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1. Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben zu lösen, für die sonst menschliches Denken erforderlich wäre. Dazu zählen etwa:

• Sprache verstehen und sinnvoll antworten
• Bilder erkennen und zuordnen
• Entscheidungen auf Basis von Daten treffen

Wichtig ist: KI denkt nicht wie ein Mensch. Sie hat kein Bewusstsein, kein Gefühl und kein Verständnis. Sie erkennt Muster in Daten und nutzt diese, um regelbasierte oder wahrscheinliche Antworten zu geben.

2. Wie funktioniert KI grundsätzlich?

Im Kern lässt sich der KI-Prozess in drei Schritte gliedern:

1. Dateneingabe: Texte, Bilder, Zahlen oder Sprache werden in das System eingegeben.
2. Verarbeitung: Die KI analysiert die Daten anhand erlernter Muster.
3. Ausgabe: Ein Ergebnis wird erzeugt – z. B. ein Vorschlag, eine Prognose oder ein generierter Text.

Im Gegensatz zu klassischer Software, die festen Regeln folgt, kann eine KI aus Daten lernen. Sie erkennt Zusammenhänge und verbessert sich mit jeder neuen Datenbasis.

Eine klassische Software erkennt Katzen auf Bildern nur, wenn sie jedes relevante Merkmal zuvor einprogrammiert bekommt. Eine KI hingegen „lernt“, Katzenbilder zu erkennen, indem sie tausende Beispiele analysiert.

3. Welche Arten von KI gibt es?

• Schwache KI (Narrow AI): Löst konkrete Aufgaben in einem klar abgegrenzten Bereich. Heute am weitesten verbreitet (z. B. Siri, Google Translate).
• Starke KI (General AI): Eine noch hypothetische Form, die menschenähnliche Intelligenz zeigt. Aktuell nicht realisiert.
• Generative KI: Erzeugt neue Inhalte – Texte, Bilder, Musik oder Code (z. B. ChatGPT, Midjourney).

4. Wo begegnet uns KI im Alltag und im Unternehmen?

Im Alltag:

• Sprachassistenten
• Produktempfehlungen
• Navigation mit Echtzeitdaten
• Spamfilter

Im Unternehmen:

• Kundenservice mit Chatbots
• Textanalyse von Bewertungen
• Automatische Terminplanung

In der Webentwicklung:

• UX-Optimierung durch Nutzerdaten
• Code-Vervollständigung (z. B. GitHub Copilot)
• Predictive Analytics

5. Warum ist das Thema jetzt so präsent?

• Rechenleistung: Moderne Hardware macht komplexe Modelle schnell nutzbar.
• Datenmengen: Große Datenpools ermöglichen besseres Training.
• Neue Modelle: GPT, DALL·E & Co. revolutionieren die Nutzbarkeit.

Chancen und Risiken

Chancen:

• Effizienzsteigerung
• Automatisierung
• Neue digitale Services

Risiken:

• Datenschutzfragen
• Fehleinschätzungen und Bias
• Kontrollverlust bei unsachgemäßer Nutzung

Fazit: Keine Magie – aber eine mächtige Technologie

KI ist ein Werkzeug. Und wie bei jedem Werkzeug zählt, wie man es einsetzt. Wer die Grundprinzipien versteht, kann bewusste Entscheidungen treffen und das Potenzial strategisch nutzen – im Marketing, in der Entwicklung oder in der Prozessoptimierung.

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