Midjourney zählt zu den bekanntesten KI-Bildgeneratoren und überzeugt mit beeindruckender Qualität und kreativen Bildstilen. Doch das Tool hat auch Grenzen: Es ist nur über Discord nutzbar, die Nutzung ist kostenpflichtig und detaillierte Steuerungsmöglichkeiten fehlen. Zum Glück gibt es eine Vielzahl leistungsstarker Midjourney Alternativen. Je nach Einsatzzweck – sei es für Marketing, Social Media, E-Commerce oder kreative Projekte – bieten verschiedene KI-Tools unterschiedliche Stärken. In diesem Artikel stellen wir Dir die besten KI-Tools zur Bildgenerierung neben Midjourney vor.

Die besten Midjourney Alternativen im Überblick

Nicht jede KI generiert Bilder auf die gleiche Weise. Einige spezialisieren sich auf Fotorealismus, andere auf kreative Stile oder 3D-Renderings. Hier sind einige der spannendsten Alternativen zu Midjourney:

DALL·E 3 – Die KI von OpenAI für detailreiche Bilder

DALL·E 3 ist eine der bekanntesten Alternativen zu Midjourney. Die KI wurde von OpenAI entwickelt und ist direkt in ChatGPT Plus integriert. Sie bietet eine präzise Umsetzung von Prompts und eignet sich besonders gut für realistische Darstellungen oder Illustrationen. Wer bereits ChatGPT nutzt, kann DALL·E 3 bequem dort verwenden.

Stärken:

• Hohe Bildqualität und detailreiche Ergebnisse
• Nahtlose Integration in ChatGPT
• Sehr gute Verarbeitung von langen, komplexen Prompts
• Nachbearbeitung von Details im Editor

Schwächen:

• Keine kostenlose Nutzung
• Begrenzte Auflösung der Bilder

Quelle: DALL-E
DALL-E Prompt: Erstelle ein Bild im Querformat: Eine Person erstellt ein Bild per KI

Stable Diffusion – Open-Source-KI für maximale Kontrolle

Stable Diffusion ist ein Open-Source-Bildgenerator, der eine hohe Kontrolle über den Bildstil ermöglicht. Nutzer:innen können eigene Modelle trainieren, um bestimmte Stile oder Effekte zu erzielen. Für Kreative mit technischem Know-how ist Stable Diffusion eine der flexibelsten Lösungen, da es lokal oder über Plattformen wie DreamStudio genutzt werden kann.

Stärken:

• Kostenlos nutzbar
• Anpassbare Parameter für mehr Kontrolle
• Eigene KI-Modelle möglich

Schwächen:

• Erfordert technische Kenntnisse für tiefergehende Funktionen
• Hohe Rechenleistung notwendig

Quelle: Stable Diffusion          Quelle: Stable Diffusion
Stable Diffusion Prompt: Eine Person erstellt ein Bild per KI

Leonardo.Ai – Vielseitige KI für Designer und Künstler

Leonardo.Ai richtet sich besonders an Designer:innen und Illustrator:innen. Das Tool bietet vorgefertigte KI-Modelle, die sich für verschiedene Stile wie Concept Art, 3D-Design oder fotorealistische Bilder eignen. Besonders beliebt ist Leonardo.Ai für die Erstellung von Assets in der Gaming-Industrie oder für Werbekampagnen.

Stärken:

• Viele Stiloptionen
• Hochwertige Bilder, vergleichbar mit Midjourney
• Auch für Einsteiger:innen gut nutzbar

Schwächen:

• Begrenzte kostenlose Nutzung
• Teilweise Wartezeiten in der Free-Version

Quelle: LeonardoLeonardo Prompt: Eine Person erstellt ein Bild per KI in einem professionellen Umfeld

RunwayML – KI-gestützte Bild- und Video-Generierung

RunwayML ist eine innovative Plattform, die sich nicht nur auf Bilder beschränkt, sondern auch KI-generierte Videos ermöglicht. Nutzer:innen können hier aus einer Vielzahl von Tools wählen, darunter Bildbearbeitung, Animationen und Video-Generierung. Wer KI für dynamische Inhalte einsetzen möchte, findet in RunwayML eine spannende Alternative.

Stärken:

• Echtzeit-KI-Bearbeitung für Videos und Animationen
• Kombination aus Text-zu-Bild- und Video-Tools

Schwächen:

• Weniger auf reine Bildgenerierung spezialisiert
• Kostenpflichtige Pro-Funktionen

Fotor AI – Einsteigerfreundliche KI mit schnellen Ergebnissen

Fotor AI ist ein benutzerfreundlicher KI-Bildgenerator, der sich besonders für schnelle und unkomplizierte Bilder eignet. Nutzer:innen müssen keine komplexen Prompts eingeben – stattdessen bietet Fotor eine Vielzahl von Vorlagen, mit denen sich KI-Bilder mit wenigen Klicks erstellen lassen.

Stärken:

• Intuitive Bedienung
• Viele Vorlagen für schnelle Ergebnisse

Schwächen:

• Eingeschränkte Anpassungsmöglichkeiten
• Teilweise kostenpflichtig

Quelle: FotorAIFotorAI Prompt: A person creates an image using ai

Adobe Firefly – KI direkt in Photoshop und Illustrator

Adobe Firefly integriert generative KI-Funktionen direkt in die Adobe Creative Cloud. Besonders für Designer:innen und Fotograf:innen ist das ein Vorteil, da sie KI-generierte Inhalte nahtlos in bestehende Designs einfügen können. Mit Funktionen wie Text-zu-Bild und generativen Füllungen erleichtert Firefly die kreative Arbeit erheblich.

Stärken:

• Perfekte Integration in die Adobe-Umgebung
• Hohe Qualität für Grafiken und Fotomanipulation

Schwächen:

• Nur mit Adobe-Abo nutzbar

Deep Dream Generator – Kreative Kunstwerke mit KI

Der Deep Dream Generator wurde von Google entwickelt und spezialisiert sich auf künstlerische und abstrakte Bilder. Die KI erzeugt oft surreale, traumähnliche Bilder. Wer experimentelle Kunst erstellen möchte, sollte diesen Generator ausprobieren. Nutzer:innen können jedoch unter einer Vielzahl verschiedener Stilrichtungen wählen und so auch realistischere Bilder generieren.

Stärken:

• Besonders kreative und experimentelle Bildstile
• Einzigartige visuelle Effekte
• Wahl aus verschiedenen Bildstilen

Schwächen:

• Weniger Kontrolle über Details

Quelle: Deep Dream GeneratorDeep Dream Generator Prompt:a person creates an image using ai in a professional setting

Dream by Wombo – Mobile KI-Bildgenerierung für unterwegs

Dream by Wombo ist eine KI-Bildgenerator-App, die speziell für Smartphones entwickelt wurde. Nutzer:innen können schnell KI-Bilder auf ihrem Handy erstellen und mit verschiedenen Stilrichtungen experimentieren. Die App ist besonders für Social-Media-Inhalte oder schnelle kreative Skizzen geeignet.

Stärken:

• Kostenlose Nutzung möglich
• Ideal für schnelle Bilder unterwegs

Schwächen:

• Begrenzte Bildqualität
• Weniger detaillierte Ergebnisse als Midjourney

Tipps für bessere Ergebnisse beim KI Bilder Generieren

Ein leistungsstarker KI-Bildgenerator allein reicht nicht aus. Die Qualität der Bilder hängt maßgeblich vom Prompting ab – also davon, wie Du Deine Eingaben formulierst. Hier sind einige bewährte Methoden für bessere Ergebnisse:

1. Sei präzise mit Deinen Prompts

Vage Anweisungen wie „eine Stadt bei Nacht“ liefern oft unklare oder zufällige Ergebnisse. Besser ist eine detaillierte Beschreibung:

Guter Prompt:
„Eine futuristische Stadt bei Nacht, beleuchtet von Neonlichtern, Cyberpunk-Stil, Hochhäuser mit Hologramm-Werbung, reflektierender Asphalt, realistische Beleuchtung, 8K-Auflösung.“

2. Nutze Stil- und Qualitätsangaben

Je nach KI-Generator können bestimmte Keywords die Bildqualität beeinflussen. Hier einige Beispiele:

• „photorealistic“ (fotorealistisch)
• „hyper-detailed“ (sehr detailliert)
• „cinematic lighting“ (kinematografische Beleuchtung)
• „digital painting, concept art“ (künstlerischer Stil)

3. Verwende Negativ-Prompts

Viele KI-Tools unterstützen Negativ-Prompts, um unerwünschte Elemente zu vermeiden.

Beispiel:
Schlechter Prompt:„Ein Porträt einer Frau.“
Besser mit Negativ-Prompt: „Ein Porträt einer Frau, fotorealistisch, detailreich, weich beleuchtet. Negative Prompt: unscharf, verzerrt, überbelichtet, Artefakte.“

Mehr Hilfe zum Prompting erhältst Du in unseren Beiträgen zu Midjourney Prompts sowie zu den besten ChatGPT Prompts für das Marketing.

Fazit: Welche der Midjourney Alternativen ist die beste?

Die Wahl des richtigen KI-Bildgenerators hängt stark davon ab, welche Anforderungen Du an Deine Bilder stellst. Jedes der vorgestellten Tools hat seine eigenen Stärken und ist für bestimmte Anwendungsfälle besonders gut geeignet:

• Für realistische Bilder: DALL·E 3 oder Adobe Firefly
• Für kreative Stile: Leonardo.Ai oder Deep Dream Generator
• Für volle Kontrolle: Stable Diffusion
• Für Animationen und Videos: RunwayML

Midjourney ist stark – aber nicht alternativlos. Wer sich heute mit KI-gestützter Bildgenerierung beschäftigt und verschiedene Tools ausprobiert, kann sich einen klaren Wettbewerbsvorteil verschaffen. Die beste Strategie ist es, mehrere Tools zu testen und die richtige Kombination für Deine individuellen Bedürfnisse zu finden. Egal, ob für Marketing, E-Commerce, Content Creation oder künstlerische Projekte – mit den richtigen Prompts und den passenden KI-Tools kannst Du hochwertige und kreative Bilder erstellen, die Deine Zielgruppe beeindrucken.

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Künstliche Intelligenz ist nützlich, keine Frage. Sie kann Aufgaben automatisieren und so effizienter gestalten und sogar menschliche Fehler vermeiden. Ihre Nutzung ist aber auch risikobehaftet. Nicht umsonst gibt es seit ihrem Einsatz zahlreiche Diskussionen rund um KI und Ethik und auch der Schutz vor Manipulation durch KI ist ein großes Thema. Umso mehr, je weiter die künstliche Intelligenz in unseren Alltag vorrückt. Auch Regierungen nehmen die Risiken des KI-Einsatzes ernst und geben gewisse Regeln im Umgang vor. Der EU AI Act, welcher ab dem 02. Februar 2025 gültig wird, erweitert diese. Was genau das Gesetz aussagt und was Unternehmen ab dem kommenden Jahr im Umgang im KI beachten müssen, erklären wir Dir im Artikel.

KI wurde von Menschen erschaffen, um Aufgaben effizienter zu gestalten und neue Möglichkeiten zu eröffnen. Nicht aber, um Menschen zu schaden. Da Künstliche Intelligenz aber grundsätzlich das Potenzial dazu hat, sei es durch die Verwendung von Daten aus vorurteilsbehafteten Quellen oder zum Beispiel durch die Nutzung oder Manipulation von urheberrechtlich geschützten Inhalten, braucht es Gesetze, die den Umgang mit ihr einschränken. Solche möchte die EU flächendeckend umsetzen und hat dazu schon im Juli dieses Jahres den EU AI Act veröffentlicht. Die darin enthaltenen Bestimmungen werden in verschiedenen Phasen mit unterschiedlichen Deadlines umgesetzt. Die erste Änderung tritt zum 2. Februar 2025 in Kraft. Den vollständigen Gesetzestext zum EU Artificial Intelligence Act findest Du auch auf einer eigenen Website. Hier kannst Du auch direkt in einem kurzen Selbsttest erfahren, inwieweit das Gesetz Dich und Dein Unternehmen betreffen wird.

Für wen gilt der EU AI Act?

Der EU AI Act gilt dabei für alle Unternehmen innerhalb der EU, die mit KI arbeiten. Trifft das auf Dein Unternehmen zu, solltest Du Dir die folgenden Bestimmungen einmal genauer ansehen. Eine gewisse Unterscheidung gibt es jedoch nach Art des Umgangs mit KI, zum Beispiel zwischen Anbieter, Betreiber, Importeur, Händler oder Anwender von Künstlicher Intelligenz. Den meisten Pflichten unterliegt etwa der Provider eines KI-Tools.

Nicht in den Geltungsbereich des Gesetzes fallen etwa KI-Systeme, die zur Forschung dienen und nicht für die kommerzielle oder operative Nutzung freigegeben werden, KI für militärische Zwecke oder KI-Systeme, die nur für persönliche Zwecke genutzt wird. KI-Software, die vor der Verordnung auf den Markt gebracht wurde fällt nur darunter, wenn sie wesentlich verändert wird.

Was besagt der EU AI Act?

Das EU-weite Gesetz folgt einem risikobasierten Ansatz. Es muss also bestimmt werden, welches Risiko einzelne KI-Tools in Zukunft für die Gesellschaft haben könnten. Es wird außerdem zwischen „KI mit spezifischem Verwendungszweck“ und „KI mit allgemeinem Verwendungszweck“ unterschieden. Letztere werden auf Basis ihrer Leistung und Reichweite in zwei Level aufgeteilt. Level 1, das Basismodell, unterliegt Transparenz- und Dokumentationspflichten über Vorgehensweise und Trainingsdaten. Level 2 Systeme, leistungsstarke Basismodelle, müssen strengere Regeln befolgen.

KI mit spezifischem Verwendungszweck lassen sich je nach Anwendung in vier Risikoklassen unterteilen:

Unakzeptables Risiko

In diese Klasse fallen KI-Systeme, die die europäischen Werte verletzen können, zum Beispiel durch die Bevor- oder Benachteiligung von Menschen aufgrund von Sozialverhalten oder anderer Merkmale. KI-Software, die in diese Risikoklasse fällt, ist nach dem EU AI Act verboten.

Hohes Risiko

Systeme, die in diese Klasse fallen, können zum Beispiel solche mit Zugriff auf medizinische Geräte oder biometrische Daten sein. Auch sie können potenziell eine Gefahr darstellen, daher müssen sie nach dem neuen Gesetz strenge Maßnahmen befolgen. Für sie muss es zum Beispiel ein Risikomanagement geben, ebenso wie eine automatische Aufzeichnung von Vorgängen. Diese müssen außerdem Nutzer:innen und Prüfenden transparent gemacht werden. Die Test- und Trainingsdaten für solche Hochrisiko-Systeme müssen außerdem den Qualitätskriterien des EU AI Acts entsprechen.

Mittleres Risiko

In diese Kategorie zählen zum Beispiel Chatbots wie ChatGPT. Hier müssen hauptsächlich umfangreiche Transparenzpflichten gegenüber den Nutzer:innen beachtet werden.

Minimales oder kein Risiko

Für diese Risikoklasse gibt es bisher keine speziellen Anforderungen. In ihr finden sich Systeme, die keine personenbezogenen Daten verarbeiten und auch keinen direkten Einfluss auf Personen haben. Dennoch ist natürlich auch bei diesen KI-Systemen ein verantwortungsvoller Umgang unerlässlich.

Wie sollte ich als Unternehmer:in handeln?

Die Seite Handelskraft bringt die nötigen Schritte mit einer kurzen Checkliste für Unternehmen zum EU AI Act auf den Punkt:

1. Risikoklassifizierung überprüfen
2. Transparenzpflicht einhalten
3. Bewusstsein schärfen
4. Datenschutz beachten
5. Überprüfungen durchführen

Und nicht nur Geschäftsführer:innen sollten sich der Risiken des KI-Einsatzes bewusst sein, auch regelmäßige Mitarbeiterschulungen sind sinnvoll.

EU AI Act beachten und für die Zukunft wappnen

Der Einsatz von KI ist für viele Unternehmen bereits nicht mehr wegzudenken. Fällt eines der verwendeten Systeme in ein verbotene Klasse oder müssen erst neue Strategien entwickelt werden, um dem EU AI Act Folge zu leisten, ist das erst einmal mit Aufwand verbunden. Im Gegensatz zu den empfindlichen Strafen, die Verstöße nach sich ziehen können – bis zu 30 Millionen Euro oder 6 % des weltweiten Vorjahresumsatzes – ist das jedoch ein kleines Übel. Zudem dienen die neuen Regelungen dem Wohle aller. Damit wir mit der KI auch in Zukunft neue Möglichkeiten, keine Hindernisse, schaffen können.

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Künstliche Intelligenz markiert den Beginn einer neuen Ära des Fortschritts. Sie öffnet uns die Tür zu einer Fülle von Möglichkeiten, von denen wir vor wenigen Jahrzehnten nur träumen konnten. Sie erweitert die Grenzen dessen, was wir für möglich halten, und ebnet den Weg für zukünftige Entwicklungen und Innovationen. Spätestens OpenAI mit seinem Chat-GPT hat gezeigt, was heute möglich ist. Aber Künstliche Intelligenz ist nicht erst seit diesem eindrucksvollen Tool Teil unseres Alltags. Künstliche Intelligenz ist mittlerweile oft weniger prominent sichtbar, aber stetig ein integrierter Bestandteil unserer Lebenswelt geworden – ob als hilfreicher digitaler Assistent in unserem Smartphone oder als effiziente automatisierte Maschine in Fertigungsanlagen. Doch was verbirgt sich hinter dem Konzept der Künstlichen Intelligenz? Dieser Beitrag soll Dir eine grundlegende Idee davon vermitteln.

Definition von Künstlicher Intelligenz

Die Definition von Künstlicher Intelligenz (KI) kann vielfältig sein, je nachdem aus welcher Perspektive man sie betrachtet. In den Augen von Computerwissenschaftler:innen, Philosoph:innen, Geschäftsleuten und der breiten Öffentlichkeit kann sie unterschiedliche Nuancen annehmen. Eines ist der gemeinsame Nenner: Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die darauf abzielt, Maschinen das Denken und Lernen zu ermöglichen, ähnlich wie der menschliche Verstand.

Laut der Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) bezieht sich Künstliche Intelligenz auf „das wissenschaftliche Verständnis der Mechanismen, die intelligentes Verhalten erzeugen, und ihre Verkörperung in Maschinen“. Hierbei geht es darum, Maschinen zu entwickeln, die Aufgaben erledigen können, die normalerweise menschliches Denken erfordern – wie zum Beispiel das Erkennen von Sprache, das Lösen von Problemen oder das Lernen aus Erfahrungen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt der KI ist das maschinelle Lernen. Dieser Bereich der KI gibt Maschinen die Fähigkeit, aus Daten und Erfahrungen zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Es ist, als ob die Maschine die Fähigkeit erhält, ihre eigene Intuition zu entwickeln und auf der Grundlage ihrer Erfahrungen Entscheidungen zu treffen.

Wichtig ist es – so versichern KI-Experten – zu verstehen, dass Künstliche Intelligenz nicht darauf abzielt, den menschlichen Verstand zu kopieren oder zu ersetzen. Vielmehr geht es darum, Werkzeuge und Systeme zu schaffen, die das menschliche Denken ergänzen und bestimmte Aufgaben effizienter und präziser ausführen können. In diesem Sinne ist Künstliche Intelligenz also ein Werkzeug, das uns hilft, unser Potenzial zu erweitern und Herausforderungen zu meistern.

Die Historische Entwicklung der Künstlichen Intelligenz

Die Reise der Künstlichen Intelligenz (KI) ist ein faszinierendes Kapitel in der Geschichte menschlicher Vorstellungskraft. Sie ist geprägt von visionären Ideen, technologischen Durchbrüchen und kontinuierlicher Forschung, die das Verständnis und die Anwendung von KI ständig weiterentwickelt haben.

Die frühen Anfänge

Die Grundsteine für die Künstliche Intelligenz wurden bereits im frühen 20. Jahrhundert gelegt. Ein bemerkenswertes Ereignis dieser Zeit war die Veröffentlichung von Alan Turing’s bahnbrechender Arbeit „On Computable Numbers“ im Jahr 1936, in der er die theoretischen Grundlagen für Computer schuf. Turing ist auch bekannt für seinen „Turing-Test“, ein Gedankenexperiment, das darauf abzielt, die Fähigkeit einer Maschine zu bewerten, menschenähnliches Verhalten zu imitieren.

Die zweite Hälfte des 20. Jahrhunderts

Die offizielle Geburt der Künstlichen Intelligenz als eigenständiges Forschungsfeld lässt sich auf das Jahr 1956 zurückführen. In diesem Jahr wurde die Dartmouth-Konferenz abgehalten, die als die erste große Versammlung von Forschern auf dem Gebiet der KI gilt. Bei diesem Treffen prägte der Informatiker John McCarthy den Begriff „Künstliche Intelligenz“ und formulierte das Ziel der KI als „das Herstellen einer Maschine, die sich so verhält, als ob sie Intelligenz besitzt“.

Die 1960er und 1970er Jahre waren von erheblichen Fortschritten in der KI-Forschung geprägt, darunter die Entwicklung erster KI-Sprachen wie LISP und PROLOG und der Aufstieg von Expertensystemen – Computerprogrammen, die menschenähnliche Expertise in bestimmten Bereichen simulieren (Hayes, 1980). Diese Zeit war auch geprägt von hohen Erwartungen an die KI, die jedoch oft nicht erfüllt wurden, was zu Perioden der Enttäuschung und reduzierten Investitionen führte, die als „KI-Winter“ bekannt sind.

In den 1980er und 1990er Jahren erlebte die KI-Forschung eine Wiederbelebung dank der Entwicklung neuer Ansätze wie der neuronalen Netze, die das Lernen aus Daten ermöglichen, und der steigenden Rechenleistung der Computer. Diese Zeit war auch geprägt von der Etablierung des maschinellen Lernens als eigenständiges Feld innerhalb der KI, das sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, welche es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen.

Das 21. Jahrhundert

Im 21. Jahrhundert hat die KI-Forschung eine neue Blütezeit erlebt, getrieben durch den Aufstieg von Big Data und fortgeschrittenen Algorithmen wie Deep Learning. Die Fähigkeiten der KI haben neue Höhen erreicht, wie zum Beispiel die Errungenschaft von IBM’s Watson, der 2011 die menschlichen Champions im Quizspiel Jeopardy besiegte, oder die Leistung von AlphaGo, einem KI-Programm von Google DeepMind, das 2016 den menschlichen Weltmeister im Brettspiel Go besiegte – eine Aufgabe, die als wesentlich komplexer als Schach angesehen wurde.

Heute steht die KI-Forschung auf vielen Standbeinen über den gesamten Globus verteilt, mit einer Fülle von Technologien und Methoden, die auf einem halben Jahrhundert kontinuierlicher Forschung und Entwicklung aufbauen. Mit der Weiterentwicklung von Technologien wie Cloud Computing, Big Data und fortschrittlichen Algorithmen wird die KI künftig noch stärker in unser tägliches Leben integriert werden und das Potenzial haben, zahlreiche Aspekte unserer Gesellschaft zu transformieren.

Die Zukunft?

Dabei stehen wir natürlich noch immer am Anfang – frei nach Jeff Bezos sind wir also immer noch an Tag 1. Forscher:innen auf der ganzen Welt arbeiten ständig an der Verbesserung vorhandener Methoden und der Entwicklung neuer Ansätze für Künstliche Intelligenz. Gleichzeitig gibt es zahlreiche offene Fragen und Herausforderungen in Bezug auf die ethischen, sozialen und wirtschaftlichen Auswirkungen der KI, die weiterhin intensiv diskutiert und erforscht werden müssen.

Grundlegende Konzepte der Künstlichen Intelligenz

Um das facettenreiche Feld der Künstlichen Intelligenz in vollem Umfang zu begreifen, ist es unabdingbar, sich mit den grundlegenden Konzepten, die dieses Gebiet prägen, vertraut zu machen.

Machine Learning

Eines dieser Konzepte ist das maschinelle Lernen (Machine Learning), ein Teilbereich der KI, der sich darauf konzentriert, Maschinen das Lernen aus Daten zu ermöglichen. Maschinelles Lernen ist ein dynamisches Feld, das eine Vielzahl von Methoden und Techniken umfasst, darunter überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen.

Im Rahmen des überwachten Lernens wird ein Modell auf einem Datensatz trainiert, der sowohl Eingabe- als auch Ausgabedaten umfasst, wobei das Modell lernt, eine Funktion zur Vorhersage der Ausgabe auf Basis der Eingabe zu bilden. Beispielsweise könnte ein Modell zur Spam-Erkennung trainiert werden, indem es E-Mails (die Eingabe) zusammen mit Informationen darüber, ob diese E-Mails Spam sind oder nicht (die Ausgabe), erhält.

Das unüberwachte Lernen hingegen beschäftigt sich mit dem Lernen aus Daten, bei denen keine Ausgabe gegeben ist. Ein häufiges Anwendungsgebiet des unüberwachten Lernens ist die Clusteranalyse, bei der das Ziel darin besteht, in den Daten vorhandene Gruppen oder Muster zu erkennen, beispielsweise Kundensegmentierung auf Basis von Kaufverhalten.

Im bestärkenden Lernen (Reinforcement Learning) wird ein Modell in einer Umgebung trainiert, in der es durch Interaktionen mit der Umgebung und Erhalt von Belohnungen oder Strafen lernt, eine Strategie oder Politik zu entwickeln, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.

Deep Learning

Ein weiterer bedeutsamer Begriff in der KI ist das tiefe Lernen (Deep Learning), eine Untergruppe des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken mit vielen Schichten (auch Deep Neural Networks genannt) basiert. Deep Learning-Modelle können komplexe Muster in großen Datenmengen erkennen und sind die treibende Kraft hinter vielen modernen KI-Anwendungen, von Spracherkennung bis hin zu autonomen Fahrzeugen.

Natural Language Processing

Die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing) ist ein weiteres wichtiges Konzept, das sich auf die Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache konzentriert. NLP ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren, und spielt eine zentrale Rolle in Anwendungen wie automatischen Übersetzungsprogrammen und Sprachassistenten.

Die Künstliche Intelligenz in der Praxis

Die Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz auf das tägliche Leben und die Arbeitswelt sind schon heute beachtlich. Von subtilen Anwendungen wie Suchalgorithmen und Empfehlungssystemen bis hin zu hochkomplexen Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen und maschinellem Übersetzen – KI ist zu einem festen Bestandteil unserer Welt geworden.

In der Wirtschaft hat KI ebenfalls weitreichende Anwendungen. Ein herausragendes Beispiel ist das Gebiet unserer Disziplin: das digitale Marketing. Mit maschinellem Lernen können Unternehmen komplexe Datenmuster erkennen und so das Verhalten ihrer Kunden vorhersagen. Dies ermöglicht ihnen, gezielt auf die individuellen Bedürfnisse und Vorlieben der Verbraucher einzugehen.

Hier ein paar Beispiele unterschiedlicher Anwendungsfälle:

Amazon nutzt zum Beispiel KI, um personalisierte Produktvorschläge zu machen und die Kundenbindung zu erhöhen. Auch im Bereich der Produktion findet KI selbstverständlich Anwendung, etwa KI-gesteuerte Roboter zur Automatisierung von Prozessen. So setzt Tesla auf KI-gesteuerte Roboter, um Autos effizienter und präziser zu bauen.

Auch im Gesundheitswesen hat KI enorme Fortschritte ermöglicht. Ein Beispiel dafür ist die Nutzung von KI zur Analyse von medizinischen Bildern. Google DeepMind hat zum Beispiel ein KI-System entwickelt, das Augenkrankheiten auf der Grundlage von Augenscans erkennen kann, was es zu einem wertvollen Werkzeug für Augenärzte macht. Ein weiteres Beispiel ist IBM Watson Health, ein System, das riesige Mengen medizinischer Daten analysiert, um Behandlungsempfehlungen abzugeben und das Patientenrisiko zu bewerten.

In der Logistik spielt KI eine wesentliche Rolle bei der Effizienzsteigerung. Ein Beispiel dafür ist die Verwendung von KI durch das Lieferunternehmen UPS, um optimale Lieferwege zu ermitteln und die Effizienz ihrer Flotte zu maximieren. Ebenso sehen wir den zunehmenden Einsatz von autonomen Fahrzeugen im Güterverkehr. Unternehmen wie Waymo und Uber testen selbstfahrende LKWs, um den Güterverkehr effizienter zu gestalten.

Im Bereich der Bildung ermöglichen KI-Systeme individualisierte Lernwege. Ein Beispiel dafür ist das KI-gestützte System Knewton, das das Lernverhalten der Schüler analysiert und personalisierte Lernpfade erstellt. Auch im Bereich der Bewertung und Feedbackgenerierung gibt es KI-basierte Lösungen, wie z.B. das Programm Turnitin, das Plagiate in Schülerarbeiten erkennt.

Natürlich setzt auch die Finanzbranche auf KI – zur Vorhersage von Aktienmarkttrends, zur Erkennung von betrügerischen Aktivitäten und zur Automatisierung von Kundendienstaufgaben. Robo-Advisor nutzen KI, um automatisierte Finanzberatung zu bieten und Investitionsportfolios basierend auf den individuellen Zielen und Risikotoleranzen der Nutzer:innen zu verwalten.

Wie es weitergeht:

In all diesen Anwendungen und noch vielen mehr ist die Künstliche Intelligenz eine treibende Kraft für Innovationen und Effizienzsteigerungen. Mit den stetigen Fortschritten in der KI-Forschung und -Entwicklung können wir erwarten, dass KI in der Zukunft noch tiefgreifendere Auswirkungen auf unsere Gesellschaft und unser Leben haben wird.

Ethik und Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, sowohl bedeutende Vorteile als auch tiefgreifende Herausforderungen für die Gesellschaft mit sich zu bringen. Mit der Zunahme der Fähigkeiten und der Verbreitung von KI-Systemen steigt selbstverständlich auch die Notwendigkeit, die ethischen Implikationen ihrer Verwendung zu berücksichtigen.

Datenschutz

Eine grundlegende Frage im Bereich der KI-Ethik betrifft den Umgang mit Daten. KI-Systeme, insbesondere solche, die auf maschinellem Lernen basieren, benötigen oft große Mengen an Daten, um effektiv zu funktionieren. Dabei handelt es sich häufig um persönliche oder sensible Daten, was Fragen zur Privatsphäre und zum Datenmissbrauch aufwirft. Wie gehen wir mit dem Sammeln, Speichern und Teilen dieser Daten um? Wie schützen wir die Privatsphäre der Menschen und verhindern gleichzeitig den Missbrauch von Daten? Es ist wichtig, Richtlinien und Standards zu entwickeln, die den Datenschutz sicherstellen und gleichzeitig die wertvollen Möglichkeiten nutzen, die KI bietet.

Verantwortung

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Verantwortlichkeit. Wenn ein KI-System einen Fehler macht oder Schaden verursacht, wer ist dann verantwortlich? Ist es der/ Entwickler:in der KI, der Nutzer oder die Nutzerin, der/die die KI einsetzt, oder sogar die KI selbst? Diese Frage wird besonders relevant, wenn man an autonome Systeme denkt, wie z.B. selbstfahrende Autos. Im Fall eines Unfalls müssen klare Richtlinien festgelegt werden, um die Verantwortung zu klären.

Fairness

Das Thema Fairness und Vorurteile ist ebenfalls von zentraler Bedeutung in der KI-Ethik. KI-Systeme lernen aus den Daten, mit denen sie trainiert werden, und wenn diese Daten Vorurteile enthalten, kann die KI diese unbewusst reproduzieren und sogar verstärken. Es wurden bereits Fälle dokumentiert, in denen KI-Systeme, die für das Recruiting oder die Kreditvergabe verwendet wurden, diskriminierende Ergebnisse produzierten. Es ist daher wichtig, Strategien zur Erkennung und Beseitigung von Vorurteilen in KI-Systemen zu entwickeln.

Ein weiterer Aspekt der KI-Ethik betrifft die Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt. Mit der zunehmenden Automatisierung durch KI könnten viele traditionelle Jobs obsolet werden, was zu Arbeitslosigkeit und sozialen Unruhen führen könnte. Es ist wichtig, Wege zu finden, wie die Gesellschaft sich auf diese Veränderungen vorbereiten und die Belegschaft für die Arbeitswelt der Zukunft umschulen kann.

Dann gibt es auch noch die ganz großen ethischen Fragen – und zwar im Zusammenhang mit der Entwicklung von Künstlicher Allgemeiner Intelligenz (AGI), also KI, die auf dem Niveau oder über dem Niveau menschlicher Intelligenz in nahezu jeder intellektuellen Aufgabe funktionieren kann. Einige Experten argumentieren, dass AGI das Potenzial hat, die menschliche Gesellschaft grundlegend zu verändern und sogar existenzielle Risiken mit sich zu bringen, wenn sie nicht sorgfältig kontrolliert wird. Es ist daher wichtig, gründliche Überlegungen zur Sicherheit von AGI anzustellen und Maßnahmen zu ergreifen, um sicherzustellen, dass AGI, wenn sie entwickelt wird, der Menschheit zugutekommt und nicht schadet.

Leitlinien

Um diesen ethischen Herausforderungen zu begegnen, haben mehrere Organisationen und Institutionen Leitlinien und Prinzipien für die ethische Nutzung von KI vorgeschlagen. Dazu gehören das High-Level Expert Group on Artificial Intelligence der Europäischen Union, das AI Now Institute und das Future of Life Institute, die alle Richtlinien zur Förderung einer gerechten, transparenten und verantwortungsvollen Nutzung von KI vorschlagen.

Forschung und Diskussion über KI-Ethik sind entscheidend, um sicherzustellen, dass die Vorteile von KI genutzt und gleichzeitig potenzielle Risiken und Schäden minimiert werden. Mit der kontinuierlichen Entwicklung und Verbreitung von KI wird die Wichtigkeit der KI-Ethik in den kommenden Jahren weiter zunehmen.

Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz

Einen Blick in die Zukunft zu werfen ist natürlich eine faszinierende, aber schwierige Aufgabe, besonders wenn es um ein Feld wie die Künstliche Intelligenz (KI) geht, das sich rasant entwickelt und ständig neue Herausforderungen und Möglichkeiten bietet. Dennoch lassen sich aus aktuellen Trends und Fortschritten einige Vermutungen und Voraussagen darüber anstellen, wie die Zukunft der KI aussehen könnte.

Eines der aufregendsten Gebiete der KI ist die Natürliche Sprachverarbeitung (NLP). Modelle wie GPT-4 Omni von OpenAI haben beeindruckende Fortschritte in der Erzeugung menschenähnlicher Texte und Bilder gemacht. Derartige Modelle können Aufgaben wie Übersetzen, Artikel schreiben und Fragen beantworten mit einer Genauigkeit durchführen, die oftmals mit menschlicher Leistung konkurriert. Dies ist ein großer Fortschritt, da die Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren, eine der komplexesten kognitiven Aufgaben ist, die Menschen beherrschen. Mit der weiteren Entwicklung dieser Technologien könnten wir in einer Welt leben, in der KI-Systeme in der Lage sind, komplexe Texte zu schreiben, zu verstehen und sogar menschenähnliche Konversationen zu führen.

Automatisierung

Ein weiteres, schnell wachsendes Gebiet der KI ist die Automatisierung. KI-Technologien machen es bereits heute möglich, eine Vielzahl von Aufgaben zu automatisieren, die bisher von Menschen ausgeführt wurden, von der Fertigung über das Fahren bis hin zur Datenanalyse. Mit dem Fortschritt der KI könnten wir eine noch größere Automatisierung sehen, was zu erheblichen Produktivitätssteigerungen führen kann. Es stellt sich jedoch die Frage, wie diese Veränderungen die Arbeitswelt und die Gesellschaft als Ganzes beeinflussen werden. KI kann Arbeitsplätze schaffen, jedoch auch verdrängen. Es ist wichtig, dass wir uns auf diese Veränderungen vorbereiten und Strategien entwickeln, um die Vorteile der Automatisierung zu nutzen und gleichzeitig die negativen Auswirkungen zu minimieren.

Wie automatisiere ich mein Marketing?

Das Marketing und die Kommunikationsprozesse zu automatisieren, sollte oberste Priorität in einem Unternehmen einnehmen. Aber welche Software ist die beste am Markt? In unserem Marktüberblick haben wir 20 Lösungen anhand von 270 Kriterien gegenübergestellt. So bekommst Du den nötigen Überblick!

Ein langfristiges Ziel in der KI-Forschung ist die Entwicklung der bereits oben genannten Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI). Während wir noch weit davon entfernt sind, AGI zu erreichen, sind die potenziellen Auswirkungen immens. AGI könnte eine Revolution in fast allen Bereichen des Lebens bedeuten, von Wissenschaft und Medizin bis hin zu Wirtschaft und Unterhaltung. Es ist jedoch wichtig, dass wir uns auch auf die ethischen und sicherheitstechnischen Herausforderungen vorbereiten, die eine solche Entwicklung mit sich bringen würde.

Neben diesen großen Trends gibt es viele kleinere, aber ebenso wichtige Bereiche, in denen KI in der Zukunft Fortschritte machen wird. Dazu gehören die Verbesserung der Robustheit und Zuverlässigkeit von KI Systemen, die Vermeidung und Behebung von Vorurteilen in KI-Algorithmen und die Gewährleistung von Privatsphäre und Sicherheit in KI-Anwendungen.

Weitere Herausforderungen

In Bezug auf die Robustheit und Zuverlässigkeit von KI-Systemen gibt es noch viele Herausforderungen zu meistern. KI-Systeme können oft beeindruckende Leistungen erbringen, aber sie können auch auf unerwartete Weise versagen. Insbesondere wenn sie auf Situationen stoßen, die sie während ihrer Ausbildung nicht gesehen haben. Dies ist ein besonderes Problem bei sicherheitskritischen Anwendungen wie dem autonomen Fahren, wo ein Fehler schwerwiegende Folgen haben kann. In Zukunft wird es wichtig sein, Techniken zu entwickeln, um die Zuverlässigkeit von KI-Systemen zu verbessern und zu garantieren.

Ein weiteres wichtiges Thema ist das Problem der Vorurteile in KI. Es hat sich gezeigt, dass KI-Systeme, insbesondere solche, die auf maschinellem Lernen basieren, Vorurteile aus den Daten, auf denen sie trainiert wurden, übernehmen können. Dies kann zu einer Vielzahl von Problemen führen, von diskriminierenden Entscheidungen in Bereichen wie der Kreditvergabe bis hin zu unsensiblen oder beleidigenden Ausgaben von Sprachmodellen. Es wird viel Forschung benötigt, um diese Probleme zu verstehen und Lösungen zu finden.

Darüber hinaus stellt die KI in Bezug auf Privatsphäre und Sicherheit eine große Herausforderung dar. KI-Systeme sammeln und verarbeiten oft riesige Mengen an Daten, was Fragen zum Datenschutz aufwirft. Zudem können KI-Systeme zu Zielen für Angriffe werden, sowohl um ihre Funktion zu stören als auch um an die Daten zu gelangen, die sie verarbeiten. Es wird wichtig sein, sichere und Datenschutz-konforme Methoden zur Datensammlung und -verarbeitung zu entwickeln.

Viele Fragen in der Zukunft

All diese Herausforderungen erfordern nicht nur technische Lösungen, sondern auch Überlegungen zu ethischen, rechtlichen und sozialen Aspekten. Während wir nicht mit Sicherheit sagen können, was die ferne Zukunft bringt, ist es klar, dass die KI das Potenzial hat, unsere Gesellschaft auf tiefgreifende Weise zu verändern. Von den Auswirkungen auf die Arbeitswelt über die Art und Weise, wie wir kommunizieren und interagieren, bis hin zu unseren Vorstellungen von Intelligenz und Bewusstsein könnte die KI fast jeden Aspekt des menschlichen Lebens beeinflussen. Es ist entscheidend, dass wir diese Veränderungen mit einem sorgfältigen Blick auf Ethik, Fairness und das Wohlergehen aller Menschen angehen.

Was heißt das für uns Marketer?

Die Künstliche Intelligenz (KI) hat bereits erhebliche Auswirkungen auf fast alle Bereiche unseres Lebens und unserer Wirtschaft gehabt, und es ist zu erwarten, dass diese Auswirkungen in den kommenden Jahren nur noch zunehmen werden. Dies gilt besonders für das Gebiet des Marketings, das von den Fortschritten in der KI stark betroffen ist.

Von den praktischen Anwendungen der KI in Bereichen wie Kundenservice, Datenanalyse und Personalisierung bis hin zu den ethischen Herausforderungen, die durch den Einsatz von KI-Technologien entstehen, und den möglichen zukünftigen Entwicklungen gibt es viele Aspekte, die für das Marketing relevant sind.

In der Praxis hat KI bereits zu einer erheblichen Transformation des Marketings geführt. KI-basierte Chatbots können den Kundenservice automatisieren und personalisieren, wodurch Unternehmen ihren Kund:innen rund um die Uhr ansprechenden und nützlichen Service bieten können. KI kann auch verwendet werden, um große Mengen an Daten zu analysieren und wertvolle Einblicke zu gewinnen, die dazu beitragen, die Marketingstrategie zu optimieren. Personalisierte Werbung, die auf den individuellen Vorlieben und Verhaltensweisen der Kund:innen basiert, kann durch den Einsatz von KI ebenfalls verbessert werden. Die vielleicht größte Veränderung im Marketing sehen wir aber durch die Potenziale, die Modelle wie Chat-GPT oder Midjourney ermöglichen. Die Art, wie wir Content produzieren, wird sich fundamental verändern. Neue Schwerpunkte im erforderlichen Skillset von Mitarbeiter:innen erfordern ein ebenso starkes Umdenken wie das Überdenken und Re-Arrangieren eines KI-Technologie-Stacks.

Die Zukunft der KI birgt noch größere Möglichkeiten und Herausforderungen. Fortschritte in Bereichen wie der Natürlichen Sprachverarbeitung und Automatisierung werden zu noch leistungsfähigeren Marketingwerkzeugen führen. KI wird eine wichtige Rolle im Marketing der Zukunft spielen. Bleiben wir am Ball…

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Der neue AI-Index-Report ist da. Und er gibt spannende Aufschlüsse wie es um die weltweiten Entwicklungen im Bereich künstlicher Intelligenz steht. Das Ergebnis des Reports zeigt: China hat die Nase vorn und ist anderen Ländern im Praxiseinsatz von KI-Systemen entscheidend voraus. 

Was ist der Artificial-Intelligence-Index-Report?

Bei dem AI-Index-Report handelt es sich um einen jährlich publizierten Bericht der University of Standford, dem MIT und weiteren Organisationen. Auf rund 400 Seiten beschäftigt sich der Bericht mit den Entwicklungen zum Thema künstlicher Intelligenz im weltweiten Vergleich. Er gibt ein umfassendes Bildlieferz über aktuelle Forschungsstände, derzeitige Entwicklungen und rechtlichen Grundlagen. Auch ethische Fragestellungen werden beispielsweise in dem Report thematisiert.

AI Index Report: China geht als klarer Sieger hervor

Der Report ordnet den einzelnen Ländern ein Ranking zu, basierend auf dessen technologischen Fortschritt und deren Anwendung in der Praxis. Die Rangliste führt in diesem Jahr wieder China an. In diesem Land kommen die meisten Industrieroboter zum Einsatz. Auch unter den besten Forschungseinrichtungen befinden sich insgesamt neun chinesische Hochschulen. China ist also nicht nur im Praxiseinsatz von KI-Systemen, sondern auch in der Forschung Weltranglistenführer. Das liegt laut IPSOS Survey 2022 wohl auch daran, dass die chinesische Bevölkerung im Einsatz von Artficial Intelligence deutlich mehr Vor- als Nachteile sieht. Das Massachusetts Institute of Technology schafft es im Ranking der besten Forschungseinrichtungen immerhin auf den zehnten Platz. Allerdings ist die Bereitschaft der US-ameriakanischen Bevölkerung für KI-Systeme laut Befragung auch weitaus geringer, als die der chinesischen Bevölkerung. Der AI-Index-Report stellte außerdem fest, dass die meisten Entwicklungen im KI-Bereich nicht etwa von Forschungseinrichtungen stammen, sondern von Unternehmen. Zwar sind Hochschulen nach wie vor wichtig für die KI-Entwicklung, verlieren jedoch das Rennen gegen die Industrie.

USA: großzügige Investitionen in der KI-Entwicklung

Die USA sind weltweit der größte Geldgeber, wenn es um die KI-Entwicklung geht. Rund 47 Milliarden Dollar haben die Staaten in die Forschung und Entwicklung von künstlicher Intelligenz im vergangenen Jahr investiert. Den zweiten Platz in der Liste belegt China – allerdings mit einem deutlichen Abstand zu den USA. China investierte im Jahr 2022 etwa 13 Milliarden Dollar. Der Großteil der Investitionen, insgesamt 6,1 Millionen Dollar floss im Jahr 2022 in die Medizin und in das Gesundheitswesen. Data Management, Processing und Cloud kamen auf eine Investitionssumme von 5,9 Millionen Dollar dich gefolgt von FinTechs mit 5,5 Millionen Dollar.

Artificial Intelligence nimmt eine immer größere Bedeutung in unserer Gesellschaft ein und ist spätestens seit Chatbots wie ChatGPT und Google Bard nicht mehr wegzudenken. Wir sind gespannt welche neuen und innovativen Modelle die KI-Enwticklung noch in Zukunft für uns bereithält.

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Die neuen Entwicklungen des Content Management werden sich nicht mehr vorrangig auf einzelne Bereiche, wie in den letzten Jahren häufig auf den Sektor der neu entwickelten Technologien, beschränken. Die Trends für das Jahr 2019 umfassen fast jeden Bereich der Verwaltung und Distribution digitaler Inhalte. Worauf Sie sich in diesem Jahr einstellen müssen, erläutern wir Ihnen in unseren sechs Trends.

#1 Headless CMS & Digital-Experience-Plattformen

Headless CMS ist bereits seit geraumer Zeit ein wachsender Faktor im Content Management. Diese Entwicklung wird sich 2019 nicht nur fortsetzen, sondern noch verstärken: Durch den anhaltenden Wandel des Nutzerverhaltens hin zu mehr und unterschiedlicheren Devices können Headless CMS ihre Stärken noch effizienter ausspielen. Die Systeme ermöglichen mit geringem Aufwand die Content-Distribution auf neue Devices und integrieren diese in bestehende Prozessabläufe. Neue Anforderungen an Headless CMS, den Content nicht device-gebunden, sondern sogar angepasst und device-spezifisch auszugeben, wird zu einem der dominierenden Aspekte. Die Relevanz dieser Faktoren wird durch begleitende Entwicklungen der digitalen Transformation weiter gesteigert. Das Internet of Things (IoT), Virtual (VR) und Augmented Reality (AR) und die zunehmende Ausbreitung von Sprachassistenten sind hier bestimmende Elemente. Gleichzeitig führen sie dazu, dass die Headless-CM-Systeme mit Digital-Experience-Plattformen kombiniert bzw. integriert werden. So können Marketingkampagnen mit der größtmöglichen Anzahl an unterschiedlichen Touchpoints gestaltet werden.

#2 Kundenzentrierung

Die extreme Ausrichtung auf die neuen Anforderungen und Wünsche der User ist ein weiterer Trend: Die Zentrierung auf den Kunden wird sich zu einem der elementaren Punkte für das Content Management herausbilden. Zielgruppenorientierte Kampagnen mit einem hohen Grad an möglicher Personalisierung rücken in den Fokus, um den Kunden in den Mittelpunkt zu stellen, denn die Bedürfnisse der Kunden nach individueller Ansprache und angepassten Angeboten sind enorm: Eine Umfrage von Statista hat gezeigt, dass über 80 % der befragten Nutzer personalisierte Angebote bevorzugen. Marketer sollten daher verstärkt auf diesen Trend reagieren. Auch die Personalisierung wird das Content Management mit der Verschiebung des Konsumverhaltens hin zu einem stärker auditiv geprägten Nutzerverhalten, der Integration dynamischer Kundenprofile oder kontextbezogener Ansprache vor neue Herausforderungen stellen.

#3 Technologischer Fortschritt – AI, Automatisierung, Infrastruktur, Cloud, Voice Marketing

Die erhöhten Anforderungen durch individualisierte Kundenkommunikation erzwingt förmlich die Integration neuer Technologien und Lösungsstrategien. Die Automatisierung von Arbeitsprozessen durch künstliche Intelligenz wird hier eine der beherrschenden Thematiken sein. Eine realistische Perspektive zeigt sich beispielsweise bei der Content Creation: AI kann hier zur Unterstützung eingesetzt werden, in dem kleinere Content Pieces von ihr erstellt und gleichzeitig verwaltet werden. Gerade bei einheitlichen oder standardisierten Inhalten wie Börsenübersichten, Sportzusammenfassungen und Wettervorhersagen zeigt sich eine zukunftsnahe Umsetzung. Die Implementierung dieser Abläufe zieht eine Reihe weiterer technologischer Neuerungen mit sich. So werden neue Infrastrukturen, die die neue Verwaltung stützen und neue Cloudstrategien, beispielsweise um die Vorteile verschiedener Systeme und die Flexibilität von Multicloud-Services zu nutzen, benötigt. Dazu kommen auf Kundenseite die Nutzung neuer Technologien wie Voice Assistants und Smart Speakers, deren Nutzung ebenfalls durch den Technologie-Stack ermöglicht werden muss.

#4 Remote Work

Die steigende Flexibilität durch weiterentwickelte Technologien befeuert gerade in Bezug auf interne Kommunikation und Prozessabläufe einen anderen Trend 2019: Remote Work. In den letzten Jahren sind die Zahlen der Arbeitszeiten außerhalb des Büros immer weiter gewachsen und die Tendenz ist weiter steigend. Über tausend befragte Personalchefs gehen davon aus, dass in den nächsten zehn Jahren 38 % der Arbeit remote stattfinden wird. Die Gründe dafür sind eindeutig: Höhere Flexibilität, einfacherer Ausgleich der Work-Life-Balance und bessere Vereinbarkeit von Familie und Beruf sind nur einige der treibenden Faktoren. Die dezentrale Arbeitsorganisation hat hohe Anforderungen an Absprache, Kommunikation und Planung und kann nur mit den richtigen technischen Hilfsmitteln umgesetzt werden. Die Bandbreite an leistungsfähigen Tools umfasst dabei uneingeschränkten, ortsungebundenen Datenzugriff über Cloudspeicher, einfache Kommunikationstools oder effiziente Planungstools.

#5 Marketing Integration

Eine neue Form der Zusammenarbeit zeigt sich auch in der Integration des Marketings in fast alle bestehenden Unternehmensabläufe. Durch die erhöhten Ansprüche der Kunden an eine verbesserte, personalisierte Customer Journey müssen IT-, Sales- und Marketingteams neue Strategien der Vernetzung, Kommunikation und Kollaboration entwickeln. Die Integration eines einheitliche Marketingplans für das gesamte Unternehmen ist daher wichtig für den Erfolg und die erfolgreiche Ansprache der Kunden über alle unterschiedlichen Kanäle und Touchpoints – und ist 2019 eine der relevantesten Veränderungen für Unternehmen. Alle Aspekte des Marketing und der Produktpromotion müssen hier zusammenfließen, um eine konsistente Customer Journey zu ermöglichen. Die funktionierende Implementierung der neuen Prozesse und die Errichtung einer intakten und effizienten Kommunikation sind so die wesentlichen Bestandteile und anstehenden Aufgaben für die Marketing Integration 2019.

#6 IT-Security

IT-Security wird 2019 eines der dringlichsten Themen sowohl auf Unternehmens- als auch auf Kundenseite sein. Für Unternehmen entsteht durch dezentrale Remote Work und den vermehrten Einsatz von Cloudsystemen eine erhöhte Nachfrage nach sicheren Arbeitsumgebungen. Datenspeicherung, automatisierte digitale Arbeitsprozesse und der Schutz vor Datendiebstahl sind hier die relevantesten Faktoren, die den Ausbau der Security-Teams und -Infrastrukturen vorantreiben werden. Für die Kunden dreht sich hier alles um Datenschutz und vertrauensvollen Umgang bei der Verarbeitung der Daten durch sichere Datentransporte und -speicher. Gerade in expandierenden Märkten mit neuen Devices im IoT und einer wachsenden Anzahl an Nutzern und damit mehr digitalen Angriffen steigt bei ihnen das Verlangen nach größerer IT-Sicherheit. Fraglich bei dieser Entwicklung ist die Rolle der KI: Einerseits wird sie mehr und mehr für Cyber- und Hackerangriffe missbraucht, stellt aber gleichzeitig auch eine der effektivsten Möglichkeiten zu deren Bekämpfung dar.

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1. KI sagt Lebenserwartung voraus

Forscher der University of Adelaide haben eine künstliche Intelligenz entwickelt, die computertomografische Bilder des Brustkorbs von Testpersonen analysiert und so künftige Erkrankungen erkennt. Dadurch kann das Programm die Sterbewahrscheinlichkeit der Person innerhalb der nächsten fünf Jahre mit 69-prozentiger Sicherheit und damit ähnlich präzise wie ein Mediziner vorhersagen. Das Erkennen von Krankheiten und das Erstellen von Prognosen war bislang Personen mit umfangreicher medizinischer Ausbildung vorbehalten.

2. Software ersetzt Bauchgefühl von Richtern

Der US-Bundesstaat New Jersey wendet seit Anfang 2017 eine Software an, die dabei helfen soll, zu entscheiden, ob ein Straftäter vor Prozessbeginn auf Kaution freigelassen werden soll. Statistiken beweisen, dass diese Entscheidungen oft auf das Bauchgefühl der zuständigen Richter zurückzuführen sind. Der Algorithmus „Public Safety Assessment“ bezieht die Daten von 1,5 Millionen Fällen in den USA ein, evaluiert das Risiko, das die jeweilige Person darstellt, und gibt Richtern eine Entscheidungshilfe an die Hand.

3. Vervoe führt Bewerbungsgespräche

Die Plattform des australischen Start-ups Vervoe ersetzt aufwendige Bewerbungsgespräche durch ein automatisiertes System und testet mehrere Bewerber gleichzeitig. Vervoe verfügt über vorgefertigte Interviewskripts in verschiedenen Formaten, etwa Video oder Audio, die die Unternehmen samt Stellenangebot veröffentlichen können. Nach Abschluss der Bewerbungsrunde, bei der ungeeignete Bewerber vorselektiert werden, erhält das Unternehmen unbegrenzten Zugriff auf alle Interviews und kann diese schnell und unkompliziert sichten.

4. „Doktor“ Watson diagnostiziert Herzklappenfehler

IBM bringt seine Watson-Technologie nun erstmals in Krankenhäusern bei der bildgebenden Diagnostik von Herzklappenfehlern zum Einsatz. Die Watson-Technologie soll die Ärzte bei der schwierigen Diagnose unterstützen, indem sie Arztberichte abruft, sie mit anderen relevanten medizinischen Daten vergleicht und schließlich die Aufnahmen vom Herzen des Patienten analysiert.

5. AUDREY überwacht die Feuerwehr

Das Jet Propulsion Laboratory der NASA und das Department of Homeland Security arbeiten an einem auf künstlicher Intelligenz basierenden System, das Informationen aus der Umgebung sammelt und in Echtzeit an Feuerwehrmänner übermittelt. „AUDREY“ ist mit dem Internet der Dinge vernetzt. So kann das System sich mit tragbaren Sensoren und mit an Schutzhelmen befestigten Bildschirmen verbinden. Dabei werden Daten wie die Temperatur, das Austreten gefährlicher Gase und die GPS-Standorte aller Feuerwehrleute in Echtzeit angezeigt. „AUDREY“ soll somit für mehr Sicherheit bei der gefährlichen Arbeit sorgen.

6. Software findet neue Medikamente

Das Start-up Atomwise hat die Software „AtomNet“ entworfen, die Molekularstrukturen mit Potenzial für medizinische Wirkstoffe analysieren kann. Die gewonnenen Daten helfen zu erkennen, wie verschiedene Moleküle miteinander reagieren und sich aneinanderbinden. Auf diese Weise könnte die initiale Phase des systematischen Ausprobierens neuer Medikamente drastisch verkürzt und Forschungskosten könnten gesenkt werden.

7. Flippy brät Burger

Die Fast-Food-Kette CaliBurger hat gemeinsam mit Miso Robotics den robotischen Küchenassistenten „Flippy“ entwickelt, der das Fleisch für Hamburger brät und aus seiner Erfahrung lernt. Das System besteht aus einem Wagen auf Rädern und einem sechsachsigen Arm. Dieser Arm verwendet abnehmbare Werkzeuge für die unterschiedlichen Arbeitsschritte. Mit Hilfe von Sensoren an der dem Grill zugewandten Seite erstellt der Roboter thermale Daten und 3D-Daten. Mehrere Kameras ermöglichen es ihm, seine Umgebung zu sehen. Wenn Soßen und Käse hinzuzugegeben werden und das fertige Produkt eingepackt wird, informiert der Roboter die CaliBurger-Mitarbeiter.

8. Butler Charley bedient Luxus-Bewohner

Das kalifornische Robotikunternehmen Savioke hat einen intelligenten Roboterbutler entwickelt, der jetzt unter dem Namen Charley erstmals auch in einem Luxuswohngebäude eingesetzt werden soll. Die Bewohner können über iPads ihre Bestellungen an Charley übermitteln. Trifft eine Lieferung am Empfang ein, übergibt ein Mitarbeiter die Ware an den Roboter und teilt ihm mit, wo er sie abliefern soll. Charley setzt sich dann in Bewegung und fährt eigenständig bis zur richtigen Wohnungstür.

9. VALCRI jagt Verbrecher

Ein Forscherteam der Middlesex University hat das System „VALCRI“ entwickelt, das die Kriminalpolizisten in Zukunft bei ihrer Arbeit unterstützt. Das System soll bei der Verbrechensaufklärung etwa die mühsame und zeitaufwendige Suche nach ähnlichen Fällen innerhalb weniger Sekunden durchführen und die Ergebnisse anschließend visualisieren. Um plausible Ermittlungsvorschläge machen zu können, scannt das System Millionen von Polizeiverhören, -bildern und -videos und sucht nach Verbindungen, die für den aktuellen Fall relevant sein könnten.

10. Coded Couture schneidert das perfekte Kleid

Google hat in Kooperation mit der Marke Ivyrevel des schwedischen Bekleidungshauses H & M die App „Coded Couture“ entwickelt. Diese erstellt anhand des Datenprofils der Nutzerin individuelle Kleidungsstücke. Dazu zeichnet die App zunächst sieben Tage lang Standorte, Wetterdaten und die körperliche Aktivität der Nutzerin auf. Unter Berücksichtigung dieser Daten wird dann ein Outfit erstellt, das am besten zum Leben der Nutzerin passt.

Alle 33 Anwendungszenarien im Futuregram „Artificial Co-Working“.

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