Was ist künstliche Intelligenz?

Einfach erklärt: Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt Computer oder Maschinen, die menschliches Denken und Lernen nachahmen, um Aufgaben eigenständig zu lösen. KI-Systeme erkennen dabei Muster, verarbeiten Sprache und lernen aus Daten, um immer bessere Entscheidungen zu treffen. Heute hilft KI bereits in vielen verschiedenen Bereichen von Sprachassistenten über KI-Chatbots bis hin zur Datenanalyse.

Und hier nochmal im Detail

Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Automatisierung von intelligentem Verhalten beschäftigt. Eine einheitliche Definition gibt es bislang nicht. Meist versteht man darunter aber Systeme, die Aufgaben übernehmen, für die typischerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist, wie z.B. Lernen, Verstehen, Analysieren oder Problemlösen. 

Frühe KI-Modelle, wie künstliche neuronale Netze, orientierten sich an der Struktur biologischer Nervenzellen im Gehirn. Heute sind KI-Systeme deutlich komplexer und basieren vor allem auf mathematischen und statistischen Verfahren.

Das Ziel, menschliches Denken – etwa Erkennen, Entscheiden oder Lernen – nachzubilden, bleibt jedoch bestehen. Moderne Anwendungen wie Sprachmodelle oder KI-Chatbots nutzen maschinelles Lernen, um sich kontinuierlich zu verbessern: Sie lernen aus neuen Daten, optimieren ihre Antworten und passen sich an Kontexte an. In Bereichen wie der Spracherkennung oder der Analyse großer Datenmengen erreichen sie dabei oft eine höhere Geschwindigkeit und Präzision als der Mensch.

KI-Systeme sind heute bereits fest  in unseren Alltag integriert und lösen dort mithilfe von innovativen Methoden unterschiedlichste Probleme. Beispiele dafür sind neben KI-Chatbots: 

• Übersetzungsprogramme, 
• automatisierte Bildoptimierung in Kameras und Smartphones 
• oder automatische Empfehlungssysteme wie etwa bei Netflix. 

Wie wichtig die KI für sämtliche Bereiche der Technik ist, kann man nicht zuletzt daran erkennen, dass es kaum noch neue Computer/Smartphone-Prozessoren gibt, die nicht dafür ausgelegt sind, KI massiv zu unterstützen oder zu beschleunigen.

Wichtige Begriffe rund um Künstliche Intelligenz erklärt

Wer sich über Künstliche Intelligenz informiert, stößt schnell auf Begriffe wie “Machine Learning“ oder “Generative KI“. Damit keine Verwirrung entsteht, folgt hier eine kompakte Übersicht zentraler Begriffe – einfach erklärt:

• Machine Learning (Maschinelles Lernen): Verfahren, bei dem KI-Systeme aus Beispieldaten Muster erkennen und daraus lernen. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto besser können Zusammenhänge identifiziert und Prognosen getroffen werden.

• Large Language Models (LLMs): Sprachmodelle wie GPT-4 oder Claude 4, die mit riesigen Textmengen trainiert wurden. Dadurch sind sie in der Lage, komplexe Spracheingaben zu verstehen, zu verarbeiten und passende Antworten zu generieren.

Mehr dazu im Lexikon-Artikel: “Was ist ein Large Language Model?”

• Generative KI (GenAI): Systeme, die auf Basis von gelernten Mustern eigenständig neue Inhalte erzeugen, etwa Texte, Bilder, Musik, Videos oder Programmcode. Bekannte Beispiele sind ChatGPT oder DALL·E. Auch moinAI nutzt generative KI.

• Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP): Teilgebiet der KI, das sich mit der Analyse, dem Verständnis und der Erzeugung menschlicher Sprache befasst. Anwendungsbeispiele sind Sprachassistenten, Chatbots oder automatische Textvorschläge.

Mehr dazu im Lexikon-Artikel: "Natural Language Processing: Beispiele & Potenziale (einfach erklärt)".

Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz

Um das Potenzial heutiger KI besser einordnen zu können, lohnt sich ein Blick zurück auf ihre Anfänge. Bereits 1950 stellte der britische Mathematiker Alan Turing im berühmten Aufsatz “Computing Machinery and Intelligence“ die Frage: Können Maschinen denken? Sein sogenannter Turing-Test sollte prüfen, ob ein Computer menschliches Verhalten überzeugend imitieren kann.

Kurz darauf entwickelte Arthur Samuel ein lernfähiges Programm für das Strategiespiel Checkers – ein frühes Beispiel für maschinelles Lernen. Als offizieller Startpunkt der KI-Forschung gilt jedoch der Dartmouth Workshop von 1956: Dort wurde nicht nur der Begriff “Artificial Intelligence“ geprägt, sondern auch die Vision formuliert, dass Maschinen künftig lernen, schlussfolgern und Probleme lösen können.

In den folgenden Jahrzehnten entstanden erste Anwendungen wie der Textdialog-Bot ELIZA oder Programme zur Mustererkennung. Ein Durchbruch gelang 1997, als IBMs Schachcomputer Deep Blue den damaligen Weltmeister Garry Kasparov besiegte.

Seit den 2010er-Jahren erlebt die KI einen enormen Aufschwung: IBM Watson gewann die Quizshow Jeopardy! und zeigte, wie leistungsfähig sprachverarbeitende Systeme sein können. Den endgültigen Schub erhielt die Entwicklung dann ab Ende 2022 durch die Veröffentlichung von ChatGPT, das erstmals eine breite Öffentlichkeit direkt mit künstlicher Intelligenz in Kontakt brachte. Seither ist Künstliche Intelligenz endgültig im Alltag angekommen – von Chatbots über Bildgeneratoren bis hin zu Empfehlungssystemen und autonomen Fahrzeugen.

Doch die Zukunft der KI wird nicht nur technisch bestimmt. Regulatorische Rahmenbedingungen wie der EU AI Act, ethische Leitlinien und Open-Source-Initiativen wie Mistral oder DeepSeek werden in den kommenden Jahren darüber entscheiden, wie KI verantwortungsvoll und transparent eingesetzt werden kann.

👉 Mehr zum Thema im Lexikon-Artikel: “EU AI Act im Fokus: Neue Regelungen für KI in Europa”.

Wie funktioniert eine künstliche Intelligenz?

Wir wissen bereits: Künstliche Intelligenz (KI) zielt darauf ab, menschliche Denkprozesse wie Lernen, Erkennen oder Entscheiden mit algorithmischen Methoden nachzubilden. Grundlage sind große Datenmengen, aus denen die Systeme mithilfe von maschinellem Lernen (ML) Muster erkennen und Vorhersagen treffen ohne dass jede einzelne Aufgabe manuell programmiert werden muss.

Der Lernprozess lässt sich vereinfacht so darstellen:

1. Sammlung großer, oft unstrukturierter Datenmengen (z. B. Texte, Bilder)
2. Training eines Modells, bei dem es lernt, Zusammenhänge und Muster zu erkennen
3. Anpassung der internen Parameter, um die Genauigkeit zu verbessern
4. Anwendung des trainierten Modells auf neue Daten, um Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen
5. Kontinuierliche Verbesserung durch Feedback und neue Daten

In der Praxis ist dieser Prozess meist deutlich komplexer. Heute nutzen viele Unternehmen vortrainierte KI-Modelle, die sie mithilfe von Transfer Learning gezielt auf eigene Anwendungsbereiche anpassen. Das spart Ressourcen und Zeit, denn große Basismodelle sind in der Entwicklung extrem aufwändig.

Einsatzbereiche von einer künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) kommt in immer mehr Lebens- und Arbeitsbereichen zum Einsatz – oft ganz selbstverständlich im Hintergrund. Sie nimmt monotone oder komplexe Aufgaben ab, hilft bei Entscheidungen und eröffnet neue Möglichkeiten, Prozesse effizienter zu gestalten. Hier ein Überblick über zentrale Anwendungsfelder inklusive spannender Beispiele:

Mobilität & Autonomes Fahren

Ob Assistenzsysteme oder selbstfahrende Fahrzeuge. KI ist der Schlüssel für die Mobilität der Zukunft. Kameras, Sensoren und Steuereinheiten erfassen in Echtzeit das Umfeld. Die KI verarbeitet diese Daten, erkennt Verkehrsschilder, Fahrzeuge oder Fußgänger – und reagiert entsprechend.

Beispiele: 

• Mercedes-Benz hat als erster Autohersteller ein KI-basiertes System mit deutscher Straßenzulassung für teilautonomes Fahren (Level 3) auf Autobahnen eingeführt. Der Fahrer darf dabei sogar kurzzeitig den Blick vom Verkehr abwenden.
• Auch Haushaltsroboter und Drohnen nutzen KI, um sich zu orientieren und dazuzulernen, etwa beim Erkennen von Objekten oder beim Navigieren durch unbekannte Räume.

Industrie & Produktion (Industrie 4.0)

In der Industrie 4.0 optimiert KI Produktionsprozesse, reduziert Stillstände und erkennt Fehler, bevor sie auftreten:

• Predictive Maintenance: KI analysiert Maschinendaten und erkennt frühzeitig Wartungsbedarf.
• Qualitätskontrolle rund um die Uhr: Bildanalyse per KI ersetzt aufwändige manuelle Prüfprozesse.
• Kollaborative Roboter (“Cobots”) arbeiten direkt und sicher mit Menschen zusammen, etwa bei Montage oder Verpackung.

Beispiel: BMW setzt KI ein, um Bilder von Fahrzeugteilen automatisch auf Mängel zu prüfen. Das spart Zeit und steigert die Präzision.

Medizin & Gesundheitswesen

Auch im Gesundheitsbereich unterstützt KI bei Diagnose, Therapie und Forschung.

• Bildanalyse: KI erkennt in Röntgen- oder MRT-Aufnahmen feinste Anomalien.
• Sprachverarbeitung: Ärztliche Notizen oder Arzt-Patienten-Gespräche werden automatisch transkribiert.
• Robotergestützte Chirurgie: Operierende Systeme arbeiten besonders präzise und ganz ohne Ermüdung.

Beispiel: In der Krebsdiagnostik kommen Systeme wie “PathAI“ zum Einsatz, um Gewebeproben schneller und zuverlässiger auszuwerten.

Kundenservice & Kommunikation

KI-basierte Chatbots und virtuelle Assistenten gehören heute in vielen Unternehmen zum festen Bestandteil des Kundenservice. Sie beantworten rund um die Uhr Anfragen, lösen Support-Tickets und bieten Nutzern eine direkte, reibungslose Kommunikation.

Beispiele:

Blume2000: Der Blumenhändler nutzt einen KI-Chatbot, um Anfragen effizient zu beantworten, Spitzenzeiten zu bewältigen und die Conversion-Rate zu steigern.

Mehr Insights zum Beispiel von Blume2000 gibt es in der Case Study: “KI-Chatbot für effizienten Kundenservice und digitale Transformation”.

Teleboy: Der Schweizer Anbieter entlastet mit einem KI-gestützten Chatbot seinen Kundensupport – insbesondere bei häufigen Fragen zu Internet, TV oder Telefon – und steigert die Kundenzufriedenheit.

Mehr dazu im kostenlosen On-Demand Webinar: “Wie Teleboy 71 % der Anfragen automatisiert: KI-Chatbots im Reality-Check”.

BLS: Auch BLS ist ein gelungenes Beispiel für den Einsatz von KI-Chatbots im Kundenservice: Aus einem einzelnen Chatbot wurde ein ganzes System mit über 25 AI-Agents.

‍Mehr Einblicke gibt es im Webinar: “So bringt BLS AI-Agents erfolgreich auf die Schiene”.

Marketing, E-Commerce & Personalisierung

KI kann Vorlieben erkennen, das Verhalten analysieren und passende Empfehlungen ausspielen. Solche personalisierten Nutzererlebnisse gehören heute zum Standard.

Beispiele:

• Netflix & Spotify: KI analysiert Seh- und Hörgewohnheiten, um Vorschläge zu optimieren.
• Amazon: Produktempfehlungen beruhen auf einem KI-gestützten Vorhersagemodell.
• E-Mail-Marketing: Tools wie HubSpot nutzen KI, um Betreffzeilen und Versandzeitpunkte automatisch zu optimieren.

Finanzwesen & Betrugserkennung

Banken und FinTechs setzen KI ein, um Transaktionen zu analysieren, Betrugsversuche zu erkennen und individuelle Finanzberatung anzubieten.

Beispiel: PayPal filtert mit KI verdächtige Aktivitäten in Echtzeit und schützt damit Millionen Nutzer vor Betrug.

Personalwesen & Recruiting

KI hilft bei der Vorauswahl von Bewerbungen, gleicht Profile mit Anforderungen ab und führt erste Gespräche in Form von Videoanalysen.

Beispiel: Die Plattform “HireVue“ setzt KI ein, um Bewerbervideos zu analysieren. Faktoren wie Körpersprache, Wortwahl und Mimik fließen in die Bewertung ein.

Achtung: In Europa (noch) stark reguliert

Der Einsatz von KI zur Analyse von Bewerbervideos ist in Europa jedoch rechtlich hochsensibel. Zwar ist solche Technologie grundsätzlich möglich, sie unterliegt jedoch strengen Datenschutzvorgaben (DSGVO) und darf nicht ohne transparente Einwilligung oder menschliche Kontrolle erfolgen. Unternehmen in Deutschland sollten daher besonders sorgfältig abwägen, ob und wie sie KI-gestützte Videoanalysen im Recruiting einsetzen.

Sprachverarbeitung & generative Inhalte

KI ist inzwischen in der Lage, eigenständig Texte, Bilder, Musik oder sogar Videos zu erstellen. Generative KI eröffnet neue Wege für kreative Prozesse von Marketing bis Softwareentwicklung.

• Textgenerierung: Tools wie ChatGPT oder -Alternativen unterstützen bei Texten, Zusammenfassungen oder Ideensammlungen.

Mehr Infos zu alternativen Tools und ihren Einsatzmöglichkeiten gibt es im Artikel: “20 Alternativen zu ChatGPT im Überblick”.

• Bildgenerierung: Midjourney oder DALL·E erzeugen visuelle Konzepte auf Knopfdruck.
• Code-Vervollständigung: GitHub Copilot schlägt passende Codezeilen beim Programmieren vor.

Wie nutzen Chatbots künstliche Intelligenz?

KI-Chatbots sind ein anschauliches Beispiel für den praktischen Einsatz von Artificial Intelligence, kurz AI (dt. Künstliche Intelligenz oder KI). Sie verdeutlichen, was künstliche Intelligenz eigentlich leisten kann.

KI-Chatbots erkennen mittels moderner natürlicher Sprachverarbeitung (Natural Language Processing), nicht nur um welches Anliegen es sich handelt. Viele Systeme erfassen auch die emotionale Stimmung des Nutzers und reagieren entsprechend empathischer. So verschwimmen die Grenzen zwischen einem “echten“ menschlichen Dialog und einem Chatbot-Kontakt immer mehr.

Chatbots erweitern ihre Wissensbasis außerdem kontinuierlich – meist durch eine Kombination aus automatischem Lernen und gezieltem menschlichem Feedback. Sie sind rund um die Uhr verfügbar und einsatzbereit. Im Kundenservice kümmern sich Chatbots zum Beispiel mit KI um die Probleme, Fragen oder Reklamationen der Kunden. Eine Entlastung, von der nicht nur die Mitarbeiter, sondern auch die Kunden profitieren: Anfragen werden schnell entgegengenommen, weitergeleitet oder im besten Fall komplett vom Chatbot selbst gelöst.

So ist es auch bei FAZ. Der KI-Chatbot beantwortet 71 % aller eingehenden Kundenanfragen automatisiert. Wie genau das umgesetzt wurde, zeigt die Case Study: “So nutzt FAZ einen KI-Chatbot für Service-Anfragen”.

Exkurs: Bedroht künstliche Intelligenz Arbeitsplätze?

Was soll eine künstliche Intelligenz leisten können? Diese Frage wirft schnell auch die Sorge auf, dass durch KI Arbeitsplätze wegfallen könnten. Eine pauschale Antwort darauf gibt es jedoch nicht: KI ersetzt nicht grundsätzlich Menschen, verändert aber Tätigkeiten und Arbeitsprozesse.

So übernehmen Chatbots etwa standardisierte Aufgaben und Abfolgen und entlasten das Personal dadurch beispielsweise im Kundenkontakt, bei der Erledigung von ineffizienten Aufgaben und der Vorqualifizierung oder Beantwortung repetitiver Fragen. Das schafft neue Kapazitäten für komplexere, zwischenmenschliche oder kreative Aufgaben. 

Da eine künstliche Intelligenz den Menschen nicht vollends ersetzen kann, braucht sie auch künftig eine enge Begleitung durch reale Personen – etwa zur Qualitätssicherung, Weiterentwicklung oder Überwachung. Gleichzeitig entstehen durch KI zahlreiche neue Jobprofile, etwa in der Datenanalyse, Systementwicklung oder Ethikberatung. Die Nachfrage nach technisch qualifizierten Fachkräften wächst und mit ihr auch die Notwendigkeit gezielter Weiterbildung und Umschulung. Der Einsatz von KI in Industrie, Wirtschaft und Dienstleistung birgt also nicht nur Risiken, sondern vor allem ein enormes Potenzial zur Weiterentwicklung der Arbeitswelt.

Fazit: KI hat sich fest etabliert

Künstliche Intelligenz gewinnt immer mehr an Bedeutung – das zeigen veröffentlichte Strategiepapiere der Bundesregierung. Schon jetzt ist KI aus vielen Lebensbereichen nicht mehr wegzudenken. KI-Chatbots sind ein gutes Beispiel: Sie übernehmen Routineaufgaben, entlasten Menschen und schaffen Raum für anspruchsvollere Tätigkeiten, ohne den Menschen zu ersetzen.

Dabei ist es wichtig, dass KI weiterhin eng von Menschen begleitet wird – sei es bei der Qualitätssicherung oder bei ethischen Fragestellungen. Gleichzeitig entstehen durch die Technologie neue Berufe und Chancen, die gezielte Weiterbildung notwendig machen.

Der verantwortungsvolle und transparente Umgang mit KI ist nicht nur eine technische, sondern vor allem eine gesellschaftliche Herausforderung. Regulierungen, ethische Leitlinien und offene Diskussionen sind unerlässlich, um die Potenziale der KI optimal zu nutzen und Risiken zu minimieren.

Insgesamt bleibt festzuhalten: Künstliche Intelligenz ist ein mächtiges Werkzeug mit großem Potenzial für Innovation und Fortschritt. Die Zukunft der Arbeit und des Zusammenlebens wird maßgeblich davon geprägt sein, wie Mensch und KI harmonisch zusammenwirken.