KI im Handwerk: Was geht, was nicht?

Michael Hoffman erklärt, worauf man beim Umgang mit Künstlichen Intelligenz unbedingt achten sollte. Im Glossar erläutert er zudem die wichtigsten Begriffe zur KI.

Künstliche Intelligenz - das klingt für viele noch nach Zukunftsmusik. Aber sie ist längst im Alltag angekommen, auch im Handwerk. Vom automatisierten Aufmaß über schnelle Angebotstexte bis hin zu Ideen für Social Media oder Kundenbriefe - KI kann Zeit sparen, Abläufe vereinfachen und kreative Prozesse unterstützen.

Doch wie bei jedem Werkzeug gilt: Man muss wissen, wie man es einsetzt und wann man besser die Finger davon lässt. Wer blind auf KI-Tools vertraut, läuft Gefahr, Unsinn zu produzieren oder datenschutzrechtlich ins Stolpern zu kommen.

Das sollte man tun

1. Klare Ziele setzen: Überlegen Sie vorab, welche Aufgaben die KI übernehmen soll und was der gewünschte Output ist. KI ist ein Werkzeug - je präziser die Vorgaben, desto besser die Ergebnisse.

2. Training und Datenqualität: Nutzen Sie hochwertige und relevante Daten. Eine KI ist nur so gut wie die Informationen, mit denen sie gefüttert wird.

3. Menschliche Kontrolle einplanen: Automatisieren Sie mit Bedacht. Überlassen Sie kritische Entscheidungen nicht ausschließlich der KI, sondern planen Sie immer eine menschliche Überprüfung ein.
4. Weiterbildung fördern: Investieren Sie in Schulungen für Ihr Team, damit die Kolleginnen und Kollegen verstehen, wie die KI funktioniert und wie man sie effektiv einsetzt.

5. Datenschutz beachten: Stellen Sie sicher, dass alle datenschutzrechtlichen Vorschriften eingehalten werden, insbesondere beim Umgang mit sensiblen Kundeninformationen und Daten von Mitarbeitenden.

Das sollte
man vermeiden

1. Blindes Vertrauen: Verlassen Sie sich nicht blind auf KI-Modelle, vor allem wenn sie in kreativen oder komplexen Projekten eingesetzt werden. Es können Fehler oder Fehlinterpretationen auftreten (Halluzinationen).

2. Unklare Kommunikation: Überfordern Sie die KI nicht mit unspezifischen oder zu komplexen Eingaben. Präzise und verständliche Anweisungen (Prompts) sind essenziell.

3. Verzicht auf Tests: Implementieren Sie keine KI-Lösungen, ohne sie vorher ausgiebig zu testen. Ein unausgereiftes System kann mehr Schaden als Nutzen bringen.
4. Monotone Anwendung: Nutzen Sie KI im Idealfall nicht nur als "Werkzeug für immer Gleiches". Experimentieren und finden Sie innovative Wege, um Potenziale auszuschöpfen.
Fazit: KI ist eine großartige Möglichkeit, Prozesse zu verbessern, Kreativität zu fördern und Routineaufgaben zu automatisieren. Der Schlüssel liegt darin, sie bewusst und verantwortungsvoll einzusetzen.

KI-Glossar

Algorithmus ist eine endliche Folge von Anweisungen zur Lösung eines Problems oder zur Durchführung einer Berechnung. In der KI wird er verwendet, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen.

Artificial General Intelligence, AGI (Allgemeine KI) bezeichnet die Intelligenz eines hypothetischen Computerprogramms, das die Fähigkeit besitzt, jede intellektuelle Aufgabe zu verstehen oder zu lernen, die ein Mensch ausführen kann (Starke KI).

Big Data bezeichnet große Mengen an Daten, die so umfangreich und komplex sind, dass sie mit herkömmlichen Datenverarbeitungstechniken nicht analysiert werden können. In der KI wird Big Data verwendet, um Muster zu erkennen und Modelle zu trainieren.

Bias in der KI bezeichnet Verzerrungen oder Voreingenommenheiten in Daten oder Algorithmen, die zu unfairen Ergebnissen führen können. Dies kann aus unausgewogenen Trainingsdaten resultieren und muss beim Entwickeln von KI-Systemen minimiert werden.

Deep Learning ist eine Unterart des maschinellen Lernens, bei der mehrschichtige neuronale Netzwerke genutzt werden, um große Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen. Es wird oft für komplexe Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung verwendet.

Ethik der KI beschäftigt sich mit den moralischen Implikationen der Entwicklung und Anwendung von KI-Systemen. Dazu gehören Themen wie Transparenz, Fairness, Verantwortung und der Einfluss von KI auf Gesellschaft und Kultur.

Generative KIist eine Klasse von KI-Modellen, die neue Inhalte wie Texte, Bilder, Musik oder Videos erzeugen können, beispielsweise GPT oder DALL-E. Sie spielen eine wichtige Rolle in der kreativen Produktion.

KI - Künstliche Intelligenz umfasst Maschinen und Systeme, die in der Lage sind, menschenähnliches Denken und Lernen zu simulieren. Sie wird in verschiedenen Anwendungsbereichen wie Sprachverarbeitung, Bildanalyse und Entscheidungsfindung eingesetzt.

Halluzinationen bezieht sich in der generativen KI auf Situationen, in denen ein KI-Modell wie ChatGPT falsche oder erfundene Informationen generiert, die keinen Bezug zur Realität oder den zugrunde liegenden Trainingsdaten haben. Diese Halluzinationen können sich in verschiedenen Formen äußern:
-Faktenfehler: Das Modell liefert falsche oder ungenaue Fakten, behauptet etwa, dass eine nicht existierende Person einen Preis gewonnen hat.
-Erfindungen: Es werden Quellen, Zitate oder Zusammenhänge erfunden, die es nicht gibt.
-Unlogische Aussagen: Die generierte Antwort widerspricht sich selbst oder der vorherigen Konversation.

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, bei dem Computerprogramme aus Daten lernen, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Anstatt explizit programmiert zu werden, verbessern die Modelle ihre Leistung durch Erfahrung.

Überwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Modell mit gekennzeichneten Daten trainiert wird, um die Beziehungen zwischen Eingaben und den gewünschten Ausgaben zu lernen.

Unüberwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der das System selbstständig Muster oder Strukturen in unmarkierten Daten findet. Es wird oft für Cluster- oder Anomalieerkennung verwendet.

Verstärkendes Lernen ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent durch Interaktion mit der Umgebung lernt, Entscheidungen zu treffen, um eine Belohnung zu maximieren.

Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilgebiet der KI, das sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache beschäftigt. Es umfasst Aufgaben wie maschinelle Übersetzung, Spracherkennung und Textanalyse.

Neuronales Netzwerk ist ein rechnerisches Modell, das aus vielen miteinander verbundenen künstlichen Neuronen besteht. Es wird verwendet, um Muster in Daten zu erkennen und Aufgaben wie Klassifikation und Regression (für Prognosen) durchzuführen.

Promptwird in Sprachmodellen und KI-Systemen verwendet, um eine spezifische Antwort oder Aktion zu erzeugen. Im Kontext von KI und maschinellem Lernen bezeichnet ein Prompt oft den Text, der dem Modell vorgegeben wird, um relevante und zielgerichtete Ergebnisse zu generieren.

Training ist in der KI der Prozess, bei dem ein Modell durch Lernen aus Daten optimiert wird. Die Trainingsphase ist entscheidend, um ein Modell zu erstellen, das genau Vorhersagen oder Entscheidungen trifft.