Künstliche Intelligenz

KI-Anwendungen in KMU: Umgang mit bekannten Hindernissen

Jan-Paul Leuteritz | 22. November 2022 | Kommentare

Auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) denken mittlerweile darüber nach, Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) einzusetzen, doch schreckt die Komplexität von KI-Einführungsprojekten viele ab. Dabei können viele Unternehmen einige neuartige Herausforderungen schon antizipieren, für die bisher keine Lösungsansätze oder Erfahrungen vorliegen. Diese Hindernisse können aber überwunden werden, wenn über den Rahmen eines KI-Projekts hinaus frühzeitig ein strategischer Ansatz bei der KI-Einführung verfolgt wird.

Grenzen der Künstlichen Intelligenz: Warum der qualifizierte Mensch unverzichtbar bleibt

Martin Braun | 15. November 2022 | Kommentare

Um 20 Uhr im Zug Richtung Köln: Personen auf den Gleisen, für etwa 200 Fahrgäste endet ihre Zugfahrt vorläufig auf dem tristen Bahnsteig eines rheinischen Kleinstadtbahnhofs. Situationen wie diese dürfte jeder von uns aus eigener Erfahrung kennen.

Die Bahn informiert zwar minutengenau via App und Internet über den Stand der Dinge, aber der Frust und Unmut der im Feierabendverkehr Gestrandeten nimmt von Minute zu Minute zu. In diesem Alltagsbeispiel stoßen intelligente Technologien und nüchterne Information an klare menschliche Grenzen: Sie können den tatsächlichen Bedarf an Information und Ansprache der Kunden nicht befriedigen. Dieses leider verbreitete Beispiel zeigt: Technologien wie Künstliche Intelligenz müssen im menschlichen Kontext funktionieren – und brauchen dafür mitunter menschliche Unterstützung.

Mit digitalen Assistenzsystemen zur Fabrik 4.0: Entlastung für den Arbeitsalltag

Nika Perevalova | 11. November 2022 | Kommentare

Im Sprint zur Fabrik 4.0 – Blogreihe zum Industrienetzwerk
Die Digitalisierung bietet umfangreiche Möglichkeiten zur Optimierung der Wertschöpfungsprozesse, Steigerung der Effizienz oder flexibel anpassbare Produktions- und Personalkapazitäten. Allerdings verbinden viele Unternehmen, insbesondere kleinere und mittelständische, mit diesem Begriff einen unüberwindbaren Berg. Oftmals fehlt es ihnen an Erfahrungen, methodischem Know-how und passenden Hilfsmitteln, um diese Transformation systematisch anzugehen. Die Fabrik 4.0 ist aber kein Produkt, das man kaufen kann, sondern ein Transformationsprozess. Für den erfolgreichen Weg dorthin kommt es auf kleine, aber wirkungsvolle Schritte an. Und genau diese stellt das Fraunhofer IAO gemeinsam mit dem RKW Baden-Württemberg im Industrienetzwerk »Im Sprint zur Fabrik 4.0« vor.

Mit zunehmender Komplexität von Produkten und Arbeitsplätzen steigen auch die Anforderungen an die Mitarbeitenden. Wechselnde Fertigungsschritte, höhere Kundenanforderungen und Produktvarianten führen zu neuen Aufgaben und Arbeitsreihenfolgen. Eine Möglichkeit, Unternehmen und deren Mitarbeitende bei dieser zusätzlichen Belastung zu unterstützen, bieten digitale Assistenzsysteme. Sie entlasten aktiv in Arbeits- und Entscheidungsprozessen und helfen dabei, Aufgaben effektiver zu gestalten, stressfreier und sicher zu erlernen sowie Fehler zu vermeiden. Eine kleine Übersicht über verschiedene Arten und Vorteile von solchen digitalen Assistenzsystemen gibt dieser Blogbeitrag.

Beyond the prototype – Erfolgsfaktoren und Herausforderungen einer erfolgreichen Implementierung KI-basierter Services in der Produktion

Janika Kutz | 25. August 2022 | Kommentare

Services, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basieren, können die Resilienz von Fertigungsprozessen stärken, Produktions- und Arbeitsprozesse unterstützen, zur Qualitätssicherung beitragen und letztlich die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen stärken. Dennoch werden derzeit nur wenige industrielle KI-Anwendungen in der realen Umgebung eingesetzt.

Industrieunternehmen arbeiten erfolgreich an der Entwicklung, es gibt vielversprechende Proof-of-Concepts (PoC) und Pilotprojekte. ABER erfolgreich im operativen Betrieb eingesetzte industrielle KI-Anwendungen sind aktuell noch selten. Doch warum ist das so und wie kann die Implementierung KI-basierter Services in der Produktion erfolgreich gelingen? Zwei Fragen, auf die ich in meinem Beitrag näher eingehen möchte.

Self Tracking: Selbstoptimierung oder Präventionshilfe? – 5 Tipps, wie wir besser mit Gesundheitsdaten umgehen können

Nektaria Tagalidou | 17. August 2022 | Kommentare

Feinfühlige Technik – Blogreihe des Teams »Applied Neurocognitive Systems«
Im Zeitalter von Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz nimmt die Gestaltung der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine eine Schlüsselrolle ein. Neuroadaptive Technologien versprechen große Potenziale sowohl für die Wissenschaft als auch für die Praxis. Im NeuroLab des Fraunhofer IAO arbeiten die Wissenschaftler*innen an der Schnittstelle zwischen kognitiver Neurowissenschaft, positiver Psychologie und künstlicher Intelligenz. Unser Ziel ist es, die zunehmende Intelligenz und den steigenden Grad an Autonomie technischer Systeme konsequent auf die Fähigkeiten und Bedürfnisse des Menschen auszurichten.

Ob per Smartwatch, Pulsgürtel, mobilem EEG oder sogar im Ring eingebaut: Immer mehr Technik-Gadgets messen unsere Vitalparameter, zeigen unser vermeintliches Stressniveau an und begleiten unseren Schlaf. Riesige Mengen an Daten werden aufgezeichnet, verarbeitet und in Form von einfachem Feedback analysiert und bewertet. Vor dem digitalen Zeitalter und der Weiterentwicklung in Data Science und KI waren Wearables v. a. im medizinischen Kontext zu sehen. Heutzutage sind sie auch im öffentlichen Leben angekommen und für jeden Menschen verfügbar.

Talking Eyes (Teil 2): Wie Nutzer als Co-Entwickler Maschinen zu Inklusionshelfern machen

Ravi Kanth Kosuru | 4. August 2022 | Kommentare

Feinfühlige Technik – Blogreihe des Teams »Applied Neurocognitive Systems«
Im Zeitalter von Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz nimmt die Gestaltung der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine eine Schlüsselrolle ein. Neuroadaptive Technologien versprechen große Potenziale sowohl für die Wissenschaft als auch für die Praxis. Im NeuroLab des Fraunhofer IAO arbeiten die Wissenschaftler*innen an der Schnittstelle zwischen kognitiver Neurowissenschaft, positiver Psychologie und künstlicher Intelligenz. Unser Ziel ist es, die zunehmende Intelligenz und den steigenden Grad an Autonomie technischer Systeme konsequent auf die Fähigkeiten und Bedürfnisse des Menschen auszurichten.

Inklusion kann nicht gelingen, wenn man „nur“ für Menschen mit Behinderung entwickelt. Die grundlegende Arbeitsphilosophie des Forschungsbereichs Mensch-Technik-Interaktion am Fraunhofer IAO, ist die aktive Einbindung der Nutzenden direkt in den Entwicklungsprozess eines jeden Projekts – Wir entwickeln mit ihnen, von der Konzeptentwicklung bis zur Evaluation. Wir arbeiten mit 12 Menschen mit unterschiedlichen Behinderungen, die in ihren Interaktionsmöglichkeiten eingeschränkt sind und Talker-Systeme nutzen.

Talking Eyes (Teil 1): Wie Maschinen die Inklusion von Menschen mit Behinderung fördern können

Ravi Kanth Kosuru | 1. August 2022 | Kommentare

Feinfühlige Technik – Blogreihe des Teams »Applied Neurocognitive Systems«
Im Zeitalter von Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz nimmt die Gestaltung der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine eine Schlüsselrolle ein. Neuroadaptive Technologien versprechen große Potenziale sowohl für die Wissenschaft als auch für die Praxis. Im NeuroLab des Fraunhofer IAO arbeiten die Wissenschaftler*innen an der Schnittstelle zwischen kognitiver Neurowissenschaft, positiver Psychologie und künstlicher Intelligenz. Unser Ziel ist es, die zunehmende Intelligenz und den steigenden Grad an Autonomie technischer Systeme konsequent auf die Fähigkeiten und Bedürfnisse des Menschen auszurichten.

Inklusion ist für Menschen mit Behinderungen eine große Herausforderung – vor allem, wenn ihre Möglichkeiten der Kommunikation durch Sprache oder Gesten eingeschränkt sind. Für sie könnten neue Technologien bald zu einem wichtigen Integrationshelfer werden: Geräte für alternative und erweiterte Kommunikation sind inzwischen so ausgereift, dass sie Menschen mit Sprach- und Bewegungseinschränkungen dabei unterstützen können, andere Formen der Interaktion für die Kommunikation zu nutzen.

In 4 Schritten zum ersten KI Use Case

Maximilian Feike | 26. Juli 2022 | Kommentare

Ein kurzer Realitätscheck: Wie weit ist KI – abgesehen von medial präsenten Prestigebeispielen – breit und in Form von konkreten Lösungen in Unternehmen eigentlich tatsächlich schon produktiv im Einsatz? Anbieter werben mit marktreifen und skalierbaren KI-Lösungen während Prozesse und Maschinen heute fast ausnahmslos Daten produzieren, die doch eigentlich nur noch verwertet werden müssten? Blickt man jedoch in die Realität vieler Unternehmen, offenbart sich oft ein ganz anderes Bild: Zwar sind das Interesse und die Aufgeschlossenheit gegenüber neuen Technologien in der Regel vorhanden, jedoch fehlt oft das notwendige Wissen, wo und wie der Einstieg in das Thema bestmöglich gelingen soll. Auch stellt sich oft die Frage, wie man die andernorts gezeigten Potenziale mehrwertstiftend für sich nutzen kann. Und so sind Anwendungen der KI in vielen Unternehmen auch heute noch selten zu finden.

Triple KI: Vom Projektprozess zum Geschäftsprozess

Damian Kutzias | 30. Juni 2022 | Kommentare

Blogreihe Data Science
Triple KI – Data Science durchgängig gedacht! Claudia Dukino und Damian Kutzias promovieren zu der Frage, wie datenbasierte Projekte erfolgreich zu anwendbaren KI-Lösungen umgesetzt werden können. In einer gemeinsamen Blogreihe bündelt das KI-Tandem seine Kompetenzen und Forschungsergebnisse und veranschaulicht, wie die Verzahnung von Prozessen, Tätigkeiten und Technologien von der Ideengenerierung bis hin zur Inbetriebnahme neuer Lösungen in Unternehmen Mehrwerte schaffen kann.

Welche Rolle spielen Prozesse bei künstlicher Intelligenz (KI) und datenbasiertem Arbeiten? Wie können datenbasierte (KI-)Projekte erfolgreich umgesetzt, Optimierungspotenziale geschöpft und Risiken minimiert werden? Prozesse können über den Erfolg oder Misserfolg Ihrer KI entscheiden – wir machen Sie hier sattelfest für Ihr erfolgreiches KI-Projektmanagement.

Triple KI: Der Teamfaktor bei der erfolgreichen Implementierung

Claudia Dukino | 29. Juni 2022 | Kommentare

Blogreihe Data Science
Triple KI – Data Science durchgängig gedacht! Claudia Dukino und Damian Kutzias promovieren zu der Frage, wie datenbasierte Projekte erfolgreich zu anwendbaren KI-Lösungen umgesetzt werden können. In einer gemeinsamen Blogreihe bündelt das KI-Tandem seine Kompetenzen und Forschungsergebnisse und veranschaulicht, wie die Verzahnung von Prozessen, Tätigkeiten und Technologien von der Ideengenerierung bis hin zur Inbetriebnahme neuer Lösungen in Unternehmen Mehrwerte schaffen kann.

KI-Technologien versprechen gerade bei komplexen und aufwändigen Projekten Entlastung für Unternehmen und Mitarbeitende – doch über den Erfolg oder Misserfolg einer KI-Implementierung entscheidet oft nicht die Technologie, sondern das federführende Projektteam und deren Rollen und Kompetenzen.