Was ist Künstliche Intelligenz (KI)

Wie man KI in Projekten nutzt

Unter Projektbearbeitung versteht man die Entwicklung bekannter oder die Schaffung neuer Produkte oder Dienstleistungen. Unternehmen arbeiten oft mit einander ähnlichen Projekten, da das Unternehmen über Fachwissen in einem bestimmten Bereich verfügt und es daher möglich ist, KI in die Projektentwicklung einzubeziehen.

KI stelle keine Fragen nach Lösungen – „ist das nicht eine schwierige Methode?“ KI kann triviale Probleme lösen, wie Mustererkennung, Überprüfung von Regeln etc. KI wird daher nur dann nützlich sein, wenn ausreichend Daten vorhanden sind und wir Daten erkennen können. Oder die Regeln der Daten sind bekannt (z. B. die Gesetze der Physik).

KI tut nur das, was Sie von ihr verlangen. Es schreibt keine neuen Methoden vor und stellt keine Fragen zu einer Lösung. Bei bekannten oder definierten Problemen ist der Einsatz von KI von Vorteil. In einem Projekt kann KI eingesetzt werden, um das Team von allen Routineaufgaben zu entlasten.

Für bestimmte Aufgaben wie automatische Planung, Budgetberechnungen und Aktivitätsüberwachung kann der Einsatz von KI von großem Vorteil sein. In der Programmierung kann KI Code vorschlagen und in der mechanischen Konstruktion kann KI bei mechanischen Berechnungen helfen.

Die Kosten für die Entwicklung von KI-Lösungen können hoch sein und Zeit in Anspruch nehmen. Daher muss geprüft werden, ob es für das Unternehmen finanziell rentabel ist, KI-Lösungen für bestimmte Projekte zu entwickeln. Wenn das Unternehmen einen hohen Umsatz bei Projekten erzielt, bei denen es große Ähnlichkeiten zwischen den Projekten gibt, könnte sich das auszahlen.

Oft ist eine einfache KI-Lösung wie eine Projektvorlage die beste Lösung. Je mehr Logik Sie in die Vorlage einbauen können, desto einfacher lässt sich das Projekt abschließen. Und desto starrer wird die Lösung. Deshalb eignet es sich für Projekte mit großer Einheitlichkeit.

Beispielsweise verfügt ein Unternehmen, das Förderbänder entwickelt und produziert, über umfangreiche Kenntnisse über Förderbänder. Sie sind in der Lage, eine Vorlage in Form einer parameterbasierten Lösung für die Auslegung von Förderbändern zu entwickeln, die flexibel und für mehrere Projekte einsetzbar ist. Mechanische Berechnungen, Prozesse und Genehmigungen können in die Projektvorlage integriert werden und dem Unternehmen höhere Erträge verschaffen.

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Projektvorlagen

Wie Sie Zeit und Kosten sparen, indem Sie Wissen aus früheren Projekten wiederverwenden.

Bei Projekten, bei denen neue Erfindungen erforderlich sind, sind Vorlagen, Parameterlösungen und ähnliche Standards nicht anwendbar. ChatGBT oder andere Standard-KI-Lösungen können zu solchen Projekten in Form von Informationssuche und Vergleichen beitragen. KI wird keine neuen Lösungen vorschlagen und ist in Bezug auf die Analyse des Projekts begrenzt. Beispielsweise wird KI keine 360-Grad-Bewertung in Bezug auf technische, wirtschaftliche und Marktanalysen durchführen können. Dabei handelt es sich um eine Bewertung, die von der Projektsteuerungsgruppe durchgeführt werden muss.

Es wird von Vorteil sein, KI in der Projektentwicklung einzusetzen. Doch der Einsatz einer unternehmensspezifischen KI-Lösung lohnt sich nicht unbedingt.

Vorteile von KI

Im Folgenden sind einige Vorteile von KI aufgeführt:

• Einsatz in einzelhandelsorientierten Berufen.
  KI eignet sich gut für Aufgaben, bei denen es darum geht, subtile Muster und Beziehungen in Daten zu identifizieren, die von Menschen möglicherweise übersehen werden.
• Effizienz bei datenintensiven Aufgaben.
  KI-Systeme und Automatisierungstools reduzieren den Zeitaufwand für die Datenverarbeitung drastisch.
• Zeitersparnis und Produktivitätssteigerung.
  KI und Robotik können nicht nur Abläufe automatisieren, sondern auch Sicherheit und Effizienz verbessern.
• Konsistenz der Ergebnisse.
  Die heutigen Analysetools verwenden KI und maschinelles Lernen, um umfangreiche Datenmengen einheitlich zu verarbeiten und gleichzeitig die Fähigkeit zu behalten, sich durch kontinuierliches Lernen an neue Informationen anzupassen.
• Anpassung und Personalisierung.
  KI-Systeme können das Benutzererlebnis verbessern, indem sie Interaktionen und die Bereitstellung von Inhalten auf digitalen Plattformen personalisieren.
• Verfügbarkeit rund um die Uhr.
  KI-Programme müssen weder schlafen noch Pausen einlegen.
• Skalierbarkeit.
  KI-Systeme können skaliert werden, um wachsende Arbeits- und Datenmengen zu bewältigen. Dadurch eignet sich KI gut für Szenarien, in denen Datenmengen und Arbeitslasten exponentiell wachsen können.
• Beschleunigte Forschung und Entwicklung.
  KI kann das Tempo der Forschung und Entwicklung in Bereichen wie der Materialwissenschaft beschleunigen. Durch die schnelle Simulation und Analyse vieler möglicher Szenarien können KI-Modelle Forschern dabei helfen, neue Materialien oder Verbindungen schneller als mit herkömmlichen Methoden zu entdecken.
• Nachhaltigkeit und Naturschutz.
  KI und maschinelles Lernen werden zunehmend eingesetzt, um Umweltveränderungen zu überwachen, zukünftige Wetterereignisse vorherzusagen und Naturschutzbemühungen zu verwalten.
• Prozessoptimierung.
  KI wird verwendet, um komplexe Prozesse in verschiedenen Branchen zu rationalisieren und zu automatisieren.

Nachteile von KI

Im Folgenden sind einige Nachteile der KI aufgeführt:

• Hohe Kosten.
  Die Entwicklung von KI kann sehr teuer sein. Der Aufbau eines KI-Modells erfordert erhebliche Vorabinvestitionen in Infrastruktur, Rechenressourcen und Software, um das Modell zu trainieren und seine Trainingsdaten zu speichern. Nach der anfänglichen Schulung fallen weitere laufende Kosten im Zusammenhang mit der Modellinferenz und der Umschulung an.
• Technische Komplexität.
  Die Entwicklung, der Betrieb und die Fehlerbehebung von KI-Systemen – insbesondere in realen Produktionsumgebungen – erfordern großes technisches Know-how. In vielen Fällen unterscheidet sich dieses Wissen von dem, das für die Entwicklung von Nicht-KI-Software erforderlich ist. Beispielsweise umfasst die Erstellung und Bereitstellung einer Anwendung für maschinelles Lernen einen komplexen, mehrstufigen und hochtechnischen Prozess, der von der Datenaufbereitung über die Algorithmenauswahl bis hin zur Parameteroptimierung und Modelltests reicht.
• Algorithmischer Bias.
  KI- und maschinelle Lernalgorithmen spiegeln die in ihren Trainingsdaten vorhandenen Vorurteile wider – und wenn KI-Systeme in großem Maßstab eingesetzt werden, nehmen auch die Vorurteile zu. In einigen Fällen können KI-Systeme sogar subtile Verzerrungen in ihren Trainingsdaten verstärken, indem sie sie in verstärkbare und pseudoobjektive Muster kodieren.
• Schwierigkeiten bei der Verallgemeinerung.
  KI-Modelle sind oft bei den spezifischen Aufgaben, für die sie trainiert wurden, hervorragend, haben aber Schwierigkeiten, wenn sie mit neuartigen Szenarien konfrontiert werden. Dieser Mangel an Flexibilität kann den Nutzen von KI einschränken, da neue Aufgaben möglicherweise die Entwicklung eines völlig neuen Modells erfordern. Ein NLP-Modell, das beispielsweise auf englischsprachigen Text trainiert wurde, könnte ohne umfangreiches zusätzliches Training bei Texten in anderen Sprachen schlecht abschneiden.
• Sicherheitslücken.
  KI-Systeme sind anfällig für eine Vielzahl von Cyberbedrohungen, darunter Datenvergiftung und gegnerisches maschinelles Lernen. Hacker können beispielsweise sensible Trainingsdaten aus einem KI-Modell extrahieren oder KI-Systeme dazu verleiten, falsche und schädliche Ergebnisse zu erzeugen.