Künstliche Intelligenz: Wann soll Dein Unternehmen KI nutzen?

Unternehmen setzen Künstliche Intelligenz ein, um ihre Effizienz zu steigern und komplexe Aufgaben zu automatisieren. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz in Software oder beispielsweise IoT-Systemen können komplexe Problemstellungen vereinfacht oder gar ganz automatisiert werden. Repetitive oder langandauernde Aufgaben können durch KI übernommen werden, um beispielsweise Ressourcen für effektivere Tätigkeiten freizugeben.

KI als Teil von Softwareprojekten: unsere Erfahrungen

Künstliche Intelligenz ist nicht immer die bessere Lösung. Wir setzen sie dort ein, wo klassische Ansätze an ihre Grenzen stossen und KI echten Mehrwert bringt. Ein Beispiel aus dem autonomen Fahren zeigt das gut:

• Detection (KI): Daten aus Radar, Kamera oder Lidar sind hochgradig unstrukturiert. Mit klassischen Algorithmen lassen sich Autos, Velos oder Fussgänger kaum zuverlässig erkennen. KI hingegen erkennt Muster in diesen Daten und liefert stabile Ergebnisse.
• Tracking (klassische Algorithmen): Sobald Objekte erkannt sind, lassen sich ihre Bewegungen mit bekannten physikalischen Gesetzen beschreiben. Hier funktionieren bewährte Verfahren wie Kalman- oder Partikelfilter besser als KI.

Das verdeutlicht: KI spielt ihre Stärke überall dort aus, wo riesige Datenmengen und unklare Muster im Spiel sind. Wo Regeln klar sind, bleibt klassische Software überlegen.

Damit gilt: KI macht nur Sinn, wenn sie eine spürbare Verbesserung liefert, sei es bei der Ergebnisqualität oder bei der Entwicklungszeit. In hochregulierten Bereichen oder bei deterministischen Prozessen setzen wir weiterhin auf klassische Software.

Klassische Software basiert auf klaren Regeln. Entwickler geben Schritt für Schritt vor, wie das System reagieren soll. Solange die Eingaben stimmen, kommt immer das gleiche, vorhersehbare Ergebnis heraus.

Bei KI läuft es anders. Statt feste Regeln zu programmieren, trainieren wir Modelle mit grossen Datenmengen. Diese Modelle erkennen Muster und Wahrscheinlichkeiten. Die Ergebnisse sind oft sehr präzise, aber nicht immer zu 100 Prozent vorhersehbar. Das bedeutet:

• Klassische Software: wenn Regeln klar und deterministisch sind, z. B. Berechnungen, Business-Logik oder Prozesse mit festen Abläufen.
• KI-Software: wenn Muster, Wahrscheinlichkeiten und unstrukturierte Daten im Vordergrund stehen, z. B. Bilderkennung, Sprachverarbeitung oder Vorhersagen.

Projektunterschiede auf einen Blick

1. Klassische Software

• klare Anforderungen und Abnahmetests
• stabiler Funktionsumfang über Jahre
• geringere Abhängigkeit von Datenqualität

2. KI-Projekte

• explorativer Ansatz mit Experimenten
• Datenaufbereitung und -qualität sind entscheidend
• Erfolgsmessung über Benchmarks statt fixe Tests

KI-Projekte sind dynamischer und datengetriebener. Sie verlangen iterative Entwicklung und eine enge Zusammenarbeit zwischen Business und Technik.

Bei soxes entwickeln wir massgeschneiderte KI-Lösungen für Unternehmen, die auf deren spezifische Bedürfnisse abgestimmt sind. Unsere KI-Entwicklung umfasst unter anderem:

• Datenanalyse und Vorhersagemodelle: Nutzung von KI zur Analyse grosser Datenmengen und zur Erstellung von Vorhersagemodellen, die Unternehmen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.
• Automatisierung von Geschäftsprozessen: Einsatz von KI zur Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, wodurch Effizienz und Produktivität gesteigert werden.
• Personalisierte Kundeninteraktion: Entwicklung von KI-gestützten Chatbots und Empfehlungssystemen, die die Kundeninteraktion verbessern und personalisieren.

Hier findest Du eine Übersicht einiger Projekte, dir wir mit KI schon realisiert haben!

Wir setzen KI nicht nur für Kundenprojekte ein, sondern auch in unserer täglichen Entwicklung. Dabei haben wir verschiedene Erfahrungen gesammelt:

Coding Assistants

Tools wie GitHub Copilot oder JetBrains AI helfen uns beim Schreiben von Code. Sie schlagen Lösungen vor, generieren Tests, übernehmen Boilerplate-Code und unterstützen beim Debugging. Das spart Zeit und lässt uns schneller vorankommen.

Coding Agents

Plattformen wie Replit oder GPT-basiertes Codex können kleine Prototypen sehr gut umsetzen. Bei grossen Codebasen oder komplexem Refactoring stossen sie aber noch an Grenzen.

Team-Impact

KI verändert, wie Entwickler arbeiten. Routineaufgaben werden automatisiert, wodurch mehr Raum für konzeptionelle Arbeit und Problemlösung bleibt. Gefragt sind heute eher Generalisten mit gutem Überblick als reine Spezialisten für repetitive Aufgaben.

Vergleich zur Industrie

Wir vergleichen das oft mit CNC-Maschinen in der Metallbearbeitung: Auch dort ersetzt die Maschine nicht das Fachwissen, sondern entlastet bei wiederkehrenden Arbeiten. Ohne solide Grundlagen kann man weder CNC noch KI sinnvoll einsetzen.

KI ist für uns ein Werkzeug, das die Arbeit beschleunigt und qualitativ verbessert. Entscheidend bleibt aber immer die Expertise des Teams.

KI ist ein mächtiges Werkzeug. Damit es echten Nutzen bringt, braucht es klare Leitlinien:

Transparenz

Wir setzen KI nur dort ein, wo wir die Funktionsweise nachvollziehen können. Entscheidungen müssen für Kunden, Nutzer und Mitarbeitende erklärbar bleiben.

Datenschutz und Sicherheit

Der Schutz sensibler Daten hat oberste Priorität. Wir achten darauf, dass Daten verantwortungsvoll verarbeitet und sicher gespeichert werden.

Ethik und Fairness

KI darf bestehende Vorurteile nicht verstärken. Wir prüfen Modelle auf mögliche Verzerrungen und sorgen dafür, dass Ergebnisse fair und ausgewogen bleiben.

Mensch im Mittelpunkt

KI ersetzt keine Expertise. Sie unterstützt Menschen dabei, bessere Entscheidungen zu treffen und effizienter zu arbeiten. Die Verantwortung bleibt immer beim Menschen. Unser Ziel ist es, KI so einzusetzen, dass sie Mehrwert schafft, Risiken minimiert und den Menschen stärkt statt ihn zu verdrängen.