Praktische Übungen und Fallstudien zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz

Praktische Übungen und Fallstudien sind entscheidend, um das theoretische Wissen über Künstliche Intelligenz (KI) in der Praxis anzuwenden und um die tatsächlichen Auswirkungen und Herausforderungen der Technologie zu verstehen. In diesem Modul werden verschiedene Übungen und Fallstudien vorgestellt, die den Einsatz von KI im Unternehmen veranschaulichen und den Teilnehmerinnen und Teilnehmern helfen, praktische Erfahrungen zu sammeln.

Praktische Übungen

1. Datenanalyse und -vorbereitung

• Ziel: Vermittlung grundlegender Kenntnisse in der Datenanalyse und -vorbereitung
• Übung: Die Teilnehmenden erhalten einen Datensatz und sollen diesen analysieren und für die Nutzung in einem KI-Modell vorbereiten. Dies umfasst das Bereinigen der Daten, das Entfernen von Ausreißern und das Erstellen von Trainings- und Testdaten.

2. Erstellung eines einfachen KI-Modells

• Ziel: Einführung in die Erstellung und das Training eines einfachen KI-Modells
• Übung: Die Teilnehmenden verwenden ein Machine-Learning-Tool, um ein einfaches Modell (z. B. zur Klassifikation oder Regression) zu erstellen. Sie lernen, das Modell zu trainieren, zu validieren und die Ergebnisse zu interpretieren.

3. Anwendung von natürlicher Sprachverarbeitung (NLP)

• Ziel: Verständnis der grundlegenden Konzepte und Anwendungen von NLP (Natural Language Processing)
• Übung: Die Teilnehmenden arbeiten mit einem Textdatensatz und verwenden NLP-Techniken, um die Daten zu analysieren. Dies kann das Extrahieren von Schlüsselwörtern, das Erkennen von Stimmungen oder das Erstellen von Textklassifikatoren umfassen.

4. Implementierung eines Chatbots

• Ziel: Einführung in die Entwicklung und Implementierung eines einfachen Chatbots
• Übung: Die Teilnehmenden erstellen einen Chatbot, der einfache Anfragen von Nutzerinnen und Nutzern beantworten kann. Sie lernen, wie sie Dialoge entwerfen, Intents und Entities definieren und den Chatbot trainieren können.

5. Bilderkennung mit tiefen neuronalen Netzen

• Ziel: Verständnis für die Grundlagen der Bilderkennung und des Einsatzes tiefer neuronaler Netze
• Übung: Die Teilnehmenden verwenden ein vortrainiertes neuronales Netz, um Bilder zu klassifizieren. Sie lernen, wie sie das Modell anpassen und die Ergebnisse interpretieren können.

Fallstudien

1. KI im Kundenservice: Chatbots und virtuelle Assistenz

• Fallstudie: Untersuchung eines Unternehmens, das Chatbots und virtuelle Assistenz im Kundenservice einsetzt
• Analyse: Die Teilnehmenden analysieren die Implementierungsstrategie, die erzielten Ergebnisse und die Herausforderungen bei der Einführung. Sie diskutieren die Vorteile und potenziellen Risiken, die Auswirkungen auf die Zufriedenheit der Kundinnen und Kunden sowie die Effizienz des Kundenservice.

2. Predictive Maintenance in der Produktion

• Fallstudie: Untersuchung eines Unternehmens, das KI für „Predictive Maintenance“ in der Produktion einsetzt
• Analyse: Die Teilnehmenden analysieren die Implementierung des KI-Systems, die so erzielten Einsparungen und die Verbesserung der Produktionsprozesse. Sie diskutieren die technischen und organisatorischen Herausforderungen sowie die Maßnahmen zur Sicherstellung der Datenqualität und -sicherheit.

3. Personalisierte Marketingstrategien mit KI

• Fallstudie: Untersuchung eines Unternehmens, das KI zur Personalisierung von Marketingstrategien einsetzt
• Analyse: Die Teilnehmenden analysieren die verwendeten KI-Algorithmen, die erzielten Verbesserungen in der Ansprache der Kundinnen und Kunden sowie die Steigerung der Konversionsraten. Sie diskutieren die ethischen und datenschutzrechtlichen Aspekte sowie die Herausforderungen bei der Integration in bestehende Marketingprozesse.

4. Automatisierte Finanzanalyse und Betrugserkennung

• Fallstudie: Untersuchung eines Unternehmens, das KI zur automatisierten Finanzanalyse und Betrugserkennung einsetzt
• Analyse: Die Teilnehmenden analysieren die Implementierungsstrategie, die verwendeten Algorithmen und die erzielten Ergebnisse. Sie diskutieren die Herausforderungen bei der Datenintegration und -analyse sowie die Maßnahmen zur Sicherstellung der Transparenz und Erklärbarkeit der KI-Entscheidungen.

5. KI-gestützte Rekrutierung und Entwicklung von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern

• Fallstudie: Untersuchung eines Unternehmens, das KI zur Unterstützung bei der Rekrutierung und Entwicklung von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern einsetzt
• Analyse: Die Teilnehmenden analysieren die Implementierung des KI-Systems, die erzielten Verbesserungen im Rekrutierungsprozess und personalisierte Entwicklungspläne für Mitarbeitende. Sie diskutieren die ethischen und datenschutzrechtlichen Aspekte sowie die Herausforderungen hinsichtlich der Akzeptanz und Einbindung der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter.

Fazit

Praktische Übungen und Fallstudien sind entscheidend, um das theoretische Wissen über KI in der Praxis anzuwenden und die tatsächlichen Auswirkungen und Herausforderungen der Technologie zu verstehen. Durch die Teilnahme an praktischen Übungen können die Teilnehmerinnen und Teilnehmer ihre Fähigkeiten und ihr Verständnis der KI-Technologien vertiefen. Die Analyse von Fallstudien ermöglicht es ihnen, reale Anwendungsbeispiele zu untersuchen sowie die Erfolgsfaktoren und Herausforderungen bei der Implementierung von KI in Unternehmen zu verstehen.