Künstliche Intelligenz KI: Vier Einsatzmöglichkeiten im Arbeitsalltag

Von Margit Kuther 3 min Lesedauer

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KI-basierende Tools wie ChatGPT können etwa die Arbeitsbelastung reduzieren und so die Effizienz im Berufsalltag steigern. David Laux, Group CEO von Digitall, zeigt an vier Beispielen auf, wie künstliche Intelligenz den Arbeitsalltag erleichtern kann.

KI-basierende Tools: lassen sich nutzen, um die Arbeitsbelastung zu reduzieren und die Effizienz zu steigern. (Bild:  frei lizenziert /  Pixabay)
KI-basierende Tools: lassen sich nutzen, um die Arbeitsbelastung zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.
(Bild: frei lizenziert / Pixabay)

Künstliche Intelligenz wird häufig für die Automatisierung von Aufgaben eingesetzt, um Vorgänge zu optimieren und beschleunigen. Mitarbeitende müssen sich dadurch auch nicht mehr mit repetitiven Aufgaben herumschlagen und erzielen in kürzerer Zeit bessere Ergebnisse.

Gerade im Vertrieb oder Kundenmanagement können Unternehmen so einiges an Zeit und Mühe einsparen. KIs können beispielsweise effizient Angebote erstellen, indem sie alle Produkte, Dienstleistungen und deren Variablen wie Rabatte kombinieren. Zusätzlich erkennen KIs anhand von historischen Kundendaten, welche Informationen für einzelne Kunden tatsächlich relevant sind, sodass die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs steigt.

Künstliche Intelligenz erweist sich aber auch im Umgang mit Bildmaterial als nützlich. Sie ist in der Lage, Bilder zu vergleichen, ähnliche Abbildungen zu finden und zu erkennen, was auf einem Bild zu sehen ist. In Bereichen wie dem Banken- oder Gesundheitswesen, wo Gesichtserkennung zur Verifizierung von Nutzern eingesetzt wird, können KIs diesen Prozess automatisieren. So können bestimmte Dienstleistungen unabhängig von den Arbeitszeiten der Mitarbeitenden angeboten werden.

KIs verarbeiten große Datenmengen

Die Erstellung von Berichten ist häufig eine zeitaufwendige Aufgabe. Insbesondere, wenn verschiedene Zielgruppen unterschiedliche Informationen benötigen, ist es für Mitarbeitende mühselig, die notwendigen Zahlen und Fakten aus den riesigen Datenmengen (Big Data) zu extrahieren. KIs können solche Datenmengen hingegen mit Leichtigkeit verarbeiten. Zur weiteren Unterstützung bieten sich zusätzlich Programme wie Microsoft Copilot oder ChatGPT an, die Berichte oder Präsentationen auf der Grundlage ausgewählter Dokumente automatisch erstellen.

Diese Fähigkeit zur Datenverarbeitung vereinfacht jedoch nicht nur die Zusammenstellung von Berichten und Reports, sondern ist auch ein wichtiges Element bei vielen Cyber-Security-Anwendungen. KIs erkennen nämlich mühelos Zusammenhänge, die dem menschlichen Gehirn entgehen. Deshalb werden künstliche Intelligenzen eingesetzt, um verdächtige Online-Aktivitäten in Echtzeit aufzuspüren und Hackerangriffe aktiv zu verhindern. Viele Banken und Versicherungsunternehmen nutzen KIs außerdem, um Betrugsmuster frühzeitig zu erkennen. Solche Tools helfen Unternehmen auch, die Lücke der Experten bei der Analyse der Datenmengen zu schließen und die richtigen Informationen oder Werte zu extrahieren.

KIs dienen als Inspirationsquelle oder Werkzeug

Die Sorge, eine KI könnte eines Tages den eigenen Job übernehmen, beschäftigt viele Angestellte. Noch sind die Ergebnisse von KIs allerdings nicht ausgereift genug, um den Anforderungen von Kunden zu entsprechen. Trotzdem kann beispielsweise bei kreativen Tätigkeiten die Arbeit von KIs als Inspiration genutzt werden oder als Grundlage für die weitere Bearbeitung dienen.

Auch im Bereich der Softwareentwicklung können KIs hilfreich sein. Sie erweisen sich als gutes Werkzeug, um Code auf Unregelmäßigkeiten und Fehler zu durchsuchen oder Standardcodierung auf Grundlage von (internen) Standards zu automatisieren. Außerdem können KI-basierende Tools bereits einfachen Code schreiben, sodass Entwicklern mehr Zeit für komplexeren Aufgaben haben.

David Laux: Group CEO von Digitall.(Bild:  Digitall)
David Laux: Group CEO von Digitall.
(Bild: Digitall)

KIs erleichtern die Textarbeit und das Coding

Apropos schreiben: Künstliche Intelligenz bietet mittlerweile verschiedenste Möglichkeiten, um Textarbeiten zu vereinfachen. So erleichtern Tools wie DeepL bereits seit geraumer Zeit die Erstellung von Übersetzungen. Obwohl die gelieferte Qualität sich stetig verbessert, ist es nach wie vor notwendig, das Ergebnis nicht nur auf Tonalität und Stil, sondern auch die Sinnhaftigkeit zu prüfen. Da KIs Output anhand von Regeln und Wahrscheinlichkeiten erzeugen, liefern sie in der Regel wortgetreue Übersetzungen. Idiome, Sprichwörter und Metaphern gehen daher schnell verloren und sorgen für unverständliche Passagen in der Zielsprache, die manuell ausgebessert werden müssen.

Auch die Software zur Erstellung von Transkripten hat den vergangenen Jahren bedeutende Fortschritte gemacht. So kann Microsoft Teams etwa Echtzeit-Transkripte für Meetings erstellen, die als Basis für Protokolle, Untertitel oder Übersetzungen genutzt werden. Da Tools für die Verarbeitung natürlicher Sprache Namen, Akzente und andere sprachliche Eigenheiten häufig nicht richtig erkennen, gilt auch hier: der erzeugte Output muss unbedingt auf Fehler überprüft werden.

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Und nicht zu vergessen: es besteht auch die Möglichkeit, Unterstützung durch KI-Tools wie ChatGPT zu erhalten, um die Fortschritte von Entwicklungsteams beim Finden und Schreiben des richtigen Codes für neue technische Umgebungen zu beschleunigen.

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