10 Beispiele für künstliche Intelligenz im Einsatz: Praktische Anwendungen in verschiedenen Branchen und Abteilungen

In der Halbleiterindustrie ist die Aufrechterhaltung hoher Qualitätsstandards entscheidend, insbesondere bei der Produktion von Laserdioden. Traditionell werden visuelle Inspektionen von geschultem Personal durchgeführt, ein monotoner Prozess, der anfällig für menschliche Fehler ist. Um diesen Prozess zu verbessern, wurden KI-gesteuerte optische Fehlererkennungssysteme entwickelt. Ein Projekt bei dida implementierte maschinelle Lernmodelle, die auf Convolutional Neural Networks (CNNs) basieren, um die Erkennung und Klassifizierung von Fehlern in verschiedenen Produktionsphasen zu automatisieren. Das System analysiert zwei Arten von Bildern: Facettenbilder, die Querschnitte der Dioden zeigen, und P-Seiten-Bilder, die komplexe geätzte Strukturen offenbaren. Dieser Ansatz erhöht nicht nur die Inspektionsgenauigkeit und Betriebseffizienz, sondern senkt auch die Kosten für manuelle Inspektionen. Zudem entlastet er die Mitarbeiter, indem monotone Aufgaben entfallen. Die Ergebnisse umfassen markierte Fehlerbilder und detaillierte CSV-Dateien, die deren Klassen und Standorte dokumentieren, was eine Echtzeitüberwachung und verbesserte Qualitätskontrollprozesse ermöglicht.

Im Finanzsektor wird viel Zeit für die manuelle Übertragung von Daten aus verschiedenen Dokumenten wie E-Mails und PDFs in Datenbanken oder Tabellenkalkulationen aufgewendet. Diese arbeitsintensive Aufgabe ist nicht nur zeitaufwendig, sondern auch fehleranfällig. KI-gesteuerte Lösungen wie smartextract wurden entwickelt, um diese Herausforderungen zu bewältigen, indem sie die Extraktion, Validierung und Übertragung von Daten automatisieren. Diese Tools nutzen fortschrittliche maschinelle Lernalgorithmen, um relevante Datenpunkte schnell und präzise über mehrere Dokumentenformate hinweg zu identifizieren, selbst bei unterschiedlichen Layouts. Durch die Automatisierung dieser Prozesse können Finanzinstitute Arbeitsabläufe straffen, das Fehlerrisiko minimieren und Fachkräfte auf höherwertige Aufgaben wie Strategie und Analyse konzentrieren. Die Integration in bestehende Softwaresysteme erfolgt nahtlos, was eine einfache Datenübertragung in Plattformen wie Excel oder ERP-Lösungen ermöglicht.

Wissensmanagement ist entscheidend für Organisationen, die Produktivität und Zusammenarbeit verbessern möchten. KI-Anwendungen können den Informationsabruf erheblich vereinfachen. Ein Projekt bei dida entwickelte einen Prototyp für eine Software zur Ähnlichkeitssuche und zum Abruf von Dokumenten, der Mitarbeitern hilft, relevante Informationen schnell zu finden. Dieses System verwendet fortschrittliche Algorithmen, um bestehende Dokumente zu analysieren und mit aktuellen Anfragen abzugleichen, wodurch Mitarbeiter effizient auf zuvor beantwortete Fragen zugreifen können. Während der Proof-of-Concept-Phase (PoC) wurde der Prototyp getestet, um seine Wirksamkeit bei der Verbesserung des Anfragenbearbeitungsprozesses zu bewerten. Nach erfolgreichen Tests wurde die Lösung in eine umfassendere Wissensmanagementplattform integriert. Durch einen effizienteren Dokumentenabruf hilft diese Initiative den Mitarbeitern, schneller auf kritische Informationen zuzugreifen, was letztlich die Entscheidungsfindung und die Gesamtproduktivität verbessert.

Da öffentliche Verwaltungen in ganz Europa digitale Lösungen einführen, ist es wichtig, die Dienste für die Bürger zugänglich und benutzerfreundlich zu gestalten. dida entwickelte einen KI-Algorithmus, der Nutzern hilft, sich in komplexen bürokratischen Prozessen wie der Gewerbeanmeldung zurechtzufinden. In Deutschland müssen Personen einen Branchencode aus einer Liste von über 800 Optionen auswählen, die oft in technischer Sprache beschrieben sind, was den Durchschnittsbürger verwirren kann. Die KI-Lösung nutzt Natural Language Processing (NLP), um alltägliche Geschäftsbezeichnungen in relevante Branchencodes zu übersetzen, wodurch die Lücke zwischen Alltagssprache und Bürokratie-Terminologie überbrückt wird. Dieser Ansatz wurde in ein Online-Serviceportal für Nordrhein-Westfalen integriert und erweitert die Funktionalität bestehender Chatbots und Assistenten für Gewerbeanmeldungen. Durch die Vereinfachung des Anmeldeprozesses verbessert die Lösung den Zugang der Bürger zu wichtigen Dienstleistungen und fördert eine stärkere Nutzung öffentlicher Ressourcen.

Im Transportwesen verbessert KI die Sicherheit und Betriebseffizienz, indem potenzielle Gefahren entlang von Transportrouten identifiziert werden. dida arbeitete mit der Deutschen Bahn am Projekt „Digitale Schiene Deutschland“ zusammen, um ein KI-System zu entwickeln, das in Echtzeit anomale Objekte erkennt, während Züge im Betrieb sind. Unter Verwendung von Videomaterial aus Bordkameras identifiziert und priorisiert das System autonom Objekte, die potenziell gefährlich sein könnten. Es nutzt einen vielfältigen Datensatz, der sowohl annotierte als auch nicht annotierte Daten von verschiedenen Sensoren umfasst. Die Herausforderung besteht darin, zu definieren, was ein „anomales Objekt“ ausmacht, da nicht alle Gegenstände, wie beispielsweise Fußgänger in der Nähe von Bahnsteigen, inhärent gefährlich sind. Durch die Verarbeitung von Videobildern und die Erstellung von Tiefenkarten kann das KI-System Objekte erkennen, die sich von ihrer Umgebung abheben. Diese Fähigkeit verbessert die Fähigkeit von Zügen, potenzielle Gefahren zu erkennen und darauf zu reagieren, wodurch die allgemeine Sicherheit im Verkehrssystem erhöht wird.

KI verbessert den Kundensupport, indem sie effizienteren und reaktionsschnelleren Service ermöglicht. Unternehmen implementieren zunehmend KI-gesteuerte Tools wie Chatbots und virtuelle Assistenten, um eine Vielzahl von Kundenanfragen zu bearbeiten. Diese Systeme bieten 24/7-Unterstützung, was nicht nur die Kundenzufriedenheit steigert, sondern auch die Arbeitsbelastung der menschlichen Mitarbeiter reduziert. Chatbots können beispielsweise häufige Fragen beantworten, sodass menschliche Vertreter sich auf komplexere Probleme konzentrieren können. KI-Systeme analysieren auch Kundendaten, um Präferenzen zu identifizieren und Antworten entsprechend anzupassen, was die Benutzererfahrung verbessert. Zusätzlich können KI-gestützte Ticketingsysteme Kundenanfragen nach Dringlichkeit und Komplexität kategorisieren und priorisieren, was zu schnelleren Reaktionszeiten und verbesserten Lösungsraten führt.

KI revolutioniert die Forschung, indem sie eine effizientere Datenanalyse ermöglicht und den Zugang zu umfangreichen Datenbanken vereinfacht. Tools wie Google Dataset Search oder IBM Watson Discovery helfen beispielsweise Forschern, riesige Datensätze – etwa Gesundheitsdaten, Umweltdaten oder Regierungsstatistiken – präziser und schneller zu durchsuchen und zu analysieren. Diese Plattformen nutzen fortschrittliche Algorithmen, um Informationen zu filtern, zu kategorisieren und zu organisieren, sodass Nutzer relevante Erkenntnisse schneller finden können. In der Umweltforschung kann KI beispielsweise verwendet werden, um Klimamuster zu verfolgen und vorherzusagen, indem jahrelange meteorologische und Satellitendaten analysiert werden. Solche Anwendungen ermöglichen es Forschern, sich auf die Interpretation und Entscheidungsfindung zu konzentrieren, anstatt auf die zeitaufwändige manuelle Datenaufbereitung.

Künstliche Intelligenz macht in der Landwirtschaft durch Techniken der Präzisionslandwirtschaft bedeutende Fortschritte. Landwirte nutzen KI-gestützte Systeme wie Climate FieldView und das Operations Center von John Deere, um umfangreiche Daten aus verschiedenen Quellen wie Satellitenbildern, Wettervorhersagen und Bodensensoren zu analysieren. Beispielsweise können KI-Algorithmen auf Basis historischer Daten und aktueller Bedingungen Ernteerträge vorhersagen, sodass Landwirte fundierte Entscheidungen über Anbau und Ressourcenzuweisung treffen können. Darüber hinaus werden KI-gesteuerte Drohnen wie die von DJI und autonome Traktoren eingesetzt, um Felder zu überwachen und Betriebsabläufe zu optimieren. Diese Technologien können Bereiche identifizieren, die Aufmerksamkeit erfordern, wie Schädlingsbefall oder Nährstoffmängel, und gezielte Eingriffe ermöglichen, die die Produktivität steigern und den Ressourcenverbrauch minimieren. Durch den Einsatz von KI in der Landwirtschaft können Landwirte Effizienz steigern, Kosten senken und nachhaltige Anbaumethoden fördern.

Im Marketing revolutionieren KI-Anwendungen, wie Unternehmen mit Verbrauchern interagieren. Lösungen wie Google Ads und Facebook Ads nutzen KI-gestützte Tools, um Daten über das Verhalten und die Vorlieben von Verbrauchern zu analysieren und so effektivere zielgerichtete Werbekampagnen zu erstellen. Beispielsweise können maschinelle Lernalgorithmen Kunden anhand von Demografie, Kaufhistorie und Online-Interaktionen segmentieren, sodass Vermarkter Botschaften erstellen können, die bei spezifischen Zielgruppen Anklang finden. Darüber hinaus können KI-Technologien wie HubSpot und AdRoll die Leistung von Werbekampagnen in Echtzeit verfolgen und es Vermarktern ermöglichen, Strategien dynamisch an die Reaktionen der Verbraucher anzupassen. Dieser datengesteuerte Ansatz steigert die Kundenbindung und maximiert die Rendite von Marketinginitiativen.

Im Personalwesen rationalisieren KI-Technologien den Rekrutierungsprozess und verbessern die Effizienz und Effektivität der Talentgewinnung. Plattformen wie HireVue und Pymetrics nutzen KI, um Lebensläufe und Kandidatenprofile zu analysieren und die besten Übereinstimmungen für Stellenangebote anhand spezifischer Kriterien zu identifizieren. Dies reduziert die Zeit für manuelle Prüfungen und hilft HR-Fachleuten, sich auf strategische Aktivitäten wie Mitarbeiterbindung und -engagement zu konzentrieren. Zusätzlich können KI-Tools wie LinkedIn Talent Solutions die Fähigkeiten und die kulturelle Eignung von Kandidaten durch prädiktive Analysen bewerten, was Unternehmen ermöglicht, datenbasierte Einstellungsentscheidungen zu treffen. Chatbots wie Olivia und Mya verbessern außerdem die Rekrutierungserfahrung, indem sie mit Kandidaten interagieren, Fragen beantworten und Updates während des gesamten Einstellungsprozesses bereitstellen.

• Industrielle KI-Projekte: Erfahren Sie welche Projekte dida in der Vergangenheit umgesetzt hat und wie diese KI-Lösungen Unternehmen zu effizienteren Prozessen verholfen haben.

• KI-Wissendatenbank: Lernen Sie mehr über diverse Aspekte von KI, KI-Projekten und Prozessautomatisierung

• dida-Team: Lernen Sie die Menschen eines KI-Unternehmen kennen - deren Kernkompetenzen und Profile.