KI vs. ML: Unterschiede und Anwendungen in Unternehmen

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in der Alltagsgesellschaft zeigt sich unter anderem in virtuellen Assistenten auf Mobiltelefonen oder in Inhaltsempfehlungen auf Streaming-Plattformen. Beide Technologien verändern die Art und Weise, wie wir mit der digitalen Welt interagieren, und verändern Bereiche wie Logistik, Gesundheitswesen und Marketing grundlegend.

Sind KI und ML das Gleiche?

Die Begriffe der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens werden vor allem im Zusammenhang mit der digitalen Transformation von Unternehmen oft verwechselt, obwohl sie sich in Umfang und Anwendungsbereich unterscheiden.

• Künstliche Intelligenz: Der multinationale Konzern IBM definiert KI als „Technologie, mit der Computer und Maschinen die menschliche Intelligenz und Problemlösungsfähigkeit simulieren können“. Dieser Bereich der Informatik befasst sich mit der Entwicklung von Systemen, die Aufgaben erfüllen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist. Dazu gehören die Spracherkennung, die Entscheidungsfindung oder das Verständnis natürlicher Sprache. Dank der künstlichen Intelligenz simulieren Computer das menschliche Denkvermögen beim Erlernen neuer Informationen und beim Treffen von Entscheidungen.
• Machine Learning: Es handelt sich um eine KI-Disziplin, die auf der Verwendung von Algorithmen basiert. Damit sollen Maschinen selbstständig aus großen Datensätzen lernen und sich verbessern können, indem sie Muster zur Problemlösung erkennen. „Es handelt sich um eine rein analytische Disziplin, die auf der Anwendung mathematischer Modelle auf Daten basiert, um Erkenntnisse zu gewinnen und Muster zu finden, die Menschen wahrscheinlich nicht finden würden“, so das US-amerikanische Beratungsunternehmen Gartner.

Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen KI und ML?

KI und ML sind zwei miteinander verknüpfte Konzepte: Maschinelles Lernen ist eine Disziplin innerhalb der künstlichen Intelligenz.

Die KI ahmt das menschliche Denken nach und führt Aktionen wie Analyse, Schlussfolgerungen und Lernen durch. ML hingegen verwendet Algorithmen, die auf Daten trainiert werden, um Modelle für komplexe Aufgaben zu erstellen.

Die Beziehung zwischen KI und ML lässt sich wie folgt zusammenfassen: Ziel der KI ist die Schaffung intelligenter Maschinen, die menschenähnliche Aufgaben erfüllen, wobei ML-Techniken zum Einsatz kommen.

Was sind die Gemeinsamkeiten zwischen KI und ML?

Die Begriffe KI und ML werden häufig als gleichbedeutend verwendet. Zwar handelt es sich um unterschiedliche Konzepte, doch haben sie bestimmte Aspekte gemeinsam:

• Mission Sowohl die KI als auch ML zielen auf die Schaffung von Systemen ab, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.
• Daten Beide stützen sich beim Betrieb und bei der Optimierung ihrer Leistung auf eine umfassende Nutzung von Informationen.
• Automatisierung Sie ist eine Schlüsselkomponente von KI und ML, mit der Maschinen Aufgaben mit weniger menschlichen Eingriffen erledigen können.
• Anwendungsbereiche KI und ML finden in einer Vielzahl von Disziplinen und Branchen Anwendung, darunter Medizin, Finanzen oder Verkehr.

Wie ist KI mit ML verbunden?

Die Beziehung zwischen KI und ML verläuft in beide Richtungen:

• Teilbereich der KI Die Techniken des maschinellen Lernens fallen unter den Oberbegriff der KI, aber nicht alle KI-Techniken sind ML.
• Theoretische Grundlage ML treibt den Fortschritt der KI voran. Die Fortschritte im Bereich des Deep Learning, einer Unterkategorie des maschinellen Lernens, haben zu bedeutenden Meilensteinen im Bereich der KI geführt – etwa bei der Spracherkennung oder Computer Vision.
• Symbiose Viele moderne KI-Systeme stützen sich zur Verbesserung ihrer Leistung auf ML. Ein KI-System für die Spracherkennung kann zum Beispiel ML-Modelle nutzen, um zu lernen und sich an verschiedene Akzente und Dialekte anzupassen.

Wie können Unternehmen KI und ML nutzen?

Unternehmen können KI und ML zur Verbesserung ihrer Abläufe und zur Erlangung eines Wettbewerbsvorteils nutzen:

• Automatisierung von Aufgabe Mitarbeiter, die mit sich wiederholenden Prozessen betraut sind, werden entlastet und können sich auf strategischere Aufgaben konzentrieren. Mit Chatbots lassen sich die häufigsten Kundenfragen beantworten.
• Entscheidungsfindung KI und ML analysieren große Datenmengen und generieren Informationen, die bei der Entscheidungsfindung helfen. So kann beispielsweise ein Logistikunternehmen ML einsetzen, um Sendungsdaten zu analysieren und Muster zur Optimierung der Lieferwege zu erkennen.
• Personalisierung Sie werden verwendet, um Produkte, Dienstleistungen und individuelle Kundenerfahrungen individuell zu gestalten. So kann ein Online-Shop mit ML den Verbrauchern Produkte auf der Grundlage ihrer Kaufhistorie empfehlen.
• Kostensenkung KI und ML können Kosten senken, indem sie Aufgaben automatisieren, die Effizienz steigern und Fehler reduzieren. Durch die Vorhersage der Nachfrage können Unternehmen ihre Lagerbestände anpassen und Überbestände vermeiden.

KI und ML in der digitalen Transformation

Trotz ihrer Unterschiede haben KI und ML ein gemeinsames Ziel: die Schaffung intelligenter Systeme, die Daten und Algorithmen zur Automatisierung komplexer Aufgaben nutzen. Dank der symbiotischen Beziehung zwischen diesen Technologien können Unternehmen ihre betriebliche Effizienz verbessern, Verhalten vorhersagen und Prozesse branchenübergreifend optimieren. In einer zunehmend digitalisierten Welt kann die Anwendung von KI und ML einen Wettbewerbsvorteil für die Zukunft darstellen.

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