Kopfrechnen war gestern
In der Wirtschaftsprüfung hat sich die Arbeitsweise durch die rapiden technischen Neuerungen in den letzten Jahrzehnten stark verändert. Früher hätten Wirtschaftsprüferinnen und Wirtschaftsprüfer Tage und Wochen damit verbracht, Unterlagen zu sichten. Heute kann ein Büro-Notebook dies in wenigen Millisekunden erledigen. So ergeben sich neue Möglichkeiten zum Umgang mit Daten. Lernen Sie in diesem Kapitel, welche Konzepte zur effizienteren Datenverarbeitung entwickelt wurden und wie sie die heutige Unternehmenswelt revolutionieren.
Navigieren Sie weiter, um die Konzepte Business Intelligence und Business Analytics kennenzulernen.
Intelligentes Business
Wie bereits in den vorherigen Kapiteln zu sehen war, entstehen alleine im Alltag schnell Unmengen an Daten. Doch wie geht man mit dieser Datenflut um? In Unternehmen gibt es typischerweise zwei Philosophien, nach denen Daten verwertet werden – Business Intelligence und Business Analytics. Nicht selten kommen im selben Unternehmen auch beide Konzepte zum Einsatz. In diesem Kapitel lernen Sie die Gemeinsamkeiten, aber auch die Unterschiede beider Konzepte kennen.
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Business Intelligence und Business Analytics
Bewegen Sie den Cursor über die Karten, um mehr Informationen dazu zu erhalten, wie sich die Konzepte Business Intelligence und Business Analytics unterscheiden.
Intelligent oder analytisch?
Sie haben jetzt die Konzepte Business Intelligence und Business Analytics kennen gelernt. Überprüfen Sie ihr Wissen, indem Sie die Aussagen dem korrekten Oberbegriff zuordnen.
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Intelligent – und das nicht erst seit gestern
Um zu verstehen, was KI heute kann oder auch nicht kann, ist es nötig, in die Geschichte der Datenverarbeitung einzutauchen und zuzusehen, wann und wie Computersysteme gelernt haben, menschliche Intelligenz zu simulieren.
Scrollen Sie weiter, um sich auf Zeitreise der künstlichen Intelligenz zu begeben!
Der Turing Test
Der Mathematiker und Informatiker Alan Turing entwickelte bereits im Jahre 1950 den Turing-Test. Dieser wird noch heute genutzt, um künstliche Intelligenz zu beurteilen. Die künstliche Intelligenz besteht den Turing-Test, wenn sie mit einem menschlichen Konterpart ein höfliches Gespräch führen kann, ohne dass dieser feststellen kann, dass es sich bei der Maschine nicht um einen Menschen handelt.
Der SNARC Neurocomputer
Der erste Neurocomputer mit 40 Synapsen wurde von dem amerikanischen Mathematiker Marvin Minsky entwickelt. Durch die Simulation von Laborratten konnte der Computer den schnellsten Weg aus einem Labyrinth finden.
Die Dartmouth-Konferenz
Auf der Konferenz von Computerwissenschaftlern am Dartmouth College in New Hampshire, USA, setzte man den Grundstein für den Begriff der künstlichen Intelligenz. Unter anderem diskutierte man die Frage, wie Computer dazu befähigt werden können, ein Gehirn zu simulieren.
Mark 1 und Perzeptron
Der Psychologe und Informatiker Frank Rosenblatt entwickelte das erste künstliche neuronale Netzwerk: das Perzeptron, welches auf dem Computer „Mark 1“ lief. Es hat die Architektur und Funktion des menschlichen Gehirns als Vorbild und machte den Computer Mark I lernfähig, indem es die Entscheidung, welche Inputs gespeichert werden sollen und welche nicht, übernahm.
ELIZA
Den ersten Chatbot namens ELIZA entwickelte der deutsch-amerikanische Computerwissenschaftler Joseph Weizenbaum. Der Chatbot wandelt die Aussage der schreibenden Person in eine Frage um. Weizenbaum entwickelte so den ersten Chatbot, der automatisiert mit Menschen interagieren konnte.
Mycin
Das Expertensystem Mycin wurde von dem Stanfort Heuristic Programming Project (HPP) unter der Leitung von Edward Feigenbaum entwickelt. Es berät einen Arzt bei der Befundermittlung und Diagnoseerstellung. Beschränkte sich die Beratung zunächst auf bakterielle Infektionskrankheiten des Blutes und auf Hirnhautentzündungen, so konnte es in den 1980er Jahren bereits über die meisten Infektionskrankheiten Auskunft geben.
Sprachcomputer NETtalk
Die Wissenschaftler Sejnoswky und Rosenberg trainierten ein künstliches neuronales Netz erstmals so, dass es zur Sprachsynthese befähigt wurde. Nach 50 Trainingsepochen konnten 95% der erlernten 1024 Wörter korrekt ausgegeben werden.
Der IBM Schachcomputer
Erstmals gewann ein von einer KI gesteuerter Schachcomputer gegen den damaligen Schachweltmeister Garri Kasparov. Zu dieser Zeit wurde der Sieg des Computers als Meilenstein in der Forschung der künstlichen Intelligenz angesehen. Tatsächlich beruhte der Sieg mehr auf reiner Rechengewalt als auf einer Überlegenheit des Computers gegenüber dem Schachweltmeister hinsichtlich der Intelligenz.
Big Data
Damit eine KI arbeiten kann, muss sie auf eine große Menge an Daten Zugriff haben. Mit der fortschreitenden Digitalisierung nimmt die Datenmenge stetig zu, sodass Datenverarbeitungsprogramme vor eine immense Herausforderung gestellt werden. Der US-amerikanische Analyst Douglas Laney entwickelte dazu im Jahre 2001 das 3V-Modell (auch oft als 4V-Modell beschrieben) für das Marktforschungsunternehmen Gartner. Für mehr Informationen zum 3/4V-Modell, klicken Sie hier.
Siri
Siri und ähnliche Sprachassistenten liefern zuverlässig Informationen und verbessern ihren Service, indem sie gezielt Nutzendendaten zu persönlichen Vorlieben, Sprachgewohnheiten oder dem Musikgeschmack auch außerhalb der Spracheingabe sammeln und so kontinuierlich dazulernen. Auf diese Weise gelingt es der Software Intentionen zu erkennen und Nutzenden bestmöglich zu helfen.
Big Data entwickelt sich
Die Datenmenge, die zwischen dem Beginn der Menschheit bis ins Jahr 2002 generiert wurde, wurde im Jahre 2014 bereits innerhalb von 10 Minuten produziert. Dem Moore’schen Gesetz zufolge (mehr dazu hier) wird sich diese Menge alle zwei Jahre verdoppeln.
Gegenwart und Zukunft
Im Privatleben nutzen wir mittlerweile tagtäglich Sprachassistenten und Big-Data-basierte Services. Auch aus dem Unternehmensalltag ist die KI mittlerweile nicht mehr wegzudenken. Die größte Stärke der KI besteht vorrangig darin, beständige Prognosen zu tätigen. Denn „KI-Systeme sind das Fernrohr, durch das wir den Verlauf berechenbarer Dinge besser erkennen können. Nicht weniger - aber auch nicht mehr“, so steht es in einem Artikel des Zukunftsinstituts aus dem Jahr 2022.
Definitiv künstlich
Künstliche Intelligenz wurde ursprünglich mit dem Ziel entwickelt, menschliche Denkmuster zu simulieren. Heute wird sie allerdings kaum noch zu diesem Zweck verwendet, sondern fungiert als wertvolles Werkzeug an Stellen, an denen der menschliche Verstand eben nicht mehr ausreicht, um bestimmte Aufgaben zu erledigen – allen voran die Datenverarbeitung.
Wenn es jedoch nicht die Nachahmung menschlichen Denkens ist – was macht die künstliche Intelligenz dann intelligent?
Erkunden Sie Definitionsansätze der künstlichen Intelligenz, indem Sie weiter navigieren.
Definieren Sie “intelligent” …
Erfahren Sie hier, welche Charakteristika gegeben sein müssen, damit eine künstliche Intelligenz vorliegt.
Blättern Sie durch das interaktive Buch, indem Sie auf die rechten oder linken Ecken klicken.
KI oder nicht KI – das ist hier die Frage
Sie wissen jetzt, was KI kann und nicht kann und welche Komponenten sie enthält. Entscheiden Sie nun auf Basis dieses Wissens, welche Prozesse mithilfe von KI ablaufen und welche nicht.
Wählen Sie die Kästen neben den Prozessen aus, die Sie für KI-basiert halten. Klicken Sie anschließend auf „OK“.
Unter der Oberfläche
Doch welche Schritte sind nötig, damit Datenmodelle erstellt und Handlungsempfehlungen abgeleitet werden können? Erfahren Sie mehr hierzu im folgenden Kapitel.
Navigieren Sie auf die nächste Slide und berühren Sie die markierten Punkte, um Informationen zu den Funktionsschritten der künstlichen Intelligenz zu erhalten.
Unter der Oberfläche
Modell-Erstellung
Durch das Trainieren der ausgewählten Algorithmen werden Datenmodelle erstellt.
Evaluation
Die Ergebnisse der Algorithmen werden bewertet.
Line of Governance
Die Line of Governance beschreibt die Mensch-Maschine-Interaktion, die Stelle, an der die Aktionen der KI von Menschen geprüft und kontrolliert werden.
Bereitstellung
Die Ergebnisse der Algorithmen werden den Nutzenden anschaulich zur Verfügung gestellt.
Anwendung
Die Daten der KI werden aktiv eingesetzt und die Erkenntnisse aus der Nutzung fließen zurück in die KI-Modelle.
Verständnis der Bedürfnisse des Unternehmens
Das KI-Projekt wird gestartet, um spezifische Erkenntnisse zu erbringen. Das Ziel, das mit dem Einsatz der KI verfolgt wird, wird konkretisiert.
Daten-Verständnis
Die Daten werden auf ihre Qualität geprüft und analysiert.
Vorbereitung der Daten
Die Daten werden gesammelt, bereinigt und auf ihre Relevanz überprüft und kategorisiert.
Das ABC der künstlichen Intelligenz
Mit jedem neuen Themengebiet eröffnet sich auch neues Vokabular. Auch im Bereich der maschinellen Datenverarbeitung gibt es einige Fachbegriffe, ohne die eine tiefgehende und detaillierte Besprechung des Themas nicht möglich wäre.
Navigieren Sie weiter, um sich über die gängigsten Abkürzungen aus der Welt der Datenverarbeitung zu informieren.
4 Kernbegriffe der Künstlichen Intelligenz
Nutzen Sie die Pfeile links und rechts, um in der Slideshow zwischen den Definitionen hin-und herzuschalten!
Das Rezept zum Erfolg
Die technische Revolution sorgt dafür, dass exponentiell mehr und mehr technische Neuerungen auf den Markt kommen. Einige davon erweisen sich als nützliche Werkzeuge zur Erleichterung des Privatlebens und von Geschäftsprozessen. Andere stellen sich als unnütze und im besten Fall noch zur Unterhaltung dienende Spielereien heraus. Die künstliche Intelligenz war ursprünglich nur ein Gedankenexperiment und ist heute Realität. Woran liegt es, dass gerade sie sich als derart bahnbrechende Neuerung erwiesen hat?
Navigieren Sie weiter, um mehr darüber zu erfahren, warum die Arbeit mit künstlicher Intelligenz die Unternehmenswelt im Sturm erobert.
Was macht den Erfolg der KI aus?
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Stück für Stück zum Erfolg
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