• Digitale Fabriken: Der Aufstieg der KI in der Industrie 4.0

• Welche 4 Arten von KI gibt es?

  • Typ 1: Reaktive Maschine (Reactive Machine)

  • Typ 2: Begrenzte Erinnerung (Limited Memory)

  • Typ 3: Theorie des Geistes (Theory of Mind)

  • Typ 4: Selbsterkenntnis (Self Awareness)

• Wie wird KI in der Industrie verwendet?

• In welchen Branchen wird KI eingesetzt?

• Wie verändert KI die Berufswelt?

• Das ist der Stand der KI-Adoption in der deutschen Wirtschaft

Digitale Fabriken: Der Aufstieg der KI in der Industrie 4.0

Die Industrie 4.0 vernetzt Menschen, Maschinen, Systeme, Produkte und Prozesse. Hinter dieser großen Transformation unserer Zeit steht die Künstliche Intelligenz. Sie ist es, die das Netzwerk knüpft: Mit ihrer datengestützten Analysefähigkeit verbindet sie die verschiedenen Komponenten und sorgt für die Kommunikation zwischen ihnen. Künstliche Intelligenz schafft ein intelligentes, dynamisches System, das flexibel auf Veränderungen reagieren und kontinuierlich optimiert werden kann.

Für die KI haben sich in der deutschen und internationalen Industrie zahlreiche Einsatzbereiche auf allen Ebenen der Produktion und Lieferkette etabliert: von der Automatisierung von Produktionsprozessen über die Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) bis hin zur Logistik.

KI verändert außerdem einen elementaren Bereich unserer Lebenswelt: die Art, wie wir arbeiten. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen unterstützen Unternehmen dabei, schon frühzeitig den Talentpool der Zukunft zu entwickeln und neue Lösungen für eine Work-Life-Balance zu finden.

In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Künstliche Intelligenz in der Industrie bisher angewendet wird, wie sie Geschäftsprozesse und Produktionsabläufe revolutioniert, welche Berufsfelder sie verändert – und damit für Effizienz, Qualitätssteigerung und wertvolle strategische Entscheidungsgrundlagen sorgt.  

Welche 4 Arten von KI gibt es?

Blicken wir zunächst auf die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz. Welche Formen gibt es bisher, was kann KI überhaupt genau – und wie könnte die Zukunft aussehen?

Typ 1: Reaktive Maschine (Reactive Machine)

Definition: Eine reaktive Maschine ist die einfachste Form der KI. Sie reagiert ausschließlich auf aktuelle Eingaben. Ihre Antworten sind vordefiniert und statisch. Sie kennt weder Vergangenheit noch Zukunft: Da sie keine Daten speichert und damit kein Gedächtnis hat, kann sie weder aus früheren Erfahrungen lernen noch zukünftige Ereignisse vorhersagen.

Beispiele: Ein klassisches Beispiel für diese Form der KI ist der IBM-Schachcomputer Deep Blue, der 1997 gegen den Weltmeister Garry Kasparov gewann. Deep Blue hatte für die Zeit eine enorme Rechenleistung, mit der er 200 Millionen Schachzüge pro Sekunde berechnen konnte. Er arbeitete mit dem Minimax-Algorithmus, um den Zug auszuwählen, der den ungünstigsten Gegenzug minimiert.

Anwendungsbereiche: Die Fertigungsindustrie setzt reaktive Maschinen in der automatisierten Produktion ein, um präzise, sich wiederholende Aufgaben auszuführen. Außerdem findet diese Form der KI Anwendung in der Grundlagenforschung: Ihre Stärke sind schnelle datengetriebene Entscheidungen und Reaktionen, was sie für Simulations- und Modellierungsaufgaben, beispielsweise in der Teilchenphysik, prädestiniert.

Grenzen: Da die reaktive Maschine kein Gedächtnis hat, kann sie keine Schlussfolgerungen ziehen, die über die aktuellen Eingaben hinausgehen. Sie ist damit nicht in der Lage, sich an veränderte Situationen anzupassen. Der fehlende Zugriff auf historische Verläufe verhindert folglich, dass sie lernt und sich selbst verbessert.

Typ 2: Begrenzte Erinnerung (Limited Memory)

Definition: KI-Systeme mit begrenzter Erinnerung können wie reaktive Maschinen aktuelle Daten verarbeiten, gehen aber schon einen Schritt weiter: Sie nutzen auch historische Daten, um Entscheidungen zu treffen. Ihre Erinnerung ist jedoch zeitlich begrenzt. Die gespeicherten Datenverläufe werden immer wieder aktualisiert und damit überschrieben.

Beispiele: Die Kurzzeitgedächtnis-KI kommt vor allem bei autonomen Fahrzeugen zum Einsatz. Sie sammelt Daten über die Umgebung, Verkehrsbedingungen und das Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer und nutzt diese Informationen, um die Steuerung und das Fahren in Echtzeit zu optimieren.

Außerdem nutzen Systeme der personalisierten Kundeninteraktion wie Chatbots oder virtuelle Assistenten die KI mit begrenztem Gedächtnis. Sie greifen damit auf frühere Konversationen zurück und ermöglichen eine kohärente Kommunikation. Limited-Memory-Systeme optimieren außerdem Vorgänge in der Logistik.  

Grenzen: Systeme mit begrenzter Erinnerung können nur auf eine begrenzte Datenmenge und einen eingeschränkten Verlauf zugreifen, da die Daten immer wieder aktualisiert und ersetzt werden. Diese KI ist mit großen Datenmengen und längeren historischen Verläufen überfordert. Das schränkt ihre Lernfähigkeit ein und auch Vorhersage-Möglichkeiten bleibt so begrenzt. Wie Typ 1, die reaktive Maschine, arbeitet sie mit vordefinierten Modellen und Algorithmen, sodass sie in dynamischen Umgebungen und bei veränderten Mustern nicht gut reagieren kann.

Typ 3: Theorie des Geistes (Theory of Mind)

Definition: Dabei handelt es sich um eine sich noch im Entwicklungsstadium befindliche, fortgeschrittene KI, die in der Lage wäre, menschliche Emotionen, Absichten und Entscheidungen zu verstehen und zu interpretieren. Eine solche KI könnte ihr Verhalten situativ anpassen, da sie die mentalen Zustände anderer Akteure erkennen und berücksichtigen würde. Da sie soziale Kontexte verstehen würde, wäre sie auch in der Lage, Handlungen vorherzusagen.

Beispiele: Die Theory of Mind in der KI steht noch am Anfang. Sie stellt eine bedeutende Herausforderung dar. Aktuelle KI-Systeme können zwar bereits menschliche Absichten oder Emotionen teilweise erkennen. Ihnen fehlt aber bisher ein umfassendes Verständnis dieser menschlichen Sphäre und die Fähigkeit, die gesammelten Informationen flexibel in unterschiedlichen Kontexten anzuwenden.

Anwendungsbereiche: Die Theory-of-Mind-KI hat das große Potenzial, die Interaktionen zwischen Mensch und Maschine grundlegend zu revolutionieren. Ein vielversprechender Einsatzbereich wäre das Gesundheitswesen. In der Pflege könnten entsprechend ausgestattete Roboter ältere Menschen unterstützen, indem sie deren emotionale und körperliche Zustände erkennen und entsprechend handeln, beispielsweise bei Stress beruhigen. Ein weiteres Anwendungsfeld könnten personalisierte Dienstleistungen sein: virtuelle Assistenten, die die individuellen Vorlieben und emotionalen Lagen ihrer Nutzer verstehen und auf dieser Basis Empfehlungen aussprechen.

Grenzen: Die Entwicklung einer Theory of Mind in KI-Systemen ist ein faszinierendes und vielversprechendes Forschungsgebiet. Die technologischen, ethischen und gesellschaftlichen Herausforderungen sind jedoch erheblich. Unser menschlicher Geist ist ausgesprochen komplex und nuanciert. Hier finden bewusste und unbewusste Denkvorgänge statt. Wir sind beeinflusst von Normen und kulturellen Prägungen. KI-Systeme könnten Schwierigkeiten haben, diese Vorgänge zu erfassen, die zudem ausgesprochen kontextabhängig sind.

Zudem bringt das Sammeln dieser persönlichen Informationen erhebliche Datenschutz-Probleme mit sich – und die Frage, wer für Entscheidungen, die die KI trifft, die Verantwortung übernimmt. Weitere sensible Punkte sind Bias und Diskriminierung aufgrund verzerrter Daten.

Typ 4: Selbsterkenntnis (Self Awareness)

Definition: Ein KI-System mit Selbsterkenntnis ist noch stark hypothetisch. Eine solche KI wäre nicht nur in der Lage, auf externe Reize zu reagieren oder aus Daten zu lernen – sie hätte auch ein Verständnis dafür, dass sie selbst als eigenständige Einheit existiert. Zudem könnte sie über ihre eigenen Zustände, darunter Wünsche und Bedürfnisse, reflektieren. Während derzeitige KI-Systeme spezifische Aufgaben bearbeiten, stellt die Selbsterkenntnis-KI einen möglichen nächsten Schritt in der Entwicklung von wirklich intelligenten Maschinen dar.

Beispiele: Dieses Konzept liegt noch weit in der Zukunft.

Anwendungsbereiche: Ein großes denkbares Feld, auf dem mit Selbsterkenntnis ausgestattete Systeme eingesetzt werden könnten, wäre die wissenschaftliche Forschung. Konkret könnte die KI eigenständig komplexe Forschungsaufgaben optimieren, indem sie Hypothesen generiert und Ergebnisse analysiert.

Grenzen: Aktuell ist die Entwicklung einer KI mit einem eigenen Bewusstsein reine Spekulation. Sie wirft komplexe ethische, philosophische und technologische Fragen auf. Die grundlegende Beschäftigung mit diesen Fragen wird entscheidend sein, wenn eine solche KI sich einmal realisiert: Was ist die Natur des menschlichen Bewusstseins? Können Maschinen eine Seele haben? Wie entscheiden künstliche Intelligenzen bei moralischen Dilemmata? Und was, wenn die Schöpfung sich gegen den Schöpfer wendet?

Das Nachdenken über diese großen Themen hat in Science-Fiction-Werken beispielsweise von Isaac Asimov und Filmen wie Blade Runner bereits eine lange Tradition, denn Künstliche Intelligenzen mit Selbsterkenntnis gibt es hier schon lange. Erblickt die Self-Awareness-KI das Licht der Welt, wird die Annäherung von Mensch und Maschine nicht mehr nur Kunst und Literatur, sondern auch das Rechtswesen, die Politik und die Zivilgesellschaft beschäftigen.

Wie wird KI in der Industrie verwendet?

Die Künstliche Intelligenz bietet eine Vielzahl von Einsatzmöglichkeiten in verschiedenen Industriezweigen. Ihre großen Stärken liegen in der Verbesserung von Fertigungsprozessen, der Steigerung der Effizienz und der präziseren Planung. Hier folgt ein Überblick, wo Künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt:

Optimierung von Lieferketten. Die KI analysiert im Lieferketten-Management Daten aus verschiedenen Quellen, wie Nachfrageprognosen, Lagerbeständen und Lieferzeiten. Auf dieser Basis kann sie die Logistik und den Materialfluss in Echtzeit optimieren. Sie berechnet beispielsweise aufgrund der aktuellen Verkehrs- und Wetterlage Routen für Lieferfahrzeuge und verbessert die Lieferkette, indem sie etwa Engpässe vorhersagt und alternative Lösungen vorschlägt. Der Einsatz von KI in der Industrie führt zu einer effizienteren Lagerhaltung, kürzeren Lieferzeiten und einer besseren Anpassung an Nachfrageschwankungen.

Automatisierung von Routineaufgaben. Künstliche Intelligenz ist dem Menschen bei repetitiven, zeitaufwändigen Prozessen überlegen. Sie arbeitet mit mehr Effizienz und ohne Fehler, braucht keine Pausen, keinen Schlaf und kennt keine Flüchtigkeitsfehler. KI in der Fertigung verarbeitet riesige Datenmengen und optimiert Workflows. Künstliche Intelligenz verschafft den Menschen mehr Freiraum für kreative und wertschöpfende Tätigkeiten.

Unterstützung bei komplexen und strategischen Entscheidungsprozessen. KI-Systeme verarbeiten große Datenmengen in Echtzeit und führen auf dieser Grundlage Analysen durch, mit denen das menschliche Gehirn allein überfordert wäre. Darüber hinaus ist die KI in der Lage, verschiedene Szenarien zu simulieren und die potenziellen Auswirkungen unterschiedlicher Entscheidungen zu bewerten.

Workday Adaptive Planning bietet durch die Integration und Analyse großer Datenmengen eine zentrale Plattform für datengestützte Entscheidungen in verschiedenen Unternehmensbereichen, darunter Finanzen, Personal und operative Planung.

Besonders in der Personalplanung, einem strategischen Kernbereich, gestalten Workday-Lösungen auf der Basis Künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens die Zukunft der Arbeit mit: Vorausschauendes Skill-Management, individualisierte Entwicklungspfade und kontinuierliche Leistungsbewertungen tragen zu einer positiven Mitarbeiter-Erfahrung und den Unternehmenszielen gleichermaßen bei. 

In welchen Branchen wird KI eingesetzt?

Unternehmen in zahlreichen Branchen in- und außerhalb der traditionellen Industrie haben sich in den letzten Jahren der Künstlichen Intelligenz geöffnet. Hier folgt eine ausgewählte Übersicht, jeweils mit Beispielen, wo die KI konkret eingesetzt wird:

Fertigung. KI in der Fertigung optimiert Prozesse, senkt Kosten und erhöht die Produktqualität. Sie wird etwa in folgenden Bereichen eingesetzt: Predictive Maintenance, um Ausfälle zu vermeiden; automatisierte Qualitätskontrolle zur Fehlererkennung; Echtzeit-Datenanalyse zur Prozessoptimierung. Zudem ermöglicht KI die flexible Steuerung von Industrierobotern, optimiert Lieferketten und unterstützt die personalisierte Produktion.

Logistik. Diese Branche hat zahlreiche Themen, in denen die KI unterstützt, darunter Routenoptimierung, Lager- und Bestandsmanagement, Lieferkettenoptimierung sowie Kundenerfahrung. Unternehmen, die Künstliche Intelligenz in der Logistik verwenden, können sich deutliche Wettbewerbsvorteile verschaffen und von mehr Flexibilität profitieren.

Gesundheitswesen. KI kann schon jetzt Diagnosen verbessern, indem sie medizinische Bilder zur Früherkennung von Krankheiten analysiert. Außerdem erstellt sie personalisierte Behandlungspläne und ermöglicht robotergestützte Chirurgie. KI treibt mit virtuellen Assistenten für die Patientenüberwachung und Beratung auch die Telemedizin voran. Zudem optimiert KI Krankenhausabläufe und Ressourcenmanagement.

Finanzen und Versicherungen. KI spielt hier beispielsweise im algorithmischen Handel eine Rolle: Sie analysiert große Mengen von Finanzdaten in Echtzeit, erkennt Muster und trifft automatisierte Handelsentscheidungen, um Gewinne zu maximieren. Des Weiteren kommt sie bei der Betrugserkennung und dem Risikomanagement zum Einsatz. Im Versicherungswesen fallen prädikative Analysen und die automatisierte Schadensbearbeitung in ihren Anwendungsbereich.

Einzelhandel. In dieser Branche liegt das große Potenzial der KI unter anderem in der Fähigkeit, das Kundenerlebnis zu personalisieren. Künstliche Intelligenz analysiert Kundenverhalten und bietet individuelle Produktempfehlungen. Aber auch automatisierte Kassenlösungen und Echtzeit-Preisoptimierung sind mit ihr möglich.

Wie verändert KI die Berufswelt?

Künstliche Intelligenz wird den Menschen künftig in der Berufswelt begleiten. Auf so gut wie allen Feldern und in allen Branchen und Bereichen werden wir mit ihr interagieren. Wir haben drei Beispiele zusammengestellt, in welchen Berufen und Berufsfeldern KI schon eingesetzt wird.

Finanzwesen. KI ermöglicht für das Finanzwesen Effizienzsteigerungen, genauere Analysen und einen besseren Kundenservice. Während einige traditionelle Aufgaben automatisiert werden, entstehen neue Rollen, die spezifisches Wissen über KI und Datenanalyse erfordern.

Personalwesen. KI verändert das Personalwesen grundlegend. Sie automatisiert Prozesse und macht die Personalarbeit vor allem datengetriebener. Gleichzeitig ermöglicht sie eine personalisierte Betreuung und Entwicklung der Mitarbeiter, fördert Diversität und reduziert administrative Belastungen. Dies führt zu einer verbesserten Mitarbeitererfahrung, höherer Zufriedenheit und einer effektiveren Personalstrategie.

Ingenieurwesen. KI verbessert die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine. Davon profitieren besonders Berufe, deren Aufgabe es ist, technische Probleme zu lösen und innovative Ansätze zu entwickeln. KI unterstützt beispielsweise die vorausschauende Wartung, damit es nicht zu Ausfällen bei Maschinen und Systemen kommt. Außerdem ermöglicht sie präzisere Simulationen und virtuelle Prototypen, was zu einer schnelleren und besseren Entscheidungsfindung führt.

Welche Auswirkungen KI auf den deutschen Arbeitsmarkt in Zukunft haben wird, ist ungewiss. Experten schätzen, dass einige Berufe verschwinden könnten, vor allem solche, die stark repetitive Aufgaben erledigen. KI sorgt aber auch dafür, dass neue Berufsbilder entstehen, denn der Umgang mit Daten, Analysen und Interpretationen erfordert komplexe Fähigkeiten und strategische Entscheidungskompetenz.

Entscheidend wird sein, wie Arbeitnehmer, Unternehmen und die Politik diese Veränderungen angehen. Die technologischen Entwicklungen machen es erforderlich, Weiterbildung und lebenslangem Lernen einen hohen Stellenwert einzuräumen. KI eröffnet die Chance, die Arbeitswelt produktiver und innovativer zu gestalten – wichtig ist aber, diesen Prozess sorgfältig im Dialog unter anderem mit der Wissenschaft zu steuern.  

Das ist der Stand der KI-Adoption in der deutschen Wirtschaft

In Deutschland arbeiten bereits zahlreiche Unternehmen mit KI-Technologien, insbesondere in den Bereichen Automobil, Maschinenbau und Finanzwesen. KI trägt durch die Automatisierung von Prozessen zu deren Optimierung bei und ermöglicht neue Geschäftsmodelle, beispielsweise personalisierte Dienstleistungen.

Die EMEA-Unternehmen sind bei der Einführung von KI global führend, wie eine Studie von Workday und FT Longitude von 2023 ergab. Die vollständige Integration Künstlicher Intelligenz in Geschäftsprozesse und Produktionsabläufe steht jedoch noch am Anfang, viele Unternehmen befinden sich in einer Phase des Ausprobierens und Anpassens.

Laut einer Umfrage des ifo Instituts aus dem Juni 2023 haben 17,3 Prozent der Unternehmen im verarbeitenden Gewerbe KI bereits im Einsatz, bei 12,9 Prozent ist der geplant und 38,4 Prozent befinden sich noch im Stadium der Diskussion.

Künstliche Intelligenz hat zahlreiche Vorteile, wie Effizienzsteigerung, Wettbewerbsvorteile, datenbasierte Entscheidungsfindung und Innovationsförderung. Sie ermöglicht die Automatisierung von Prozessen und personalisierte Kundenservices. Jedoch bestehen auch Herausforderungen: Fachkräftemangel, Datensicherheit, hohe Implementierungskosten und die Integration in bestehende Systeme. Wichtig für Unternehmen ist auch sicherzugehen, dass die von ihr eingesetzte KI ethisch einwandfrei ist.

Die Lösungen von Workday unterstützen Unternehmen bei der digitalen Transformation mit KI und maschinellem Lernen. Workday Human Capital Management ist ein umfassendes Tool zur Verwaltung von Personalressourcen. Es deckt alle Aspekte des Personalwesens ab, einschließlich Rekrutierung, Talentmanagement, Vergütung und Nachfolgeplanung. Workday bietet außerdem eine cloudbasierte ERP-Lösung, die die Geschäftsabläufe eines Unternehmens integriert und automatisiert, einschließlich der Bereiche Finanzen, Personal und Lieferkette.

Die Plattform-Technologie hilft, Daten effektiv zu analysieren, bessere Entscheidungen zu treffen und sich an die dynamischen Anforderungen des Marktes anzupassen.