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Digitalisierung & KI
Beiträge zu Automatisierung, KI, Cloud und digitalen Arbeitsprozessen.

Künstliche Intelligenz – was genau ist das und was nicht?
Kaum ein anderes Thema wird derzeit so intensiv diskutiert wie Künstliche Intelligenz (KI) – doch was verbirgt sich wirklich dahinter? Zwischen Buzzwords, Hype und Missverständnissen lohnt sich ein genauer Blick: Was ist KI tatsächlich, was nicht, und warum ist das Zusammenspiel verschiedener Methoden so spannend? Der Beitrag zeigt, wie KI funktioniert, wo ihre Grenzen liegen und warum sie weit mehr ist als nur ChatGPT.
Was ist Künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz beschreibt ganz allgemein, dass Computer Fähigkeiten des menschlichen Denkens erlernen. Es geht also darum, dass Maschinen Aufgaben übernehmen, die bislang Menschen vorbehalten waren – von der Mustererkennung bis zur Entscheidungsfindung. Dabei werden Begriffe wie „KI“, „Machine Learning“ oder „ChatGPT“ oft synonym verwendet, obwohl sie unterschiedliche Aspekte abdecken. KI ist ein Sammelbegriff für viele Technologien, die darauf abzielen, Maschinen intelligentes Verhalten beizubringen.
Die Geschichte der KI: Von den Anfängen bis heute
KI ist kein neues Phänomen. Bereits in den 1940er Jahren wurde intensiv daran geforscht. Nach Anfangserfolgen galt das Thema lange Zeit als zu komplex und wurde eher verdrängt. Erst mit dem rasanten Anstieg von Rechenleistung und Datenverfügbarkeit in den letzten Jahren erlebte KI einen neuen Aufschwung. Die Entwicklung verlief in Wellen: Nach ersten Erfolgen folgten sogenannte „KI-Winter“, in denen das Interesse abnahm, bis neue Technologien und mehr Daten die Forschung wieder beflügelten.
Machine Learning und Deep Learning – die Motoren der KI
Ein Teilgebiet der KI ist das Machine Learning (ML). Hier lernen Algorithmen aus Daten, ohne dass sie explizit für jede einzelne Aufgabe neu programmiert werden müssen. Deep Learning wiederum ist eine spezielle Form des ML, die mit tiefen neuronalen Netzen arbeitet – und die Grundlage für moderne Sprachmodelle wie ChatGPT bildet. Machine Learning ist heute das Herzstück vieler KI-Anwendungen, weil es ermöglicht, Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen.
Was ist KI – und was nicht?
Ein entscheidender Unterschied: KI und ML benötigen immer Daten. Klassische Automatisierung, die auf festen Regeln basiert („Wenn A, dann B“), ist keine KI. Erst wenn Algorithmen eigenständig aus Daten lernen und Muster erkennen, spricht man von KI. Ohne Daten – keine Intelligenz. Automatisierung ist zwar nützlich, aber nicht „intelligent“ im eigentlichen Sinne. KI geht darüber hinaus, indem sie flexibel auf neue Situationen reagieren kann, wenn die entsprechenden Daten zur Verfügung stehen.
Die drei Lernformen: Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning
- Supervised Learning: Algorithmen lernen anhand von Trainingsdaten, z. B. zur Vorhersage von Kategorien oder Entwicklungen. Hier besteht die Gefahr von Verzerrungen, wenn die Trainingsdaten nicht repräsentativ sind.
- Unsupervised Learning: Hier werden Strukturen und Ähnlichkeiten in Daten erkannt, etwa durch Clustering oder Dimensionsreduktion.
- Reinforcement Learning: Lernen durch Belohnung und Bestrafung – ähnlich wie ein Kind, das laufen lernt. Besonders wichtig für Sprachmodelle, die darauf trainiert werden, hilfreiche Antworten zu geben


Sprachmodelle und neuronale Netze
Sprachmodelle wie ChatGPT basieren auf tiefen neuronalen Netzen. Diese benötigen enorme Datenmengen und Rechenleistung. Erst durch das Internet und moderne Hardware wurde diese Entwicklung möglich. Die ersten Anwendungen waren Bild- und Objekterkennung. Transformer-Modelle, die seit 2017 im Einsatz sind, haben die Möglichkeiten noch einmal deutlich erweitert. Neben Aufgaben der Textklassifikation können sie als generative Modelle auch Texte erzeugen und Fragen beantworten.
Praktische Einsatzmöglichkeiten von KI
KI kann allerdings noch weit mehr als nur Texte generieren. Besonders bei der richtigen Nutzung strukturierter Daten – etwa für Predictive Maintenance – lassen sich große Einsparungen erzielen. Sprachmodelle ermöglichen es, riesige Textmengen effizient zu durchsuchen und relevante Informationen zu extrahieren. Die Kombination verschiedener Techniken eröffnet neue Möglichkeiten, etwa das automatische Erkennen von Objekten in Bildern oder das Extrahieren von Daten aus Grafiken. Auch in der Baubranche und im Energiemanagement spielt KI eine immer größere Rolle.

Die intelligente Kombination: KI als Wettbewerbsvorteil
Das große Versprechen der KI liegt in der geschickten Kombination unterschiedlicher Methoden. Durch die Multiplikation der Möglichkeiten entsteht ein riesiger Lösungsraum. Wenn Unternehmen hier kreativ agieren, können sie sich entscheidende Wettbewerbsvorteile verschaffen. Die optimale Nutzung dieser Potenziale wird uns noch viele Jahre beschäftigen. Besonders spannend ist die Verbindung von klassischen Machine-Learning-Methoden mit generativen Modellen, um sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten optimal zu nutzen.
Fazit: KI verstehen und nutzen
KI ist mehr als ein Hype. Sie umfasst viele Methoden, die sich sinnvoll kombinieren lassen. Wer die Unterschiede und Möglichkeiten versteht, kann KI gezielt einsetzen und echten Mehrwert schaffen. Es lohnt sich, sich mit dem Thema auseinanderzusetzen – nicht nur mit generativen Modellen, sondern auch mit klassischen Ansätzen.
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„Die Digitalisierung erfordert neue Führungskonzepte“
Viele Führungskräfte denken beim Thema Digitalisierung in erster Linie an die IT-Prozesse. Der digitale Wandel wirkt sich jedoch auch auf die Zusammenarbeit in Unternehmen aus. Es brauche daher eine neue Führungskultur, sagt Ursula Vranken. Im Interview erläutert die HR-Expertin, was das für Unternehmen bedeutet.
Die Digitalisierung hat nicht nur eine technische Dimension – sie beeinflusst auch die Menschen und ihre Ansprüche. Mit welchen Veränderungen müssen sich Arbeitgeber im Bereich Human Resources (HR) auseinanderzusetzen?
Ursula Vranken: Die Auswirkungen der Digitalisierung zeigen sich in allen Unternehmensbereichen, und das wirkt sich auch massiv auf die Themen Personal, Führung, Kultur und Arbeitsorganisation aus. Wir stellen fest, dass die digitale Transformation nicht im Wesentlichen eine Frage der Technologie ist, sondern dass es insbesondere auf exzellente Führung und gutes People Management ankommt.
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Gerade kleine und mittlere Unternehmen (KMU) setzen häufig auf traditionelle Hierarchien und starre Führungsstile, die mit einer digital vernetzten Arbeitswelt kaum kompatibel sind. Welche Gefahren birgt dies für Unternehmen?
Vranken: Die Zeiten ändern sich. Unternehmen stehen vor der Aufgabe, neue Geschäftsprozesse und Produkte für eine digitalisierte Welt zu (er-)finden. Dazu brauchen sie geeignete Mitarbeiter, die über ein digitales Mindset und entsprechende Kenntnisse verfügen. Diese digitalen Wissensarbeiter müssen sie nicht nur finden, sondern auch weiterentwickeln und binden.
Die erfolgreichen Unternehmen der Zukunft werden jene sein, die es am besten schaffen, die Mitarbeiter und damit das Wissen zu vernetzen, zu verbinden und daraus neue Produkte und Services zu erschaffen.
Abteilungsdenken, Top-down-Vorgaben und hierarchische Führungsstile werden dabei nicht weiterhelfen bzw. verlangsamen den Innovationsprozess. Unternehmen droht in diesem Fall sogar, dass sie den Anschluss verlieren.
Welche Erwartungen bringen Arbeitnehmer heutzutage mit?
Vranken: Die heutige Generation jüngerer Arbeitnehmer hat andere Vorstellungen von Arbeiten, Führen und Work-Life-Balance als ihre Vorgänger. Sie will mehr eingebunden werden und mitbestimmen. Besonders die Wissensarbeiter suchen Freiheit, Selbstentfaltung und Sinnstiftung.
In Zeiten des Fachkräftemangels treten sie selbstbewusst auf und wollen umworben werden. Unternehmen, die da nicht mithalten können oder wollen, werden es zunehmend schwer haben, geeignete Fachkräfte zu finden. Diese schätzen nämlich die agilen, innovativen und „coolen“ Wettbewerber – und sie sind im Zweifel auch wechselbereit.
Wenn Hierarchie und Linienorganisation also nicht mehr funktionieren: Was muss sich in den Unternehmen ändern?
Vranken: Wir sollten uns an den Gedanken gewöhnen, dass Organisationsmodelle nicht mehr für die Ewigkeit gebaut sind und dass es das eine richtige Modell nicht gibt. Organisationen werden in Zukunft ein Sowohl-als-auch brauchen.
Wir sprechen in diesem Fall von einem dualen Betriebssystem. Das heißt: Jedes Unternehmen braucht Bereiche und Strukturen, die für Stabilität und Hierarchien – jedoch bitte möglichst flach – stehen, aber ebenso braucht es Räume für Agilität und Netzwerke.
Die Mitarbeiter im „zweiten Betriebssystem“, das agil und vernetzt ist, werden sich eher selbst organisieren und eigene Ziele setzen und dann die Innovationen vorantreiben.
Die Idee des „one size fits all“, nämlich eine für alle gleiche Art der Organisation und des Arbeitens, wird in Zukunft nicht mehr ausreichen.
Unternehmen müssen in Zeiten der Digitalisierung flexibler und durchlässiger werden und immer wieder neu ausbalancieren, wie sie schnell, innovativ und exzellent operieren können.
Wie sähe ein erster Umsetzungsschritt aus?
Vranken: Unternehmen, die bis jetzt eher klassisch organisiert sind, sollten damit beginnen, Experimentierräume zu schaffen und eine Bewegung des Mitmachens und Mitdenkens zu organisieren.
Es gibt so viele Mitarbeiter, die beklagen, dass ihre Ideen ausgebremst werden und sie sich nicht genügend einbringen können.
Lassen Sie die Leute doch mal machen, organisieren Sie Projekte, Workshops, Mitmach- und Kreativformate und kanalisieren Sie die Ergebnisse und Ideen, um im Unternehmen einen Spirit für Innovation zu wecken!
Welche Rolle spielen die Führungskräfte in einer digitalen Unternehmenswelt?
Vranken: Digitaler Wandel braucht neue Konzepte der Führung und vor allem sogenannte „Digital Leader“, die Technik und Menschen sinnstiftend miteinander verbinden.
Einen erfolgreichen Digital Leader zeichnet weit mehr aus als das Wissen um Prozesse und Technik. Digital Leader müssen die Gestalter einer Kultur werden, die die Arbeit und das Leben nicht als Widerspruch versteht. Einer Kultur, die lebenslanges Lernen fördert. Einer Organisation, die Sinn und Werte nicht vorschreibt, sondern vorlebt.
Wir brauchen nicht weniger Führung, sondern gute, echte, passionierte Führungskräfte. Statt auf Hierarchie und Kontrolle setzen Digital Leader auf Werte wie Vertrauen, Transparenz und Partizipation.
Was müssen Digital Leader können und leisten?
Vranken: Digital Leader müssen sich einerseits technisch up to date halten, um die neuesten digitalen Trends und Geschäftsmodelle nicht zu verpassen. Gleichzeitig müssen sie eine moderne, offene Führungskultur etablieren.
Der Digital Leader ist im Wesentlichen Wissensmanager, Coach und Netzwerker. Egal ob Bereichs-, Team- oder Projektleiter – sie alle brauchen sehr gute Kommunikations-, Führungs- und Moderationsfähigkeiten.
Arbeiten in Netzwerken verlangt nach einer anderen Art der Führung und Zusammenarbeit. Stichworte dazu sind: agile Teams moderieren, Selbstorganisation ermöglichen, virtuelle und vernetzte Kollaboration ermöglichen und einen Führungsstil praktizieren, der statt Kontrolle und Vorgaben das Coaching in den Vordergrund stellt.
Mit welchen Maßnahmen können Arbeitgeber ihre Führungskräfte in Richtung Digital Leadership entwickeln?
Vranken: Zuerst sollten sich die Unternehmensverantwortlichen und die Führungskräfte fragen, wie fit sie für die Digitalisierung sind, welche digitalen Techniken und Tools sie bereits beherrschen, wie gut sie sich mit den Wirkungsmechanismen und Geschäftsmodellen digitaler Unternehmen auskennen und ob ihre Führungswerkzeuge noch zeitgemäß sind.
Und dann heißt es: Weiterbilden, online und offline! Wir vom IPA beispielsweise haben dazu ein breit gefächertes Modulsystem für Digital Leader angelegt – von der halbtägigen Veranstaltung zur Orientierung im digitalen Dschungel über Leadership-Weiterbildungen bis hin zu Networking-Veranstaltungen mit den innovativsten Playern der digitalen Wirtschaft.
Wohin, glauben Sie, wird die Reise insbesondere im HR-Bereich künftig gehen?
Vranken: Wir werden wohl über künstliche Intelligenz (KI) sprechen – und darüber, wie diese HR dabei unterstützen kann, menschliches Urteilsvermögen und Handeln zu ergänzen. Computerprogramme wie „IBM Watson“ werden vom Recruitingprozess über die Karriereentwicklung bis hin zur Performanceentwicklung sicherlich ein breites Anwendungsspektrum finden. HR muss sich damit frühzeitig beschäftigen und ein sachkundiger Anwender und Steuerer werden.





