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Künstliche Intelligenz (KI) ist ein multidisziplinäres Forschungsgebiet, das darauf abzielt, Maschinen mit ähnlichen kognitiven Fähigkeiten wie Menschen auszustatten. Wir sprechen manchmal auch von „algorithmischer Intelligenz“. Konkret vereint KI eine Reihe von Konzepten, Technologien und Techniken, die es Computern ermöglichen, bestimmte menschliche Fähigkeiten wie Lernen, Denken, Wahrnehmung, Erkennung von Formen oder Objekten, Interaktion in einer physischen oder digitalen Umgebung, Lösung komplexer Probleme usw. nachzuahmen. Künstliche Intelligenz nutzt verschiedene wissenschaftliche Disziplinen wie Mathematik, Informatik, Logik, Robotik, Neurowissenschaften, Linguistik und sogar kognitive Psychologie. Der Begriff „künstliche Intelligenz“ wurde 1956 während eines Workshops an der Dartmouth University in den Vereinigten Staaten geprägt. Seitdem hat sich die KI dank der Fortschritte bei der Rechenleistung und den Algorithmen der Computer kontinuierlich weiterentwickelt.

Die Funktionsweise künstlicher Intelligenz basiert auf der Kombination verschiedener Konzepte und komplementärer Mechanismen. Das Herzstück der KI sind Algorithmen, also Befehlsfolgen, die es Maschinen ermöglichen, komplexe Aufgaben wie Bilderkennung oder Sprachverarbeitung auszuführen. Einige leistungsstarke Algorithmen, wie etwa künstliche neuronale Netze, sind in der Lage, aus großen Datenmengen zu lernen. Auch maschinelles Lernen ist ein wichtiger Bestandteil moderner künstlicher Intelligenz. Es ermöglicht Algorithmen, sich autonom zu verbessern, indem sie Muster in großen Datenmengen entdecken, ohne dass die auszuführenden Aufgaben explizit programmiert werden müssen. Es gibt drei Formen des maschinellen Lernens: überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen. Daten sind auch für das Training von KI-Algorithmen und die Verbesserung ihrer Leistung von entscheidender Bedeutung. Je umfangreicher, vielfältiger und qualitativ hochwertiger die bereitgestellten Daten sind, desto besser sind die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz. Allerdings erfordert die Verarbeitung all dieser Daten eine enorme Rechenleistung. Daher der Einsatz von Hochleistungsrechner-Infrastrukturen, „Cloud Computing“ und spezialisierten Prozessoren wie GPUs und TPUs. Schließlich strukturiert und formalisiert Knowledge Engineering Wissen so, dass es für eine mit künstlicher Intelligenz ausgestattete Maschine verständlich ist.

Künstliche Intelligenz umfasst verschiedene Arten von Technologien mit unterschiedlichem Grad an Autonomie und Zwecken. Typischerweise gibt es drei Hauptkategorien künstlicher Intelligenz. Erstens „schwache KI“ oder ANI (Artificial Narrow Intelligence), womit eine auf eine bestimmte Aufgabe beschränkte KI bezeichnet wird. Chatbots, autonome Fahrzeuge oder Gesichtserkennungstools gehören zu dieser Kategorie schwacher künstlicher Intelligenz, die auf einen begrenzten Anwendungsbereich beschränkt ist. Im Gegensatz dazu zielt die „starke KI“ oder AGI (Künstliche Allgemeine Intelligenz) darauf ab, die menschliche Intelligenz allgemein zu reproduzieren, mit universellen Denk-, Lern- und Verständnisfähigkeiten. Eine solche starke künstliche Intelligenz existiert noch nicht und ist derzeit Gegenstand wissenschaftlicher Vorausschau. Zwischen diesen beiden Extremen liegt die „Supervisor-KI“, die darauf abzielt, die menschlichen Fähigkeiten zu erweitern, anstatt sie zu ersetzen. Gekoppelt mit dem Menschen steigert diese „Augmented Intelligence“ dessen Analyse- und Entscheidungsfähigkeit. Ein konkretes Beispiel sind Gehirn-Maschine-Schnittstellen. Einige Spezialisten unterscheiden auch zwischen der sogenannten „engen“ künstlichen Intelligenz, die nur bestimmte Aufgaben erfüllen kann, und der „generischen“ künstlichen Intelligenz, die über umfassendere und vielseitigere Fähigkeiten in einem bestimmten Bereich verfügt. Doch die Grenze zwischen diesen Unterkategorien bleibt durchlässig. Letztendlich gibt es ein breites Spektrum an KI mit unterschiedlichen Eigenschaften und Zwecken, von denen einige auf eine bestimmte Verwendung beschränkt sind, andere darauf abzielen, menschliche Fähigkeiten auf viel breitere Weise zu erreichen oder zu verbessern.

Im allgemeinen öffentlichen Bereich treibt KI beispielsweise Gesichts- und Spracherkennungstechnologien an, die es ermöglichen, unsere Smartphones zu entsperren oder eine biometrische Identifizierung durchzuführen. Auch Konversations-Chatbots und intelligente virtuelle Assistenten werden dank KI immer fortschrittlicher, wie zum Beispiel: • Siri; • Alexa; • Google Assistant. Dadurch wird auch die Leistung maschineller Übersetzungssoftware kontinuierlich verbessert, sei es bei der Übersetzung von Texten oder bei der Sicherstellung von Übersetzungen in Echtzeit. Auf Video- und Musik-Streaming-Plattformen oder E-Commerce-Seiten ermöglicht KI sogar die Bereitstellung hochgradig personalisierter Empfehlungen basierend auf dem individuellen Geschmack. Im Bereich sozialer Netzwerke wird die Moderation von Inhalten zunehmend Algorithmen der künstlichen Intelligenz statt Menschen anvertraut. Auch in der Fertigung verändert KI viele Branchen. In der Automobilindustrie ermöglicht es Innovationen beim autonomen Fahren. Im Gesundheitsbereich verbessert es die medizinische Diagnose durch die zuverlässige Analyse medizinischer Bildgebungsuntersuchungen. Im Bank- und Versicherungswesen ermöglicht künstliche Intelligenz die Erkennung von Betrug und die Analyse von Risiken sehr detailliert. Zunehmend werden auch die Möglichkeiten zur automatisierten Erstellung von Inhalten wie Artikeln oder Berichten genutzt. KI optimiert zudem industrielle Prozesse, die Logistik und die Lieferkette, indem sie physische Abläufe dynamisch orchestriert. Es stärkt die Cybersicherheit durch die proaktive Erkennung von Bedrohungen. In der Fertigungsindustrie unterstützen mit künstlicher Intelligenz ausgestattete Roboter den Menschen mittlerweile bei vielen Aufgaben. Im Kundenservice schließlich automatisiert KI Backoffices und verbessert das Kundenbeziehungsmanagement dank prädiktiver Systeme. Die Möglichkeiten, die künstliche Intelligenz bietet, sind daher bereits immens und nehmen mit zunehmender Reife dieser Technologien weiter zu.

Das Potenzial der Künstlichen Intelligenz ist immens und eröffnet zahlreiche Vorteile in den unterschiedlichsten Bereichen. Erstens führt die durch KI ermöglichte intelligente Automatisierung sich wiederholender und zeitaufwändiger Aufgaben zu erheblichen Produktivitätssteigerungen. Mitarbeiter werden von mühsamer Arbeit mit geringer Wertschöpfung befreit und können sich auf Tätigkeiten mit höherer Wertschöpfung konzentrieren. Darüber hinaus sind Maschinen mit künstlicher Intelligenz dank ihrer enormen Rechenleistung in der Lage, Informationen in einer Geschwindigkeit und einem Umfang zu verarbeiten, die für den menschlichen Verstand unzugänglich sind. Die Entscheidungsfindung wird deutlich beschleunigt. Darüber hinaus weisen KIs, wenn sie einmal richtig trainiert sind, oft eine höhere Genauigkeit und Zuverlässigkeit als Menschen auf und weisen weniger Fehler und Annäherungen auf. Ihre Leistung übersteigt bei bestimmten spezifischen Aufgaben bereits die des Menschen. Im Gegensatz zu menschlichen Arbeitskräften können KI-Systeme auch rund um die Uhr ohne Unterbrechungen oder Unaufmerksamkeit arbeiten. Ihre ständige Verfügbarkeit stellt für bestimmte Einsatzzwecke einen großen Vorteil dar. Dank ihrer Algorithmen für maschinelles Lernen sind KIs auch in der Lage, hyperpersonalisierte, maßgeschneiderte Dienste und Empfehlungen anzubieten, die manuell nur schwer zu erreichen sind. Darüber hinaus eröffnet künstliche Intelligenz den Weg zu einer neuen Generation innovativer Produkte und Dienstleistungen, die es vorher nicht gab. Diese Innovationsfähigkeit verschafft Unternehmen, die diese Technologien schnell übernehmen, einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Obwohl die künstliche Intelligenz in den letzten Jahren spektakuläre Fortschritte gemacht hat, stößt sie immer noch auf einige Hindernisse und Einschränkungen, die man im Auge behalten sollte. Erstens bleibt die interne Funktionsweise von KI-Algorithmen für Menschen sehr undurchsichtig und schwer zu verstehen. Wir sprechen von einer „Black Box“, um die Schwierigkeit zu bezeichnen, die genauen Überlegungen nachzuvollziehen, die die künstliche Intelligenz dazu veranlasst haben, eine Entscheidung zu treffen. Diese Undurchsichtigkeit kann zu Problemen hinsichtlich der Zuverlässigkeit und des Vertrauens in diese Technologien führen. Darüber hinaus besteht die Gefahr, dass die in den zum Training von KIs verwendeten Datensätzen vorhandenen Verzerrungen von ihnen reproduziert und sogar verstärkt werden. Sexistische oder rassistische Vorurteile in den Lerndaten finden sich somit in den Entscheidungen der auf diesen Daten trainierten künstlichen Intelligenz wieder. Auch der Zugang zu riesigen Mengen hochwertiger Daten ist ein entscheidendes Thema. Ohne ausreichend repräsentative, vielfältige und gut gekennzeichnete Daten kann die KI nicht richtig trainieren und ihre Fähigkeiten auf neue Situationen übertragen. Cybersicherheit stellt eine weitere Herausforderung für künstliche Intelligenz dar: Böswillige oder schlecht entwickelte KIs können Probleme durch Hacking, Manipulation oder den Verlust sensibler Daten verursachen. Darüber hinaus erfordert die Entwicklung einer zuverlässigen KI erhebliche technologische Ressourcen für die Datenspeicherung und -verarbeitung sowie menschliche Investitionen in Form von Daten- und Algorithmenexperten. Auf ethischer Ebene werfen bestimmte Anwendungen künstlicher Intelligenz Fragen auf, die antizipiert und geregelt werden müssen, insbesondere im Hinblick auf die Autonomie von Maschinen, Privatsphäre und Transparenz. Schließlich werfen diese Technologien berechtigte Bedenken hinsichtlich ihrer potenziellen Auswirkungen auf die Arbeitsplätze auf, was zu einem psychologischen Widerstand gegen Veränderungen führt, der berücksichtigt werden muss. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass künstliche Intelligenz eine vielversprechende Technologie ist, die jedoch Transparenz, Ethik und menschliche Aufsicht erfordert, um ihr volles Potenzial im Dienste des Gemeinwohls auszuschöpfen.

Im Reisebüro haben Verkaufsberater kaum oder gar keine Zeit, auf die Themen und Wünsche ihrer Kunden einzugehen. Beim Anlegen der Kundenakte besteht die Möglichkeit, die Eingabe des Themas „zu erzwingen“ (durch Anlegen eines Pflichtfeldes). Allerdings ändern sich die Kundenthemen im Laufe der Zeit. Diese Aktualisierungen werden nicht immer in der „Kunden“-Datenbank erfasst. Sehr oft aus Zeitmangel. Dies ist zwar eine mühsame Aufgabe, aber dennoch unerlässlich, um ein Mailing richtig auszurichten. Ansonsten handelt es sich um Blindsendungen! Themen: Aufenthalt / Rundreise / Kreuzfahrt / Familie / Golf … Einstellungen: • Hoteliers: 5* 4* charmantes Hotel … • Transport: Lieblingsunternehmen AF, Geschäft… • Verpflegung: Gourmet, Vegetarisch… Unterhaltung: Museen, Feste… • Kreuzfahrten: Außenkabinen, Balkone … Jubiläumsdaten: Kunden – Begleitpersonen – Kinder – Hochzeit Ein Kunde ändert seine Reisegewohnheiten. Vielleicht ist er Mitglied im Club Med und möchte im darauffolgenden Jahr lieber eine Kreuzfahrt machen. Wir haben ein Audit anhand einer Stichprobe von 800 Benutzern unseres CRM durchgeführt. Es handelte sich um ein Reifegrad-Audit, um herauszufinden, ob das CRM richtig eingesetzt wird, insbesondere bei der Qualifizierung von Reisendendatensätzen. Diese Prüfung ergab, dass die Qualifizierung der Passagierdaten nicht korrekt durchgeführt wurde. Die Ergebnisse variierten je nach Größe des geprüften Unternehmens. Je kleiner man ist, desto weniger respektiert man die Regeln. Je größer das Unternehmen, desto mehr Regeln und Verfahren wurden eingehalten. Was in einem strukturierteren Unternehmen normal erscheint. Die Prüfergebnisse basieren auf 3 Reisebürokategorien: Agenturen 3-5 Stellen: 50 % der Kunden sind nicht oder nur unzureichend qualifiziert Agenturen 5-10 Stellen: 40 % der Kunden werden nie qualifiziert Behälter 10 und mehr: 30 % der Kunden werden nie qualifiziert ​ KI ohne Informationen ist nutzlos: Ohne ausreichend repräsentative, vielfältige und gut gekennzeichnete Daten kann KI nicht richtig trainieren und ihre Fähigkeiten auf neue Situationen übertragen. ​ Aus diesem Grund haben wir den Match&Target -Roboter entwickelt, der täglich enorme Datenmengen analysiert und Trends bei Kundenpräferenzen und -themen aufdeckt, die sonst nicht zu erkennen wären. Abhängig von den Themen des Kunden wählt Match&Target aus einer Bibliothek von „Newslettern“ denjenigen aus, der den jeweiligen Kunden entsprechend seinen bevorzugten Themen interessiert. Es sendet die richtigen Nachrichten zur richtigen Zeit an die richtige Person, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist! Dasselbe Problem gibt es auch in der Hotelbranche und insbesondere in kleinen Luxushotels. CRM-Software ist für die Verwaltung einiger weniger Zimmer oder Suiten häufig „zu schwerfällig – zu konfigurierbar“ und schwierig zu verwenden. Aus diesem Grund haben wir „Match&Target“ an die speziellen Bedürfnisse kleinerer Hotels angepasst.