KI (Künstliche Intelligenz) bezeichnet Technologien und Methoden, mit denen Maschinen oder Computersysteme menschenähnliche Intelligenzleistungen erbringen können – etwa durch Wahrnehmen, Analysieren, Entscheiden oder Lernen. In der Praxis handelt es sich meist um „schwache“ KI, die auf spezifische Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung oder Prognosemodellierung optimiert ist. (Quelle: Mittelstand-Digital)

KI‑Systeme verarbeiten große Datenmengen und erkennen Muster, aus denen sie eigenständig Modelle ableiten. Diese Modelle erlauben es, auf neue Eingaben zu reagieren, Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu unterstützen – und sich dabei mit Feedback zu verbessern. (Quelle: iks.fraunhofer.de)

Ein typischer KI‑Workflow beginnt mit Datenerfassung und Vorverarbeitung, geht über Modelltraining und Validierung bis hin zur Integration in Anwendungen wie Chatbots, Bildverarbeitungssysteme, Empfehlungssysteme oder Automatisierungstools. In Unternehmen kann KI Aufgaben wie Anomalie-Erkennung in Produktionsdaten, intelligente Assistenz, Predictive Maintenance oder sogar automatisierte Textgenerierung übernehmen – insbesondere dort, wo große Datenmengen verarbeitet werden und menschliches Eingreifen flankiert werden soll.

Unterschiede zu verwandtem Begriff: Machine Learning

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der KI, bei dem Algorithmen aus historischen Daten lernen, anstatt auf explizite Programmierung angewiesen zu sein. Deep Learning wiederum nutzt künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten, um komplexe Muster wie Bild- oder Sprachinhalte zu erkennen. Nicht jede KI ist gleichbedeutend mit Deep Learning – es gibt auch symbolische KI, regelbasierte Systeme oder hybride Ansätze. (Quelle: Google Cloud)

Ein zentrales Thema rund um KI ist die Ethik & Regulierung. KI-Systeme müssen fair, transparent und verantwortbar gestaltet werden, um Diskriminierung, Verzerrungen und unerwünschte Nebeneffekte zu minimieren. Gesetzesvorhaben in der EU zielen darauf ab, KI‑Anwendungen ausreichend zu regulieren, insbesondere risikoreiche Systeme.

🔗 Mehr Informationen:

• Wikipedia: Künstliche Intelligenz – Überblick & Definition (Quelle: Wikipedia)
• Fraunhofer IKS: KI & maschinelles Lernen erklärt (Quelle: iks.fraunhofer.de)
• EU‑Parlament: Was ist KI & wie wird sie genutzt? (Quelle: Europäisches Parlament)
• IBM: KI-Technologie und ihr Potenzial (Quelle: IBM)