Die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf die IT-Branche: Innovationen, Berufe und die Zukunft der Technologie

Künstliche Intelligenz, die ursprünglich entwickelt wurde, um arbeitsintensive Aufgaben zu vereinfachen und zu automatisieren, umfasst heute Methoden zur Entwicklung von Maschinen, die die menschliche Intelligenz nachahmen. Einem Professor für künstliche Intelligenz an der Sorbonne zufolge verändert die künstliche Intelligenz die Arbeitswelt auf dieselbe Weise wie einst die Elektrizität und die Dampfmaschine. Dies bietet die Chance, einen umfassenden gesellschaftlichen Wandel herbeizuführen, da KI viele Bereiche von Wirtschaft und Gesellschaft revolutioniert.

Die Grundlagen der Arbeit mit KI

Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant weiter und erfordert flexibles Denken und ein gutes Verständnis der Grundlagen, um in diesem Bereich erfolgreich zu sein. Das Studium der KI beinhaltet die Beherrschung der Informatik und der Techniken, die es ermöglichen, Maschinen zu bauen, die Aufgaben ausführen, die traditionell von Menschen erledigt werden. Es erfordert eine spezialisierte Ausbildung und ein Verständnis für verschiedene Qualifikationsniveaus.

Studium der Künstlichen Intelligenz

Um sich mit den Grundlagen der künstlichen Intelligenz vertraut zu machen, bietet Pôle emploi zusammen mit dem Institut Montaigne und OpenClassrooms den MOOC „Objectif IA: initiez-vous à l'intelligence artificielle“ (Objectif AI: Einführung in die künstliche Intelligenz) an, der keine Voraussetzungen erfordert. Verschiedene Online-Lernorganisationen bieten ebenfalls eine mehr oder weniger vertiefte Einführung in das Thema an, darunter Kurse für Projektmanager und Unternehmensleiter über die Vorteile der Implementierung von KI. Am Ende des Kurses werden die Lernenden in der Lage sein:

• Erklären, was künstliche Intelligenz ist;
• Die mit der künstlichen Intelligenz verbundenen Herausforderungen und Chancen zu erkennen;
• Das Wesen des KI-Projekts und seiner Teildisziplinen - maschinelles Lernen und Deep Learning - zu verstehen.

Universitätsprogramme und höhere Bildungseinrichtungen

Viele Hochschulen haben bereits umfassende Studiengänge entwickelt, die sich auf KI spezialisieren. Diese Studiengänge beginnen mit allgemeinen Informatikkursen und gehen über in Bachelor- und Postgraduiertenstudiengänge. Darüber hinaus bieten auch Ingenieur- und Informatikschulen spezialisierte Studiengänge an.

Kurse in maschinellem Lernen und Deep Learning können bis zu 5 Jahre Hochschulbildung oder sogar bis zur Promotion für diejenigen dauern, die eine Forschungslaufbahn anstreben. Kurzstudiengänge werden entwickelt, um praktische Fähigkeiten zu vermitteln, die in Unternehmen angewendet werden können. Angesichts der Komplexität der künstlichen Intelligenz haben lange Studiengänge jedoch weiterhin Priorität.

Lebenslanges Lernen

Da sich die künstliche Intelligenz ständig weiterentwickelt, ist eine Politik des lebenslangen Lernens erforderlich, die durch FuE-Programme unterstützt wird. Um Fachleute in die Lage zu versetzen, ihr Wissen auf dem neuesten Stand zu halten und neue KI-bezogene Technologien zu beherrschen, haben sich verschiedene Organisationen auf diese Aufgabe spezialisiert. CNAM, eine französische Hochschuleinrichtung, bietet KI-Ausbildungskurse auf allen Ebenen an, die in ganz Frankreich verfügbar sind.

Modellierung von Anwendungen der künstlichen Intelligenz

So sieht der Prozess der Entwicklung und Implementierung künstlicher Intelligenz in einem Unternehmen aus, von der Definition der Ziele bis zu ihrer Nutzung:

1. Ziele und Modell: Wenn ein Unternehmer sich daran macht, künstliche Intelligenz zu schaffen, muss er sich darüber im Klaren sein, dass dies kein Selbstzweck ist. Entscheidend ist, was die künstliche Intelligenz bewirken soll - das gewünschte Ergebnis.
2. Auswahl eines KI-Modells: Je nach diesen Zielen muss ein Modell für künstliche Intelligenz ausgewählt werden. Wenn der Unternehmer kein Wissenschaftler ist und sich nicht mit der Programmierung auskennt, kann er eine Anwendung auf der Grundlage bestehender Modelle erstellen, sich an Fachleute auf diesem Gebiet wenden oder einfach ein Team von Experten auf diesem Gebiet einstellen.
3. Datensatz: Dies ist einer der wichtigsten Teile bei der Entwicklung von KI: Auswahl eines Datensatzes, Sammlung und Kennzeichnung. Je komplexer die erwartete Antwort ist, desto größer muss der Datensatz sein, der gesammelt werden muss.
4. Kennzeichnung der Daten: Sie müssen viele mögliche Kombinationen in Betracht ziehen, um die Daten zu bestimmen, die der Algorithmus benötigt, um richtig zu funktionieren. Wenn das Ziel der Anwendung zum Beispiel darin besteht, die Art eines Tieres zu erkennen, müssen Sie eine Stichprobe aller Arten sammeln: Farbe, Größenbereich, verschiedene Rassen oder Unterarten.
5. Training: Der Algorithmus verhält sich wie ein Gehirn: Um eine Aufgabe effizient auszuführen, muss er trainiert werden, bis er sie beherrscht. Zu diesem Zweck führt die KI eine eigene Analyse auf der Grundlage der Kennzeichnung der Daten durch.
6. Erstellung eines Programms: Sie untersucht die Daten und ihre Merkmale und identifiziert dann wiederkehrende Elemente. Diese Phase hilft bei der Erstellung eines Programms im Herzen der Anwendung, das in der Lage ist, Antworten auf der Grundlage der eingehenden Daten zu geben.
7. Relevanz der Vorhersagen: Ziel ist es, die von der KI gemachten Vorhersagen so relevant wie möglich zu machen. Dieser Vorgang erfordert viel Rechenleistung, Zeit und Spezialausrüstung.
8. Outsourcing der Schulung: Viele Unternehmen ziehen es daher vor, diesen Schritt auszulagern. So können sie ihre Ressourcen optimieren und die Kosten für die Ausrüstung senken.
9. Prüfung und Betrieb: Die Prüfung dient dem Vergleich des Modells mit der Realität durch Leistungsanalyse. Wenn der Algorithmus unzureichend ist, muss das Verfahren wiederholt werden.
10. Wiederholung des Verfahrens: Datenänderung, Etikettierung und Training werden so lange wiederholt, bis die erwarteten Ergebnisse erzielt werden. Der Grad der Zuverlässigkeit, der von künstlicher Intelligenz erwartet wird, hängt vom Anwendungsbereich des Algorithmus ab.
11. Zuverlässigkeit der KI: Je mehr Konsequenzen eine Antwort erzeugt, desto zuverlässiger sollte die KI sein. Dies ist z. B. bei der Erkennung von Waldbränden der Fall.
12. Übergang zur Nutzung: Sobald die Tests abgeschlossen sind, kann das Unternehmen zur Nutzung der KI übergehen. Diese Phase ist wichtig, um den tatsächlichen Betrieb des Systems aufzunehmen.

Start eines KI-Startups

Um ein KI-Startup zu gründen und zu vermarkten, muss ein Unternehmer die folgenden Aspekte berücksichtigen:

1. Verständnis des Umfelds: Um ein KI-Startup zu gründen, ist es notwendig, den Markt gut zu studieren. Welche Möglichkeiten gibt es in dem Sektor, für den sich der Unternehmer interessiert, und welche Produkte gibt es bereits und wo liegen ihre Schwächen?
2. Zusammenstellung eines Teams: Um eine KI-Anwendung zu entwickeln und auf den Markt zu bringen, müssen Vertreter aus verschiedenen technischen und kaufmännischen Berufen zusammenkommen. Selbst wenn die Idee eigenständig entwickelt werden kann, sind für ihre Verfeinerung und Markteinführung spezielle Fähigkeiten erforderlich.
3. Finanzierung: Um ein Start-up zu gründen, müssen Sie eine Anfangsfinanzierung erhalten. Auf die erste Finanzierungsrunde werden weitere folgen, um das Wachstum des Start-ups zu unterstützen und das Produkt auf den Markt zu bringen.
4. Festlegung des Geschäftsplans: Das gewählte Geschäftsmodell muss klar und für das zu fördernde Produkt relevant sein. Es muss eine globale Vision sowie ein Plan für die Entwicklung und Vermarktung der KI entwickelt werden.
5. Aufrechterhaltung effektiver Kundenbeziehungen: Um ein KI-Startup wachsen zu lassen, müssen Sie enge Beziehungen zu Ihren Kunden pflegen. Dies beginnt mit Marktforschung, die zeigt, ob die App bei der Zielgruppe erfolgreich sein kann.

Fazit

Künstliche Intelligenz hat einen tiefgreifenden Einfluss auf die IT-Branche, verändert Arbeitsplätze und eröffnet neue Geschäftsmöglichkeiten. Es ist wichtig, sich auf diese Veränderungen einzustellen und in die Ausbildung und Entwicklung von KI zu investieren. Die Zukunft der Technologie hängt davon ab, wie erfolgreich wir KI in unser Leben und unsere Arbeit integrieren.