Kommentar von Christoph Nützel, Futurice Von KI bis Souveränität: Strategien für die Technologien von morgen

Anbieter zum Thema

Futurice Gmbh

INFOMOTION GmbH

QUNIS GmbH

Die digitale Transformation setzt Unternehmen unter Zugzwang: Sie müssen ihre Strategien anpassen, um nicht den Anschluss im globalen Wettbewerb zu verlieren und gleichzeitig neue Möglichkeiten erschließen, um Geschäftsmodelle und Abläufe zukunftsfähig zu machen.

Technologien wie adaptive Künstliche Intelligenz (KI), wissensbasierte Systeme und der Aufbau von KI-Souveränität entwickeln sich zu Schlüsselfaktoren, die nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch neue Standards im Umgang mit Daten und bei der Entscheidungsfindung setzen.

Dabei steht nicht nur die technische Innovation im Fokus, sondern auch Fragen der Sicherheit, Kontrolle und ethischen Verantwortung. Unternehmen, die diese Entwicklungen berücksichtigen, legen den Grundstein für langfristigen Erfolg. Das verlangt jedoch mehr als technisches Know-how – sowohl Investitionen als auch eine Anpassung der Unternehmenskultur sind hier gefordert.

Adaptive KI: Flexibilität und unsichtbare Optimierung

Von starren Abläufen hin zu flexiblen und autonomen Entscheidungen – adaptive KI eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten der Prozessautomatisierung. Diese Technologie basiert auf hybriden Modellen, die maschinelles Lernen, regelbasierte Systeme und Reinforcement Learning (RL) kombinieren. Damit passt sich die KI selbstständig an Veränderungen in ihrer Umgebung an und kann Entscheidungen in Echtzeit treffen.

Algorithmen wie Proximal Policy Optimization (PPO) oder Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) ermöglichen dabei die dynamische Anpassung von Entscheidungsmodellen an neue Daten oder Umgebungen. In Kombination mit Technologien wie Apache Flink für Echtzeit-Datenverarbeitung oder Ray/RLlib für skalierbare Multi-Agenten-Systeme können adaptive KI-Systeme bestehende Prozesse nicht nur effizienter gestalten, sondern auch völlig neue Anwendungen schaffen.

Ein überzeugendes Beispiel könnte der Einsatz solcher Systeme im Gesundheitswesen sein. Intelligente Sensoren können in Krankenhäusern in die Gebäudetechnik integriert werden, um Vitalwerte von Patienten, Raumklima und Ressourcen wie medizinische Geräte zu überwachen. Adaptive KI analysiert diese Daten und trifft autonome Entscheidungen, beispielsweise um Personal auf bestimmte Situationen aufmerksam zu machen oder Geräte bedarfsgerecht zuzuweisen. Die Vorteile sprechen für sich: bessere Ressourcennutzung, optimierte Abläufe und eine deutliche Entlastung des Personals.

KI-Souveränität: Kontrolle über Daten und ethische Verantwortung

Mit der zunehmenden Verbreitung Künstlicher Intelligenz und deren immer eigenständigeren Arbeitsweise, wie im Falle der adaptiven KI, rückt die Frage nach Kontrolle und Sicherheit zunehmend in den Mittelpunkt. KI-Souveränität beschreibt die Fähigkeit, Systeme unabhängig von globalen Technologieanbietern zu entwickeln, zu betreiben und zu steuern. Im Zentrum stehen dabei Technologien und Plattformen, die eine dezentrale und kontrollierte Datenverarbeitung ermöglichen, etwa GAIA-X, das auf eine föderierte, sichere und interoperable Dateninfrastruktur abzielt. Solche Plattformen bieten Mechanismen zur Sicherstellung der Datenhoheit, indem sie den Datenaustausch zwischen vertrauenswürdigen Partnern regeln und Zugriffskontrollen sowie Verschlüsselungsprotokolle implementieren.

Neben der Infrastruktur spielt die Entwicklung eigener Modelle und KI-Architekturen eine zentrale Rolle. Frameworks wie ONNX (Open Neural Network Exchange) erlauben es, Modelle unabhängig von proprietären Ökosystemen zu erstellen und zu betreiben. In Verbindung mit spezifischen Techniken wie differenzieller Privatsphäre oder Federated Learning können Daten sicher verarbeitet werden, ohne dass sie zentrale Systeme verlassen müssen.

Ein weiterer technischer Aspekt ist der Einsatz spezialisierter Algorithmen und Tools, um manipulierte Inhalte wie Deepfakes zu erkennen. Systeme wie Deepware Scanner oder Media Forensics (MediFor) setzen dabei auf neuronale Netzwerke und KI-gestützte Bildforensik, um Anomalien in Bild- und Videodaten aufzuspüren.

Diese Maßnahmen gehen über reine Compliance mit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) oder dem EU AI-Act hinaus. Sie ermöglichen es Unternehmen, nicht nur regulatorische Anforderungen zu erfüllen, sondern auch robuste, vertrauenswürdige Systeme zu entwickeln, die langfristig Wettbewerbsvorteile bieten. Der Fokus auf ethische Standards ergänzt diese technischen Bemühungen und stärkt die Glaubwürdigkeit eines Unternehmens, indem technologische Innovation und verantwortungsbewusste Nutzung miteinander verbunden werden.

Wissensbasierte Systeme: Präzision für komplexe Entscheidungen

Weitere wichtige Fortschritte können sich künftig mit der Entwicklung wissensbasierter KI-Systeme erzielen lassen. Diese kombinieren maschinelles Lernen mit validierten Datenquellen, Expertenwissen und einer Integration von symbolischer KI und neuronalen Netzen, um besonders präzise und verlässliche Ergebnisse zu liefern. Symbolische KI ermöglicht es, logisches Schlussfolgern und regelbasierte Entscheidungsprozesse in die Modelle einzubinden, während neuronale Netze die Verarbeitung großer Datenmengen und Mustererkennung übernehmen. Anders als generische KI-Modelle, die auf großen, häufig unspezifischen Datensätzen basieren, sind wissensbasierte Systeme speziell für anspruchsvolle Aufgaben in Bereichen wie Medizin, Finanzen oder Ingenieurwesen konzipiert.

Ein Beispiel für den Einsatz solcher Systeme könnte sich auch wieder im Gesundheitswesen finden. In der Onkologie unterstützen KI-Anwendungen bereits heute Ärzte bei der Erstellung von Behandlungsplänen, indem sie auf aktuelle klinische Studien, validierte Daten und Algorithmen wie Deep Reinforcement Learning mit Constraints zurückgreifen. Diese Algorithmen ermöglichen es, Behandlungsstrategien innerhalb definierter medizinischer Rahmenbedingungen zu optimieren, indem sie sowohl patientenspezifische Faktoren als auch klinische Richtlinien berücksichtigen. Durch die kontinuierliche Integration neuer wissenschaftlicher Erkenntnisse bleiben diese Systeme stets auf dem neuesten Stand und bieten fundierte Empfehlungen, die Ärzten und Patienten gleichermaßen zugutekommen.

Auch in der Finanzwelt ermöglichen wissensbasierte Systeme präzise Risikoanalysen und optimierte Entscheidungsprozesse. Durch die Kombination von Technologien wie Graph Neural Networks und Ontologien werden diese Systeme zu einem entscheidenden Werkzeug für Unternehmen. Graph Neural Networks ermöglichen es, komplexe Beziehungen in großen, vernetzten Datensätzen zu analysieren, während Ontologien strukturierte Wissensmodelle bereitstellen, die eine fundierte und nachvollziehbare Entscheidungsfindung unterstützen. Sie reduzieren Fehler, die durch unzureichende oder unstrukturierte Daten entstehen, und schaffen gleichzeitig Transparenz, da ihre Entscheidungen auf überprüfbaren Informationen basieren. Für Unternehmen bietet dies die Chance, hochkomplexe Aufgaben mit maximaler Effizienz und Verlässlichkeit zu bewältigen.

Weichen stellen für eine nachhaltige technologische Zukunft

Die Einführung moderner Technologien wie adaptiver KI, wissensbasierter Systeme und souveräner Infrastrukturen erfordert von Unternehmen mehr als nur technische Expertise. Erfolgreiche Strategien beginnen mit einer klaren Vision: Unternehmen müssen ihre langfristigen Ziele definieren, bestehende Prozesse auf den Prüfstand stellen und ihre Investitionen gezielt auf zukunftsfähige Technologien ausrichten. Gleichzeitig sollten sie regulatorische Anforderungen genau kennen und frühzeitig in ethische Standards investieren, um Vertrauen bei Kunden, Partnern und Mitarbeitenden aufzubauen.

Eigene KI-Infrastrukturen zu entwickeln, mag auf den ersten Blick ressourcenintensiv erscheinen, bietet jedoch entscheidende Vorteile. Unternehmen sichern sich damit mehr Unabhängigkeit, können flexibler auf Marktanforderungen reagieren und ihre Innovationskraft stärken. Wichtig ist dabei, dass technologische Fortschritte nicht isoliert betrachtet werden: Sie entfalten ihren Wert nur dann, wenn sie sinnvoll in die strategische Ausrichtung eingebunden sind und dabei Verantwortung und Sicherheit im Blick behalten.

(ID:50263403)