Die großen Versprechen der künstlichen Intelligenz sind nicht zu überhören. KI soll Prozesse intelligenter machen, flexibler, menschenähnlicher. Doch was bedeutet das konkret für die bewährte Robotic Process Automation? Steht RPA vor dem Aus – oder erleben wir gerade die Geburt einer neuen, hybriden Automatisierungswelt?
Totgesagte leben länger. Das gilt auch für Robotic Process Automation. Während manche Technologie-Evangelisten RPA bereits für überholt erklären, erzählt der Markt eine andere Geschichte. Die Zahlen sprechen eine klare Sprache: Der globale RPA-Markt hat 2025 die Marke von 5,2 Milliarden US-Dollar überschritten. Analysten rechnen bis 2030 mit einem Anstieg auf über 35 Milliarden Dollar – ein durchschnittliches jährliches Wachstum von satten 40 Prozent.
RPA ist nicht tot. RPA entwickelt sich weiter.
Die Software-Roboter erledigen nach wie vor, was sie am besten können: repetitive, regelbasierte Aufgaben automatisieren. Dort, wo veraltete Systeme keine vernünftigen Schnittstellen bieten, wo menschliche Klicks und Tastatureingaben simuliert werden müssen, bleibt RPA konkurrenzlos. Die Technologie hat sich ihren Platz in der Unternehmens-IT erkämpft – als verlässlicher digitaler Arbeiter, der nie müde wird und keine Fehler durch Unaufmerksamkeit macht.
Doch die RPA-Welt steht nicht still. Die klassischen Anbieter – UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism und andere – haben längst verstanden, wohin die Reise geht. Ihre Plattformen entwickeln sich zu umfassenden Automatisierungs-Ökosystemen. Das Stichwort heißt "Hyperautomation": RPA wird zum Bestandteil größerer Orchestrierungsplattformen, die APIs, Process Mining, Workflow-Management und – ja, natürlich – künstliche Intelligenz unter einem Dach vereinen.
Schauen wir uns die Praxis an. RPA-Bots arbeiten überall dort, wo strukturierte Massenprozesse anfallen:
Datenübertragung zwischen Systemen, die nicht miteinander sprechen wollen. Ein Klassiker: Excel-Tabellen in veraltete ERP-Systeme übertragen. Klingt trivial, kostet manuell aber Stunden und produziert Fehler.
Rechnungsverarbeitung – ein Dauerbrenner. RPA-Bots lesen Rechnungen ein, extrahieren Daten per OCR, gleichen sie mit Bestellungen ab und buchen sie automatisch. Coca-Cola und Siemens berichten von Effizienzsteigerungen über 80 Prozent. Solche Zahlen überzeugen Finanzchefs mehr als jede Technologie-Vision.
Personalwesen und Finanzen bieten ein schier unerschöpfliches Einsatzfeld. Unilever hat die Gehaltsabrechnung für 190.000 Mitarbeiter automatisiert. Die Bots übernehmen Berechnungen, füllen Formulare aus, prüfen Compliance-Vorgaben – zuverlässig, nachvollziehbar, auditierbar.
Kundenservice im Backoffice: Standardanfragen bearbeiten, Konten aktualisieren, Tickets zuweisen. RPA beschleunigt Reaktionszeiten und entlastet die Mitarbeiter für wertschöpfende Tätigkeiten.
Die Liste ließe sich beliebig fortsetzen. RPA hat sich in nahezu allen Branchen etabliert – von Banken über Versicherungen bis zur Logistik. Die Technologie füllt eine Lücke, die sonst klaffen würde.
Seit 2023 verändert generative KI das Spiel. Large Language Models wie GPT oder Claude können plötzlich Dinge, von denen RPA-Entwickler nur träumen konnten: natürliche Sprache verstehen, Texte generieren, unstrukturierte Dokumente analysieren, kontextbasierte Entscheidungen treffen.
Die Vision klingt verlockend: Statt starre Workflows zu programmieren, erklärt man der KI einfach das Ziel. "Erstelle einen Bericht aus diesen Daten und verschicke ihn per E-Mail." Die KI plant die notwendigen Schritte selbst, führt sie aus, korrigiert bei Bedarf nach. Willkommen in der Welt der autonomen Agenten.
2023 sorgte Auto-GPT für Schlagzeilen – ein System, das selbstständig mehrschrittige Aufgaben erledigen sollte. Im Web recherchieren, Pläne entwickeln, Tools aufrufen, Ziele erreichen. Ohne dass jemand jeden einzelnen Schritt programmiert. Die Technologie-Gemeinde war elektrisiert.
Die Ernüchterung folgte auf dem Fuß. Gartner warnt mittlerweile, dass über 40 Prozent der Projekte mit autonomen KI-Agenten bis 2027 scheitern könnten. Zu hohe Kosten, unklarer Nutzen, fehlende Kontrolle. Und ein neues Phänomen: "Agent-Washing". Anbieter taufen herkömmliche Chatbots oder RPA-Lösungen in "KI-Agenten" um, ohne dass echte Autonomie dahintersteckt.
KI-Systeme können mittlerweile tatsächlich beeindruckende Dinge leisten. Multimodale Modelle analysieren Dokumente, Bilder und Texte gleichzeitig. Sie verstehen Kontext, treffen Entscheidungen, generieren Antworten. Doch sie haben auch einen entscheidenden Nachteil: Sie sind probabilistisch, nicht deterministisch. Gleiche Eingaben können unterschiedliche Ergebnisse liefern. LLMs neigen zu "Halluzinationen" – sie erfinden plausibel klingende, aber falsche Fakten.
Für geschäftskritische Prozesse ist das ein Problem. Wenn ein RPA-Bot einen Fehler macht, liegt es meist an geänderten Systemen oder fehlender Ausnahmebehandlung. Wenn eine KI falsche Daten verbucht, ist die Ursache oft unklar – verborgen in den Tiefen neuronaler Netze. Erklärbarkeit und Transparenz bleiben Achillesfersen der KI.
Die Wahrheit liegt – wie so oft – in der Mitte. 2026 setzen die meisten Unternehmen auf eine Kombination aus RPA und KI. Nicht Entweder-oder, sondern Sowohl-als-auch.
Blue Prism bringt es auf den Punkt: "AI is the brain and RPA is the hand." Die KI übernimmt das Denken – Verstehen, Entscheiden, Generieren. RPA bleibt für die Ausführung zuständig – Klicken, Tippen, Eintragen. Diese Arbeitsteilung nutzt die Stärken beider Technologien.
Ein typisches Szenario: Eine KI analysiert eingehende E-Mails, versteht den Inhalt, klassifiziert Anliegen. Dann übergibt sie an einen RPA-Bot, der die entsprechenden Daten in verschiedenen Systemen zusammenträgt und eine Antwort vorbereitet. Die KI formuliert den finalen Text, der Bot verschickt ihn. Durchlaufzeit: Sekunden statt Stunden.
Moderne Automatisierungsplattformen entwickeln sich zu Orchestrierungs-Systemen. Sie entscheiden situativ, welche Technologie zum Einsatz kommt. Bei strukturierten Daten mit klaren Regeln: RPA. Bei unstrukturierten Inhalten oder komplexen Entscheidungen: KI. Bei verfügbaren Schnittstellen: API-Integration. Die Kunst liegt in der intelligenten Kombination.
UiPath, Microsoft und andere Anbieter integrieren KI-Funktionen direkt in ihre Plattformen. Process Mining mit KI-Unterstützung identifiziert Optimierungspotenziale. Intelligent Document Processing nutzt Computer Vision und NLP. Conversational AI macht Automatisierung zugänglicher – auch für Mitarbeiter ohne Programmierkenntnisse.
Doch bei aller Begeisterung: KI-basierte Automatisierung hat 2026 klare Grenzen.
Zuverlässigkeit: RPA-Bots folgen deterministischen Skripten. Bei gleicher Eingabe kommt immer dasselbe Ergebnis heraus. KI-Systeme variieren. Diese Unvorhersehbarkeit macht sie für manche Anwendungen ungeeignet.
Latenz: RPA-Bots reagieren in Millisekunden. KI-Modelle, besonders cloudbasierte, brauchen Sekunden pro Anfrage. Bei hochfrequenten Prozessen summiert sich das.
Kosten: Die Rechenleistung für komplexe KI-Modelle ist nicht trivial. Cloud-basierte LLMs kosten bei hohem Volumen erheblich mehr als RPA-Lizenzen.
Datenschutz: Wer interne Dokumente an externe KI-Dienste schickt, muss Datenschutz und Compliance im Blick behalten. Der EU AI Act, seit 2025 in Kraft, verschärft die Anforderungen an KI-Systeme in kritischen Bereichen zusätzlich.
Reife: Studien zeigen, dass LLM-basierte UI-Agenten in Laborumgebungen bis zu 90 Prozent Erfolgsquote erreichen. In der Praxis sinkt die Quote oft unter 50 Prozent. Komplexe Oberflächen, Captchas, Zeitüberschreitungen – die reale Welt ist unberechenbar.
Die technischen Unterschiede zwischen RPA und KI-Automation sind grundlegend:
Klassische RPA arbeitet mit expliziter Prozessmodellierung. Entwickler zeichnen Workflows auf oder programmieren sie: Klick hier, tippe dort, wenn X dann Y. Die Logik ist transparent, nachvollziehbar, deterministisch. Änderungen an Oberflächen oder Prozessen erfordern manuelle Anpassung der Skripte.
KI-basierte Automation setzt auf datengetriebene, adaptive Systeme. Statt jeden Schritt vorzugeben, definiert man Ziele und Rahmenbedingungen. Das KI-Modell lernt aus Daten oder folgt Prompt-Instruktionen. Die Steuerlogik ist flexibler, aber auch undurchsichtiger. Debugging wird komplexer – "Warum hat die KI das so entschieden?" ist oft schwer zu beantworten.
Moderne Hyperautomation-Plattformen kombinieren beide Ansätze. Sie nutzen APIs als "Muskeln" (Daten bewegen), RPA als "Hände" (UI-Bedienung) und KI als "Gehirn" (Analyse und Entscheidung). Diese Multi-Layer-Architektur erfordert neue Governance-Modelle und orchestrierende Kontrollschichten.
Der Automatisierungsmarkt erlebt eine tektonische Verschiebung. RPA-Anbieter werden zu Automatisierungs-Plattformen. KI-Start-ups drängen in den Markt. Die Grenzen verschwimmen.
Gartner hat im Magic Quadrant 2025 erstmals "Agentic AI" als entscheidendes Kriterium aufgenommen. Anbieter ohne überzeugende KI-Strategie verlieren Boden. Microsoft punktet mit der Integration von Copilot in die Power Platform. UiPath verteidigt seine Position durch umfassende KI-Features und Prozess-Orchestrierung.
Gleichzeitig warnen Analysten vor überzogenen Erwartungen. Viele Anbieter betreiben "Agent-Washing" – sie versprechen autonome KI-Agenten, liefern aber nur marginal verbesserte Chatbots. Der Hype-Zyklus ist in vollem Gang.
Venture Capital fließt massiv in intelligente Automatisierungs-Start-ups. Das Potenzial ist enorm: Der Großteil administrativer Arbeit ist immer noch nicht automatisiert. Wer hier durchbricht, erschließt einen gigantischen Markt.
Die etablierten Player reagieren. Sie kaufen KI-Kompetenzen zu, entwickeln eigene Modelle, bauen Partnerschaften. Es geht nicht mehr um "RPA oder KI", sondern um integrierte Lösungen. Wer beide Welten beherrscht und orchestrieren kann, wird gewinnen.
Für Entscheidungsträger ergibt sich ein klares Bild: RPA bleibt relevant. KI erweitert die Möglichkeiten. Die Zukunft gehört hybriden Ansätzen.
Bestehende RPA-Investitionen schützen: Gut laufende RPA-Prozesse nicht vorschnell ersetzen. Sie liefern Wert, sind erprobt, auditierbar.
Pilotprojekte mit KI starten: Identifizieren Sie Prozesse, bei denen KI echten Mehrwert bringt – unstrukturierte Daten, komplexe Entscheidungen, natürlichsprachige Interaktion.
Human-in-the-Loop etablieren: Bei kritischen Prozessen sollte KI Vorschläge machen, Menschen entscheiden. Das minimiert Risiken und schafft Vertrauen.
Governance aufbauen: KI-Systeme brauchen klare Leitplanken. Wer überwacht die Outputs? Wie wird Bias vermieden? Wie bleiben Entscheidungen nachvollziehbar?
Plattform-Denken entwickeln: Setzen Sie auf Anbieter, die RPA, KI und API-Integration aus einer Hand orchestrieren können. Vermeiden Sie neue Silos.
Mitarbeiter qualifizieren: Prompt Engineering, KI-Überwachung, Ausnahme-Management – das sind neue Fähigkeiten, die Teams brauchen.
Wohin führt die Reise? Mittelfristig wird RPA als eigenständige Kategorie verschwinden – nicht weil die Technologie stirbt, sondern weil sie unsichtbar wird. RPA wird zur Execution Layer in größeren Automatisierungsplattformen. Nutzer formulieren Geschäftsziele, die Plattform entscheidet intern, welche Technologie zum Einsatz kommt.
KI-Agenten werden autonomer, aber auch besser kontrollierbar. Regulierung durch den EU AI Act und ähnliche Gesetze erzwingt Transparenz und Risikomanagement. Das ist gut – Automatisierung braucht Vertrauen.
Die spannende Frage lautet nicht "KI oder RPA?", sondern "Wie viel Autonomie geben wir unseren digitalen Workern?" Die Antwort wird je nach Branche, Prozess und Risikobereitschaft unterschiedlich ausfallen.
Eines ist sicher: Die Kombination aus bewährter RPA-Zuverlässigkeit und KI-Intelligenz eröffnet Automatisierungsmöglichkeiten, die vor wenigen Jahren undenkbar schienen. Unternehmen, die beide Technologien geschickt orchestrieren, verschaffen sich entscheidende Wettbewerbsvorteile.
Die digitale Transformation ist kein Sprint, sondern ein Marathon. RPA hat die erste Etappe gemeistert. KI übernimmt jetzt Tempo. Wer mithalten will, muss beide Läufer im Team haben – und intelligent steuern können, wer wann das Tempo macht.
Die Automatisierungszukunft ist hybrid. Oder sie ist gar nicht.
RPA automatisiert regelbasierte, strukturierte Prozesse deterministisch, während KI mit unstrukturierten Daten arbeitet, kontextbasiert entscheidet und probabilistische Ergebnisse liefert.
Nein. RPA bleibt unverzichtbar für stabile, auditierbare und geschäftskritische Prozesse und wird zunehmend als Ausführungsschicht in hybriden Automatisierungsplattformen genutzt.
KI eignet sich besonders für unstrukturierte Inhalte, Dokumentenanalyse, natürliche Sprache und komplexe Entscheidungslogik, nicht jedoch für hochfrequente oder streng regulierte Prozesse.
Hybride Automatisierung kombiniert KI für Analyse und Entscheidung mit RPA für die zuverlässige Ausführung in bestehenden IT-Systemen.
Der EU AI Act erhöht Anforderungen an Transparenz, Kontrolle und Risikomanagement von KI-Systemen, insbesondere bei geschäftskritischen und regulierten Anwendungen.
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In der Ära der KI stehen Führungskräfte vor großen Herausforderungen und Chancen. Der Artikel beleuchtet, wie mangelndes technisches Verständnis und fehlende Ressourcen die KI-Integration erschweren, während gleichzeitig die Potenziale von KI, wie Effizienzsteigerung und verbesserte Entscheidungsfindung, enorm sind. Es wird diskutiert, wie Führungskräfte durch Bildung, strategische Planung und Kulturwandel ihre Teams auf die KI-Transformation vorbereiten können, um die Technologie verantwortungsvoll und gewinnbringend zu nutzen.
Die KI hat die Art und Weise, wie Unternehmen Risiken identifizieren, bewerten und steuern, revolutioniert. Durch den Einsatz von Algorithmen und maschinellem Lernen können Unternehmen riesige Datenmengen schnell analysieren und so ein umfassendes Verständnis der verschiedenen Risikofaktoren erlangen. Diese automatisierte Analyse ermöglicht eine zeitnahe Erkennung und Bewertung von Risiken, was entscheidend ist, um proaktive Maßnahmen zu ergreifen.
In diesem Artikel entdecken wir die TCEPFTM-Formel für effektive ChatGPT-Prompts. Wir beleuchten, wie Aufgabe, Kontext, Beispiel, Persona, Format, Ton und Magie zusammenwirken, um präzise Antworten zu erzielen. Tipps zur Vermeidung gängiger Fehler und Einblicke in ChatGPTs Grenzen bieten zusätzlichen Nutzen. Abschließend werfen wir einen Blick auf die Zukunft des Promptings und die fortschreitende Entwicklung von ChatGPT. Ein unverzichtbarer Leitfaden für jeden, der das volle Potenzial von ChatGPT ausschöpfen möchte.
In der rasanten Geschäftswelt von heute ist der Innovationsdruck stetig gewachsen. Um im Wettbewerb bestehen zu können, ist es für Unternehmen unerlässlich, ihre Innovationsprozesse stetig zu optimieren und sich schnell an neue Marktbedingungen anzupassen. Das Innovationsmanagement ist hierbei eine zentrale Säule, und die Einführung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat eine neue Ebene der Möglichkeiten eröffnet. Im Kern des Innovationsmanagements steht die kontinuierliche Transformation von Ideen in marktfähige Produkte und Dienstleistungen.
Erkunden wir die transformative Kraft von ChatGPT in der Marketingwelt. Der Artikel beleuchtet, wie künstliche Intelligenz, speziell ChatGPT, die Landschaft des digitalen Marketings neu gestaltet, indem er Prozesse vereinfacht und kreative Strategien bietet. Durch detaillierte Einblicke in zehn praktische Anwendungen von ChatGPT im Marketing, wie die Erstellung von Content-Strategien, Marktanalysen, die Generierung von Werbetexten, und die Optimierung von SEO-Strategien, zeigt der Artikel auf, wie diese Technologie zur Erreichung besserer und messbarer Ergebnisse beiträgt. Des Weiteren wird die Bedeutung der Integration von ChatGPT in Marketingteams hervorgehoben, um Effizienz zu steigern und eine personalisierte Kundenansprache zu ermöglichen. Der Artikel schließt mit einer Diskussion über Best Practices, Herausforderungen bei der Implementierung und einem optimistischen Blick in die Zukunft der künstlichen Intelligenz im Marketingbereich. Inklusive ist auch ein hilfreicher FAQ-Bereich, der häufig gestellte Fragen bezüglich der Anwendung von ChatGPT im Marketing beantwortet.
Im heutigen hyperkonkurrenzorientierten Marktumfeld ist die Fähigkeit, die Wettbewerbslandschaft genau zu verstehen und zu analysieren, von entscheidender Bedeutung für den Erfolg eines Unternehmens. Die traditionelle Wettbewerbsanalyse kann jedoch zeitaufwendig und oft subjektiv sein. Hier kommt die Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel, die das Potential hat, die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Wettbewerber analysieren und strategische Entscheidungen treffen, grundlegend zu verändern. In unserem bevorstehenden Beitrag werfen wir einen detaillierten Blick auf die Techniken und Tools, die KI nutzt, um Wettbewerbsanalysen zu automatisieren und strategische Einblicke zu generieren, die Unternehmen einen Vorteil im Markt verschaffen können.
KI bietet ein enormes Potenzial zur Verbesserung der Entscheidungsfindung, Prozessoptimierung und letztendlich zur Steigerung der Unternehmensleistung. Im Folgenden wird erörtert, wie KI das adaptive Management revolutionieren und Unternehmen helfen kann, agiler und reaktionsfähiger zu werden.
Marketing im Zeitalter der Digitalisierung erfährt durch die Künstliche Intelligenz (KI) eine Neuausrichtung, die das traditionelle Verständnis von Kundenbindung, Content-Erstellung und Markenpromotion verändert. Die Integration von KI in das Marketing ist nicht nur eine technologische Weiterentwicklung; sie definiert, wie Marken mit ihren Kunden in der digitalen Ära interagieren. Tauchen Sie tiefer in diese Themen ein und entdecken Sie, wie KI das Marketing neu formt.
In der heutigen digitalen Ära wird das Projektmanagement revolutioniert durch die Integration von Künstlicher Intelligenz. Was einst als futuristische Vision galt, ist heute Realität, und Projektleiter überall spüren den Einfluss der KI auf ihre Arbeit. Aber wie genau verändert die KI die Landschaft des Projektmanagements? Die Verschmelzung von Projektmanagement und Künstlicher Intelligenz ist mehr als nur ein Trend. Es handelt sich um eine evolutionäre Entwicklung, die das Potenzial hat, die Art und Weise, wie wir Projekte leiten und steuern, von Grund auf zu verändern. Es ist an der Zeit, sich dieser Herausforderung zu stellen und die Möglichkeiten, die sie bietet, voll auszuschöpfen.
Die Welt der Softwareentwicklung befindet sich inmitten einer spannenden Transformation, die durch die Verschmelzung von künstlicher Intelligenz und menschlichem Fachwissen vorangetrieben wird. In dieser aufregenden Zeit hat ChatGPT als wegweisendes KI-Modell die Art und Weise, wie Entwickler Code schreiben, Probleme lösen und qualitativ hochwertige Software erstellen, revolutioniert. Durch die Betrachtung verschiedener Aspekte, die die Beziehung zwischen ChatGPT und Softwareentwicklung definieren, wird deutlich, wie diese Technologie die Zukunft der Branche formt.
Künstliche Intelligenz (KI) stellt eine Revolution für die moderne Geschäftswelt dar. Sie hat das Potenzial, nicht nur operative Prozesse zu optimieren, sondern auch die gesamte Unternehmensstrategie radikal zu verändern. Doch wie integriert man KI sinnvoll in die Unternehmensentwicklung, und was sind die Schlüsselaspekte, die man dabei berücksichtigen muss? Im Zeitalter der Digitalisierung steht KI nicht mehr nur auf der Agenda von Tech-Giganten, sondern wird zum Herzstück einer zukunftsorientierten Unternehmensstrategie für Firmen aller Größen und Branchen.
Als Vertriebsprofi ist es für Ihren Erfolg entscheidend, der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein. Eine der effektivsten Möglichkeiten, dies zu erreichen, ist die Nutzung der Leistungsfähigkeit von KI. Von der Automatisierung der Kundenansprache bis hin zur Analyse von Kundendaten. ChatGPT hat das Potenzial, Ihre Verkaufsmethoden zu revolutionieren. Ob Sie nun ein erfahrener Vertriebsprofi sind oder gerade erst anfangen, lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie Sie ChatGPT nutzen können, um sich sofort einen Vorteil zu verschaffen.
ChatGPT ist der bahnbrechende KI-Chatbot von OpenAI, der das Internet zum Staunen bringt. Entgegen allen etablierten Techniktrends hat es nicht lange gedauert, bis ChatGPT seinen Weg in fast jeden Bereich unseres digitalen Lebens gefunden hat. Nur wenige technische Innovationen haben in so kurzer Zeit so viel Interesse geweckt wie ChatGPT. Es scheint, als würden ihm nie die coolen Tricks ausgehen - jeden Tag erfahren wir von aufregenden neuen Dingen, von denen wir nicht wussten, dass es sie kann. Aber wie ist ChatGPT in der Lage, die Dinge zu tun, die es tun kann? Wie funktioniert ChatGPT?
Wenn der Begriff künstliche Intelligenz (KI) heute verwendet wird, bezieht er sich in den meisten Fällen auf schwache KI. Diese wird auch als enge KI bezeichnet und ist die einzige KI, die heute existiert. Obwohl schwache KI komplexe Probleme lösen und Aufgaben oft effizienter erledigen kann als Menschen, ist ihre Funktionalität auf ihre Programmierung beschränkt. Trotz des Namens, der eine Einschränkung suggeriert, durchdringt schwache KI viele Aspekte unserer Arbeit, unseres Privatlebens und unserer Unterhaltung. Hier finden Sie mehr Informationen über schwache KI und praktische Beispiele dafür.
Wenn Menschen über künstliche Intelligenz (KI) sprechen, ist den meisten nicht bewusst, dass es verschiedene Arten von KI gibt. Schwache oder enge KI ist die einzige, die heute existiert. Starke oder allgemeine KI wird erreicht, wenn Maschinen die kognitiven Fähigkeiten haben, die Menschen haben, ohne dass der Mensch eingreifen muss. Werfen wir einen Blick auf die Möglichkeiten der starken KI und einige Beispiele.
Historisch gesehen ist Deutschland ein innovativer Weltmarktführer. Wenn es jedoch um künstliche Intelligenz geht, hatte Deutschland einen etwas langsamen Start. Seit einiger Zeit gibt es jetzt schon eine KI-Strategie und mehrere deutsche Unternehmen erforschen und implementieren künstliche Intelligenz aktiv in ihre Abläufe, Produkte und Dienstleistungen. Sehen Sie, wie künstliche Intelligenz heute in Deutschland eingesetzt wird.
Bei all dem Fokus auf die Entwicklung von KI- und Machine-Learning-Anwendungen könnte man meinen, dass diese Technologien hauptsächlich von Softwareentwicklern und Ingenieuren beherrscht werden. Aber während diese Technologen sicherlich die nächste Generation von "intelligenten" Apps und Diensten entwickeln, ist es wichtig zu beachten, dass die Fähigkeiten von KI und maschinellem Lernen für jeden immer wichtiger werden - auch für Manager und Führungskräften.
Bevor die globale Pandemie im Jahr 2020 zuschlug und die Welt auf den Kopf stellte, sorgten künstliche Intelligenz (KI) und insbesondere der Zweig der KI, der als maschinelles Lernen (ML) bekannt ist, bereits für eine weitreichende Disruption in fast jeder Branche.
Die enormen Fortschritte, die in jüngster Zeit im Bereich des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) gemacht wurden, sind im Begriff, Branchen vom Gesundheitswesen über das Transportwesen und Versicherungen bis hin zu Fertigung, Dienstleistungen und Verteidigung zu revolutionieren. Wie bei jeder revolutionären technologischen Veränderung, z. B. bei Automobilen oder dem Aufkommen von Fabriken, wirft dieser Fortschritt erhebliche Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Zuverlässigkeit und Schutz auf.
Was ist künstliche Intelligenz? Künstliche Intelligenz ist eine Konstellation vieler verschiedener Technologien, die zusammenarbeiten, um Maschinen in die Lage zu versetzen, mit menschenähnlichen Intelligenzebenen zu fühlen, zu begreifen, zu handeln und zu lernen. Vielleicht scheint es deshalb so, als ob jeder Mensch eine andere Definition von künstlicher Intelligenz hat: KI ist nicht nur eine Sache.
