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Künstliche Intelligenz – Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen

Quelle: eKapija

Montag, 27.11.2023.

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Podeli

(Fotojamesteohart/shutterstock.com)

Die Diskussion darüber, was künstliche Intelligenz ist, was sie eigentlich bedeutet und was sie wirklich kann, wird seit 1957 geführt. Heutzutage ist diese Diskussion eher zu einem Wettlauf zwischen Nationalstaaten, Unternehmen und sogar unabhängigen Gruppen geworden, die sich um ein gemeinsames Ziel gebildet haben, um herauszufinden, wer es schneller und intelligenter nutzen wird, um seine vermeintliche Konkurrenz zu übertrumpfen – ob mit guten oder schlechten Absichten.

Diese laufende Diskussion und Forschung wurde sofort durch die Veröffentlichung von ChatGPT für die Öffentlichkeit entfacht, die im Allgemeinen wenig Kontakt zu KI-Funktionen und deren ethischem Einsatz hatte. Daher ist es für die (gut gemeinten) Akteure in dieser Diskussion an der Zeit, (1) die Verwendung künstlicher Intelligenz (KI) durch die Öffentlichkeit zu bewerten, (2) den Einsatz von KI zu regulieren – aber nicht zu stark, da dies Innovationen ersticken würde, und (3) positive und produktive Lösungen hervorzubringen, die als Beispiele den Bürgern den Wert der KI demonstrieren sollen.

Da künstliche Intelligenz ein breites Spektrum an Kategorien und Disziplinen umfasst, untersuchen wir, wie generative KI (GAI) vom öffentlichen Sektor für produktive Lösungen genutzt werden kann, die das Leben alltäglicher Bürger verbessern.

Zuerst müssen wir GAIs definieren, das sind Algorithmen (wie ChatGPT), die zum Erstellen neuer Inhalte verwendet werden können, einschließlich Audio, Code, Bilder, Text, Simulationen und Videos. Nach dieser Definition kann GAI ein breites Spektrum an Branchen und Dienstleistungen unterstützen. Hier sind einige Beispiele.

1. Dienstleistungen des öffentlichen Sektors: Ich war immer davon überzeugt, dass die Entwicklung und Anwendung künstlicher Intelligenz von der Regierung geleitet und dazu genutzt werden sollte, die Effizienz ihrer bürgernahen Dienste zu verbessern. Dies liegt daran, dass Regierungen Zugang zu großen Datenmengen haben (die zum Trainieren von KI-Algorithmen benötigt werden) und über die Ressourcen verfügen, die sie in die Entwicklung von Prototypen investieren können, von denen große Teile der Bevölkerung profitieren können.

Vor diesem Hintergrund kann der Einsatz von GAI zu einem Schwerpunkt für den öffentlichen Sektor werden, da er die Tür zu einer Vielzahl von Anwendungsfällen öffnet, die Bürger extern und/oder intern durch die Vereinfachung von Verwaltungsabläufen nutzen können.

Der erste Anwendungsfall könnte beispielsweise die Entwicklung eines intelligenten Self-Service-Roboters oder Chatbots sein, der auf einer häufig besuchten Website platziert und sicher mit den Systemen verbunden wird, die die erforderlichen Daten enthalten, um diese den Bürgern innerhalb vordefinierter Dienste bereitzustellen (alle auf staatlicher Infrastruktur angesiedelt, um das Risiko zu minimieren). Zu diesen Diensten gehören die Bereitstellung maßgeschneiderter/personalisierter Antworten auf die Fragen der Bürger per Sprache oder Text, die Definition aller Regierungsdienstleistungen, für die sie in Frage kommen, die Hinweise, wo sie sich bewerben können, der Erhalt einfacher Zusammenfassungen der Gesetze, die für sie oder ihre Unternehmen gelten, sowie das Vorausfüllen und Einreichen von Dokumenten, Senden von Mahnungen an Bürger über wichtige Fristen oder Verlängerungstermine, Überprüfen des Fallstatus, Validieren von Daten und Markieren von Inkonsistenzen (was der Regierung auch dabei helfen kann, Daten auf Konsistenz zu verfeinern).

2. Cyber-Sicherheit: GAI kommt Cyber-Sicherheitsteams zugute, die sich für den Schutz von Systemen und Daten im öffentlichen Sektor sowie für diejenigen einsetzen, die sie aus böswilligen Gründen nutzen möchten. „Gute Jungs“ können GAI nutzen, um die Erkennung von Anomalien in Echtzeit und die intelligente Authentifizierung zu unterstützen, die automatisierte Reaktion auf Vorfälle zu unterstützen, komplexe, eindeutige Passwörter oder Verschlüsselungsschlüssel zu generieren und den Wert vorhandener Cybersicherheitstools zu steigern.

Abbildung (FotoPixabay / geralt)

Einfach ausgedrückt ermöglicht GAI Unternehmen, Schritte in Richtung eines proaktiven Ansatzes zur Cybersicherheit zu unternehmen – was in der heutigen Umgebung von entscheidender Bedeutung ist, da Cyber-Hacker immer raffinierter werden und beispielsweise mithilfe künstlicher Intelligenz Malware erstellen, die sich anpassen, um einer Erkennung zu entgehen, oder hochgradig personalisierte Phishing-Betrügereien entwickeln.

3. Dekarbonisierung: Die Kombination von GAI oder ML und Cloud Computing ist wichtig für die Dekarbonisierung innerhalb der Branche und auf nationaler Ebene insgesamt. Denn Entscheidungen über Dekarbonisierungsbemühungen werden durch die zeitnahe Analyse großer Datenmengen getroffen, was für den Menschen sonst unmöglich wäre.

Beispiele für Anwendungsfälle sind die Prognose des Energiebedarfs und ein reaktionsfähiges Management; halbautomatische Berechnung des CO2-Fußabdrucks; Emissionsüberwachung und Empfehlungsgenerierung in Echtzeit (einschließlich Was-wäre-wenn-Szenarien und sogar Netto-Null-Trajektorien); automatische Optimierung der Produktion, der Verteilung und des Verbrauchs von Energie in Gebäuden bedarfsgerecht. All dies kann zu einer effizienteren Nutzung von Energieressourcen und einer Reduzierung der CO2-Emissionen führen.

4. Verkehr: Der Verkehrssektor ist einer der größten Verursacher des Klimawandels und für eine große Menge an Treibhausgasemissionen verantwortlich. GAI kann zur Dekarbonisierung des Sektors beitragen, indem es Verkehrs- und Kraftstoffverbrauchsdaten analysiert, um eine genauere Routenplanung, Verkehrsmanagement und Flottenoptimierung zu ermöglichen.

Im Hinblick auf einen nachhaltigen Verkehr kann GAI die Entwicklung einer Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge und eine langfristige Zuverlässigkeit ermöglichen.

Zum Beispiel:

- Analyse historischer und Echtzeitdaten, gepaart mit Prognosesoftware, um Arbeitspläne zu erstellen, um den täglichen Bedarf zu decken und die Leistung zu optimieren.

- Analyse von Mustern in Nutzungsdaten, um vorherzusagen, wann die Batterie eines Elektrofahrzeugs leer sein wird und wo sich das Fahrzeug zu diesem Zeitpunkt befinden könnte. Dies hilft, effiziente Routen zu Ladestationen zu planen und das Risiko von Stromausfällen zu verringern.

- Analyse von Kartendaten zu Verkehrsmustern, Staus, Bevölkerungsdichte und aktuellen Standorten von Ladestationen, um optimale Standorte für neue Ladestationen für Elektrofahrzeuge vorzuschlagen und so eine bessere Abdeckung und Komfort für Besitzer von Elektrofahrzeugen zu bieten.

Abbildung (FotoJu Jae-young/shutterstock.com)

Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie GAI genutzt werden kann, um unsere Arbeit zu vereinfachen und unser allgemeines Wohlbefinden zu verbessern. Beachten Sie, dass es bei keinem der oben genannten Anwendungsfälle darum geht, Personal durch GAI zu ersetzen (was auf keinen Fall passieren sollte). Stattdessen liegt der Schwerpunkt auf der Automatisierung der Analyse großer Datenmengen und redundanter Aufgaben, damit sich die Mitarbeiter auf übergeordnete Aufgaben konzentrieren können, die ihrer Hauptaufgabe entsprechen.

Daten gehören zu den wichtigsten strategischen Vermögenswerten privater und öffentlicher Organisationen und es ist an der Zeit, sie aktiv zu nutzen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und wirklich dauerhafte Ergebnisse zu erzielen.

Autor: Branko Primetica, Cedars International d.o.o.

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