KI ist ein Sammelbegriff für die Nutzung von Technologien, die es Computern ermöglichen, Aufgaben zu erledigen, die zuvor allein menschlichem Denken zukamen. Grundlagen hierfür sind u.a. maschinelles Lernen (ML), Computer Vision und Natural Language Processing (NLP). Diese Lernmethoden erlauben es Maschinen, aus Daten Bedeutung zu gewinnen und Interpretationen abzuleiten. Maschinelles Lernen gliedert sich in unterschiedliche Kategorien, z. B. Supervised vs. Unsupervised Learning und Reinforcement Learning. Die Differenzierung gibt jeweils Aufschluss über die Logik hinter dem maschinellen Lernprozess, also z. B. ob strukturierte oder unstrukturierte Daten vorgegeben und wie maschinelle Entscheidungen abgeleitet werden.
Die Anwendungsfälle reichen von der Nutzung von KI bei der Erstellung automatisierter Marktanalysen, der Optimierung des Kundenservice oder personalisiertem Marketing. Auch das strategisch zentrale Thema der Nachhaltigkeit kann mit KI zielführend angegangen werden. So können Produktionsunternehmen KI einsetzen, um den Energieverbrauch zu analysieren und optimieren. Der Mehrwert liegt nicht allein in Kosteneinsparungen, sondern in einer maßgeblichen Verminderung des ökologischen Fußabdrucks mit entsprechender Außenwirkung.
Das Whitepaper setzt sich des Weiteren mit den technischen Grundlagen fortschrittlicher KI-Technologien auseinander, darunter auch Generative Adversarial Networks (GANs), welche zu hochkomplexer Problemlösung in der Lage sind. Angesprochen werden neben den technischen und ökonomischen Vorteilen auch relevante Sicherheitsaspekte und ethische Aspekte. Allem voran sind hier die erhöhte Gefahr von Datenschutzverletzungen zu nennen, sowie mangelnde Informationsauthentizität aufgrund von Fälschungen (z.B. Bilder, Texte) und die Notwendigkeit zur Entwicklung von Ethikrichtlinien. Zusammenfassend lässt sich das hohe Nutzungspotenzial von KI für Unternehmen ableiten, welches allerdings Hand in Hand mit einem verantwortungsbewussten Umgang mit der Technologie gehen muss.