Künstliche Intelligenz: Mehr als nur ChatGPT

Künstliche Intelligenz: Mehr als nur Generative Sprachmodelle

In der aktuellen Diskussion rund um Künstliche Intelligenz (KI) dominiert vor allem das Thema generative KI.

Doch wirtschaftlich und gesellschaftlich weitaus bedeutender sind andere Teilbereich wie zum Beispiel Machine Learning (ML).

Prognosemodelle beeinflussen unseren Alltag weitreichend, von Finanzentscheidungen bis hin zur Produktempfehlung in Online-Shops. Hier ein Blick auf die wichtigsten Unterbereiche der KI und ihre praktische Anwendung:

1. Supervised Learning: Kreditrisikobewertung

Banken nutzen Machine Learning, um das Kreditrisiko von Kunden einzuschätzen. Algorithmen analysieren vergangene Daten zu Kreditausfällen und bewerten die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde zahlungsfähig bleibt. Ein bekanntes Beispiel ist der Schufa-Score, der entscheidet, ob du überhaupt am digitalen Zahlungsverkehr teilhaben darfst.

Beispielhafte Darstellung eines Kreditbewertungsmodells oder eines Entscheidungsbaums zur Kreditrisikoeinschätzung.

2. Unsupervised Learning: Kundensegmentierung

Unternehmen nutzen unüberwachtes Lernen, um Kunden anhand ihres Verhaltens in Gruppen zu unterteilen. Ein Beispiel ist die Kundensegmentierung im Marketing, wo durch Cluster-Analysen gezielte Werbekampagnen erstellt werden.

Diagramm eines Clustering-Algorithmus mit verschiedenen Kundengruppen.

3. Reinforcement Learning: Personalisierte Empfehlungen

Recommender-Systeme, wie sie von Amazon oder Netflix eingesetzt werden, lernen durch Verstärkung. Sie optimieren sich durch die Reaktionen der Nutzer: Je mehr jemand ein empfohlenes Produkt kauft oder einen Film schaut, desto besser wird das Modell.

Schema eines cosinus basierten Recommender-Systems, der das Nutzerverhalten auswertet.

4. Deep Learning: Bilderkennung in der Medizin

Neuronale Netze analysieren medizinische Bilder, um Krankheiten wie Krebs frühzeitig zu erkennen. In der Radiologie kommen Convolutional Neural Networks (CNNs) zum Einsatz, um Tumore auf MRT-Scans zu identifizieren.

Beispiel eines neuronalen Netzes, das medizinische Bilder analysiert.

5. Natural Language Processing (NLP): Automatische Textanalyse

Unternehmen setzen NLP ein, um Kundenfeedback automatisch zu analysieren. Ein Beispiel ist die Sentiment-Analyse, bei der Kundenrezensionen hinsichtlich ihrer positiven oder negativen Stimmung bewertet werden.

Wortwolke mit positiven und negativen Begriffen aus einer Sentiment-Analyse.

Fazit

Während generative KI oft im Rampenlicht steht, sind klassische Machine-Learning-Techniken Brot und Butter unter den Geschäftsfällen und bereits wenig bemerkt tief in unserem Alltag verwurzelt. Unternehmen bringen sie bei richtiger Konzeption erhebliche Renditen (teils mehr als 1000% im ersten Jahr aus eigener Erfahrung).

Algorithmen entscheiden über Kredite, beeinflussen unser Kaufverhalten und unterstützen sogar Ärzte bei der Diagnostik. Wer sich mit KI beschäftigt, sollte nicht nur die spektakulären Entwicklungen im Bereich der generativen Modelle im Blick haben, sondern auch die vielfältigen wirtschaftlichen Anwendungen von Machine Learning.

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