Jeder von uns sieht sich in seinem t\u00e4glichen Leben bereits heute mit k\u00fcnstlicher Intelligenz konfrontiert, nur ist dies nur wenigen bewusst. Was ein Sprachassistent auf dem Smartphone oder die zugeschnittenen Filmempfehlungen auf Videoplattformen leisten, ist nichts anderes als Lernen aufgrund von Input. Im Falle von Filmempfehlungen erkennt das System, welche Filme bereits vorher geschaut wurden und ist deshalb in der Lage neue, passende Empfehlungen zu erstellen. Je mehr Filme man schaut, desto besser kann das System lernen und die richtigen Schl\u00fcsse ziehen.<\/p>\n
Ein weiteres Beispiel ist der E-Mail-Spam-Filter. Bereits in den 1990er Jahren entwickelt, sch\u00fctzt er uns vor unerw\u00fcnschten Nachrichten in unserem Posteingang. Auch hier erkennt das System Muster und ist so in der Lage, ziemlich pr\u00e4zise gute von b\u00f6ser Post zu unterscheiden.<\/p>\n
In der Automobilbranche ist die k\u00fcnstliche Intelligenz vor allem beim autonomen Fahren<\/a> <\/span>ein Thema. Bereits heute sind Autos in der Lage ohne das Eingreifen des Fahrers von A nach B zu navigieren. Hier wird das verbaute System angelernt, um Strassen, Hindernisse und Gefahren selbst zu erkennen. Nat\u00fcrlich muss ein solches System eine Reihe von Tests bestehen, bevor es \u00fcberhaupt beim Endkunden im Fahrzeug ankommt. Denn um die Sicherheit im Strassenverkehr gew\u00e4hrleisten zu k\u00f6nnen, braucht es hier deutlich ausgereiftere Algorithmen und Modelle als bei anderen KI-Anwendungen. Deshalb hat das System beim Markteintritt schon beinahe \u00abausgelernt\u00bb und verbessert sich \u00fcber die Zeit nur noch geringf\u00fcgig.<\/p>\n Der Erfolg der k\u00fcnstlichen Intelligenz ist massgeblich davon abh\u00e4ngig, wie gut ein System in der Lage ist, zu Lernen und Dinge zuverl\u00e4ssig aufgrund der gelernten Inhalte vorherzusagen. Erst dann kann der Computer den Menschen wirklich entlasten und ihm Aufgaben abnehmen. Chatbots \u00fcbernehmen beispielsweise vielerorts bereits heute den Erstkontakt mit dem Kunden. Dies eignet sich f\u00fcr einfache Abfragen wie Name oder Fahrzeugidentifikationsnummer. Doch sobald die Semantik der Sprache hinzukommt (zum Beispiel bei einer Vertragsverhandlung), tun sich die Roboter noch schwer. Hier liegt viel Entwicklungspotenzial f\u00fcr Industrie.<\/p>\n Des Weiteren spielen die regulatorischen Rahmenbedingungen eine grosse Rolle. In wie weit greift der Staat zum Beispiel beim autonomen Fahren ein? Werden ethische Regeln<\/span><\/a> definiert? Was passiert mit den Daten und wozu d\u00fcrfen sie verwendet werden (Stichwort Datenschutz und gl\u00e4serne Menschen)?<\/p>\n Abgesehen davon, dass der VW Konzern das autonome Fahren weiterentwickelt, arbeitet die AMAG auch mit k\u00fcnstlicher Intelligenz im Kundendienst. Im AMAG Parts Competence Center (PCC) k\u00f6nnen H\u00e4ndler Ersatzteile<\/span><\/a> telefonisch bestellen. Zurzeit l\u00e4uft eine Testphase mit Spracherkennungssoftware. Die H\u00e4ndler k\u00f6nnen die Fahrzeugidentifikationsnummer (FIN) zu Beginn am Telefon einem Computersystem nennen, die k\u00fcnstliche Intelligenz erkennt diese und leitet den Kunden direkt an den zust\u00e4ndigen Kundenberater weiter. Dieser erh\u00e4lt vor der Annahme des Anrufs automatisch eine Meldung, um welches Fahrzeug es sich handelt. So kann er direkt mit dem H\u00e4ndler in das Gespr\u00e4ch zum Fahrzeug einsteigen und die ben\u00f6tigten Teile sehr schnell aus den AMAG System heraussuchen sowie bestellen.\u00a0<\/p>\nChancen und Risiken<\/strong><\/h2>\n
Und was tut sich bei der AMAG?<\/strong><\/h2>\n
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