Artificial Intelligence Consulting

 

- Business Intelligence

- Market Intelligence

- Sales Intelligence

- Production Intelligence

- Cognitive Robotics

- Programmable Logic Controller

- Intelligent Agent

and many more ...

Geschichte der künstlichen Intelligenz 

"Künstliche Intelligenz basiert auf der Annahme, dass der Prozess des menschlichen Denkens formalisiert werden kann.

Das Studium des mechanischen – oder formalen – Denkens hat eine lange Geschichte: Die chinesischen, indischen und antiken griechischen Philosophen entwickelten im ersten Jahrtausend v. Chr. strukturierte Methoden der formalen Deduktion. Ihre Ideen wurden im Laufe der Jahrhunderte weiterentwickelt von Philosophen wie Aristoteles, der eine formale Analyse des Syllogismus lieferte, und Euklid, dessen Elemente ein Modell des formalen Schließens waren.

Al-Chwarizmi, der dem Algorithmus seinen Namen gab, entwickelte die Algebra, europäische Philosophen der Scholastik wie Wilhelm von Ockham und Johannes Duns Scotus trugen zum Verständnis von Logik, Deduktion und Induktion bei. 

..."

Unsere Künstliche-Intelligenz-Geschichte:

Unsere KI-Geschichte begann mit einem Expertensystem-Projekt, in dem das Wissen eines bestimmten Fachgebiets in der Medizin in Form von Regeln und großen Wissensbasen repräsentiert wurde: Algorithmen

Die medizinischen Maschinen haben wir mit Fachwissen der Ärzte und weiteren Experten*innen gefüttert, bis sie selbstständig auf Fragen der Nutzer*innen antworten konnten.

 

Phase 1. Business Intelligence, Entscheidungen der Menschen auf Basis von Daten

 

Phase 2. Data Mining, Entscheidungen ebenfalls durch Menschen

 

Phase 3. Die Maschinen entscheiden automatisiert, jedoch überwacht von Menschen (Machine Learning)

 

Phase 4. Die Maschinen wählen autonom aus mehreren Entscheidungsmodellen aus

 

Phase 5. Deep Learning, selbstlernende Systeme, die miteinander und mit dem Menschen interagieren

 

Phase 6 now! Social Impacts of Artificial Intelligence 

 

Unseren aktuellen Schwerpunkt beschreibt die Frage: 

 

"Welche Auswirkungen hat die Künstliche Intelligenz (KI) auf die Funktionssysteme der  Gesellschaft?"

 

Was uns unterscheidet?

Wenn die KI-Experten (w/d/m) von Künstlicher Intelligenz oder selbstlernenden Algorithmen sprechen, beziehen Sie sich (fast ausschließlich) auf die Techniken und Methoden des Machine Learning:

Es geht um

- technische Systeme,

- künstliche (von Menschen angefertigte) Systeme sowie

- organische lebende Systeme.

Darüber wie die menschliche Selbstreferentialität und die damit zusammenhängende Sinnverarbeitung in der KI-Tools lückenlos abgebildet werden können, findet man kaum Informationsquellen:

Die Suche nach den Antworten bildet einen besonderen Schwerpunkt unserer Artificial-Intelligence-Consulting-Services

Beispiele:

>>> Impacts of ChatGPT, google Gemini, Baidu Ernie Bot

>>> autonomous driving level 5

Wo hat unser Team in den vergangenenen Jahrzehnten Projekte im Themenbereich Artificial Intelligence gemacht?

An unseren Anfängen gab es die Kategorisierung schwache KI - starke KI bereits, man denke z.B. an das Chinesische Zimmer, ein Gedankenexperiment des Philosophen John Searle.  

Die Data Science Aktivitäten waren ebenfalls im Gange. Die Objekte haben wir digitalisiert, die Algorithmen zur Datenzusammenstellung und Datenanalyse erstellt, die Datenbanken modelliert, Kommunikationskonzepte zur Visualisierung der Datenrelationen und der Ergebnisse entworfen. Kurz, wir haben die Software aufgebaut, um Menschen (Nutzer) in der Analyse von erfassten Daten zielführend zu unterstützen.   

Den ersten Erfahrungen mit den Expertenssystemen folgten die Anwendungen der neuronalen Netze: Der Konnektionismus.

Er orientierte sich anders als die symbolverarbeitende KI stärker am biologischen Vorbild des Gehirns. Die Frage, ob wir PROLOG oder LISP anwenden sollten, beschäftigte uns in unseren Projekten intensiv genug.

Ab Anfang der 90er befassten wir uns mit der verteilten Künstlichen Intelligenz Distributed AI, um den Robotern in der Automobil-Produktion mehr formale Autonomie zu ermöglichen.

KI-Anwendungen verließen ab Mitte der 90er des vergangenen Jahrhunderts die Produktionshallen, die Forschungslabors und machten sich in immer mehr alltäglichen Lebenslagen grenzenübergreifend breit.

Die zusammenhängenden Datenmengen wurden nach und nach größer.

Die Datenquellen waren sehr unterschiedlich: vom Papier über excel bis ERP-Tools wie SAP. 

Die Daten, die oft nicht vollständig und teilweise fehlerhaft waren, mussten kontextbezogen zusammengestellt und Business-Intelligence-Tools wie SAP BW, Cognos, SAS oft -in Echtzeit- zur Verfügung gestellt werden: OLAP, MOLAP, ROLAP.

Unser Ansatz für globale Datennetzwerke (2006)

Datennetzwerke in (global) verteilten Business Intelligence Landschaften (2010)

In Data Warehouse Systemen wurden Daten gelagert und verarbeitet.

Ende der 90er des vergangenen Jahrhunderst haben wir unser erstes Data Mining Projekt geplant, ausgeführt, abgeschlossen.

Aufgrund der technologischen Entwicklungen sind neue Techniken, Methoden, Tools entstanden, um Big Data Mengen noch präziser und für vielfältige Zwecke zu nutzen:

"Machine learning makes machines intelligent by enabling them to learn from Big Data sets.

Humans are actively involved here in the learning and analysis process.

 Deep Learning is a subfield of machine learning, but it is inspired by the simulation of human neuronal networks.

Like living beings, intelligent systems are capable of learning from information such as images or sounds."

Diese Beschreibung kennen heute die meisten Grundschüler. Wenn sie sie nicht kennen, fragen sie alexa, siri, chatGPT oder google BARD ...

knstliche intelligenz zitat 1

Die Gesellschaft stellt Strukturen bereit, um die Anschlüsse zwischen den Funktionssystemen zu vereinfachen.

Ab Level 3 werden die Strukturen der Funktionssysteme und die strukturellen Kopplungen zwischen ihnen in der (Welt)Gesellschaft große Veränderungen erleben.

Beim Strategy Design erstellen wir Zukunftsbilder für die Level 3-, Level 4- und Level 5-Zeiten.

Toward Level 3, Level 4, Level 5: we need to rethink structures for structural coupling between functional systems

Backwards Rolling Wave Strategy Design by lorenzo tural.

Die Gesellschaft nähert sich dem Level 3 "Tipping Point".

Die Entwicklungen in der Disziplin Künstliche Intelligenz haben gravierende Auswirkungen auf die gesellschaftlichen Funktionssysteme, die wir beim Strategy Design konsequent mit berücksichtigen.

 

Für die Entwicklung der Zukunftsszenarien gelten die Zukunfstbilder für die einzelnen Levels als Anhaltspunkte.

Autonome Fahrzeuge in mobilen Ökosystemen sind Daten-Produzenten und Daten-Konsumenten in Personalunion.

Level 5 full automation and driverless:

- The system can take over the entire dynamic driving task in all use cases.

- The human driver is no longer required at all. But what kind of system is „the system“ replacing the human driver?

and

- what are the characteristics of the System´s Artificial Intelligence?

Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence): Why? Where? When? How? Who? What?

Bis die von menschlichen Fahrern gesteuerten Autos Auslaufmodelle sind und nur noch auf Nostalgieveranstaltungen bestaunt werden können, werden nach dem internationalen Verband der Automobilingenieure (SAE) sechs Automationsstufen erfolgen.

1. Wer steuert, beschleunigt/bremst? (Quer- und Längsführung Fahrer oder System)

2. Wer überwacht/beobachtet das Fahrumfeld? (Umgebungsbeobachtung Fahrer oder System)

3. Wer ist für die Rückfallebene verantwortlich? (Rückfallebene Fahrer oder System)

Auf der Suche nach den passenden Antworten für diese drei Fragen wird Künstliche Intelligenz Stufe für Stufe neu gedacht, neu definiert:

Stufe 0 (Level 0): Keine Automation (No Automation)

Quer- und Längsführung: Fahrer,

Umgebungsbeobachtung: Fahrer,

Rückfallebene: keine

Stufe 1 (Level 1): Fahrerassistenz (Driver Assistance)

Quer- und Längsführung: System,

Umgebungsbeobachtung: Fahrer,

Rückfallebene: Fahrer

Stufe 2 (Level 2): Teilautomation (Partial Automation), Hände weg (Hands off)

Quer- und Längsführung: System,

Umgebungsbeobachtung: System,

Rückfallebene: Fahrer

Stufe 3 (Level 3): Bedingte Automation (Conditional Automation), Augen weg (Eyes off)

Quer- und Längsführung: System,

Umgebungsbeobachtung: System,

Rückfallebene: Fahrer

Stufe 4 (Level 4): Hohe Automation (High Automation), Aufmerksamkeit weg (Mind off)

Quer- und Längsführung: System,

Umgebungsbeobachtung: System,

Rückfallebene: System

Stufe 5 (Level 5): Vollständige Automation (Full Automation)

Quer- und Längsführung: System,

Umgebungsbeobachtung: System,

Rückfallebene: System

KI-basierte Fahrerasisstenzsysteme werden das teilautomatisierte Fahren (Hände weg Stufe 2) und das bedingt automatisierte Fahren (Augen weg Stufe 3) emöglichen.

Ab Stufe 4 und 5 die Verantwortung für die Rückfallebene dem System zu übertragen, wird die bis dahin realisierten Artificial Intelligence Ansätze auf den Kopf stellen.

Für die ethisch-moralischen Entscheidungen werden ab Stufe 4 die "Maschinen" allein Verantwortung tragen.

- Wie definiert sich die Künstliche Intelligenz der autodynamischen Systemen? (Autodynamik Definition)

- Können Künstliche-Intelligenz-Maschinen durch Gedanken und Vorstellungen Sinn verarbeiten?

- Sind Künstliche-Intelligenz-Maschinen selbstrefenziell?

Interesse an unseren Projektbeispielen Künstliche Intelligenz?

Sprechen Sie uns an, wir informieren Sie gerne!

AI in Cyber Physical Systems

lorenzo tural logo 7

AI-generiertes Bild

Der Begriff Cyber

Cyber ist ein Wortbildungselement, das aus dem Griechischen "kybernetikos" stammt und "Steuermann" oder "Lenker" bedeutet.

Es wurde im 20. Jahrhundert im Zusammenhang mit der Kybernetik, der Wissenschaft der Steuerung und Regelung von komplexen Systemen, geprägt.

Heute wird der Begriff "Cyber" im Allgemeinen verwendet, um alles zu beschreiben, was mit Computern, dem Internet und der digitalen Welt zu tun hat.

 

Hier einige Beispiele für die Verwendung des Begriffs "Cyber":

  • Cybersicherheit: Der Schutz von Computersystemen, Netzwerken und Daten vor unbefugtem Zugriff, Nutzung, Änderung oder Zerstörung.
  • Cyberkriminalität: Straftaten, die mithilfe von Computern oder dem Internet begangen werden, z. B. Identitätsdiebstahl, Betrug und Cyberangriffe.
  • Cyberkrieg: Die Nutzung von Computern und dem Internet, um einem anderen Land Schaden zuzufügen.
  • Cyberkultur: Die Kultur, die sich durch die Nutzung von Computern und dem Internet entwickelt hat.
  • Cyberspace: Der virtuelle Raum, der durch Computer und das Internet geschaffen wird.

Der Begriff "Cyber" kann auch in einem allgemeineren Sinne verwendet werden, um alles zu beschreiben, was mit virtuellen Welten oder Simulationen zu tun hat.

 

Cyber-physische Systeme (CPS), auch cyber-physikalische Systeme geschrieben, sind Systeme, die die physische und die digitale Welt miteinander verbinden. Sie bestehen aus drei Hauptkomponenten:

  • Physikalische Komponenten: Dies können mechanische Geräte, Sensoren, Aktoren und andere physische Objekte sein.
  • Software-Komponenten: Diese Komponenten steuern und überwachen die physischen Komponenten.
  • Kommunikationsnetzwerk: Dieses Netzwerk ermöglicht die Kommunikation zwischen den physischen und den Software-Komponenten.

CPS sind in der Lage, Daten in Echtzeit zu sammeln und zu verarbeiten, um Entscheidungen zu treffen und die physische Welt zu steuern. Dies macht sie zu einem leistungsstarken Werkzeug für eine Vielzahl von Anwendungen, z. B.:

  • Industrie 4.0: CPS können verwendet werden, um die Produktionsprozesse zu automatisieren und zu optimieren.
  • Smart Grid: CPS können verwendet werden, um das Stromnetz effizienter zu machen und die Energiewende voranzutreiben.
  • Verkehrswesen: CPS können verwendet werden, um den Verkehr zu optimieren und die Sicherheit auf den Straßen zu verbessern.
  • Gesundheitswesen: CPS können verwendet werden, um die Patientenversorgung zu verbessern und die Kosten im Gesundheitswesen zu senken.

 

Beispiele für Cyber-physische Systeme:

 

  • Smartphones: Smartphones sind CPS, die eine Vielzahl von Sensoren (z. B. Beschleunigungsmesser, Gyroskop, GPS) und Softwarekomponenten (z. B. Betriebssystem, Apps) enthalten.
  • Autonome Fahrzeuge: Autonome Fahrzeuge sind CPS, die mit Sensoren (z. B. Lidar, Radar, Kameras) ausgestattet sind, um ihre Umgebung wahrzunehmen, und mit Softwarekomponenten, um diese Daten zu verarbeiten und das Fahrzeug zu steuern.
  • Industrieroboter: Industrieroboter sind CPS, die mit Sensoren ausgestattet sind, um ihre Umgebung wahrzunehmen, und mit Softwarekomponenten, um diese Daten zu verarbeiten und die Roboterbewegungen zu steuern.
  • Smart Homes: Smart Homes sind CPS, die mit Sensoren (z. B. Temperatursensoren, Bewegungssensoren) und Softwarekomponenten (z. B. Smart-Home-Systeme) ausgestattet sind, um die Beleuchtung, Heizung, Klimaanlage und andere Geräte zu steuern.

Die Zukunft der Cyber-physischen Systeme:

CPS werden in Zukunft noch wichtiger werden, da die digitale Welt immer mehr mit der physischen Welt verschmilzt. Es wird erwartet, dass CPS in allen Bereichen unseres Lebens eingesetzt werden, von der Industrie und dem Verkehrswesen bis hin zum Gesundheitswesen und dem Privatleben.

 


AI-generiertes Bild

2014 definierten wir

Cyber Physical Systems

»Cyber Physical Systems (CPS) sind Systeme mit eingebetteter Software, die über Sensoren und Aktoren verfügen, erfasste Daten auswerten und speichern, mit Kommunikationseinrichtungen untereinander sowie in globalen Netzen verbunden sind, weltweit verfügbare Daten und Dienste nutzen und über Mensch-Maschine-Schnittstellen verfügen.«

So definiert acatech CPS. 

Wir erweitern die Definition wie folgt:

Cyber Physical Systems (CPS) umfassen allodynamische Systeme Produktions-, Logistik-, Engineering-, Support- und Managementprozesse sowie Internetdienste, die mittels Sensoren unmittelbar physikalische Daten erfassen und mittels Aktoren auf physikalische Vorgänge einwirken, mittels digitaler Netze untereinander verbunden sind, weltweit verfügbare Daten und Dienste nutzen und über multimodale Mensch-Maschine-Schnittstellen verfügen.

Cyber-Physical Systems sind allodynamische Systeme und ermöglichen zur Erhöhung der Autodynamik-Fähigkeit neuartige Funktionen, Dienste und Merkmale.

Auch wenn der Begriff im Zusammenhang mit der Industrie 4.0 bekannt geworden ist, besteht er zumindest in den USA seit ca. 2005.

Einen guten Überblick im Mind Map Format zu Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Themenfeldern und Branchen finden Sie auf

Cyber-Physical Systems - a concept map

Die Website vom Forschungsprojekt CyProS in Richtung auf Produktivitäts- und Flexibilitätssteigerung durch die Vernetzung intelligenter Systeme in der Fabrik beinhaltet aktuelle Informationen über CPS in der Fabrik: Cyber-Physische Produktionssysteme CPPS

In unserem Blog werden wir über die Produktion hinaus weitere branchenspezifische Systeme thematisieren:

Cyber-Physische Versicherungssysteme (Cyber Physical Insurance Systems)

Cyber-Physische Behörden Systeme (Cyber Physical Government Systems)

Cyber-Physische Banken Systeme (Cyber Physical Banking Systems)

 


 

Von 2014 zu heute

GPT-4o über die AI-Anwendungen in Cyber-Phsical Systems:

 

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Cyber-Physical Systems (CPS) hat weitreichende Auswirkungen auf verschiedene Aspekte von Industrie und Gesellschaft.

Hier sind einige der wichtigsten Auswirkungen:

 

 1. Effizienzsteigerung und Prozessoptimierung

 

KI-Algorithmen können große Mengen an Daten analysieren und Muster erkennen, die Menschen möglicherweise übersehen. Dies führt zu:

- Verbesserte Prozesssteuerung: Optimierung der Produktionsprozesse durch Echtzeitanalyse und Anpassung von Parametern.

- Ressourceneffizienz: Reduzierung des Materialverbrauchs und Minimierung von Abfall durch präzise Steuerung und Vorhersage.

 

 2. Prädiktive Wartung

 

Durch die Analyse von Sensordaten und historischen Leistungsdaten können KI-Systeme vorhersagen, wann Maschinen und Geräte ausfallen werden:

- Reduzierte Ausfallzeiten: Vorbeugende Wartung kann geplant werden, bevor ein Problem auftritt.

- Kostenersparnis: Vermeidung von teuren Notfallreparaturen und Produktionsausfällen.

 

 3. Qualitätskontrolle und Fehlererkennung

 

KI-basierte Bildverarbeitungs- und Analysealgorithmen können verwendet werden, um:

- Echtzeit-Fehlererkennung: Fehler in Produkten oder Produktionsprozessen sofort zu erkennen und zu korrigieren.

- Verbesserte Produktqualität: Sicherstellung, dass Produkte den Qualitätsstandards entsprechen, bevor sie die Fabrik verlassen.

 

 4. Autonome Systeme und Robotik

 

KI ermöglicht die Entwicklung von autonomen Robotern und Fahrzeugen, die:

- Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: In dynamischen und unvorhersehbaren Umgebungen arbeiten können.

- Kollaborative Robotik (Cobots): Zusammen mit Menschen in einer sicheren und effizienten Weise arbeiten, indem sie menschliche Fähigkeiten ergänzen.

 

 5. Datenanalyse und Entscheidungsfindung

 

KI kann große Datenmengen aus verschiedenen Quellen verarbeiten und analysieren, um:

- Fundierte Entscheidungen: Bessere Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage umfassender Datenanalysen zu treffen.

- Echtzeit-Optimierung: Produktionsprozesse und Lieferketten in Echtzeit zu optimieren.

 

 6. Personalisierung und Mass Customization

 

KI ermöglicht es, Produkte und Dienstleistungen an individuelle Kundenbedürfnisse anzupassen:

- Mass Customization: Produktion personalisierter Produkte in großer Stückzahl ohne signifikante Kostenerhöhung.

- Kundenzufriedenheit: Bessere Erfüllung der spezifischen Anforderungen und Wünsche der Kunden.

 

 7. Sicherheit und Überwachung

 

KI kann zur Überwachung und Sicherung von CPS beitragen:

- Cybersecurity: Erkennung und Abwehr von Cyberangriffen durch Anomalieerkennung und Mustererkennung in Netzwerken.

- Physische Sicherheit: Überwachung von Anlagen und Arbeitsbereichen zur Verhinderung von Unfällen und Sicherheitsverletzungen.

 

 8. Nachhaltigkeit und Umweltfreundlichkeit

 

Durch die Optimierung von Produktionsprozessen und den effizienteren Einsatz von Ressourcen trägt KI zu einer nachhaltigeren Industrie bei:

- Energieeinsparung: Optimierung des Energieverbrauchs und Reduzierung des CO2-Fußabdrucks.

- Umweltmanagement: Verbesserung der Abfallentsorgung und Recyclingprozesse durch genaue Datenanalyse und Vorhersagemodelle.

 

 9. Arbeitsmarkt und Qualifikation

 

Die Einführung von KI in CPS hat auch Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt:

- Neue Arbeitsplätze: Schaffung neuer Arbeitsplätze im Bereich der Datenwissenschaft, KI-Entwicklung und Systemintegration.

- Umschulung und Weiterbildung: Notwendigkeit der Umschulung der Arbeitskräfte, um mit den neuen Technologien und Anforderungen Schritt zu halten.

 

Fazit

Die Integration von KI in Cyber-Physical Systems revolutioniert die Art und Weise, wie industrielle Prozesse ablaufen und wie Unternehmen operieren. Sie führt zu erheblichen Effizienzsteigerungen, Kosteneinsparungen und einer höheren Flexibilität, während sie gleichzeitig die Qualität und Sicherheit verbessert. Obwohl es Herausforderungen gibt, insbesondere in Bezug auf Datensicherheit und den Arbeitsmarkt, überwiegen die Vorteile und bieten enorme Potenziale für Innovation und Fortschritt in verschiedenen Branchen.

 

Societal-Scale Risks from AI

Gesellschaftliche Risiken von Künstlicher Intelligenz

Societal scale Risks

 

- Welche Risiken müssen wir im Kontext mit AI vermeiden?

 

- Welche Risiken müssen wir im Kontext mit AI eingehen?

 

GPT-4o prompted:

"Warum unterscheidet Lorenzo Tural zwischen positiven Risiken und negativen Risiken?"

Die Unterscheidung zwischen positiven und negativen Risiken ist im Risikomanagement wichtig, weil sie unterschiedliche Strategien, Herangehensweisen und Maßnahmen erfordern.

Hier sind die Hauptgründe für diese Unterscheidung:

 

 1. Strategische Planung und Zielsetzung

Positive Risiken:

- Diese Risiken, auch als Chancen bezeichnet, bieten Möglichkeiten zur Verbesserung, Innovation und zum Wachstum.

Sie können strategisch geplant und verfolgt werden, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen und positive Veränderungen herbeizuführen.

- Beispiel: Ein Unternehmen könnte in die Entwicklung neuer KI-Technologien investieren, um Marktführer in einem neuen Sektor zu werden.

Negative Risiken:

- Diese Risiken stellen potenzielle Bedrohungen und Gefahren dar, die vermieden oder gemindert werden müssen, um Verluste und Schäden zu verhindern.

- Beispiel:

Ein Unternehmen könnte Maßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass ihre KI-Modelle keine diskriminierenden Ergebnisse liefern, um rechtliche und ethische Probleme zu vermeiden.

 

 2. Risikomanagementstrategien

Positive Risiken:

- Erkennen und Nutzen: Positive Risiken erfordern eine proaktive Herangehensweise, bei der Chancen identifiziert, bewertet und strategisch genutzt werden.

- Beispiel:

Innovationsmanagement, Investition in Forschung und Entwicklung, Förderung kreativer Projekte.

 

Negative Risiken:

- Vermeiden und Mindern: Negative Risiken erfordern präventive und reaktive Maßnahmen, um mögliche negative Auswirkungen zu vermeiden oder zu reduzieren.

- Beispiel:

Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen, Entwicklung von Notfallplänen, kontinuierliches Monitoring und Anpassung von Prozessen.

 

 3. Ressourcenzuteilung

Positive Risiken:

- Ressourcen werden bereitgestellt, um Chancen zu maximieren und die Realisierung potenzieller Vorteile zu fördern.

- Beispiel: Finanzierung von Innovationsprojekten, Schulung von Mitarbeitern zur Nutzung neuer Technologien.

Negative Risiken:

- Ressourcen werden bereitgestellt, um Risiken zu mindern, Schäden zu beheben und sicherzustellen, dass negative Auswirkungen minimal sind.

- Beispiel: Investition in Sicherheitsmaßnahmen, Risikoversicherungen, Compliance-Programme.

 

 4. Entscheidungsfindung und Prioritätensetzung

 

Positive Risiken:

- Entscheidungen werden getroffen, um Chancen zu priorisieren und strategische Ziele zu erreichen.

- Beispiel:

Ein Unternehmen könnte beschließen, eine riskante, aber vielversprechende neue Technologie zu entwickeln, um sich von der Konkurrenz abzuheben.

 

Negative Risiken:

- Entscheidungen werden getroffen, um potenzielle Bedrohungen zu minimieren und die Stabilität und Sicherheit zu gewährleisten.

- Beispiel: Ein Unternehmen könnte beschließen, bestimmte Geschäftsprozesse zu ändern, um sicherzustellen, dass sie den neuen Datenschutzbestimmungen entsprechen.

 

 5. Kommunikation und Kultur

 

Positive Risiken:

- Förderung einer Kultur der Innovation und des Wachstums, bei der Risiken als Chancen gesehen werden, die es zu nutzen gilt.

- Beispiel:

Mitarbeiter werden ermutigt, kreative Ideen zu entwickeln und neue Ansätze auszuprobieren.

 

Negative Risiken:

- Entwicklung einer Kultur des Bewusstseins und der Vorsicht, bei der Risiken aktiv gemanagt werden, um das Unternehmen zu schützen.

- Beispiel:

Schulungen und Sensibilisierungsprogramme für Mitarbeiter zur Erkennung und Meldung potenzieller Risiken.

 

Fazit

Die Unterscheidung zwischen positiven und negativen Risiken ist essenziell, um geeignete Strategien und Maßnahmen für das Risikomanagement zu entwickeln.

Während positive Risiken als Chancen für Wachstum und Innovation betrachtet und genutzt werden sollten, erfordern negative Risiken präventive und reaktive Maßnahmen, um potenzielle Schäden und Verluste zu minimieren.

Ein ausgewogenes Risikomanagement berücksichtigt beide Risikotypen und trägt dazu bei, das volle Potenzial von KI und anderen Technologien zu maximieren, während gleichzeitig die Stabilität und Sicherheit des Unternehmens gewährleistet wird.

* In unserer Praxis verwenden wir positive und negative Risiken anstatt Chancen und Risiken. 

 

 

GPT-4o prompted:

"Wie definiert Lorenzo Tural die gesellschaftlichen Risiken von Künstlicher Intelligenz (KI)?"

Laut Lorenzo Tural sind die gesellschaftlichen Risiken von Künstlicher Intelligenz (KI) weitreichend und umfassen mehrere Dimensionen:

1. Arbeitsplatzverlust:

KI kann zahlreiche Arbeitsplätze durch Automatisierung ersetzen, was zu einer erheblichen sozialen und wirtschaftlichen Verwerfung führen kann. Betroffen sind vor allem Jobs, die repetitive Aufgaben beinhalten.

2. Ethik und Datenschutz:

Der Einsatz von KI wirft Fragen zum Datenschutz und zur Ethik auf. Es besteht die Gefahr, dass persönliche Daten missbraucht werden und Algorithmen diskriminierende Entscheidungen treffen, die soziale Ungerechtigkeiten verstärken könnten.

3. Sicherheitsrisiken:

KI kann für schädliche Zwecke genutzt werden, einschließlich der Entwicklung autonomer Waffen oder der Durchführung von Cyberangriffen, die kritische Infrastrukturen bedrohen.

4. Kontrollverlust:

Es besteht das Risiko, dass die Kontrolle über hochentwickelte KI-Systeme verloren geht, was zu unvorhersehbaren und potenziell katastrophalen Ergebnissen führen könnte.

Auf der Website lorenzotural.com wird auch die Notwendigkeit eines umfassenden Managements dieser Risiken durch geeignete Regulierungen, ethische Leitlinien und kontinuierliche Überwachung der Entwicklungen im Bereich der KI explizit betont.

Es ist wichtig, diese Risiken aktiv zu managen, um die positiven Potenziale von KI zu maximieren und gleichzeitig die negativen Auswirkungen zu minimieren.

 

GPT-4o prompted:

 "What are Societal-scale risks from AI for enterprises?"

Societal-scale risks from AI for enterprises encompass broad and significant challenges that could impact not only the enterprises themselves but also the societies in which they operate.

Here are some key risks:

 

 1. Economic and Workforce Disruption

 

Mass Unemployment:

AI and automation can lead to significant job losses, particularly in industries reliant on repetitive and routine tasks. This can result in economic instability and increased social inequality.

- Example:

Manufacturing and retail sectors are already seeing substantial job displacement due to automation and AI-driven efficiencies【Lorenzo Tural】. 

 

Economic Inequality:

AI benefits might be disproportionately enjoyed by large corporations and tech-savvy enterprises, widening the economic gap between different societal groups and smaller businesses.

- Example:

Large tech companies like Google and Amazon significantly benefit from AI advancements, potentially sidelining smaller competitors【Lorenzo Tural】. 

 

 2. Bias and Discrimination

 

Algorithmic Bias: AI systems trained on biased data can perpetuate and even amplify existing biases, leading to unfair treatment of certain groups.

- Example:

AI in hiring processes may inadvertently favor certain demographics over others, causing discriminatory hiring practices【Lorenzo Tural】.

Social Inequality: Biased AI decisions in finance, healthcare, and law enforcement can exacerbate existing social inequalities.

- Example:

AI used in predictive policing has been criticized for disproportionately targeting minority communities【Lorenzo Tural】.

 

 3. Privacy and Surveillance Concerns

Increased Surveillance:  Enterprises using AI for surveillance and data collection can infringe on individuals' privacy rights, leading to societal pushback and potential regulatory penalties.

- Example:

Companies using facial recognition for employee monitoring or customer analytics may face backlash for privacy violations【Lorenzo Tural】.

Data Security:  The extensive data required for effective AI implementation increases the risk of data breaches and cyberattacks, which can have wide-ranging impacts on individuals and society.

 

- Example: High-profile data breaches involving AI-driven systems have compromised sensitive personal information【Lorenzo Tural】.

4. Security and Ethical Risks

Autonomous Systems:  The use of AI in critical infrastructure, such as autonomous vehicles or healthcare, poses risks if these systems fail or are compromised.

- Example:

A malfunction in an AI-driven autonomous vehicle can lead to accidents with widespread societal implications【Lorenzo Tural】.

 

Ethical Dilemmas:  Enterprises face ethical challenges in the deployment of AI, such as ensuring transparency, accountability, and fair treatment.

- Example:

AI systems making decisions without clear accountability mechanisms can lead to public mistrust and ethical controversies【Lorenzo Tural】.

 

 5. Regulatory and Compliance Challenges

Regulatory Scrutiny: As AI becomes more pervasive, enterprises will face increasing regulatory scrutiny and the need to comply with complex laws and standards.

- Example:

The European Union’s General Data Protection Regulation (GDPR) imposes strict requirements on data usage and privacy, which affect AI deployment【Lorenzo Tural】.

Compliance Costs: The cost of ensuring compliance with evolving AI regulations can be substantial, especially for smaller enterprises.

- Example: Implementing compliance measures for AI systems can be resource-intensive, affecting profitability and operations【Lorenzo Tural】.

 

 6. Reputational Risks

Public Perception: Negative public perception of AI use, particularly regarding privacy and bias, can damage an enterprise’s reputation and customer trust.

- Example: Companies like Facebook and Google have faced public outcry and reputational damage over their use of AI and data handling practices【Lorenzo Tural】.

Consumer Backlash: Missteps in AI deployment, such as mishandling of data or biased outcomes, can lead to consumer backlash and loss of business.

- Example:

Scandals involving biased AI algorithms can lead to boycotts and loss of consumer confidence【Lorenzo Tural】.

Mitigation Strategies

To manage these societal-scale risks, enterprises should adopt comprehensive risk management strategies, including:

 

- Ethical AI Design: Incorporate fairness, accountability, and transparency in AI systems.

 

- Robust Data Governance: Ensure data privacy and security through stringent data management practices.

 

- Stakeholder Engagement: Engage with stakeholders, including employees, customers, and regulators, to address concerns and build trust.

 

- Regulatory Compliance: Stay updated with regulatory changes and ensure compliance to avoid legal and financial repercussions.

 

By understanding and addressing these societal-scale risks, enterprises can better navigate the complexities of AI deployment while contributing positively to society.

Artificial Intelligence für Business Ecosystems Strategien

Artificial Intelligence Anwendungen für Business Ecosystems Strategien

Dimensionen der kohärenten Digital Business Management Strategien

Artificial Intelligence Applications in Business Ecosystems

Artificial Intelligence map lorenzo tural

Wie kann Künstliche Intelligenz zur Gestaltung wettbewerbsfähiger Wertschöpfungsökosysteme angewendet werden?

We Create Digital Business Ecosystems

Unternehmenskultur in Business Ecosystems

Human Factor in Business Ecosystems

Digital Business Ecosystems - Definition

Blockchain in Digital Business Ecosystems

Change Management in Digital Business Ecosystems

Leadership in Business Ecosystems

Exploring Digital Business Ecosystems

Digital Business Value Ecosystem

Wenn die KI-Experten von Künstlicher Intelligenz oder selbstlernenden Algorithmen sprechen, beziehen Sie sich (fast ausschließlich) auf die Techniken und Methoden des Machine Learning: Es geht um technische Systeme, künstliche Systeme sowie organische lebende Systeme.

Darüber wie die menschliche Selbstreferentialität und die damit zusammenhängende Sinnverarbeitung in der KI-Software lückenlos abgebildet werden können, findet man kaum Informationsquellen.

Wir bieten Beratung an, um diese Lücke zu schließen.

Stakeholder

Stakeholder haben Ansprüche, Bedürfnisse und Interessen

Wie sehen die Artificial Intelligence Lösungen aus, um die Stakeholder-Bewegungen permanent im Radar zu haben?

stakeholder internet of services

AI in Medicine and Healthcare Ecosystems

ai in medicine

AI in Medicine and Healthcare Services of the New Future

Breaking News May 2024:

China opens 1st AI hospital town to treat patients in virtual world

Tsinghua University researchers created the "Agent Hospital" in this virtual world, where all doctors, nurses, and patients are controlled by intelligent agents powered by large language models (LLMs) that can interact autonomously.

AI doctors can treat 10,000 patients in a few days, a task that would take human doctors at least two years.

AI hospital town can simulate and predict various medical scenarios, such as the spread, development and control of infectious diseases in a region.

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ChatGPT and Healthcare: The Key To New Future of Medicine

by Dr. Harvey Castro

 

From Dr. Castro to Dr. Stermer

Dr. Clifford Stermer, MD @tiktokrheumdok

Dr. Clifford Stermer posted on TikTok on using

“Chat GPT to save time with insurance denials. Get you the care they need.”

In the videos, he asked Chat GPT to write a letter to United Health asking them to approve an Echocardiogram on a patient with systemic sclerosis.

Make references to supporting scientific literature and list the appropriate articles.

 

Healthcare Services von 2015 in die Zukunft

Wenn Sie einen ersten Eindruck bekommen möchten, wie meine Reise im Ökosystem der Gesundheitswesens begann, empfehle ich Ihnen folgende Videos:

Meine Gedanken über Healthcare Ecosystems im September 2015 als 13 Jahre alt war (ab Minute 10)

Ansichten eines 13 jährigen über Healtcare Ecosystem (September 2015)

Die reale Situation: Es existieren Silos entlang der horizontalen physischen und digitalen Leistungserbringung.

Die einzelnen Akteure versuchen innerhalb des Gesundheitssystems, möglichst in geschlossenen Systemen zu agieren.

Da dabei Interaktionen zwischen den Silos in der Regel bei Bedarf stattfinden, entsteht eine hohe Komplexität bei der Einführung innovativer Lösungen. Dies erschwert oder verhindert den Marktzugang für andere Marktteilnehmer.

Vor allem Innovationen können sich daher nur schwer und verbunden mit hohem finanziellem Aufwand etablieren. 

Smart Healthcare HEUTE

Was wird jetzt stattfinden:

1) Drei Daten-Silos werden zusammengelegt: für jeden ein Platz in der Cloud (z.B. Frau Heinen hat ihren eigenen Platz in der Cloud.)

2) Software Definierte Plattformen werden zusammengelegt: eine App Sammlung in jedem SmartPhone (z.B. Frau Heinen hat eine Art google play für ihre Healthcare Services in ihrem Smartphone) 

Services in Healthcare Ecosystems

ai in healtcare IIDie Akteure in modernen Healthcare Ecosystems sind

- Bürger, nicht nur Patienten,

- Anbieter von Gesundheitsdienstleistungen,

- Versicherungen,

- Ärzte,

- Hersteller von medizinischen Geräten und

- Anbieter von Internettechnologien wie z. B. Gesundheitsportale..

Die Serviceplattform organisiert die Angebote, indem sie Marktzugang ermöglicht, Schnittstellen bereitstellt und die generelle Nutzung vereinfacht, da sie alle User-Interfaces synchronisiert.

Smart Healthcare MORGEN

Die Serviceplattform Smart Healthcare soll eine Verbesserung der Diagnostik und Versorgung von Erkrankten ermöglichen, da diese einen effektiveren Zugang zu innovativen Angeboten erhalten.

Zusätzlich wird über die Serviceplattform Expertenwissen verfügbar gemacht.

Darüber hinaus werden über sie Kollaborationsmodelle der angebotenen Leistungserbringer ermöglicht und Mechanismen zur Optimierung von therapeutischen Maßnahmen bereitgestellt.

Dadurch könnten sich folgende Vorteile ergeben:

- Alle relevanten Stakeholder-Gruppen inkl. der Leistungserbringer werden über eine offene und neutrale Serviceplattform gekoppelt. Dadurch können Innovatoren wie auch kleinere Anbieter am Markt teilnehmen und den Bürgern von der Geburt an -und nicht nur den Erkrankten- wichtiges fachliches Know-how zugänglich machen.

- Auf Grundlage von Big Data und von den Bürgern selbst bereitgestellten Daten entstehen neue Korrelationen für Diagnosemethoden und Ergebnisse (z. B. Therapieerfolge) können optimiert werden (horizontale integration).

- Die Kollaboration und der Wissensaustausch zwischen Dienstleistern und sog. Payern können effizienter und effektiver realisiert werden.  

Mit welchen Fragestellungen in welchen Themenfeldern sollten z.B. die Schüler als Smart Talente von morgen befassen?

Wie können sie ihre Kompetenzen inkl. ihre Medienkompetenzen einbringen?

Welche neue Kompetenzen müssen sie besitzen, warum?

Und nicht vergessen: Auch in der Landschaft der Gesundheitservices gilt:

"Alles, was technisierbar ist, wird mittels Computer technisiert."

Interesse an unseren Services Artificial Intelligence Anwendungen in Medizin und Healthcare Ecosystems?

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I am looking forward to hearing from you.

Lorenzo

Umweltdynamiken mittels Artificial Intelligence scannen

Die Auswirkungen von Umweltdynamiken auf die Unternehmensprozesse mit Artificial Intelligence rechtzeitig erkennen

design value ecosystemsBei niedrigen Umwelt-Dynamiken überraschen die Ereignisse im Umfeld die Prozessorganisation kaum.

Building communities around Artificial Intelligence

Wir gestalten, etablieren, begleiten AI-Communities in Unternehmen,um innovative Ideen für AI-Anwendungen zu erzeugen und umzusetzen

Unternehmen nutzen zunehmend die Leistungsfähigkeit der KI -gegenwärtig fokussiert auf Generative AI, um Innovationen voranzutreiben und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Die Herausforderung ist jedoch, wie dies zielorientiert erreicht werden kann, insbesondere im Hinblick auf die Entwicklung von KI-Anwendungen für das eigene Unternehmen.

Ein verbreiteter Ansatz zur Förderung der KI-Anwendungsentwicklung ist der Aufbau einer AI-Community of Practice.

Wir unterstützen Unternehmen in allen Schritten zum Aufbau und zur Pflege einer AI-Community.

ping pong thinking with lorenzo tural osorio

 

Im Rahmen der Community Bildung begleiten wir Sie bei der Einführung von

> Reverse Mentoring für altersübergreifenden Wissenstransfer

Nehmen Sie für Wissenstransfer die Kompetenz der Internet Ureinwohner in Gebrauch!

> Ping Pong Thinking zum Erzeugen neues (noch nicht existierenden) Wissens

Ping Pong Thinking kurz erklärt!

und

Ping Pong Thinking

 

AI enterprise

Dass ChatGPT (*) auf einzelne funktionale Systeme und strukturellen Kopplungen zwischen ihnen auswirken wird, ist gewiss - Welche Veränderungen werden zustande kommen?

 

(*) auch google gemini, xAI grok, Baidu, Claude by Anthropic AI u.a.

Um die Frage ganzheitlich zu beantworten, müssen bei der Einführung von AI-Anwendungen die möglichen Auswirkungen aller gesellschaftlichen Funktionssysteme auf Unternehmen berücksichtigt werden. 

  Wertschöpfungsökosysteme

 

  Autodynamikkompetenz

Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen erfordert eine systematische Herangehensweise und Change-Management ohne operative Hektik.

Hier sind einige mögliche Schritte, um eine AI-Community im Unternehmen aufzubauen:

 

- Analyse der Ausgangssituation: Analysieren Sie die aktuellen Prozesse, Ressourcen und die Bereitschaft der Mitarbeitenden für KI-Integration.

 

- KI-Strategie entwickeln: Definieren Sie klare Ziele, wählen Sie geeignete Technologien und bauen Sie erforderliche Fähigkeiten und Ressourcen auf. Die Gestaltung einer AI-Community muss konform zur KI-Strategie des Unternehmens 

 

- Kommunikation und Akzeptanz: Informieren Sie Mitarbeitende über die KI-Initiative und betonen Sie den Mehrwert. Schulungen und Workshops können Ängste abbauen und Akzeptanz fördern.

 

- Pilotprojekte starten: Beginnen Sie mit kleineren KI-Projekten, um Erfahrungen zu sammeln und Erfolge zu demonstrieren

 

- Flexibilität und Skalierbarkeit: Wählen Sie flexible und skalierbare Lösungen, um sich an Veränderungen anzupassen.

 

- Kulturwandel: KI wird eine Veränderung der Unternehmenskultur erfordern. Fördern Sie Offenheit und Lernbereitschaft.

 

- AI-Community aufbauen: Schaffen Sie Plattformen für Wissensaustausch, Trainings und Zusammenarbeit zwischen KI-Interessierten im Unternehmen (s. das Bild mit "our Principles").

Vergessen Sie dabei nicht, dass viele Menschen ChatGPT, GPT-4o, Gemini u.a. bereits in ihrem Alltag nutzen. Nehmen Sie ihre Erfahrungen in Gebrauch. 

Denken Sie daran, dass erfolgreiche KI-Einführung an erster Stelle nicht technisch, sondern organisatorisch und kulturell erfolgen muss.

 

last but not least:

- Machine Learning ist eine Subdisziplin der AI

machine_learning_0.jpg- Deep Learning ist eine Subdisziplin der AI

- Big Data ist eine Subdisziplin der AI

- Data Science ist eine Subdisziplin der AI

 

Wenn die Fachleute (w/d/m) dieser einzelnen Subdisziplinen sich -kontextbezogen- nicht verständigen können, werden Ihre AI-Vorhaben keinen wettbewerbsentscheidenden Erfolge für Ihr Unternehmen erzielen.

Autodynamik Definition

Carlos Valderrama

Autodynamik beschreibt die Fähigkeit, die die Unternehmensorganisationen zur Anpassung der Eigendynamik an die Umweltdynamiken besitzen müssen, um in dynamischen Unternehmensumwelten erfolgreich zu agieren.

Artificial Intelligence ermöglicht die Autodynamik-Fähigkeit zu entwickeln und on going zu optimieren.

Dr. h. c. Carlos Valderrama "El Pibe" beschreibt im SZ-Interview (08.07.2010) die Autodynamikkompetenz:

Societal Impacts of Artificial Intelligence

Welche Auswirkungen hat die Künstliche Intelligenz (KI) auf die Gesellschaft?

Impacts of Generative AI - ChatGPT, Google BARD, Baidu ERNIE

Der Mensch ist beeinflussbar, aber nicht steuerbar.

Er ist keine Waschmaschine die auf Knopfdruck geplantes Verhalten mechanisch erzeugt.

 

Die Antwort von Chat GPT 4o auf den Prompt

"Welche Auswirkungen die Künstliche Intelligenz (KI) auf die Gesellschaft haben wird":

 

Die Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz (KI) auf die Gesellschaft sind vielfältig und umfassen sowohl positive als auch negative Aspekte.

Hier sind einige der wichtigsten Bereiche, in denen KI-Einfluss hat:

 

Wirtschaft und Arbeitsmarkt

1. Automatisierung und Arbeitsplatzveränderung: KI kann repetitive und manuelle Aufgaben übernehmen, was die Effizienz steigert, und Kosten senkt. Dies führt jedoch auch zur Verdrängung von Arbeitsplätzen, insbesondere in Branchen wie der Fertigung, Logistik und Datenverarbeitung.

2. Neue Berufsfelder: Gleichzeitig entstehen neue Arbeitsplätze und Berufsfelder im Bereich der KI-Entwicklung, Datenanalyse und -sicherheit.

3. Produktivitätssteigerung: Unternehmen können durch den Einsatz von KI ihre Produktivität erheblich steigern, was zu wirtschaftlichem Wachstum führen kann.

 

Bildung

1. Personalisierte Lernwege: KI kann individuell angepasste Lernprogramme und -methoden entwickeln, die auf die Bedürfnisse und den Lernfortschritt der Schüler zugeschnitten sind.

2. Verwaltung und Effizienz: KI kann administrative Aufgaben in Bildungseinrichtungen übernehmen und somit Lehrkräfte entlasten, damit diese mehr Zeit für den direkten Unterricht haben.

 

Gesundheitswesen

1. Diagnose und Behandlung: KI-gestützte Systeme können Krankheiten schneller und genauer diagnostizieren als Menschen und personalisierte Behandlungspläne entwickeln.

2. Forschung und Entwicklung: KI beschleunigt die Entwicklung neuer Medikamente und Behandlungsmethoden, indem sie große Datenmengen analysiert und Muster erkennt.

 

Gesellschaft und Alltag

1. Verbesserte Dienstleistungen: KI-basierte Systeme können in Bereichen wie Kundenservice, Finanzberatung und öffentlichem Verkehr effizientere und personalisierte Dienstleistungen bieten.

2. Sicherheit und Überwachung: KI wird in Überwachungstechnologien eingesetzt, was zur Verbesserung der öffentlichen Sicherheit beitragen kann, jedoch auch Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Bürgerrechten aufwirft.

 

Ethik und soziale Implikationen

1. Bias und Diskriminierung: KI-Systeme können Vorurteile und Diskriminierungen verstärken, wenn sie auf voreingenommenen Daten trainiert werden.

2. Privatsphäre: Der Einsatz von KI in der Überwachung und Datenerfassung wirft ernsthafte Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre auf.

3. Entscheidungsfindung: Wenn wichtige Entscheidungen zunehmend von KI-Systemen getroffen werden, stellt sich die Frage nach der Verantwortlichkeit und Transparenz dieser Systeme.

 

Kulturelle und zwischenmenschliche Aspekte

1. Veränderung der sozialen Interaktionen: KI-gesteuerte soziale Medien und Kommunikationsplattformen beeinflussen, wie Menschen miteinander interagieren und Informationen konsumieren.

2. Vertrauen und Abhängigkeit: Die zunehmende Abhängigkeit von KI-Systemen könnte das Vertrauen in menschliche Entscheidungen und Fähigkeiten beeinflussen.

Insgesamt hat die Künstliche Intelligenz das Potenzial, viele Aspekte des menschlichen Lebens zu verbessern, bringt jedoch auch Herausforderungen und Risiken mit sich, die sorgfältig adressiert werden müssen, um sicherzustellen, dass die Vorteile für die Gesellschaft überwiegen.

Die Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz (KI) auf die Gesellschaft sind vielfältig und umfassend, und sie können sowohl positiv als auch negativ sein. Hier sind einige der wichtigsten Bereiche, in denen KI signifikante Auswirkungen hat:

 

Wirtschaft und Arbeitsmarkt

Positiv:

- Automatisierung und Effizienzsteigerung: KI kann repetitive und routinemäßige Aufgaben automatisieren, was zu höheren Produktivitätsraten und geringeren Kosten führt.

- Neue Geschäftsmodelle und Innovation: KI treibt Innovationen voran und ermöglicht neue Geschäftsmodelle und Dienstleistungen, z.B. in den Bereichen personalisierte Medizin und intelligente Assistenzsysteme.

Negativ:

- Arbeitsplatzverlust: Viele traditionelle Jobs könnten durch Automatisierung gefährdet sein, insbesondere in Sektoren wie Fertigung, Transport und Kundenservice.

- Ungleichheit: Es besteht das Risiko, dass die Einkommensungleichheit zunimmt, da hochqualifizierte Arbeitskräfte und Unternehmen, die KI-Technologie besitzen oder entwickeln, disproportioniert profitieren könnten.

 

Soziale Interaktion und Kommunikation

Positiv:

- Verbesserte Kommunikationsmittel: KI-basierte Übersetzungstools und Kommunikationsplattformen erleichtern die globale Kommunikation und Interaktion.

- Personalisierte Erlebnisse: KI kann personalisierte Erlebnisse schaffen, z.B. durch Empfehlungen auf Streaming-Plattformen oder personalisierte Werbung.

Negativ:

- Datenschutz und Überwachung: Der Einsatz von KI in Überwachungstechnologien kann zu einer Erosion der Privatsphäre führen. Unternehmen und Regierungen können umfangreiche Daten sammeln und analysieren.

- Desinformation: KI kann zur Erstellung und Verbreitung von Falschinformationen verwendet werden, z.B. durch Deepfakes und automatisierte Bots.

 

Gesundheitswesen

Positiv:

- Diagnose und Behandlung: KI kann Ärzte bei der Diagnose und Behandlung unterstützen, indem sie Muster in medizinischen Daten erkennt, die für den Menschen schwer zu erkennen sind.

- Zugang zur Gesundheitsversorgung: Telemedizin und KI-gestützte Diagnose-Tools können den Zugang zur Gesundheitsversorgung verbessern, insbesondere in abgelegenen Gebieten.

Negativ:

- Abhängigkeit von Technologie: Eine übermäßige Abhängigkeit von KI-Systemen könnte die menschliche Expertise und das Urteilsvermögen untergraben.

- Ethik und Verantwortlichkeit: Entscheidungen, die von KI getroffen werden, werfen ethische Fragen auf, insbesondere wenn es um Leben und Tod geht.

 

Bildung und Lernen

Positiv:

- Individualisiertes Lernen: KI kann personalisierte Lernpläne und -strategien entwickeln, die den individuellen Bedürfnissen und Fähigkeiten der Schüler entsprechen.

- Zugang zu Bildung: Online-Lernplattformen und KI-Tutoren können den Zugang zu hochwertiger Bildung weltweit verbessern.

Negativ:

- Datenschutzbedenken: Die Sammlung und Analyse von Lerndaten kann Datenschutzprobleme aufwerfen.

- Ungleichheit im Zugang zu Technologie: Nicht alle Schüler haben Zugang zu den notwendigen technologischen Ressourcen, was die digitale Kluft verstärken kann.

 

Ethische und rechtliche Implikationen

Positiv:

- Neue Rechtsgebiete und ethische Standards: Der Einsatz von KI fordert die Entwicklung neuer rechtlicher und ethischer Rahmenbedingungen, die den verantwortungsvollen Umgang mit dieser Technologie fördern.

Negativ:

- Unklare Verantwortlichkeiten: Bei Fehlentscheidungen oder Unfällen, die durch KI verursacht werden, ist oft unklar, wer die Verantwortung trägt.

 

Fazit

Die Auswirkungen der KI auf die Gesellschaft sind vielschichtig und umfassen sowohl Chancen als auch Herausforderungen.

Es ist wichtig, dass Regierungen, Unternehmen und die Gesellschaft als Ganzes zusammenarbeiten, um die positiven Effekte zu maximieren und die negativen zu minimieren.

Dies erfordert eine sorgfältige Regulierung, ethische Überlegungen und einen inklusiven Ansatz, um sicherzustellen, dass alle von den Vorteilen der KI profitieren können.

 

Unsere Vorgehensweise 

Das Bild dient uns als Landkarte, wenn wir uns über die Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz auf die Gesellschaft sowie ihre einzelnen Funktionssysteme Gedanken machen.

Die Gesellschaft macht sich durch ihre funktionalen Subsysteme z.B. Wirtschaft sichtbar.

Durch die Ausdifferenzierung von Funktionssystemen entwickelten sich Subsysteme wie

- die Wirtschaft,

- das Rechtssystem,

- das Bildungswesen.

Die Natur ist die Umwelt der Gesellschaft.

Die Änderungen in der Natur "Klimawandel" wirken unmittelbar auf die Gesellschaft.

Es gibt keine Kommunikation außerhalb der Gesellschaft.

Die detaillierten Informationen finden Sie auf folgenden Seiten:

Unternehmensumwelt Gesellschaft

Unternehmensumwelt Wirtschaft

Unternehmensumwelt Märkte

Unternehmensumwelt Natur

 

Beispiel Funktionssystem Gesundheitswesen:

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen (medical care) verspricht den Übergang zu einem nachhaltigen, leistungsfähigen und integrativen Gesundheitssystem.

Der Übergang der Gesundheitsversorgung mit Künstlicher Intelligenz aus einer gesellschaftlichen Perspektive bildet unseren Schwerpunkt

Dabei fokussieren wir uns eher auf einen reflexiven als auf einen instrumentellen Ansatz.

Weitere Informationen finden Sie -> AI in Healthcare Ecosystems

 

Machine Learning ist eine Subdisziplin von Künstlicher Intelligenz AI

Machine learning on tiktok

 

Deep learning on tiktok

 

Big Data ist eine Subdisziplin von Künstlicher Intelligenz AI

Big Data is not da da da

 

last but not least

Artificial Intelligence and Competencies for Mastering Complexity