KI-gestützte Entscheidungsfindung
KI-gestuetzte Entscheidungsfindung
Lernziele dieser Lektion
- Verstehen, wie KI bei der Entscheidungsfindung unterstützt
- Die Begriffe Predictive Modelling, Optimierung und Echtzeit-Entscheidungen erklären können
- Die Rolle der Personalisierung durch KI beschreiben können
- Den typischen KI-gestützten Entscheidungsprozess kennen
Wie KI Entscheidungen unterstützt
KI-gestützte Entscheidungsfindung (Decision Making) nutzt Künstliche Intelligenz, um aus großen Datenmengen Erkenntnisse zu gewinnen und darauf basierend Entscheidungen zu treffen oder zu unterstützen. Die Vorteile gegenüber rein menschlichen Entscheidungen liegen in der Schnelligkeit, Genauigkeit und Skalierbarkeit.
Beispiel: Kreditwürdigkeit im Bankwesen
Ein klassisches Beispiel ist die Prüfung der Kreditwürdigkeit. Das System analysiert Daten wie Einkommen, Alter, Beruf und bisheriges Zahlungsverhalten, um das Risiko eines Kreditausfalls zu bewerten.
Kernbereiche der KI-Entscheidungsfindung
Predictive Modelling (Vorhersagemodelle)
Predictive Modelling analysiert vergangene Daten und Trends, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. KI-Systeme erkennen Muster in historischen Daten und leiten daraus Prognosen ab.
Beispiele
- Wettervorhersage: KI analysiert historische Wetterdaten, Satellitenbilder und Sensordaten, um das Wetter für die nächsten Tage vorherzusagen
- Absatzprognose: Einzelhändler nutzen KI, um vorherzusagen, welche Produkte wann stark nachgefragt werden
- Gesundheit: KI kann aus Patientendaten das Risiko für bestimmte Erkrankungen vorhersagen
Optimierung
KI hilft, Prozesse zu optimieren – also effizienter, kostengünstiger und ressourcenschonender zu gestalten:
- Effizienz steigern: Automatisierung sich wiederholender Aufgaben
- Kosten senken: Intelligente Ressourcenplanung und Prozessoptimierung
- Ressourcen verbessern: Optimale Zuweisung von Personal, Material und Zeit
- Kundenzufriedenheit erhöhen: Schnellere Reaktionszeiten, personalisierter Service
Echtzeit-Entscheidungsfindung
In manchen Bereichen müssen Entscheidungen in Bruchteilen von Sekunden getroffen werden – schneller, als ein Mensch reagieren kann:
Anwendungen
- Aktienhandel: Algorithmischer Handel (Algorithmic Trading) analysiert Marktdaten und führt in Millisekunden Kauf- oder Verkaufsentscheidungen durch
- Betrugserkennung: Bankensysteme prüfen jede Kreditkartentransaktion in Echtzeit auf Unregelmässigkeiten und blockieren verdächtige Zahlungen sofort
- Autonomes Fahren: Fahrzeugsensoren liefern Daten, die in Echtzeit verarbeitet werden müssen, um Brems- oder Lenk-Entscheidungen zu treffen
Personalisierung
Personalisierung durch KI bedeutet, dass Inhalte, Empfehlungen und Erlebnisse individuell auf den einzelnen Nutzer zugeschnitten werden:
- E-Commerce: Produktempfehlungen basierend auf bisherigem Kaufverhalten („Kunden, die X kauften, kauften auch Y“)
- Streaming-Dienste: Netflix, Spotify und YouTube schlagen Inhalte vor, die zu den persönlichen Vorlieben passen
- Gesundheitssysteme: Individuelle Therapieempfehlungen basierend auf Patientendaten und genetischen Informationen
Dies ist nur ein kurzer Auszug. Die vollständige Lektion mit interaktiven Übungen und Lernfortschritts-Tracking gibt es nach Einlösung eines Einschreibeschlüssels.