Künstliche Intelligenz Vier Einsatzmöglichkeiten von KI im Arbeitsalltag

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KI-basierte Tools wie ChatGPT können die Arbeitsbelastung reduzieren und die Effizienz im Berufsalltag steigern. David Laux, Group CEO von Digitall, zeigt an vier Beispielen auf, wie Künstliche Intelligenz den Arbeitsalltag erleichtern kann.

Künstliche Intelligenz (KI) wird häufig für die Automatisierung von Aufgaben eingesetzt, um Vorgänge zu optimieren und beschleunigen. Mitarbeitende müssen sich dadurch auch nicht mehr mit repetitiven Aufgaben herumschlagen und erzielen in kürzerer Zeit bessere Ergebnisse.

Gerade im Vertrieb oder Kundenmanagement können Unternehmen damit Zeit und Mühe sparen. KI können beispielsweise effizient Angebote erstellen, indem sie alle Produkte, Dienstleistungen und deren Variablen wie Rabatte kombinieren. Zusätzlich erkennt KI anhand von historischen Kundendaten, welche Informationen für einzelne Kunden tatsächlich relevant sind, sodass die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs steigt.

Künstliche Intelligenz erweist sich aber auch im Umgang mit Bildmaterial als nützlich. Sie ist in der Lage, Bilder zu vergleichen, ähnliche Abbildungen zu finden und zu erkennen, was auf einem Bild zu sehen ist. In Bereichen wie dem Banken- oder Gesundheitswesen, wo Gesichtserkennung zur Verifizierung von Nutzern eingesetzt wird, kann KI diesen Prozess automatisieren. So können bestimmte Dienstleistungen unabhängig von den Arbeitszeiten der Mitarbeitenden angeboten werden.

KI verarbeitet große Datenmengen

Die Erstellung von Berichten ist häufig sehr zeitaufwendig. Insbesondere, wenn verschiedene Zielgruppen unterschiedliche Informationen benötigen, ist es für Mitarbeitende mühselig, die notwendigen Zahlen und Fakten aus den riesigen Datenmengen (Big Data) zu extrahieren. KI verarbeitet solche Datenmengen hingegen mit Leichtigkeit. Zur weiteren Unterstützung bieten sich zusätzlich Programme wie Microsoft Copilot oder ChatGPT an, die Berichte oder Präsentationen auf der Grundlage ausgewählter Dokumente automatisch erstellen.

Diese Fähigkeit zur Datenverarbeitung vereinfacht jedoch nicht nur die Zusammenstellung von Berichten und Reports, sondern ist auch ein wichtiges Element bei vielen Cyber-Security-Anwendungen. KI erkennt nämlich mühelos Zusammenhänge, die dem menschlichen Gehirn entgehen. Deshalb werden Künstliche Intelligenzen zum Beispiel eingesetzt, um verdächtige Online-Aktivitäten in Echtzeit aufzuspüren und Hackerangriffe aktiv zu verhindern. Viele Banken und Versicherungsunternehmen nutzen KI außerdem, um Betrugsmuster frühzeitig zu erkennen. Solche Tools helfen Unternehmen auch, die Lücke der Experten bei der Analyse der Datenmengen zu schließen und die richtigen Informationen oder Werte zu extrahieren.

KI als Inspirationsquelle oder Werkzeug

Die Sorge, eine KI könnte eines Tages den eigenen Job übernehmen, beschäftigt viele Angestellte. Noch sind die Ergebnisse von KI allerdings nicht ausgereift genug, um den Anforderungen von Kunden zu entsprechen. Trotzdem kann beispielsweise bei kreativen Tätigkeiten die Arbeit von KI als Inspiration genutzt werden oder als Grundlage für die weitere Bearbeitung dienen.

Auch im Bereich der Softwareentwicklung kann KI hilfreich sein, um beispielsweise Code auf Unregelmäßigkeiten und Fehler zu durchsuchen oder Standardcodierung auf Grundlage von (internen) Standards zu automatisieren. Außerdem können KI-basierte Tools bereits einfachen Code schreiben, sodass Entwicklern mehr Zeit für komplexeren Aufgaben haben.

KI erleichtert Textarbeit und Coding

Apropos Schreiben: Künstliche Intelligenz bietet mittlerweile verschiedenste Möglichkeiten, um Textarbeiten zu vereinfachen. So erleichtern Tools wie DeepL bereits seit geraumer Zeit die Erstellung von Übersetzungen. Obwohl die gelieferte Qualität sich stetig verbessert, ist es aber nach wie vor notwendig, das Ergebnis nicht nur auf Tonalität und Stil, sondern auch die Sinnhaftigkeit zu prüfen. Da KI Output anhand von Regeln und Wahrscheinlichkeiten erzeugt, liefert sie in der Regel wortgetreue Übersetzungen. Idiome, Sprichwörter und Metaphern gehen daher schnell verloren und sorgen für unverständliche Passagen in der Zielsprache, die manuell ausgebessert werden müssen.

Auch die Software zur Erstellung von Transkripten hat den vergangenen Jahren bedeutende Fortschritte gemacht. So kann Microsoft Teams etwa Echtzeit-Transkripte für Meetings erstellen, die als Basis für Protokolle, Untertitel oder Übersetzungen genutzt werden. Da Tools für die Verarbeitung natürlicher Sprache Namen, Akzente und andere sprachliche Eigenheiten häufig nicht richtig erkennen, gilt auch hier: der erzeugte Output muss unbedingt auf Fehler überprüft werden.

Und nicht zu vergessen: Es besteht auch die Möglichkeit, Unterstützung durch KI-Tools wie ChatGPT zu erhalten, um die Fortschritte von Entwicklungsteams beim Finden und Schreiben des richtigen Codes für neue technische Umgebungen zu beschleunigen.

Dieser Artikel erschien zuerst auf unserem Partnerportal ELEKTRONIKPRAXIS.

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