KI: Möglichkeiten für Unternehmen noch beschränkt
![Künstliche Intelligenz kann Unternehmen dabei unterstützen, ihre Prozesse zu optimieren. (Symbolbild) DeepMind](https://c.nau.ch/i/dGnN2/680/deepmind.jpg)
Künstliche Intelligenz kann Unternehmen helfen, ihre Prozesse zu vereinfachen. Allerdings kann die Technologie in der aktuellen Version oft nur banale Aufgaben übernehmen. Dies zeigen Erfahrungen aus der Praxis zeigen.
«Unternehmen können KI einsetzen, um Zahlen zu analysieren, Texte zu schreiben oder Bilder zu generieren.» Dies sagte Rainer Baumann, Leiter des Departements Operations bei der Migros, an einer Podiumsdiskussion am Swiss Economic Forum (SEF) in Interlaken. Solche Tools seien einfach zu beschaffen und kosteten nur wenige Hundert Franken.
Die Migros nutze künstliche Intelligenz bereits seit rund sechs Jahren, etwa um Aktionsangebote zusammenzustellen oder um Kunden online zu beraten. «Wenn jemand fragt, wie man einen Tiefkühlzopf aufbacken soll, kann KI gut helfen», so Baumann. Wenn ein Unternehmen aber mit KI «die Welt revolutionieren» wolle, müsse es viel Geld investieren – und der Erfolg sei trotzdem nicht garantiert.
KI im Einsatz: Möglichkeiten und Grenzen
Das bestätigte auch der Vertreter des Bundesamtes für Kommunikation (Bakom), Thomas Schneider: «Für banale Dinge wie das Verfassen einer E-Mail ist KI nützlich.» Um Prozesse komplett umzukrempeln, sei die Technologie aber noch zu unzuverlässig.
Auch Christian Keller, Geschäftsführer von IBM Schweiz, sagte: «Die Technologie ist erst am Anfang.» KI-Modelle für Unternehmen müssten mit spezifischen Daten trainiert werden. Nur so habe man die Gewähr, dass sie ohne Biases arbeiten und die Kunden fundiert beraten können.
In der Forschung ist man hier schon weiter. ETH-Präsident und Physikprofessor Joël Mesot setzte KI etwa bei Forschungsprojekten ein, bei denen komplexe Lösungen für die Pharmaindustrie entwickelt wurden. «KI kann Probleme lösen, die das menschliche Vorstellungsvermögen übersteigen», sagte Mesot. Eine KI-generierte Lösung sei etwa dreimal so effizient gewesen wie die der ETH-Forscher.