Künstliche Intelligenz krempelt die Business-Welt um. Fast in jeder Branche hat die KI bereits die Arbeitsweise und die menschlichen Interaktionen verändert. So unterstützen KI-basierte Anwendungen Unternehmen beispielsweise bei der Personalauswahl, im Marketing oder bei Textübersetzungen. Und der aktuelle Stand der KI ist beileibe nicht das Ende der Fahnenstange - im Gegenteil: Aktuell sind vor allem die während der COVID-19-Pandemie auferlegten Einschränkungen ein enormer Treiber für das weitere Wachstum der KI. Das Jahr 2021 wird KI vermehrt in die betriebliche Praxis und in den Mittelstand bringen. Dort wird Künstliche Intelligenz vor allem bei der Automatisierung im Mittelpunkt stehen. Pandemiebedingt wird sich 2021 der Trend, alles was automatisierbar ist, zu automatisieren, weiter fortsetzen und verstärken.

Trend RPA: Künstliche Intelligenz für Routine-Aufgaben

Robotic Process Automation (RPA) wird bei der Automatisierung eine wichtige Rolle einnehmen - auch im Mittelstand. Die dafür eingesetzten Bots führen eintönige und simple Aufgaben aus und schaffen Raum für produktivere Arbeiten. Beispielsweise kann ein Software-Roboter die Rechnungsstellung an Kunden übernehmen, in dem er eine E-Mail mit den Daten öffnet, diese in eine CRM-Datenbank kopiert und dann Daten aus weiteren Datenbanken sammelt. Im Helpdesk-Bereich können Bots Support-Mitarbeitern Daten zuspielen oder andere einfache Jobs erledigen.

Mittelständische Betriebe könnten RPAs in nächster Zeit vermehrt in der Abrechnung, Rechnungsstellung, Gehaltsabrechnung, Datenextraktion, Nachverfolgung und Versandplanung einsetzen.

Trend Hyperautomatisierung: Alles wird automatisiert

Viele Firmen haben solche RPA-Projekte bereits umgesetzt - allerdings meistens nur für einzelne, klar umrissene Aufgabenstellungen. Der nächste Schritt geht nun weiter, hin zur intelligenten Automatisierung der gesamten Prozesslandschaft eines Unternehmens. Die großen Analystenhäuser sehen diese Entwicklung unter unterschiedlichen Begrifflichkeiten ähnlich. Gartner nennt diesen Schritt Hyperautomation, Forrester Digitale Prozessautomatisierung und IDC intelligente Prozessautomatisierung.

Im Prinzip meinen alle dasselbe: möglichst alle Geschäftsprozesse unter Nutzung von RPA und anderen modernen KI-Technologien wie Machine Learning dynamisch zu gestalten und zu steuern. Das Ziel ist, jene Prozesse in einer Firma zu identifizieren, die der zusätzlichen Automatisierung bedürfen. Sind diese bekannt, soll mit den KI-Techniken eine rasche Umsetzung der Automatisierung möglich sein. Dafür werden die verschiedenen Automatisierungskonzepte vereint und zusammengeführt.

Durch die Verbindung von KI-Tools mit RPA ermöglicht Hyperautomation die automatische Abwicklung praktisch jeder sich wiederholenden Aufgabe, die von geschäftlichen Nutzern ausgeführt wird. "Hyperautomatisierung ist jetzt unvermeidlich und unumkehrbar", sagte Brian Burke, Research Vice President bei Gartner, bei einem Symposium zu den Top Strategic IT Trends 2021. "Alles, was automatisiert werden kann und sollte, wird automatisiert werden." Die Hyperautomation ist für Gartner einer der wichtigsten strategischen Technologietrends des Jahres 2021.

Trend Conversational AI: Intelligenter Kommunizieren

Bots nehmen auch in der Conversational AI eine wichtige Rolle ein. Mittlerweile ist die Begegnung mit Chatbots so etwas wie eine Norm. In dem Moment, in dem Sie auf der Facebook-Seite eines Hotels oder einer Fluggesellschaft landen, werden Sie mit einer Bot-Nachricht begrüßt, die Ihnen weiterhelfen soll. Noch ist die Hilfestellung dieser Chatbots sehr rudimentär. Die Interaktion ist oft starr, es fehlt das menschliche Einfühlungsvermögen und die Austauschmöglichkeiten sind begrenzt.

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Insider erwarten für 2021 gravierendere Fortschritte bei konversationellen KI-Bots. Standard-Chatbots werden 2021 wahrscheinlich durch konversationelle KI-Bots ersetzt, die in der Lage sind, einen Dialog mit einem Kunden zu führen, als wäre er ein Mensch. Diese KI-Bots werden zunehmend personalisiert, können anspruchsvolle Probleme bearbeiten und die Stimmung des Kunden berücksichtigen.

Conversational AI wird aber nicht nur den Kundendialog erobern. Sie wird als "Convenience" in die Unternehmen vordringen und im Jahr 2021 die nächste Stufe erreichen: Das Arrangieren von Meetings, das Versenden von E-Mails und die Möglichkeit einer schnellen Suche werden die wichtigsten Bereiche sein. 2021 könnten auch Mittelständler diesen KI-Bereich mehr für sich entdecken und stärker in Conversational AI-Produkte investieren, um ihr Business zu optimieren.

Trend intelligent Security: Mehr Sicherheit durch KI

Im Bereich Sicherheit wird KI 2021 ebenfalls vermehrt eingreifen. In den nächsten Jahren werden Unternehmensnetze und digitale Daten einem immer höheren Risiko ausgesetzt sein. Sie werden häufiger denn je gehackt und Phishing-Attacken gehören zum Alltag. KI und Analytics werden die Sicherheitsabteilung bei der Abwehr bösartiger Aktivitäten in allen Bereichen unterstützen. 2021 wird KI verstärkt helfen, Cyber-Kriminalität durch verbesserte Cybersecurity-Maßnahmen in Unternehmen zu verhindern. KI-gestützte System werden gefälschte digitale Aktivitäten oder kriminelle Transaktionsversuche erkennen.

Präventive Alarme werden sensible Dateninformationen vor Angreifern schützen, die Daten hacken. Darüber hinaus wird es nur wenige Sekunden dauern, um jede bedrohliche Aktivität zu erkennen. Dies ermöglicht es Sicherheitsverantwortlichen, auf diese Aktivitäten schneller als üblich zu reagieren. Aufgrund ihrer hohen Effizienz und Vorteile wird die Nachfrage nach KI in der Cyber-Sicherheit im Jahr 2021 steigen.

Trend IoT und KI: Eine Starke Verbindung

2021 werden sich KI und das Internet of Things (IoT) stärker verbinden. KI und IoT werden, wenn sie zusammen eingesetzt werden, ganz neue Möglichkeiten bieten. Bereits eine 2017 durchgeführte PwC-Studie endete mit dem Fazit: "Das IoT braucht smarte Maschinen. Es gibt also einen Bedarf an AI." Das bedeutet umgekehrt auch: Nur wenn das IoT und KI konsequent zusammen gedacht werden, lassen sich intelligente Lösungen entwickeln, die aus den Daten einen echten, sinnvollen Mehrwert erzeugen. Dafür könnte 2021 ein gutes Jahr werden.

IoT-Anwendungen werden deshalb zunehmend auf Methoden der KI zugreifen - neuronale Netzwerke, Machine Learning und Deep Learning sind die Technologien, die hier eingesetzt werden. Die direkten Rückmeldungen von der Produktionslinie und die Vermeidung von ungeplanten Stillständen sind beispielsweise sofortige Mehrwerte.

Sensorgestützte KI kann dabei helfen, vorausschauende Wartung in Produktionsgüter zu bringen. KI-Anwendungen werden es Außendienstmitarbeitern ermöglichen, über eine in Apps eingebettete Bilderkennungsfunktion fehlerhafte Maschinen zu erkennen. KI wird auch zunehmend an der Edge (beim Endgerät) relevant werden. Dass die KI lokal vor Ort etwa in den Produktionshallen verfügbar ist, ist aus mehreren Gründen notwendig. So müssen IoT- und andere Edge-Devices oft sofort reagieren - was schmale oder gar nicht vorhandene Cloud-Bandbreiten und Latenzen verhindern.

Dabei dürfte künftig nicht nur das Inferencing an der Edge betrieben werden. KI-Trainingsdurchläufe können sich auch im Edge-Computing etablieren. "Edge Computing wird in praktisch allen Branchen und Anwendungsfällen zu einem wichtigen Faktor, da am Rand des Netzwerks zunehmend ausgefeilte und hochspezialisierte Rechen- und Speichereinheiten zum Einsatz kommen können", sagt Gartner Vice President -Experte Brian Burke.

Trend KI-Chips: Den KI-Anforderungen gewachsen

Mit der Verbreitung von KI-Technologien in kritischen Anwendungen steigt auch der Bedarf an Prozessoren, die schnell genug sind, um die Daten zu verarbeiten. Klassische CPUs haben Schwierigkeiten, mit der von der KI geforderten Verarbeitungsgeschwindigkeit Schritt zu halten und Aktivitäten wie NLP, Spracherkennung und maschinelles Lernen flott auszuführen.

Die Anforderungen an die Prozessoren sind vielseitig. Sie sollen zum einen in den Rechenzentren das Training effizienter, schneller und energiesparender machen. Speziell das Training von Deep-Learning-Modellen mit vielen Daten überfordert klassische CPUs und oft auch GPUs. Zum anderen sollen sie die KI-Rechenleistung raus aus den zentralen Data Centern und rein in die IoT-Devices transformieren. Dabei soll dort sowohl das Inferencing als auch das Training unterstützt werden.

Solche Herausforderungen haben Prozessor-Hersteller veranlasst, spezielle KI-optimierte Chips zu entwickeln. Dabei werden überflüssige klassische Prozessorinstruktionen reduziert und nur die wirklich notwendigen KI-Funktionen im KI-Chip implementiert. Diese sind in der Lage, in KI-Anwendungen die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu bewältigen, die normale CPUs nicht leisten können. Das Konglomerat unterschiedlicher Anforderungen spiegelt sich aktuell am Markt für KI-Chips wider - mit positiven Konsequenzen für die Chipbranche. Laut der PwC-Studie "Opportunities for the global semiconductor market" sorgt die KI für einen kräftigen Aufschwung in der Halbleiterindustrie - und diese Entwicklung wird sich 2021 weiter verfestigen.