Realität von Mythen trennen, um ihre zukünftigen Strategien zu erarbeiten. Gartner hat die fünf gängigsten Mythen und Missverständnisse über KI aufgelistet.

„Da die KI-Technologie Einzug in Unternehmen hält, ist es von entscheidender Bedeutung, dass Business- und IT-Führungskräfte verstehen, wie KI Mehrwert für ihr Unternehmen schaffen kann und wo ihre Grenzen liegen“, sagt Alexander Linden, Research Vice President bei Gartner. „KI-Technologien können nur dann einen Mehrwert liefern, wenn sie Teil der Strategie des Unternehmens sind und richtig eingesetzt werden.“

5 gängige Mythen und Missverständnisse über KI

Mythos 1: KI funktioniert wie das menschliche Gehirn

KI ist eine Disziplin der Computertechnik. In ihrem jetzigen Zustand besteht sie aus Softwarewerkzeugen für Problemlösungen. Während einige Formen der KI den Eindruck erwecken könnten, clever zu sein, wäre es unrealistisch zu denken, dass die aktuelle KI ähnlich oder gleichwertig mit der menschlichen Intelligenz ist.

„Einige Formen des maschinellen Lernens (ML) – eine Kategorie der KI – mögen vom menschlichen Gehirn inspiriert worden sein, aber sie sind nicht gleichwertig“, sagte Linden. „Bilderkennung ist zum Beispiel genauer als es die meisten Menschen leisten können, nützt aber nichts, wenn es darum geht, ein mathematisches Problem zu lösen. Die Regel bei der heutigen KI ist, dass sie eine Aufgabe außerordentlich gut löst, aber wenn sich die Bedingungen der Aufgabe nur geringfügig ändern, schlägt sie fehl.“

Mythos 2: Intelligente Maschinen lernen von selbst

Für die Entwicklung einer KI-basierten Maschine oder eines KI-basierten Systems ist menschliches Eingreifen erforderlich. Diese Aufgabe können Data Scientists übernehmen, die ein Problem definieren, Daten aufbereiten, geeignete Datensätze auswählen und bestimmen und potentielle Fehlerquellen beseitigen. Und – was am wichtigsten sei: Sie müssen die Software kontinuierlich aktualisieren, um die Integration neuer Erkenntnisse und Daten in den nächsten Lernzyklus zu ermöglichen.

Mythos 3:  KI kann frei von Vorurteilen sein

Jede KI-Technologie basiert auf Daten, Regeln und anderen Arten von Eingaben durch menschliche Experten. Ähnlich wie beim Menschen sei auch KI an sich schon auf die eine oder andere Weise voreingenommen. „Heute gibt es keine Möglichkeit,  Verzerrungen vollständig zu beseitigen, aber wir müssen versuchen, sie auf ein Minimum zu reduzieren“, sagt Linden. „Neben technologischen Lösungen ist auch die Vielfalt in den mit KI arbeitenden Teams entscheidend. Dabei sollten die Teammitglieder ihre Arbeit gegenseitig überprüfen. Dieser einfache Prozess kann Selektions- und Bestätigungsverzerrungen erheblich reduzieren.“

Mythos 4: KI wird nur sich wiederholende Aufgaben übernehmen können 

KI ermöglicht es Unternehmen, genauere Entscheidungen durch Vorhersagen, Klassifizierungen und Clustering zu treffen. Diese Fähigkeiten ermöglichen es, dass KI-basierte Lösungen, nicht nur alltägliche, sondern auch komplexe Aufgaben übernehmen können.

Ein Beispiel ist der Einsatz der bildgebenden KI im Gesundheitswesen. Eine auf KI basierende Röntgen-Applikation könne Krankheiten schneller erkennen als Radiologen. In der Finanz- und Versicherungsbranche werden Roboadvisors für die Vermögensverwaltung oder die Betrugserkennung eingesetzt. Diese Fähigkeiten machen den menschlichen Mitarbeiter jedoch nicht überflüssig – er kann sich vielmehr auf andere Tätigkeiten konzentrieren. Mit der Weiterentwicklung von KI am Arbeitsplatz sollten Führungskräfte Stellenprofile und Kapazitätsplanungen anpassen und Umschulungsmöglichkeiten für die Belegschaft anbieten.

Mythos 5: Nicht jedes Unternehmen braucht eine KI-Strategie

Jedes Unternehmen sollte die potenziellen Auswirkungen der KI auf seine Strategie berücksichtigen und untersuchen, wie diese Technologie im Unternehmen genutzt werden kann. In vielerlei Hinsicht sei der Verzicht von KI-Nutzung gleichbedeutend mit dem Verzicht auf die nächste Phase der Automatisierung – was letztendlich Unternehmen im Wettbewerb benachteiligen könnte.

„Auch wenn die aktuelle Strategie ´keine KI´lautet, sollte dies eine bewusste Entscheidung auf der Grundlage von Forschung und wohl überlegt sein. Und – wie jede andere Strategie – sollte sie regelmäßig überprüft und an die Bedürfnisse des Unternehmens angepasst werden. KI könnte früher als erwartet benötigt werden“, schließt Linden.