Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Was ist der Unterschied?

Wie Marketing von KI oder ML profitieren kann

By Alexander Löwe Last updated 4. Dezember 2023

Die Begriffe Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) werden in der Marketingbranche häufig verwendet und leider oft irrtümlich gleichgesetzt.

Index

Unterschiede zwischen Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

Kategorie	Künstliche Intelligenz (KI)	Maschinelles Lernen (ML)
Definition	KI bezieht sich auf die Schaffung von Systemen, die in der Lage sind, Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dies umfasst Spracherkennung, Entscheidungsfindung, visuelle Wahrnehmung und Übersetzung zwischen Sprachen.	ML ist ein Teilgebiet der KI, das sich darauf konzentriert, Computern beizubringen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. ML-Systeme verbessern ihre Leistung, indem sie mit mehr Daten trainiert werden.
Umfang	KI hat einen breiteren Umfang und umfasst alles, was ein Computer tut, um intelligent zu wirken, sei es durch regelbasierte Systeme, maschinelles Lernen, oder andere Methoden.	ML ist spezifischer und konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen, die lernen und Vorhersagen treffen können.
Lernfähigkeit	KI-Systeme können entweder regelbasiert und ohne Lernfähigkeit sein, oder sie können maschinelles Lernen nutzen, um zu lernen und sich zu verbessern.	ML-Systeme sind darauf ausgelegt, zu lernen und sich mit der Zeit zu verbessern.
Ziel	Das Ziel der KI ist es, intelligente Systeme zu schaffen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.	Das Ziel von ML ist es, Systemen zu ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Anwendungen von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in der Unternehmenswelt

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) haben tiefgreifende Auswirkungen auf die Unternehmenswelt und sind zu Schlüsselelementen für den Erfolg und die Effizienz von Unternehmen verschiedenster Branchen geworden.

Anwendungen der künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet den Einsatz von Maschinen und Systemen, die in der Lage sind, Tätigkeiten auszuführen, die üblicherweise menschliche Intelligenz erfordern. Diese Definition mag umfangreich erscheinen, jedoch bezieht sich KI in einem unternehmerischen Kontext meist auf Technologien, die in der Lage sind, Umgebungsfaktoren zu erkennen, autonom zu handeln und dabei die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, festgelegte Ziele eigenständig und effizient zu erreichen.

Kernanwendungen

Analyse und Schlussfolgerung
Planung
Lernen
Entscheidungsfindung und -treffung
Optimierung

Anwendungen von maschinellem Lernen

Im Maschinellen Lernen liegt der Fokus auf den Methoden – den mathematischen Modellen und Algorithmen –, die es einem Computersystem ermöglichen, zu lernen. Es beschäftigt sich damit, wie man umfangreiche Datenmengen aus diversen Quellen so einsetzt, dass eine Maschine die Informationen nutzen kann, um durch Erfahrung zu lernen.

Bevor das Maschinelle Lernen eingeführt wurde, lehrten Entwickler den Computern den Umgang mit Daten, indem sie komplexe Befehlsfolgen programmierten. Heute würde der traditionelle Ansatz das Verfassen von Millionen von Codezeilen erfordern, um dieselben flexiblen und komplizierten Aufgaben zu bewältigen, die mithilfe des Maschinellen Lernens möglich sind. Jedes neue und unbekannte Problem hätte die Erstellung von neuem Code durch einen Programmierer notwendig gemacht.

Kernanwendungen

Tiefes Lernen (Deep Learning)
Tiefe neuronale Netzwerke (Deep Neural Networks)
Erkenntnisse aus Innovationslernen (Innovation Insights Learning)
Gegnerisches Lernen (Adversarial Learning)

Synergie von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen

KI und ML sind zwei Technologien, die Hand in Hand arbeiten, um Prozesse zu optimieren und Innovationen voranzutreiben. Diese umfassende Tabelle beleuchtet, wie diese Technologien in verschiedenen Branchen eingesetzt werden und dabei sowohl eigenständige als auch überschneidende Aufgaben erfüllen.

Bereich	Aufgabe	KI Aufgabe	ML Aufgabe
Kundenservice und Chatbots	Automatisierte Antwort auf FAQs	Chatbots beantworten Kundenfragen	Analyse von Daten, um Antworten zu verbessern
	ML-basierte Kundeninteraktion	Interaktion mit Kunden	Vorhersage von Kundenanfragen
	Personalisierung des Kundenservices	Anpassung der Interaktion	Analyse von Verhalten und Präferenzen
Verkauf und Marketing	Personalisierte Werbung	Zielgerichtete Werbung	Analyse von Kundenpräferenzen
	Predictive Analytics für Kaufverhalten	Anpassung der Verkaufsstrategien	Vorhersage des Kaufverhaltens
	Lead-Generierung	Identifikation potenzieller Kunden	Scoring von Leads
Produktions- & Lieferkettenmanagement	Optimierung der Lieferkette	Automatisiertes Lagermanagement	Effizienzsteigerung durch Datenanalyse
	Prognose von Lieferzeiten	Bereitstellung von Lieferzeitinformationen	Genauere Vorhersage von Lieferzeiten
	Produktionsplanung	Automatisierte Produktionsplanung	Optimierung der Produktionspläne
Finanzdienstleistungen	Betrugserkennung	Identifikation verdächtiger Aktivitäten	Mustererkennung für Betrugsprävention
	Algorithmischer Handel	Durchführung von Handelstransaktionen	Optimierung von Handelsstrategien
	Kreditrisikobewertung	Bewertung der Kreditwürdigkeit	Analyse von Finanzdaten und Risikobewertung
Gesundheitswesen	Bildanalyse	Analyse von medizinischen Bildern	Verbesserung der Diagnosegenauigkeit
	Personalisierte Behandlungspläne	Erstellung von Behandlungsplänen	Analyse von Patientendaten
	Prädiktive Analytik	Vorhersage von Krankheitsausbrüchen	Identifikation von Patientenbedürfnissen
Personalwesen und Talentakquise	Automatisierte Lebenslauf-Analyse	Scannen von Bewerberprofilen	Bewertung von Qualifikationen und Erfahrungen
	Vorhersage der Mitarbeiterfluktuation	Identifikation von Fluktuationsrisiken	Analyse von Mitarbeiterdaten
	Personalisierte Mitarbeiterentwicklung	Gestaltung von Weiterbildungsplänen	Analyse von Mitarbeiterleistungen
Forschung und Entwicklung	Datenanalyse für Forschungszwecke	Beschleunigung wissenschaftlicher Entdeckungen	Analyse und Interpretation von Forschungsdaten
	Arzneimittelentwicklung	Identifikation potenzieller Medikamentenkandidaten	Analyse von Daten für Medikamentenentwicklung
	Optimierung von Materialwissenschaften	Unterstützung bei der Entwicklung neuer Materialien	Analyse von Materialeigenschaften
Sprach- und Textverarbeitung	Sprachassistenten	Spracherkennung und -verarbeitung	Verbesserung der Spracherkennungsgenauigkeit
	Automatisierte Übersetzungsdienste	Bereitstellung von Übersetzungen	Optimierung der Übersetzungsgenauigkeit
	Sentiment-Analyse	Analyse von Kundenbewertungen	Erkennung von Meinungen und Stimmungen
Sicherheit und Überwachung	Gesichtserkennung	Identifikation und Verfolgung von Personen	Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit
	Vorhersage von Sicherheitsbedrohungen	Identifikation potenzieller Risiken	Analyse von Daten zur Risikovorhersage
	Netzwerksicherheit	Schutz vor Cyberangriffen	Erkennung von Anomalien und Bedrohungsmustern
Einzelhandel	Personalisierung des Kundenerlebnisses	Analyse von Einkaufsgewohnheiten	Personalisierung von Angeboten
	Optimierung von Lagerbeständen	Prognose des Bedarfs	Optimierung von Lagerbeständen
	Preisoptimierung	Dynamische Preisgestaltung	Analyse von Marktbedingungen und Nachfrage

Alexander Löwe

Alexander is co-founder of the 111 Percent Knowledge Center, the we dot agency, as well as other ventures. He lives for entrepreneurial visions – at the age of 6, he founded a jam manufacturing company in South America with his mother. Alexander's talents include his holistic and strategic mindset and curiosity for economics as well as new technologies. Branding, user experience and marketing strategies are among his expertise.