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iit-Themenband – Künstliche Intelligenz 95 Einleitung: KI ohne Grenzen? Peter Gabriel Der Phantasie, Anwendungen der KI zu ersinnen, sind keine Grenzen gesetzt: Maschinen und Software werden zu „intelligenten“ Artefakten, die mühelos auch schwierigste Situationen meistern. Das reicht vom Chatbot, der in medi- zinischen Fragen eigenständig berät, bis hin zum autonomen Auto, das seine Fahrgäste sicher von A nach B bringt – auch im dichtesten Stadtverkehr. Aber in welchen Wirtschaftszweigen und in welchen Anwendungsfeldern wird KI tatsächlich in den kommenden Jahren ihr Potenzial, auch anspruchsvolle menschliche Tätigkeiten zu automatisieren, entfalten können? Zwar gibt es spektakuläre Einzelbeispiele, wie das Schachprogramm, das den Weltmeister schlägt, oder den Sprachassistenten im Smartphone. Darüber hinaus ist diese Frage aber nicht leicht zu beantworten, denn die meisten bekannten KI- Anwendungen stecken in der Praxis noch in den Kinderschuhen. Carl Benedikt Frey and Michael A. Osborne von der Universität Oxford hatten sich in ihrer viel zitierten und oft kritisierten Studie aus dem Jahr 2013 zur Auswirkung der „Computerisation“ auf Jobs in den USA noch auf die allgemeine Analyse von Arbeits- platzprofilen gestützt. Den Einsatz von KI und KI-gestützter Robotik erwarteten sie vor allem im Transportgewerbe und der Logistik, im produzierenden Gewerbe und im Dienstleistungssektor (Frey und Osborne 2013). Mittlerweile gibt es aber auch erste empirische Studien, in denen sich Unternehmen sowohl zum Status quo von KI-Anwendungen als auch zu den Zukunftserwartungen an diese Technologie äußern. Um solche Studien einzuschätzen, ist es lohnend, einen genauen Blick in die Betriebe selbst zu werfen und deren interne Abläufe – Beschaffung, Forschung und Entwick- lung, IT, Personal, Finanzen, Logistik, Produktion/Betriebsführung, Marketing/Ver- trieb, Kundendienst – zu betrachten. Das Beratungshaus Sopra Steria ist 2017 in einer Unternehmensbefragung so vorgegangen. Danach setzen die interviewten Unternehmen heute KI noch vor allem im IT-Betrieb sowie in der Produktion bzw. in ihren Standardprozessen ein. Hauptanwendung ist demnach die Automatisierung von einfachen, Software-basierten Routineprozessen, etwa der Eingabe einer Rech- nung in eine Finanzbuchhaltung. Zunehmend automatisieren sie jedoch auch anspruchsvollere („intelligente“) Aufgaben der eigenen Produktion bzw. Dienstleis- tung. Das kann etwa eine automatische Erkennung fehlerhaft produzierter Bauteile mittels Bildanalyse sein oder die eigenständige Klassifikation von E-Mails in einem V. Wittpahl (Hrsg.), Künstliche Intelligenz, DOI 10.1007/978-3-662-58042-4_6, © Der/die Autor(en) 2019