Es gibt mehrere Branchen, in denen künstliche Intelligenz zur Verbesserung der Abläufe eingesetzt werden kann. Einige davon sind die Fertigung, der Handel und das Investitionsmanagement. Aber die Liste ist noch viel länger als das. Künstliche Intelligenz wird bereits auch in anderen Bereichen eingesetzt. Price Waterhouse Cooper hat sogar vorausgesagt, dass künstliche Intelligenz in Zukunft eine grundlegende Technologie sein wird. Das bedeutet, dass die meisten Branchen mit KI als Dreh- und Angelpunkt arbeiten werden.
Fertigung
Es gibt eine Reihe von Branchen, die bereits vom Einsatz der künstlichen Intelligenz (KI) profitiert haben. In der Fertigung können KI-Algorithmen dazu beitragen, Probleme mit der Produktqualität zu vermeiden, indem sie die Fertigungseinheiten auf mögliche Produktionsfehler hinweisen. Zu diesen Fehlern können Abweichungen von Prozessen oder subtile Anomalien im Maschinenverhalten gehören. Diese automatisierten Systeme tragen auch dazu bei, die Produktivität von Fabriken durch die Standardisierung von Arbeitsabläufen zu verbessern.
In der Automobilindustrie wird KI beispielsweise zur Verbesserung der Produktqualität und -effizienz eingesetzt. Die Technologie ist in der Lage, Ineffizienzen in Fertigungsprozessen zu erkennen und Fehlfunktionen am Fließband zu entdecken. Wenn KI eine Fehlfunktion in einer Montagelinie erkennt, kann sie das Problem beheben, bevor die gesamte Maschine ausgetauscht wird. Sie kann auch die Produktinnovation verbessern und den Entwicklungsprozess beschleunigen. Die Fertigungsindustrie war in den letzten Jahren eine der führenden Branchen beim Einsatz von KI. Sie wird eingesetzt, um die Produktqualität zu verbessern, die Effizienz zu steigern und die Sicherheit der Mitarbeiter zu erhöhen.
Porsche setzt beispielsweise autonome fahrerlose Fahrzeuge ein, um den Produktionsprozess zu rationalisieren. Diese Technologie macht menschliches Eingreifen überflüssig und macht die Produktionsanlage widerstandsfähiger gegen Störungen. Der Einsatz von KI in der Fertigung wird dazu beitragen, die Produktivität zu steigern und Risiken zu verringern, was für die Hersteller unerlässlich ist, um wettbewerbsfähig und nachhaltig zu bleiben. Um die Vorteile der KI optimal nutzen zu können, sind jedoch erhebliche Investitionen und die Qualifizierung der Mitarbeiter erforderlich. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass Fertigungsunternehmen KI-Projekte schnell einführen.
KI-Systeme werden den Herstellern auch helfen, die Kontrolle über ihre Lieferketten zu gewinnen. Diese Technologien können Aufgaben wie die Bestandsverfolgung und -verwaltung, die Lieferantenbewertung in Echtzeit und die vorausschauende Lieferantenüberwachung automatisieren. Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens werden sich KI-Systeme kontinuierlich verbessern. Einem kürzlich erschienenen McKinsey-Bericht zufolge könnte KI dazu beitragen, die Vorhersagegenauigkeit um bis zu zehn Prozent zu verbessern, was sich in einer Senkung der Lagerkosten um 5 Prozent und einer Umsatzsteigerung von 2 bis 3 Prozent niederschlägt.
Fintech
Maschinelles Lernen wird in vielen Branchen eingesetzt, auch im Gesundheitswesen. Seine Vorteile reichen von der Vorhersage künftiger Cashflows bis zur Erkennung von Mustern im menschlichen Verhalten. Es kann auch im Finanzwesen eingesetzt werden, um Entscheidungsprozesse zu verbessern. Es wurde eingesetzt, um betrügerische Transaktionen zu erkennen und die Sicherheit von Online-Transaktionen zu erhöhen. Sie kann sogar Aktienkursschwankungen vorhersagen. Sie kann auch bei der Erstellung idealer Investitionspläne helfen.
In der Landwirtschaft wird KI bereits eingesetzt, um den Landwirten das Leben zu erleichtern. Unternehmen wie Microsoft arbeiten mit dem ICRISAT zusammen, um Landwirten zu helfen, ihre Ernteerträge zu verbessern. Es nutzt maschinelles Lernen und Spracherkennung, um die Nährstoff- und Schädlingsbedingungen auf den Feldern zu überwachen, und kann grundlegende Aufgaben wie das Einpflanzen von Saatgut übernehmen. Landwirte setzen auch KI-gesteuerte Robotertraktoren und Drohnen ein, um die Gesundheit der Pflanzen zu überwachen und ihre Erträge zu steigern. Der Einsatz von KI in der Logistik wird in vielen Branchen immer alltäglicher. So setzen bereits 62 Prozent der Großunternehmen KI-Technologie in ihrem Unternehmen ein.
KI wird auch eingesetzt, um riesige Datenmengen zu analysieren. Sie ist in der Lage, Bilder zu identifizieren, Muster zu erkennen und zukünftige Ergebnisse ohne menschliches Zutun vorherzusagen. Sie wird auch in der Echtzeit-Polizeiarbeit eingesetzt, wo fortschrittliche maschinelle Lernfähigkeiten von unschätzbarem Wert sein werden.
Handel
KI hat das Potenzial, Branchen zu verändern, die auf körperliche Aktivität angewiesen sind. Allerdings erschweren veraltete Umgebungen und rechtliche Rahmenbedingungen die Umwälzung in diesen Branchen. So wird es für die KI schwierig sein, die vom Bergbau und der Stahlproduktion abhängigen Branchen zu verändern. Sie kann jedoch zur Optimierung von Bergbaustandorten und der Stahlverarbeitung eingesetzt werden.
Die Finanzindustrie ist eine Branche, in der KI äußerst hilfreich sein kann. Hier werden Algorithmen der künstlichen Intelligenz eingesetzt, um Empfehlungen für Kunden zu geben. Unternehmen wie Amazon nutzen Empfehlungsmaschinen, um ihren Kunden das Einkaufen zu erleichtern. Auch Netflix setzt sie ein, um das Kundenerlebnis zu verbessern. KI wird auch in der Finanzbranche eingesetzt, um betrügerische Transaktionen zu erkennen. Außerdem können Algorithmen des maschinellen Lernens das Kundenverhalten vorhersagen und den Banken helfen, fortschrittliche Kreditmodelle zu erstellen.
Das Gesundheitswesen ist eine weitere Branche, in der die KI Einzug hält. Philips beispielsweise setzt KI in seinem System Adaptive Intelligence ein. Andere Unternehmen wie Babylon Health, Infervision und Freenome nutzen KI, um Vorhersagemodelle und Behandlungen zu entwickeln. Diese Technologien können Entscheidungen auf der Grundlage von Datenanalysen treffen, was wertvolle Zeit spart.
KI hilft auch bei der Automatisierung von Geschäftsentscheidungen. Führende Unternehmen in der Medien- und Unterhaltungsbranche nutzen maschinelles Lernen und Natural Language Processing, um automatisch Leistungsberichte aus analytischen Rohdaten zu erstellen. Anstatt Tage oder Wochen mit der Analyse großer Excel-Tabellen voller Daten zu verbringen, kann KI innerhalb von Sekunden Leistungsberichte erstellen.
Anlageverwaltung
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ist eine immer beliebtere Methode für die Vermögensverwaltung, insbesondere im Finanzsektor. KI-gestützte Computerprogramme können aus riesigen Datensätzen lernen und bisher unlösbare Probleme lösen. Sie sind auch in der Lage, sich zu verändern, wenn sie mit neuen Daten konfrontiert werden. Infolgedessen erwirtschaften KI-gesteuerte Anlageverwaltungsunternehmen höhere Gewinne und bessere Anlageergebnisse. Diese Technologie wird mit der Weiterentwicklung der Branche weiter wachsen und in die Vermögensverwaltungsgesellschaften integriert werden.
KI kann das Kundenerlebnis verbessern und den Beratern helfen, personalisierte Inhalte zu erstellen und diese schneller und flexibler bereitzustellen. Darüber hinaus kann sie die Compliance-Funktionen unterstützen, die Datenanalyse verbessern und mehrdeutige Ereignisse bewältigen. KI erfordert jedoch, dass ein Unternehmen die Überschneidung von Technologie und menschlichen Talenten sorgfältig steuert, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
KI kann Vermögensverwaltern auch dabei helfen, fundiertere Entscheidungen darüber zu treffen, in welche Aktien sie investieren sollen. Sie kann auch Beziehungen zwischen Wertpapieren erkennen und deren Risiken bewerten. Herkömmliche Risikomodelle stützen sich beispielsweise auf die Performance von Stilfaktoren und können eine Verbindung zwischen zwei Aktien mit unterschiedlichen Risikoklassifizierungen übersehen. KI-basierte Tools nutzen Clustering-Technologien, um Millionen von Datenpunkten miteinander zu verknüpfen und daraus verwertbare Metriken und Erkenntnisse zu gewinnen. Die daraus resultierenden Daten werden visuell aufbereitet, um den Entscheidungsprozess verständlicher zu machen.
KI kann Unternehmen auch dabei helfen, ihre Risikomanagementprozesse zu optimieren, indem sie Vorhersagemodelle für große Datensätze erstellt. Diese Modelle können dann für Kreditratings, Risikobewertungen und Anlagethesen verwendet werden. Dies verbessert die Genauigkeit und ermöglicht es Investmentmanagern, schneller klügere Entscheidungen zu treffen.
Filmproduktion
Künstliche Intelligenz (KI) wird in der Filmproduktion für eine Reihe von Zwecken eingesetzt. In der Schnittphase von Spielfilmen kann sie mit Hilfe von Gesichtserkennung die Hauptfiguren erkennen und den Redakteuren helfen, die Szenen nach der Handlung zu sortieren. Auf diese Weise können sich die Redakteure mehr Zeit für die wesentlichen Szenen nehmen.
AI kann zur Vereinfachung vieler Vorproduktionsprozesse eingesetzt werden, z. B. bei der Suche nach Drehorten, der Besetzung von Darstellern und der Planung von Drehplänen. Außerdem lassen sich damit Prozesse wie die Planung von Schauspielern auf der Grundlage ihrer Verfügbarkeit automatisieren. Außerdem kann die KI Drehbücher analysieren und Drehorte für die Hauptaufnahmen empfehlen.
Neben der Analyse von Drehbüchern kann KI auch zur Vorhersage der Erfolgswahrscheinlichkeit eines Films eingesetzt werden. Die Vorhersagen sind zwar nicht immer 100 %ig genau, aber sie erregen bereits die Aufmerksamkeit der großen Filmstudios. 20th Century Fox beispielsweise nutzt das Merlin-System, das KI und maschinelles Lernen einsetzt, um Filme auf ihr Publikum abzustimmen. Es kann auch detaillierte demografische Daten zu einem bestimmten Film liefern. Ein weiteres KI-basiertes Filmvorhersagesystem ist ScriptBook, das von Sony Pictures eingesetzt wird.
KI kann auch Produzenten und Casting-Direktoren bei der Auswahl von Darstellern helfen. Mithilfe von Algorithmen kann die KI die früheren Leistungen von Schauspielern und deren Fangemeinde analysieren. Auf diese Weise können die Produzenten ihre Marketing- und Werbekampagnen entsprechend gestalten.
Landwirtschaft
In der Landwirtschaft wird künstliche Intelligenz eingesetzt, um Landwirten zu helfen, ertragreichere Ernten zu erzielen. Vorprogrammierte Drohnen können die Felder von oben überwachen und bei Bedarf Pestizide oder Fungizide versprühen. Sie können auch die Gesundheit der Pflanzen überwachen und die Ernte einbringen. Weitere Beispiele für KI-Systeme in der Landwirtschaft sind selbstfahrende Autos, Robotik und autonome Traktoren.
Der Übergang von einer landwirtschaftlichen zu einer industriellen Wirtschaft trug zur Weltwirtschaftskrise bei, doch die Menschen erholten sich davon. Die kurzfristigen Auswirkungen der KI waren jedoch sehr groß. Mehrere Start-up-Unternehmen entwickeln derzeit KI-Lösungen für diese Branche. Ziel ist es, KI-Lösungen zu entwickeln, die einfach zu implementieren sind und Unternehmen und Verbrauchern gleichermaßen zugute kommen.
Marketing ist ein weiterer Bereich, in dem KI eingesetzt wird. Sie kann viele Geschäftsprozesse rationalisieren. Die Responsive Search Ads von Google nutzen KI zur Berechnung verschiedener Marketingparameter. Sie berechnen auch Konversionsraten und Klickraten. Andere KI-Tools werden eingesetzt, um Bestellvorgänge, Kundensupport, Rückerstattungspraktiken und Datenanalysen zu verbessern. Das maschinelle Lernen wird dazu beitragen, diese Geschäftsprozesse zu rationalisieren und effizienter zu gestalten.
In der Fertigungsindustrie helfen KI-basierte Lösungen den Unternehmen bereits bei der Automatisierung von Aufgaben. Intelligente Systeme können beispielsweise Fehlfunktionen von Maschinen erkennen und verhindern, so dass die Mitarbeiter sinnvollere Arbeiten ausführen können. KI kann Herstellern auch dabei helfen, die Lieferzeiten für ihre Produkte zu verkürzen. Die BMW Group hat bereits damit begonnen, KI-Lösungen in ihren Fertigungsprozess zu integrieren, indem sie automatische Bilderkennung und Inspektionen einsetzt, um Pseudofehler zu beseitigen.
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