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Rückblick WI-Update 2022

Die Fachtagung der Wirtschaftsinformatik mit dem Schwerpunktthema «Künstliche Intelligenz» fand am Freitag, 23. September 2022, in Zürich statt. Ein kurzer Rückblick auf eine interessante Fachtagung und ein reges Miteinander.

Rückblick WI-Update

Partner topsoft Fachmagazin 22-4 Rückblick WI-Update 2022 Fokusthema Künstliche Intelligenz Die Fachtagung der Wirtschaftsinformatik mit dem Schwerpunktthema «Künstliche Intelligenz» fand am Freitag, 23. September 2022, in Zürich statt. Ein kurzer Rückblick auf eine interessante Fachtagung und ein reges Miteinander. >> Gabriela Ilieva und Andrea Meier Das Schaffen und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) ist in aller Munde. Auch die Fachtagung der Wirtschaftsinformatik, das WI-Update, hat sich dieses Jahr mit dieser Thematik auseinandergesetzt und im Rahmen der Tagung vier renommierte Fachpersonen aus dem genannten Bereich eingeladen. Die Fachtagung fand im Gleissaal der FFHS Zürich direkt beim Hauptbahnhof statt. Die einzelnen Gastreferenten nahmen die anwesenden Besucherinnen und Besucher mit auf eine Reise in die Welt der Künstlichen Intelligenz, deren Wirkungsfeld und Möglichkeiten. Die Vorträge waren aufbauend gestaltet, sodass zu Beginn die Grundlagen der KI erläutert wurden und danach mit konkreten Beispielen das Wirkungsfeld live aufgezeigt werden konnte. Was ist KI eigentlich? Dr. Joachim Steinwendner, Forschungsfeldleiter «GeoHealth Analytics» an der FFHS in Zürich, gestaltete den Einstieg in die Thematik. Künstliche Intelligenz wird in drei Kategorien geteilt, wobei es primär um die Definition von schwacher und starker KI geht. Konkret bestehen die drei Kategorien aus: ▪ schwacher Künstliche Intelligenz (Artificial Narrow Intelligence ANI) ▪ starker Künstliche Intelligenz (Artificial General Intelligence AGI) ▪ künstlicher 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», genannt ANI. Aufgrund der bisherigen Entwicklung der KI schätzen Wissenschaftler, dass die Ankunft der AGI im Jahr 2040 sein wird und es dann noch ca. 20 Jahre dauert, um ASI zu erreichen. Steinwendner erläuterte ebenfalls die Bedeutung technologische Singularität. Dabei handelt es sich um den Zeitpunkt, zu dem die KI die menschliche Intelligenz übertrifft. Die Lernverfahren der KI sind unterschiedlich und zeichnen sich durch spezifische Merkmale aus. Zu den Lernmöglichkeiten gehören z. B. unüberwachtes Lernen, verstärktes Lernen und überwachtes Lernen. Die Aufgaben von unüberwachtem Lernen ist das Clustern, welches sich mit dem Finden von Strukturen und Mustern in nicht kategorisierten Daten beschäftigt. Beim verstärkten Lernen wird verstanden, dass das System sich selbstständig durch Aktionen von positiven oder negativen Rückmeldungen (negative bzw. positive reward) verbessert und sein Verhalten dementsprechend anpasst. Beim überwachten Lernen geht es um Klassifikation und Regression. Hier werden bekannte Daten genutzt, um daraus ein Muster oder Zusammenhänge zu erkennen. Datenanalysen als Führungsinstrument Dem zweiten Teil der Fachtagung nahm sich Pascal Wyss, Head of Artificial Intelligence & Automation bei der ti&m an. Nachdem den Besuchenden das Wirkungsfeld und die verschiedenen Möglichkeiten der KI klar waren, nahm Wyss die Zuschauenden anhand von konkreten Beispielen mit in die beeindruckende Welt der Künstlichen Intelligenz. Anhand eines Use Case aus der Finanzbranche wurde das Einsatzfeld von Big Data aufgezeigt. Finanz-, Marketing- und Versicherungsunternehmen sowie Anbieter von Suchmaschinenund Online-Diensten verwenden in hohem Masse Predictive-Analytics-Softwares. 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 ist Descriptive Analytics. Das sind gesammelte Daten, welche zusammen das grosse Ganze ergeben und ein klares Bild über die aktuelle Situation eines Kunden oder Nutzers sichtbar machen. Anhand dieser gesammelten Daten können Handlungen und Ereignisse vorausgesagt werden und dem Kunden entsprechende Angebote präsentiert werden. KI und Ethik – ein Widerspruch? Mit der Frage, wie weit Künstliche Intelligenz gehen darf und was die ethischen Überlegungen in Bezug auf soziale Roboter und integrierter Künstliche Intelligenz sind, übernahm Prof. Dr. Oliver Bendel den dritten Teil der Fachtagung. Die Autorinnen Andrea Meier (l.) ist selbstständig tätig als Marketingfachperson und unterstützt Firmen und Agenturen bei den vielseitigen Aufgaben rund um das Onlinemarketing. Sie hat die Höhere Fachschule für Marketing HFM abgeschlossen. www.content-creation-am.ch Gabriela Ilieva (r.) arbeitet als ICT Service Management Expert bei Generali Switzerland. Sie hat die Höhere Fachschule für Wirtschaftsinformatik HFWI abgeschlossen. www.generali.ch 42