Wie funktioniert Artificial Intelligence?

Robert Schmuck
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Robert Schmuck
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Künstliche Intelligenz funktioniert, indem Software aus Daten lernt, Muster erkennt und eigenständig Entscheidungen trifft.

Das erfährst Du in diesem Artikel:

  • KI lernt aus Erfahrung: Statt starrer Regeln nutzt KI Daten, um Zusammenhänge zu erkennen und Prognosen zu treffen.
  • Deep Learning geht tiefer: Neuronale Netze imitieren das menschliche Denken und lösen komplexe Aufgaben wie Sprach- oder Bilderkennung.
  • Praxis statt Theorie: Mit klarer Datenbasis und gezielter Modellierung setzt soxes KI-Projekte um, die reale Effizienzgewinne bringen.

Künstliche Intelligenz und soxes

Was ist AI? Artificial Intelligence (AI) oder Künstliche Intelligenz (KI) genannt verändert die Art und Weise wie wir arbeiten und soxes steht an der Spitze dieses Wandels.

Durch den Einsatz von KI zur Automatisierung von Prozessen, zur Analyse von Daten und zur Verbesserung der Entscheidungsfindung hilft soxes Unternehmen, effizienter und wettbewerbsfähiger zu werden.

KI-Anwendungen können Unternehmen zum Beispiel dabei unterstützen, präzisere Absatzprognosen zu erstellen, optimale Lagerbestände zu berechnen und signifikante Effizienzgewinne zu erzielen.

Wenn Du die Vorteile von KI für Dein Unternehmen nutzen möchtest, sind wir der richtige Partner für Dein Unternehmen. Entwickle jetzt Deine persönliche KI-Strategie mit uns!

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz beschreibt Systeme, die Aufgaben übernehmen, die bisher menschliches Denken erforderten. Dazu gehören das Erkennen von Mustern, das Verstehen von Sprache, das Treffen von Entscheidungen und das Lösen komplexer Probleme.

KI ist kein einzelnes Programm, sondern ein Sammelbegriff für verschiedene Ansätze und Technologien, die Daten analysieren, daraus lernen und sich stetig verbessern.

Die Basis bildet das Machine Learning (ML): Also das Lernen aus Daten.

 

Wie funktioniert Machine Learning?

  • Machine Learning ist der Prozess, bei dem eine Software selbstständig aus Beispielen lernt, statt nach starren Regeln zu handeln.

  • 1

    Daten sammeln

    Historische oder Echtzeidtaten bilden die Grundlage.

  • 2

    Vorverarbeitung

    Rauschen entfernen, Werte normalisieren, Merkmale auswählen.

  • 3

    Training

    Algorithmen erkennen Muster in den Daten und passen ihre Parameter an.

  • 4

    Validierung

    Das Modell wird mit neuen Daten getestet, um die Genauigkeit zu prüfen.

  • 5

    Einsatz

    Nach erfolgreicher Prüfung trifft die KI eigenständig Vorhersagen oder Entscheidungen.

Deep Learning und neuronale Netze

Machine Learning kann als Teil einer Softwarelösung eingesetzt werden, um automatisch aus Datensätzen zu lernen und die Softwareleistung für bestimmte Aufgaben zu verbessern. Zu diesem Zweck werden spezialisierte KI-Algorithmen angewandt, um Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen.

Der bekannteste Bereich der künstlichen Intelligenz ist das sogenannte Deep Learning. Dabei versucht man, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns mit neuronalen Netzen nachzuahmen. Diese Netze werden mit vielen Daten trainiert: Zuerst sammelt und verarbeitet man die Daten, dann nutzt man sie als Trainingsmaterial für das Netzwerk. Am Ende entsteht ein Modell, das in der Lage ist, Vorhersagen über neue, bisher unbekannte Daten zu treffen.

Praktische Beispiele für den Einsatz von Deep Learning sind virtuelle Assistenten, Gesichtserkennung, Übersetzungen und die Vision für fahrerlose Fahrzeuge.

Beispiel: Ein Deep-Learning-Modell für Qualitätskontrolle kann aus tausenden Produktbildern lernen, feine Abweichungen zu erkennen, die dem menschlichen Auge entgehen.
So lässt sich die Fehlerrate in der Produktion massiv senken.

Wie soxes KI in der Praxis einsetzt

  • Datenanalyse

    Wir prüfen Datenqualität, Quellen und Potenzial.

  • Modellierung

    Wir wählen geeignete ML- oder DL-Modelle und trainieren diese auf reale Daten.

  • Integration

    Die KI wird in bestehende Systeme oder Workflows eingebunden.

  • Evaluation

    Laufende Optimierung und Monitoring sorgen für langfristige Stabilität.

Sam Picek, Lead AI/ML Engineer soxes AG

Sam Picek, Lead AI/ML Engineer soxes AG

Chancen und Herausforderungen der KI

Der Einsatz von KI bietet enorme Möglichkeiten. Gleichzeitig erfordert er eine realistische Planung und ein sauberes Datenfundament.

Chancen:

  • Effizienzsteigerung und Entlastung durch Automatisierung
  • Schnellere und objektivere Entscheidungen
  • Neue Geschäftsmodelle auf Basis datengetriebener Erkenntnisse

Herausforderungen:

  • Qualität und Verfügbarkeit von Daten
  • Datenschutz und IT-Sicherheit
  • Change Management und Akzeptanz bei Mitarbeitenden

Wer KI erfolgreich einführen will, braucht nicht nur Technologie, sondern auch Verständnis für Prozesse, Menschen und Ziele im Unternehmen.

KI-Prototyp zur Fehlererkennung

KI-Prototyp zur Fehlererkennung
  • 1 Projektübersicht

    Emmi, eine der weltweit führenden Herstellerinnen von Milchprodukten, setzt in ihren Produktionsanlagen modernste Technologien ein. soxes entwickelte für Emmi einen KI-Prototyp zur automatisierten Fehlererkennung im Joghurt-Produktionsprozess.

  • 2 Herausforderung

    Die Verpackung von Joghurts muss fehlerfrei sein, damit Produkte korrekt ausgezeichnet und weiterverarbeitet werden können. Ziel war es, Abweichungen in Echtzeit zuverlässig zu erkennen.

  • 3 Lösung

    Die KI-Applikation verarbeitet Bilder von Verpackungen, die durch Kameras aufgenommen werden. Mit Microsoft Custom Vision und einer Python-App werden die Bilder analysiert und mit Produktdaten abgeglichen. Abweichungen, wie ein falscher Deckel, werden sofort erkannt und gemeldet.

  • 4 Ergebnis

    Innerhalb von 6 Wochen entstand eine effiziente Lösung, die die Produktionsqualität in Echtzeit sichert. Fehlerhafte Produkte werden frühzeitig identifiziert, wodurch Ausschuss reduziert und die Prozesssicherheit gesteigert wird.

Wie nutzt soxes KI, um die Softwareentwicklung zu verändern?

Bei soxes nutzen wir unser Fachwissen im Bereich Künstlicher Intelligenz, um Softwarelösungen zu entwickeln, die intelligenter, effizienter und benutzerfreundlicher sind als je zuvor. Wir sind auf eine breite Palette von KI-Technologien spezialisiert, unter anderem auf die Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen und Computer Vision. Unser Team von KI-Experten arbeitet eng mit unseren Kunden zusammen, um ihre individuellen Bedürfnisse zu verstehen und Lösungen zu entwickeln, die ihre spezifischen Anforderungen erfüllen.

Wie nutzt soxes natürliche Sprachverarbeitung, um die Kommunikation zu verbessern?

Ein Bereich, in dem künstliche Intelligenz einen grossen Einfluss hat, ist die Verarbeitung natürlicher Sprache, bei der Maschinen beigebracht wird, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache können wir Softwarelösungen entwickeln, die benutzerfreundlicher und zugänglicher sind und es den Benutzern ermöglichen, mit der Software in ihrer natürlichen Sprache zu interagieren. Dazu können sprachgesteuerte Assistenten, Chatbots und andere Tools gehören, die die Kommunikation mit der Software erleichtern und die benötigten Informationen bereitstellen.

Wie nutzt soxes maschinelles Lernen zur Automatisierung von Prozessen?

Ein weiterer Bereich, in dem künstliche Intelligenz eine wichtige Rolle spielt, ist das maschinelle Lernen. Dabei wird Maschinen beigebracht, aus Daten zu lernen und auf der Grundlage dieser Daten Vorhersagen zu treffen. Mithilfe des maschinellen Lernens können wir intelligentere und effizientere Softwarelösungen entwickeln, die es Unternehmen ermöglichen, Prozesse zu automatisieren und den Bedarf an menschlichem Eingreifen zu reduzieren. Dies kann alles umfassen, von der vorausschauenden Wartung bis hin zur Betrugserkennung und Risikoanalyse.

Konkrete Anwendungsfälle für KI

Hier findest Du spannende Kundenprojekte, die zeigen, wie Daten, Technologie und Ideen zusammenkommen.

Entdecke, wo Künstliche Intelligenz heute schon ganz praktisch wirkt.

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Häufig gestellte Fragen

  • Wie starte ich ein KI-Projekt im Unternehmen?

    Mit einer Analyse der bestehenden Daten und Prozesse. Danach folgt ein Proof of Concept (4–8 Wochen), um Potenzial und Wirtschaftlichkeit zu prüfen.

  • Welche Kosten sind typisch für KI-Entwicklung und Betrieb?

    Ein Proof of Concept kostet meist CHF 20 000–60 000, produktive Systeme inkl. Datenaufbereitung und Betrieb CHF 80 000–250 000.

  • Wie messe ich den Erfolg einer KI-Lösung?

    Mit klaren KPIs wie Genauigkeit, Durchsatz, Fehlerquote oder ROI. Ein Vergleich vor und nach Einführung zeigt den tatsächlichen Nutzen.

  • Wie integriere ich KI in bestehende Systeme?

    Über APIs oder Microservices, z. B. Anbindung an ERP, CRM oder Produktionssteuerung. So bleibt die bestehende IT-Landschaft erhalten.

  • Wie lange dauert die Einführung bis zur produktiven Nutzung?

    Ein Pilot dauert meist 6–10 Wochen, ein produktives System mit Integration 3–6 Monate.

  • Welche Architektur ist für KI sinnvoll?

    Cloud-Modelle eignen sich für Skalierung, Edge-Lösungen für Echtzeitverarbeitung. Häufig nutzt man Hybrid-Ansätze für Flexibilität.

  • Wann lohnt sich KI wirtschaftlich?

    Wenn repetitive, datenintensive Prozesse automatisiert werden können. Der ROI zeigt sich oft nach 6–12 Monaten im operativen Einsatz.

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Sofia Steninger, Solution Sales Manager

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