Rückblick WI-Update
68 Wirtschaftsinformatik Schweiz Rückblick WI-Update 2022 Die Fachtagung der Wirtschaftsinformatik Die Fachtagung der Wirtschaftsinformatik mit dem Schwerpunktthema «künstliche Intelligenz» fand Ende September in Zürich statt. Wir blicken zurück auf einen interessanten Anlass. VON GABRIELA ILIEVA UND ANDREA MEIER DIE AUTORINNEN Andrea Meier ist selbstständig tätig als Marketingfachfrau und unterstützt die Geschäftsleitung des VIW. www.content-creationam.ch Gabriela Ilieva hat die Höhere Fachschule für Wirtschaftsinformatik HFWI abgeschlossen und arbeitet aktuell als ICT Service Management Expert bei Generali Switzerland. www.generali.ch Das Schaffen und der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) ist aktuell in aller Munde. Auch die Fachtagung der Wirtschaftsinformatik, das WI- Update, hat sich dieses Jahr mit dieser Thematik auseinandergesetzt und zu dem Thema vier renommierte Fachpersonen zu Wort kommen lassen. Die Gastreferenten nahmen die Besucher mit auf eine Reise in die Welt der künstlichen Intelligenz, deren heutigen und zukünftigen Möglichkeiten und Wirkungsfeldern. SCHWACHE KI UND SUPERINTELLIGENZ Joachim Steinwendner, Forschungsfeldleiter GeoHealth Analytics an der FFHS in Zürich, übernahm den Einstieg in die Thematik. Künstliche Intelligenz werde in drei Kategorien geteilt, sagte er – in schwache künstliche Intelligenz (Artificial Narrow Intelligence ANI), starke künstliche Intelligenz (Artificial General Intelligence AGI) und künstliche Superintelligenz (Artificial Superintelligence ASI). Diese Kategorien werden je nach Fähigkeiten und Einsatzmöglichkeiten der angewandten KI vergeben. Aktuell befinden wir uns noch in der Kategorie der datenbasierten «schwachen KI», wie der Wissenschaftler ausführte. Aufgrund der rasanten Entwicklung der KI schätzen Wissenschaftler, dass die Ankunft der AGI im Jahr 2040 erfolgen wird und es dann noch circa 20 Jahre braucht, bis ASI erreicht ist. Steinwendner erläuterte ebenfalls die Bedeutung technologischer Singularität. Dabei handelt es sich um den Zeitpunkt, wenn die KI die menschliche Intelligenz übertrifft. Die Lernverfahren der KI sind unterschiedlich und zeichnen sich durch spezifische Merkmale ab. Zu den verschiedenen Lernmöglichkeiten gehören unüberwachtes Lernen, verstärktes Lernen und überwachtes Lernen. Die Aufgabe von unüberwachtem Lernen ist das Clustern, das sich mit dem Finden von Strukturen und Mustern in nicht kategorisierten Daten beschäftigt. Unter verstärktem Lernen wird verstanden, dass das System sich selbstständig durch Aktionen von positiven oder negativen Belohnungen (negative oder positive Rewards) verbessert und sein Verhalten dementsprechend anpasst. Beim überwachten Lernen geht es um Klassifikation und Regression. Hier werden bekannte Daten genutzt, um in diesen Muster oder Zusammenhänge zu erkennen. PRÄDIKTIVE ANALYTIK IN DER PRAXIS Pascal Wyss, Head of Artificial Intelligence & Automation bei ti&m, nahm die Teilnehmenden anhand von konkreten Beispielen mit in die Welt der künstlichen Intelligenz. Mit Hilfe eines konkreten Use Case aus der Finanzbranche wurde das Einsatzfeld von Big Data aufgezeigt. Finanz-, Marketing- und Versicherungsunternehmen sowie Anbieter von Suchmaschinen- und Online-Diensten verwenden in hohen Mass Predictive-Analytics-Software. Predictive Analytics nutzt historische Datenquellen und erstellt daraus ein mathematisches Modell, mit dem sich zukünftige Ereignisse vorhersagen lassen. Aufgrund dieser Basis haben Unternehmen ein Werkzeug in der Hand, um bessere Entscheidungen zu treffen und Risiken frühzeitig zu erkennen. Die Grundlage von Predictive Analytics sind Descriptive Analytics. Das sind gesammelte Daten, die zusammen das grosse Ganze ergeben und ein klares Bild der aktuellen Situation eines Kunden sichtbar machen. Anhand dieser gesammelten Daten können Handlungen und Ereignisse vorausgesagt und dem Kunden entsprechende Angebote präsentiert werden. DIE ETHIK VON KI Der Frage, wie weit KI gehen darf und was die ethischen Überlegungen in Bezug auf soziale Roboter sind, näherte sich Professor Oliver Bendel vom Institut für Wirtschafts- Bild: Wirtschaftsinformatik Schweiz
