Künstliche Intelligenz

• Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?
• Was ist Generative Künstliche Intelligenz?
• KI-Agentensysteme / AI Agents
• KI für den Mittelstand
• Webinarreihe KI
• The Elements of AI
• Beispielhafte Anwendung der KI
• Europäisches Gesetz über Künstliche Intelligenz: EU AI-Act
• IHK-Positionspapier "Künstliche Intelligenz - Chancen für die Wirtschaft nutzen"
• Hilfreiche weitere Informationen und Links zu KI

Künstliche Intelligenz (KI) gibt es in zahlreichen Erscheinungsformen. Dabei wird in der Regel zwischen der sogenannten "schwachen" und "starken" KI unterschieden. Anwendungen der schwachen KI basieren auf Methoden der Mathematik sowie Informatik und orientieren sich an den intellektuellen Fähigkeiten der Menschen. Lösungen mithilfe von schwacher KI sind heute bereits z. B. in der Sprachsteuerung via Smartphone oder Smart Speaker oder in der vorausschauenden Wartung im Einsatz.

Ziel einer starken KI ist, die kognitiven Fähigkeiten des Menschens zu erreichen oder gar zu übertreffen. Eine starke KI gilt jedoch derzeit noch als hypothetisch und ist auch in naher Zukunft noch nicht zu erwarten.

Mit dem Aufkommen der sogenannten Generative Künstliche Intelligenz (Generative AI oder GenAI) im Jahr 2022, hat sich die Relevanz der Technologie erhöht. Dabei handelt es sich um eine KI, die Inhalte erstellen kann – sei es Text, Bilder, Musik, Code oder sogar Videos. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die auf vorher festgelegte Regeln reagieren, nutzen generative Modelle große Mengen an Daten und statistische Muster, um völlig neue Inhalte zu erzeugen.

Ein Grundelement der KI ist die Fähigkeit des "Lernens". Durch die Nutzung meist großer Datenmengen ist es einer künstlichen Intelligenz möglich, Zusammenhänge zu erkennen und die gewonnenen Erkenntnisse, z. B. im Bereich der Diagnostik, anzuwenden.

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Generative Künstliche Intelligenz (Generative KI oder GenAI) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der darauf ausgelegt ist, eigenständig neue Inhalte zu erzeugen. Dabei kann es sich beispielsweise um Texte (z. B. via ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot), Bilder (z. B. DALL·E 3, Midjourney, Stable Fussion), Videos (z. B. OpenAI Sora, Google Veo 3) oder Programmcode handeln. Grundlage der Generativen KI stellen sogenannte „generative Modelle“ dar, die auf großen Datenmengen trainiert wurden und in der Lage sind, Muster zu erkennen und daraus neue, realitätsnahe Inhalte zu erstellen.

Anwendungen generativer KI sind heute z. B. in der automatisierten Texterstellung, der Bildgenerierung oder in virtuellen Assistenten im Einsatz. Diese Lösungen basieren auf Methoden des maschinellen Lernens (Computer lernen aus Daten, um Muster zu erkennen und darauf basierend Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen), insbesondere auf tiefen neuronalen Netzen. (komplexe Modelle des maschinellen Lernens, die aus vielen Schichten künstlicher Neuronen bestehen und besonders gut darin sind, komplexe Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen – z. B. bei der Bilderkennung oder Sprachverarbeitung).

Das Ziel von Generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) ist es, auf Basis vorhandener Daten eigenständig neue, realitätsnahe Inhalte zu erzeugen – etwa Texte, Bilder, Videos oder Programmcode – um kreative, kommunikative oder analytische Aufgaben effizient zu unterstützen oder zu automatisieren.

Ein zentrales Merkmal generativer KI ist die Fähigkeit, aus bestehenden Informationen neue Inhalte zu erzeugen. Dies eröffnet Unternehmen viele Einsatzmöglichkeiten und erhöht Zeitersparnisse sowie die Effizienz – etwa in der Kundenkommunikation, im Marketing, in der Softwareentwicklung, in der Texterstellung, bei Übersetzungen oder bei der Datenanalyse.

Probleme hinter Generativer Künstlicher Intelligenz

Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) bringt viele Chancen mit sich – aber auch eine Reihe von Herausforderungen und Problemen. Hier die wichtigsten:

• Halluzinationen: GenAI kann Inhalte erfinden, die plausibel klingen, aber faktisch falsch sind. Da eine generative KI nicht wirklich intelligent ist, sondern nur die wahrscheinlichsten Ergebnisse versucht auszugeben, können mitunter Daten falsch in Zusammenhang gebracht werden oder sogar fehlerhafte Daten genutzt werden. Anwenderinnen und Anwender sollten sich daher nie blind auf Ausgaben einer generativen KI verlasen und diese stets kritisch hinterfragen.
• Datenverzerrung (Bias): Wenn Trainingsdaten Vorurteile enthalten, kann die KI diese ungewollt reproduzieren – z. B. bei Geschlecht, Herkunft oder Sprache.
• Veraltete Trainingsdaten: Modelle basieren auf Daten aus der Vergangenheit und kennen keine aktuellen Ereignisse, sofern sie nicht regelmäßig aktualisiert werden. Allerdings nutzen viele KI-Lösungen neben einem Trainingsdatensatz auch das Internet um aktuellere Daten heranzuziehen.
• Datenschutz: Wenn personenbezogene Daten im Training verwendet wurden, kann dies gegen Datenschutzgesetze wie die DSGVO verstoßen.
• Urheberrecht: GenAI kann Inhalte erzeugen, die urheberrechtlich geschützten Werken ähneln – was rechtliche Fragen aufwirft.

Richtig Prompten

Generative KI kann herausragende Ergebnisse liefern, doch die Qualität der Ergebnisse hängt in erster Linie vom Nutzer ab. Damit die KI Ergebnisse liefern kann, benötigt sie eine vom Nutzer erstellte Anweisung. Dabei ist es wichtig, einige Dinge zu beachten, denn die Qualität des Ergebnisses hängt in der Regel von der Qualität der Eingabe der Aufgabe ab. Diese Aufgabenstellung wird als "Prompten" bezeichnet (engl. "Prompt" für Eingabeaufforderung).

Warum ist richtiges Prompten wichtig?

Ein gut formulierter Prompt führt zu genauen, relevanten und nutzbaren Ergebnissen. Ob für Texterstellung, Datenanalyse oder Bildgenerierung – je klarer die Eingabe, desto besser die Antwort.

• Iteratives Vorgehen: Der wichtigste Punkt zum Start - Prompten ist ein iterativer Prozess. Das erste Ergebnis der KI ist selten das Beste. Testen Sie verschiedene Formulierungen, ergänzen Sie Eingaben mit weiterne Details und Spezifikationen, optimieren Sie den Prompt schrittweise. Dieser Prozess des Prompt Engineerings zeigt schnell auf, wie selbst minimale Anpassungen teils große Auswirkungen auf die gewünschten Ergebnisse haben können.
• Klare Zielsetzung: Definieren Sie den gewünschten Output genau – soll die KI einen Werbetext, eine Marktanalyse oder kreative Ideen liefern?
• Präzise Sprache: Vermeiden Sie Umgangssprache als auch vage oder mehrdeutige Eingaben. Klare Anweisungen und präzise Fragestellungen führen zu besseren Ergebnissen. Anstelle von "Ich brauche Werbung für mein Marketing", liefert "Erstelle mir 5 kreative Werbeslogans für ein nachhaltiges Reinigungsmittel."
• Kontext geben: Hintergrundinformationen helfen der KI, bessere Ergebnisse zu liefern. Dies beginnt bei Informationen bspw. zur Zielgruppe, zur Branche oder zu aktuellen Herausforderungen.
• Struktur vorgeben: Lassen Sie sich Ergebnisse vorgefertigt ausgeben. Soll ein Fließtext oder eine Tabelle ausgegeben werden? Soll der Leser persönlich oder formell angesprochen werden? Je mehr Details zur Struktur vorgegbeen werden, desto passender das Ergebnis und umso geringer der manuelle Anpassungsbedarf.

Mit der richtigen Prompt-Technik können Unternehmen ihre KI-Anwendungen effektiver, kreativer und produktiver gestalten. Präzise Eingaben sorgen für hochwertige und zielführende Ergebnisse, die den Geschäftserfolg entscheidend beeinflussen.

Weitere Angebote zu GenAI

Um mehr zum Themengebiet der Generativen KI zu erfahren, werfen Sie einen Blick auf folgende IHK-Angebote:

• IHK-Ratgeber: ChatGPT & Co.
• YouTube-Webinar-Mitschnitt: "Generative KI: effektiver Einsatz im Unternehmen"
• Die jährliche KI-Konferenz: KI für den Mittelstand

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KI-Agenten – auch als AI Agents bezeichnet – sind digitale Systeme, die eigenständig Aufgaben analysieren, Entscheidungen treffen und Handlungsschritte ausführen können. Im Gegensatz zu klassischen KI-Tools wie Chatbots oder Analyseprogrammen arbeiten Agenten nicht nur reaktiv, sondern proaktiv, zielorientiert und iterativ.

Im Vergleich zu herkömmlichen Lösungen der Generativen KI wie bspw. ChatGPT, gibt es einige markante Unterschiede. KI Agenten...

• ... arbeiten zielgerichtet auf ein definiertes Ziel, während Generative KI auf Input reagiert.
• ... planen mehrere Arbeitsschritte, während Generative KI dies nicht unternimmt.
• ... führen Komplexe Prozesse aus, während Generative KI nur eine Einzelschritt-Ausgabe verfolgt
• ... nutzen auch andere Werkzeuge nutzen, wofür allerdings Schnittstellen in die entsprechenden Tools angesteuert werden müssen. Beispiele sind: GPT-4, Excel/CVV-Schnittstelle, E-Mail API, Suchmaschinen, CRM-Systeme.

Ein Beispiel für eine Aufgabenstellung an einen KI-Agenten wäre: "Sammle 5 Quellen, fasse sie zusammen, erstelle eine Präsentation, sende diese an folgende E-Mail-Adresse.“

Einsatzmöglichkeiten für Unternehmen:

KI-Agentensysteme eröffnen neue Automatisierungspotenziale – insbesondere dort, wo komplexe Informationsverarbeitung oder viele Arbeitsschritte nötig sind:

• Markt- und Wettbewerbsanalysen
• Automatisiertes Verfassen von Texten oder Angeboten
• Proaktive Kundenbetreuung und Supportlösungen
• Projektmanagement oder Terminüberwachung

Chancen & Herausforderungen

Vorteile:

• Zeiteinsparung durch Automatisierung sich wiederholender Aufgaben.
• Verbessert Entscheidungsfindung: Unterstützt Teams mit strukturierter Zuarbeit dank der Fähigkeit große Mengen an Daten zu analysieren.
• Personalisierte Kundenerlebniss: KI Agentensysteme können Nutzerdaten und Präferenzen analysieren, um personalisierte Dienstleistungen und Erlebnisse bereitzustellen. Im Kundenservice unterstützt ein solches System menschliche Mitarbeitende, indem es gezielt personalisierte Informationen liefert.
• Zusammenarbeit und Kommunikation: KI Agenten können als Vermittler zwischen Abteilungen und Teams fungieren, indem sie relevante Informationen und Erkenntnisse bereitstellen und so die Abstimmung zwischen Beteiligten unterstützen.

Risiken:

• Potenzielle Fehler durch „Halluzinationen“.
• Hohe Anforderungen an Datenqualität und Kontrolle
• Aktuell noch begrenzte Standardisierung

KI-Agenten gelten als nächster Schritt in der Unternehmensautomatisierung. Zahlreiche Plattformen – etwa LangChain, AutoGPT oder CrewAI – bieten bereits flexible Lösungen. Zukünftig könnten sie als „digitale Co-Worker“ projektbasiert mit menschlichen Teams zusammenarbeiten.

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Bei der Konferenz „KI für den ‎Mittelstand“ wurde am 14. November 2024 mit einer Reihe von Experten und Expertinnen erklärt, was hinter Künstliche Intelligenz steckt und wie Sie von Unternehmen eingesetzt werden kann. Neben einer Einführung in das Thema wurden im Rahmen einer Paneldiskussion die Voraussetzungen für eine erfolgreiche Integration von KI in Unternehmen diskutiert, erörtert wie KMU mit Startups erfolgreich zusammen arbeiten können und unter anderen über die Wettbewerbsfähigkeit von KI-Startups sowie den Einfluss regionaler Netzwerke gesprochen.

Zum Abschluss der Veranstaltung teilte sich das Publikum in mehrere Gruppen auf, die in einem Workshop in die Rolle eines fiktiven Automobil-Zulieferers schlüpften. Hier wurde die Einführung der Generativen Künstlichen Intelligenz ChatGPT simuliert, inkl. damit verbundener Herausforderungen.

Die Konferenz KI für den Mittelstand wurde Ihnen präsentiert von appliedAI und der fortiss GmbH sowie der IHK für München und Oberbayern im Rahmen der gemeinsamen Digitalisierungsinitiative der Industrie- und Handelskammern in Bayern.

Archiv:
Zum Nachbericht und den Präsentationen:

• KI für den Mittelstand 2024
• KI für den Mittelstand 2023
• Zum Mitschnitt: "KI für den Mittelstand 2022"
• Zum Mitschnitt: "KI für den Mittelstand 2021"

Webinarreihen: Künstliche Intelligenz verstehen und nutzen (2024, 2025)

Im Rahmen der gemeinsamen Digitalisierungsinitiative der Industrie- und Handelskammern in Bayern, sowie in Kooperation mit dem Bayerischen Staatsministerium für Digitalisierung im Rahmen des Pakts für berufliche Weiterbildung, wurden die Webinarreihen "Künstliche Intelligenz verstehen und nutzen" ins Leben gerufen.

In den Webinaren erfahren interessierte unter anderen was hinter KI steckt, wie generative KI genutzt werden kann, wie sich der EU AI Act auf Unternehmen auswirkt, wie KI in Unternehmen integriert werden kann und wie KI-Agenten funktionieren.

Zu den Webinaren und Terminen der Reihen: bihk.de/ki-webinare.html

Webinarreihe: Einführung in die Künstliche Intelligenz (2020)

Ziel der Webinarreihe, die in Zusammenarbeit mit dem DIHK, fortiss und appliedAI durchgeführt wurde, ist kleinen und mittleren Unternehmen den Einstieg in das Thema Künstliche Intelligenz zu ermöglichen. Dabei werden Nutzen und Potenziale der Technologie für Ihr Unternehmen aufgezeigt und der Aufbau einer eigenen KI-Strategie unterstützt. Dafür werden technische Grundlageninhalte mit strategischen Perspektiven und Handlungsempfehlungen zur Umsetzung von KI-Aktivitäten im eigenen Unternehmen kombiniert. Mitschnitte, Unterlagen und weitere Informationen finden Sie in der folgenden Übersicht.:

Mit dem Ziel, Künstliche Intelligenz (KI; englisch: Artificial Intelligence bzw. AI) greifbarer zu machen, wurde im Frühjahr 2018 durch die Universität Helsinki der kostenfreie Online-Kurs „The Elements of AI“ ins Leben gerufen. Seither wurde dieser bereits in über 170 Ländern genutzt.

Nun bietet die IHK-Organisation den Kurs auch in deutscher Sprache an. Der Kurs kann von jeder Person kostenfrei durchgeführt werden, um das eigene Verständnis über KI zu erweitern:The Elements of AI

Das wichtigste zu The Elements of AI im Überblick:

Voraussetzung: The Elements of AI ist für jeden geeignet. Es werden keine komplexen Vorkenntnisse in Mathematik oder Programmierung vorausgesetzt.
Ziel: Der Kurs richtet sich an alle, die lernen möchten was KI ist, was mit KI möglich ist (und was nicht) und wie sie sich auf unser Leben auswirkt.
Kursinhalt: Die einzelnen Kapitel des Kurses kombinieren theoretische Wissensvermittlung mit praktischen Übungen. Die Teilnehmer und Teilnehmerinnen können ihr Lerntempo selbst bestimmen.
Umfang: The Elements of AI untergliedert sich in sechs Kapitel, die jeweils aus drei einzelnen Abschnitten bestehen. Dazu gehören in der Regel unterschiedliche Übungen, die vom Nutzer und von der Nutzerin durchgeführt werden müssen.
Dauer: In der Regel insgesamt zwischen 30 und 60 Stunden.

Der Kurs "The Elements of AI" ist in die folgenden Kapitel aufgeteilt:

• Kapitel 1: Was ist KI?
• Kapitel 2: Probleme lösen mit KI
• Kapitel 3: Reale Anwendungen
• Kapitel 4: Maschinelles Lernen
• Kapitel 5: Neuronale Netze
• Kapitel 6: Auswirkungen

Verschaffen Sie sich noch heute einen Überblick über die Kurse und legen Sie los: Zur Kursübersicht

Künstliche Intelligenz (KI) sicher und vertrauenswürdig gestalten – das ist das Ziel der Europäischen Kommission. Um dies zu erreichen, hat die EU-Kommission im April 2021 einen Vorschlag für ein Gesetz über Künstliche Intelligenz vorgelegt. Das Gesetz ist seit 1. August 2024 in Kraft.

Wofür dient der Gesetzesentwurf?

KI ist nicht gleich KI – der Gesetzesvorschlag unterscheidet zwischen verschiedenen Anwendungsbereichen und vier Risikoklassen, an die widerrum unterschiedliche Anforderungen geknüpft sind. KI-Systeme, die den ethischen Grundsätzen in der EU widersprechen und somit ein inakzeptables Risiko darstellen, sollen gänzlich verboten werden, zum Beispiel Social-Scoring-Systeme.

Besonders relevant für Unternehmen sind Anwendungen, die als hochriskant eingestuft werden. Sie sollen künftig strengen Anforderungen unterliegen. Zu den Hochrisikosystemen zählen unter anderem KI-basierte Anwendungen, die im Personalmanagement, in der Aus- und Weiterbildung, in der kritischen Infrastruktur oder in der Industrie als Sicherheitskomponenten oder -bauteile zum Einsatz kommen.

Für Anwendungen mit geringem Risiko, beispielsweise Chatbots, sind Transparenzpflichten vorgesehen. Für Systeme mit minimalem Risiko, wie etwa KI-gestützte Videospiele oder Spamfilter, entstehen keine zusätzlichen rechtlichen Verpflichtungen.

Stellungnahmen zu den Trialogverhandlungen

Um die Auswirkungen des Entwurfs zu untersuchen, haben wir uns als IHK für München und Oberbayern mit Unternehmensvertretern und Unternehmensvertreterinnen sowie mit Experten und Expertinnen zusammengesetzt. Mit welchen Risiken und Problemen Unternehmen bei Umsetzung des Gesetzes rechnen müssen, erfahren Sie in unserem OnePager zum EU AI-Act.

Eine ausführliche Stellungnahme des Deutschen Industrie- und Handelskammertags zum europäischen AI-Act finden Sie hier.

Einen umfassenden Ratgeber über die Pflichten und Verantwortlichkeiten aus dem verabschiedeten AI Act finden sie hier

Der Standort München und Oberbayern bietet mit seinen vielfältigen ansässigen Branchen und Industrien, Initiativen aus Wirtschaft, Wissenschaft und Forschung – wie die appliedAI Initiative, das Forschungsinstitut fortiss und die Munich School of Robotics and Machine Intelligence – sowie als IKT-Standort Nr.13 in Europa beste Rahmenbedingungen, um international als KI-Zentrum zu wirken.

Die Vorhaben der Landesregierung im Rahmen der „Digitalen Leuchtturmprojekte im Freistaat Bayern“, die KI-Strategie des Bundes und der EU sind richtige Ansätze, die aber teils noch verstärkt, zielorientierter und vor allem schneller verfolgt werden müssen.

Hier setzt das Positionspapier der IHK für München und Oberbayern an und beinhaltet folgende zentrale Punkte:

• Akzeptanz von KI in der Gesellschaft erhöhen
• Fachwissen und Expertise stärken
• Forschung und Wissenschaft ausbauen
• KI-Chancen im Mittelstand stärken
• Innovationen fördern
• Datenzugang als Grundvoraussetzung für KI
• Ethische Standards – ein möglicher Standortvorteil

Das vollständige Positionspapier "Künstliche Intelligenz für die Chancen nutzen" wurde im März 2019 von der Vollversammlung der IHK für München und Oberbayern verabschiedet und steht hier zum Download zur Verfügung: IHK-Positionspapier "Künstliche Intelligenz - Chancen für die Wirtschaft nutzen"

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