Automatisierung, Effizienz und Innovation durch intelligente Systeme.

Auf den Punkt gebracht…

Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt selbstlernende, datengetriebene Algorithmen, die menschliche Denk- und Entscheidungsprozesse nachahmen. KI wird in Automatisierung, Datenanalyse, Kundenservice, XR-Technologien und Prozessoptimierung eingesetzt, um Arbeitsabläufe effizienter zu gestalten.

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

KI ist ein Bereich der Informatik, der Maschinen befähigt, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Dazu gehören Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision.

Wie funktioniert Künstliche Intelligenz (KI)?

• Machine Learning: Algorithmen analysieren große Datenmengen und verbessern sich durch Training.
• Deep Learning: Neuronale Netze simulieren komplexe Entscheidungsprozesse.
• NLP & Sprachverarbeitung: KI versteht und generiert natürliche Sprache (z. B. Chatbots, Sprachassistenten).
• Computer Vision: Systeme erkennen Bilder und Objekte für Automatisierung und XR-Anwendungen.

Wie hilft KI im Learning- und Working-Umfeld?

• Learning: Personalisierte Lernangebote, adaptive Trainings und intelligente Tutor-Systeme optimieren den Wissenstransfer.
• Working: KI-gestützte Automatisierung reduziert repetitive Aufgaben, steigert Produktivität und unterstützt Entscheidungsprozesse.

Was ist zu beachten?

• Datenqualität & Bias: KI-Systeme sind nur so gut wie ihre Trainingsdaten – Verzerrungen können entstehen.
• Datenschutz & Ethik: KI verarbeitet oft große Mengen sensibler Informationen.
• Akzeptanz & Transparenz: Unternehmen müssen KI nachvollziehbar und erklärbar einsetzen.

Mehrwert von Künstlicher Intelligenz (KI)

• 50 % Zeitersparnis, da KI-Routinen manuelle Aufgaben automatisieren.
• 40 % schnellere Entscheidungsprozesse, da KI-gestützte Analysen Echtzeit-Einblicke liefern.

Praxisbeispiele zu KI

1. XR-gestützte Sprachassistenten: KI-gestützte Avatare in VR-Schulungen ermöglichen natürliche Interaktionen.
2. Predictive Maintenance: KI analysiert Maschinendaten und sagt Wartungsbedarf voraus.
3. HR & Recruiting: KI filtert Bewerbungen vor und unterstützt automatisierte Interviews mit Sprachverarbeitung.

Transformation – Einführung von KI in Unternehmen

Unternehmen sollten KI zunächst in datengetriebenen Prozessen testen und schrittweise in Arbeitsabläufe, Training und Automatisierung integrieren.

Didaktische / Methodische Bedeutung von KI

KI ermöglicht adaptive Lernsysteme, die Inhalte dynamisch an individuelle Bedürfnisse anpassen und dadurch die Lernkurve optimieren.

Hilft bei – Einschätzung von Künstlicher Intelligenz (KI)

Kriterium	Bewertung (★☆☆☆☆ – ★★★★★)
Skalierbarkeit	★★★★★
Nachhaltigkeit	★★★★☆
Unternehmenserfolg	★★★★★
Lernen	★★★★★
Arbeiten	★★★★★
Ethik	★★★☆☆
Komplexität	★★★★☆
Technikanforderungen	★★★★★
Change	★★★☆☆

Anbieter von KI-Technologien

• OpenAI (GPT, KI-gestützte Automatisierung & Sprachverarbeitung)
• Google DeepMind (KI für Unternehmen, Forschung & XR)
• IBM Watson (KI für Business Intelligence, Automatisierung & Kundenservice)