{"id":1891,"date":"2025-12-11T13:35:34","date_gmt":"2025-12-11T12:35:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lan-wan-telecom.de\/?p=1891"},"modified":"2025-12-11T13:38:15","modified_gmt":"2025-12-11T12:38:15","slug":"kuenstliche-intelligenz-nutzen-und-fehleinschaetzungen-aus-der-sicht-von-hcltech","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lan-wan-telecom.de\/index.php\/2025\/12\/11\/kuenstliche-intelligenz-nutzen-und-fehleinschaetzungen-aus-der-sicht-von-hcltech\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz – Nutzen und Fehleinsch\u00e4tzungen aus der Sicht von HCLTech"},"content":{"rendered":"
Kommentar von Sukant Acharya, Head of Physical AI at HCLTech<\/strong><\/h5>\n

Wie k\u00f6nnen Unternehmen KI implementieren ohne das Risiko einzugehen , dass diese Implementation zu Problemen und\/oder Fehlern f\u00fchrt?<\/em><\/p>\n

Das Streben nach Null-Risiko oder Fehlerfreiheit ist ein utopisches Ziel. Die Implementierung n\u00fctzlicher Funktionen geht immer mit einem gewissen Risiko einher. Auch ohne KI sind menschliche Aktivit\u00e4ten nicht frei von Fehlern, daher sollte sich der Vergleich zwischen KI-Implementierung und durch KI verursachten Fehlern eher auf die Wahrscheinlichkeit und die Auswirkungen konzentrieren. Um KI erfolgreich zu implementieren, sollten Unternehmen zun\u00e4chst Risikoschwellen f\u00fcr jeden Anwendungsfall festlegen und die Risiken potenzieller Probleme bei der Einf\u00fchrung von KI verstehen. Beispielsweise hat eine falsch weitergeleitete Chatbot-Antwort nur geringe Auswirkungen, w\u00e4hrend eine Fehlklassifizierung beim autonomen Fahren fatale Folgen haben kann. Bei der Konzeption und Implementierung von Sicherheitsvorkehrungen spielt deshalb der Kontext eine wichtige Rolle.<\/p>\n

Unternehmen sollten vier praktische Hebel einsetzen, um sowohl die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers als auch dessen Auswirkungen im Falle eines Problems wirksam zu reduzieren.<\/em><\/p>\n

Zun\u00e4chst m\u00fcssen Unternehmen eine robuste Datenbasis aufbauen und dann eine mehrschichtige Architektur anwenden, die nicht nur fortschrittliche Analysen unterst\u00fctzt, sondern auch die Erkenntnisse f\u00fcr Endnutzer vereinfacht. Beispielsweise k\u00f6nnen ein Empfehlungsagent, ein Pr\u00fcfer und ein endg\u00fcltiger Entscheidungsagent miteinander verkettet werden. Regeln und Schwellenwerte auf jeder Ebene helfen dabei, Fehler herauszufiltern, die einzelne Modelle m\u00f6glicherweise \u00fcbersehen. Die st\u00e4ndig sinkenden Rechen- und Inferenzkosten machen dies zu einer praktischen Option f\u00fcr kritische Anwendungen.<\/p>\n

Zweitens sollten sie den Menschen so lange einbeziehen, bis sich das System als zuverl\u00e4ssig erwiesen hat. KI lernt schneller als menschliche Auszubildende, doch die menschliche Aufsicht w\u00e4hrend der Anlaufphase verringert das Risiko von KI-generierten Fehlern.<\/p>\n

Drittens m\u00fcssen Unternehmen darauf achten, KI bereits in der Entwurfsphase verantwortungsvoll zu implementieren. Dies hilft, Vorurteile, die Qualit\u00e4t der Trainingsdaten sowie die Halluzinationsrisiken vor der Bereitstellung zu minimieren.<\/p>\n

Schlie\u00dflich sollten sich Unternehmen bei der Implementierung physischer KI auf hochpr\u00e4zise Simulationen verlassen. Dazu geh\u00f6ren Szenarien, in denen das Modell so gestaltet, produziert, verwendet und gewartet wird, wie es vorgesehen ist, um die Leistung virtuell zu validieren, bevor es in den Live-Betrieb geht. Bei spezialisierten und sich wiederholenden Arbeiten erzielt moderne KI oft weniger Fehler als Menschen, und vernetzte Agenten lernen voneinander und von Menschen, um die Schwellenwerte f\u00fcr Genauigkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit sehr schnell zu \u00fcbertreffen. Dadurch werden sowohl die Fehlerquote als auch die Auswirkungen, wenn Fehler auftreten, drastisch reduziert.<\/p>\n

Der Aufstieg KI-nativer Unternehmen: Erl\u00e4utern Sie, warum Unternehmen von der Nutzung physischer KI zur Effizienzsteigerung dazu \u00fcbergehen, sie zur Schaffung von Umsatzmodellen einzusetzen.<\/em><\/p>\n

AI-native sollte nicht bedeuten, dass KI auf Kosten des Zwecks an erster Stelle steht, sondern dass Unternehmen KI als wesentlichen Bestandteil zur Erf\u00fcllung ihrer Kernaufgabe betrachten. Der richtige Ansatz ist, Produkt und Zweck an erste Stelle zu setzen und KI in den Mittelpunkt der Produktgestaltung, der Nutzung von Verm\u00f6genswerten und der Abwicklung von Kernprozessen zu stellen.<\/p>\n

Die Wertsch\u00f6pfung f\u00fcr Umsatzmodelle erfolgt an zwei Fronten. Unter dem Strich reduzieren autonome Abl\u00e4ufe Verschwendung, verk\u00fcrzen Zykluszeiten und senken Kosten. Bei den Umsatzerl\u00f6sen sind drei Hebel von Bedeutung.<\/p>\n

Ein Hebel zielt darauf ab, schnellere und bessere Produkte herzustellen. Dazu geh\u00f6ren vernetzte Forschung und Entwicklung sowie Simulationen, um die Markteinf\u00fchrungszeit zu verk\u00fcrzen und Funktionen schnell an die Nachfrage anzupassen, was zum Wachstum des Marktanteils beitr\u00e4gt.<\/p>\n

Der zweite Hebel betrifft die Massenanpassung in gro\u00dfem Ma\u00dfstab. Vernetzte Akteure \u00fcber Funktionsgrenzen hinweg in einem Unternehmen erfassen Pr\u00e4ferenzen und Nachfragemuster in komplexen Marktdynamiken schneller und besser. Simulationen erm\u00f6glichen schnelle Was-w\u00e4re-wenn- und Wenn-was-Analysen und helfen dabei, die Angebotsseite dynamisch neu zu konfigurieren, um der individuellen Nachfrage nach Produkten und Dienstleistungen gerecht zu werden. Personalisierung wird erschwinglicher und zum Mainstream werden, was den etablierten Unternehmen der Branche ein enormes Potenzial zur Eroberung des Marktes er\u00f6ffnet.<\/p>\n

Der dritte Hebel sind intelligente Produkte, die sich selbst \u00fcberwachen und selbst reparieren. Wenn Produkte intelligent werden und ihre verbleibende Lebensdauer und ihren Servicebedarf kommunizieren, k\u00f6nnen Unternehmen \u201eProduct-as-a-Service\u201c und andere wiederkehrende Modelle anbieten, die fr\u00fcher nur in wenigen F\u00e4llen funktioniert haben.<\/p>\n

Neben diesen Hebeln sollten Sie den Menschen im Loop behalten, da menschliche Aufsicht das Vertrauen st\u00e4rkt, die Modellverbesserung vorantreibt und sicherstellt, dass das Unternehmen auch bei der Skalierung der KI seinem Zweck treu bleibt.\u00a0Ein KI-natives Unternehmen treibt seine Mission voran, indem es KI einbindet, um den Kundennutzen und das Wachstum zu steigern und gleichzeitig die Kosten zu optimieren.<\/p>\n

Was sind einige Beispiele f\u00fcr den erfolgreichen Einsatz von Robotern und physikalischer KI in verschiedenen Branchen?<\/em><\/p>\n

Im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften werden physikalische KI und Laborrobotik eingesetzt, um die Arzneimittelentwicklung in ausgew\u00e4hlten Programmen von Jahren auf Monate zu verk\u00fcrzen. Biologie, Chemie und Hochdurchsatz-Experimente werden ebenfalls mit KI-Simulationen vereint, sodass pr\u00e4klinische, formulierungstechnische und klinische Studien datenreicher und effizienter werden.<\/p>\n

Hersteller verlassen sich auf digitale Simulationen, um Produktvarianten, Personalbesetzung, \u00c4nderungen an Arbeitspl\u00e4tzen und Durchsatz virtuell zu testen, und das zu einem Bruchteil der Zeit und Kosten, die f\u00fcr physische Prototypen anfallen w\u00fcrden. Automobilwerke nutzen dies, um Brownfield-Linien, die Zusammensetzung der Belegschaft und Qualit\u00e4ts-Hotspots zu optimieren.<\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus setzen Betriebsteams wahrnehmungsbasierte KI f\u00fcr Qualit\u00e4t und Produktivit\u00e4t ein. Bild-, Akustik- und Vibrationsdaten decken zuordenbare Ursachen in Echtzeit auf. Und St\u00e4dte und gro\u00dfe Einrichtungen nutzen \u00e4hnliche Wahrnehmungssysteme, um Feuerwerksk\u00f6rper von Sch\u00fcssen zu unterscheiden, riskante Menschenansammlungen zu erkennen und Warteschlangen an Flugh\u00e4fen durch dynamische Spurzuweisung zu verwalten. Was diese F\u00e4lle verbindet, ist die F\u00e4higkeit, im virtuellen Raum zu experimentieren, zu lernen und sich anzupassen, um dann mit gr\u00f6\u00dferer Zuversicht und geringerem Risiko in der realen Welt zu handeln.<\/p>\n

Was sind die wichtigsten Beobachtungen und langfristigen Auswirkungen in verschiedenen Sektoren?<\/em><\/p>\n

Kurzfristig erwarten wir eine Umverteilung von Arbeitspl\u00e4tzen und einen Wandel der erforderlichen Qualifikationen. Langfristig zeigt die Geschichte, dass Produktivit\u00e4tssteigerungen mit einer steigenden Nachfrage einhergehen. Infolgedessen werden die BIP-Ergebnisse positiv ausfallen, und die Besch\u00e4ftigung kann mit dem Aufkommen neuer Dienstleistungen wachsen.<\/p>\n

Die klassische lineare Wertsch\u00f6pfungskette wird einer konvergierten Wertsch\u00f6pfungsmaschine weichen. Intelligente Anlagen, Agenten und Menschen werden \u00fcber Grenzen hinweg zusammenarbeiten, um Ergebnisse wie schnellere Probleml\u00f6sungen, einen effizienten Materialfluss, weniger Qualit\u00e4tsprobleme und einen besseren Service zu erzielen. Dar\u00fcber hinaus werden Daten nicht mehr an funktionale Grenzen gebunden sein. Sie werden nahtlos dorthin flie\u00dfen, wo sie ben\u00f6tigt werden, um die \u00fcbergeordnete Zielfunktion der Organisation zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n

In allen Branchen zeichnen sich mehrere Muster ab. In der Fertigung wird es Lights-out-Fabriken, autonome Lagerh\u00e4user und eine zielorientierte Koordination geben, die Durchsatz, Qualit\u00e4t und Energie in Einklang bringt.<\/p>\n

Das Gesundheitswesen wird sich auf Roboterchirurgie, Heimdiagnostik und agentengest\u00fctzte Pflege ausweiten. Routinem\u00e4\u00dfige Diagnosen und Planungen werden in der N\u00e4he des Patienten durchgef\u00fchrt, wobei \u00c4rzte Ausnahmen validieren. Im Bereich Energie und Versorgung werden wir vorausschauendes Management einsetzen, um Ausf\u00e4lle zu verhindern, was die Verf\u00fcgbarkeit erh\u00f6ht und die Verteilungskosten senkt.<\/p>\n

In anderen Bereichen werden gef\u00e4hrliche Betriebe wie H\u00e4fen, Raffinerien und Offshore-Bohrinseln von einer fr\u00fchzeitigen Vorhersage von Zwischenf\u00e4llen und einer koordinierten autonomen Reaktion profitieren. Auch die Zahl der Unf\u00e4lle und Katastrophenrisiken d\u00fcrfte mit der Verbesserung der Erkennung zur\u00fcckgehen.<\/p>\n

Mit der Weiterentwicklung der agentenbasierten und physischen KI werden Unternehmen eher auf Ergebnisse als auf Aufgaben optimieren. Mensch und Maschine werden adaptive Netzwerke bilden, die sicherer, schneller und widerstandsf\u00e4higer sind als die siloartigen Strukturen, die sie ersetzen.<\/p>\n

Teile \u00fcbersetzt mit DeepL.com (kostenlose Version)<\/em><\/p>\n

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