Was ist Künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik. Sie beschäftigt sich mit der Entwicklung von Maschinen und Computern, die Aufgaben übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.
Zu diesen Aufgaben gehören:
- Wahrnehmen und Verstehen: Sprache erkennen, Bilder analysieren, Texte verstehen
- Denken und Entscheiden: Probleme lösen, Schlüsse ziehen, Vorhersagen machen
- Lernen: Aus Erfahrungen und Daten Muster erkennen und sich anpassen (z. B. maschinelles Lernen)
- Handeln: Auf Basis von Informationen eigenständig Maßnahmen ergreifen, wie etwa ein Auto steuern oder einen Roboter bewegen
Dabei unterscheidet man zwischen zwei Kategorien:
- Schwache KI: spezialisiert auf konkrete Aufgaben, z. B. Sprachassistenten, Empfehlungssysteme oder Chatbots
- Starke KI: hypothetische Form, die denken und handeln könnte wie ein Mensch
Fazit: KI ist der Versuch, Computern ein Stück menschliches Denken beizubringen.
Woraus besteht Künstliche Intelligenz?
Damit KI leistungsfähig arbeiten kann, braucht sie verschiedene Bausteine, die ineinandergreifen.
1. Daten
Ohne Daten keine KI. Systeme lernen aus großen Mengen an Texten, Bildern oder Zahlen und erkennen Muster.
- Beispiel: Sprachmodelle wie ChatGPT wurden mit riesigen Textmengen trainiert.
- Für die Insolvenzverwaltung ist eine präzise Datenauswertung im Insolvenzverfahren entscheidend, um Muster und Zusammenhänge aufzudecken.
2. Algorithmen & Modelle
Algorithmen sind die „Rezepte“ der KI. Sie ermöglichen es, Zusammenhänge zu erkennen:
- Maschinelles Lernen (ML): Lernen aus Beispielen
- Neuronale Netze & Deep Learning: besonders leistungsfähig bei Sprach- und Bilderkennung
- Symbolische KI: Regeln und Logik, die von Menschen vorgegeben werden
3. Rechenleistung
KI benötigt hohe Computerpower. GPUs (Graphics Processing Units) bzw. TPUs (Tensor Processing Units) beschleunigen das Training von Modellen erheblich
4. Wissen & Logik
Manche Systeme kombinieren Lernen mit Wissensdatenbanken und/oder logischen Regeln. Dadurch werden Ergebnisse zuverlässiger.
5. Anwendungsfälle
KI wird immer zur Lösung für Probleme innerhalb von Anwendungsfällen entwickelt. Einige Beispiele sind:
- Bilderkennung
- Sprachverarbeitung
- Diagnosen
- Gerätesteuerung
- Datenanalysen (die Teil des Datenmanagement in Insolvenzverfahren sind)
Fazit: KI besteht aus Daten + Algorithmen + Rechenleistung + Anwendungsfällen
Die 7 Hauptdisziplinen der Künstlichen Intelligenz
KI umfasst verschiedene Fachrichtungen, die auch in der Insolvenzverwaltung wertvolle Unterstützung leisten können.
1. Wissensbasierte Systeme & Logik
- Regeln speichern und anwenden (Ontologien, semantische Netze)
- Schlussfolgerungen ziehen
- Expertensysteme für spezialisierte Probleme
2. Maschinelles Lernen (ML)
- Überwachtes Lernen: trainiert mit Beispielen
- Unüberwachtes Lernen: Muster in Daten entdecken
- Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Lernen durch Belohnung und Bestrafung
- Deep Learning: neuronale Netze mit vielen Schichten
3. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
- Texte verstehen (Semantik, Kontext)
- Texte automatisch erzeugen
- Maschinelle Übersetzung (z. B. DeepL)
- Chatbots und Sprachassistenten
4. Computer Vision
- Bilder klassifizieren und Objekte erkennen
- Bildsegmentierung für präzise Analysen
- Interpretation visueller Szenen, z. B. in autonomen Fahrzeugen
5. Robotik
- Bewegungsplanung und Hindernisvermeidung
- Sensorintegration (Kameras, Radar)
- Steuerung autonomer Systeme wie Drohnen
6. Multiagentensysteme
- Zusammenarbeit mehrerer KI-Agenten
- Verteilte Problemlösung
- Strategien durch Spieltheorie und Aushandlung
7. Kognitive Systeme
- Simulation menschlicher Denkprozesse
- Gedächtnismodelle und Aufmerksamkeitssysteme
- Interaktion zwischen Menschen und Maschine
Praxisbeispiel: In der Insolvenzverwaltung kann Künstliche Intelligenz aus verschiedenen Disziplinen kombiniert werden, etwa zur Analyse von Geschäfts- und Betriebsdaten, E-Mails und Dokumente wie z,B. im Rahmen der „Digitalen Anfechtung“.
Spezialgebiete der Künstlichen Intelligenz in der Insolvenzverwaltung
Neben den Hauptdisziplinen gibt es Spezialfelder, die auch für Insolvenzverfahren entscheidend sind:
- Neuronale Netze & Deep Learning: für Mustererkennung in großen Datenmengen
- KI-Sicherheit: besonders wichtig ist die Datensicherheit in der Insolvenzverwaltung, um sensible Informationen zu schützen
- Erklärbare KI (XAI): macht Ergebnisse für Insolvenzverwalter nachvollziehbar
- Reinforcement Learning: unterstützt Entscheidungsprozesse durch Simulationen
Fazit: Vorteile von Künstlicher Intelligenz für die Insolvenzverwaltung
Künstliche Intelligenz ist kein einheitliches System, sondern ein Zusammenspiel aus Daten, Algorithmen, Rechenleistung und Anwendungsfällen. Sie entwickelt sich ständig weiter und ist einer der wichtigsten Treiber für die „Digitale Innovation und Transformation“.
Gerade in der Insolvenzverwaltung bietet KI große Vorteile: Sie ermöglicht eine schnelle Analyse von Daten, deckt Muster und versteckte Zusammenhänge auf und bereitet Entscheidungsgrundlagen effizient auf.
Zusammen mit der INSO Projects lassen sich diese Potenziale nutzen. Dies bedeutet Zeit- und Kostenersparnis sowie eine höhere Verlässlichkeit bei der Beurteilung von Chancen und Risiken sowie mehr Effektivität und Effizienz im gesamten Projektmanagement.
