19 Sep 2025
Erinnerst Du Dich an Jarvis?
Von Tony Starks Jarvis bis zu Alexa und Copilot.
So transformiert KI still und leise unsere Wohnungen und Büros.
Viele Jahre lang war ich ziemlich neidisch auf Tony Stark und seinen großartigen Assistenten Jarvis. Ich hoffte auf meinen eigenen persönlichen KI-Helfer – und dann kam meine Assistentin Alexa. Und jetzt bin ich wieder Herr im Haus … nun ja, zumindest wenn sonst niemand zu Hause ist.
„Alexa, guten Morgen“ … und plötzlich laufen die Nachrichten und die Klimaanlage ist ausgeschaltet.
„Alexa, spiele TuneIn Radio Köln“ … und ein deutscher Radiosender füllt magisch den Raum.
„Alexa, mach die Eier fertig“ … und der Eierkocher wird eingeschaltet.
„Alexa, verbinde Stereo“ … und der Sound aus meinem Heimkino läuft.
Im Gegensatz zu meinen menschlichen Mitbewohnern sagt Alexa nie „Bald, mein Schatz“ – sie macht es einfach.
Alexa vergisst keine Geburtstage, verliert keine Haare und beschwert sich nie über das WLAN.
Das heißt, Alexa ist ein Beispiel für das Internet der Dinge (IoT) und generative KI. Die Intelligenz kommt nicht aus dem Gerät selbst, sondern aus dem Internet.
Von der Routine zur Logik: Programmieren mit Alexa
Alexa-Routinen zu schreiben ist stark vereinfachtes Programmieren – ohne die furchteinflößende Syntax.
Anwendungen von KI
Wie GenAI und Agenten-KI den Alltag verändern.
Viele sind bereits mit den grundlegenden Anwendungen von KI vertraut, dem, was heute Robotic Process Automation (RPA) genannt wird.
Wahrscheinlich nutzt Du es schon lange in Form von Outlook-Regeln, die Deine E-Mails basierend auf Absender oder Betreff in Ordner verschieben. Derart RPA hat diese mühsame manuelle Arbeit schon vor langer Zeit ersetzt.
Natürlich hat RPA weit mehr Anwendungen als nur das einfache E-Mail-Postfach. Die folgende Tabelle zeigt einige Anwendungen von KI, vom Einfachen bis zum Komplexen.
Meine Freundin Alexa gehört zur mittel-komplexen KI-Kategorie, und ihre Nützlichkeit ist über die Jahre stark gewachsen. Jetzt beantwortet sie nicht nur Fragen und spart mir die Zeit des Googlesuchens; sie fungiert auch als sprachgesteuerter oder zeitgesteuerter Schalter für fast alles im Haus.
Zum Beispiel haben wir Alexa nach einer kürzlichen Kühlschrankflut um Hilfe gebeten. Sie überwacht jetzt die Temperaturen von Kühl- und Gefrierschrank sowie mögliche Wasserspuren auf dem Boden, damit wir ein erneutes Desaster vermeiden können.
KI gibt es in mehreren Arten. Zwei davon, Generative KI (GenAI) und Agentische KI, sind weithin bekannt.
Weitere Klassifikationen gibt es zum Beispiel hier.
Generative KI
Der meist zuverlässige Helfer zu Hause und im Büro.
Diese Technologie ist mittlerweile in nahezu jede Anwendung integriert und hilft beim Erzeugen von Texten, Bildern, Videos, Sound und sogar Code.
KI arbeitet auch in Deiner Kamera und Deinem Mobiltelefon.
Ich wette, GenAI ist Dir schon seit einiger Zeit ein verlässlicher Freund. Ich nutze GenAI mehrmals täglich. Selbst im Urlaub ist GenAI eine große Hilfe. 🙂
Das folgende Bild von San Marco ohne Touristen kann auf mehreren Wegen entstehen:
- Du kannst versuchen, alle Menschen zu überreden, den Platz für eine Minute zu räumen, um Dein Foto machen zu können.
- Alternativ kannst Du GenAI diese Arbeit erledigen lassen. Rate mal, wie wir es gemacht haben. 🙂
GenAI hat es geschafft, den Markusplatz zu evakuieren. Keine Touristen, kein Kran, keine Tauben – GenAI scheint Minimalismus zu lieben.
Agentische KI
Der vielseitige Agent ist überall im Einsatz.
Während GenAI normalerweise auf unseren hoffentlich gut gestalteten Prompt – eine Aufforderung – wartet, besteht Agenten-KI aus Agenten, also Softwaremodulen, die im Hintergrund ihre Arbeit tun.
Deren Aktivitäten können von Menschen gestartet oder durch Batch-Jobs bzw. Ereignisse ausgelöst werden.
Diese Software-Agenten nehmen ein Audio-, Video- oder anderes Signal wahr, um einen Zyklus zu starten.
Wenn Alexa als solcher Agent fungiert, erkennt sie ein Geräusch unseres Enkels.
Wenn Orions Lachen 80 Dezibel erreicht, geht Alexa davon aus, dass er wach ist. Bei 100 Dezibel vermutet sie, dass er gerade die Weltherrschaft plant.
Nach dem Versand eines Signals an Mobiltelefone speichert sie den gerade durchlaufenen Zyklus, um daraus für die Zukunft zu lernen.
Das ist ein einfaches Beispiel für maschinelles Lernen. Natürlich kann das komplexer sein, wie die folgenden Beispiele zeigen werden.
Agentische KI bei der Arbeit
Einige Beispiele für KI im Dienst.
Im Folgenden werden einige einfache KI-Anwendungen gezeigt. Oft sind sie für uns nicht einmal sichtbar. Aber sie sind überall.
Studentische KI-Innovationen aus Singapur
Die folgenden Agenten-KI-Lösungen wurden von Bachelor- und Master-Studenten in Singapur entwickelt.
Ein Raucher-Klassifizierer, um Parkbesucher zu erinnern
In ganz Singapur gibt es „Rauchen verboten“-Schilder. Solche Regeln machen nur Sinn, wenn sie durchgesetzt werden. Wie also umsetzen?
Eine Anhäufung von Polizisten in unseren Parks sieht nicht gut aus und stellt eine eher teure Lösung dar.
Mit den überall in Singapur verfügbaren Kameras können Raucher erkannt werden.
Nach dem Vergleich dieser Bilder mit Referenzbildern könnte eine Aktion ausgelöst werden, wie eine Sprachnachricht, die Parkbesucher an das Rauchverbot erinnert.
Dies wird zu maschinellem Lernen, wenn die neuen Bilder zurück in den Bildbestand gespeist werden, um zukünftige Vergleiche zu verbessern.
Clustering hilft, Kundentypen im Schoppingzentrum zu identifizieren
KI kann uns helfen, riesige, ungeordnete Datensätze zu verstehen. Nehmen wir zum Beispiel Daten von Einkaufszentrum-Kunden. Wie finden wir heraus, wer unsere Kunden sind und was sie gemeinsam haben? Wir können eine Technik namens Clusteranalyse verwenden.
Diese KI-Anwendung gruppiert Datenpunkte in „Cluster“ basierend auf ihren Ähnlichkeiten, ohne vordefinierte Kategorien.
Im Kontext von Kunden bedeutet das, dass die KI Datenpunkte – wie Ausgabeverhalten, Besuchsfrequenz und bevorzugte Ladenarten – betrachtet und verschiedenen Gruppen zuordnet.
Du könntest auf Cluster wie „Wochenend-Ausgeber“, „Täglicher Kaffeekäufer-Pendler“ oder „Teenager-Schaufensterbummler“ stoßen. Wir arbeiten noch am Cluster ‚Verirrter Tourist, der dachte, das sei Orchard Road‘.
Dieses leistungsstarke Werkzeug unterstützt Unternehmen, das Kundenverständnis zu verbessern und zielgerichtete Marketingkampagnen zu erstellen, ohne manuell Tausende Datensätze zu durchforsten.
Interesse an Predictive Modelling und dem entsprechenden R-Code?
Entscheidungsbaum hilft, Abwanderungsrisiko abzuschätzen
So wie Clustering uns beim Gruppieren hilft, unterstützt eine andere KI-Methode, der Entscheidungsbaum, bei der Vorhersage von Ergebnissen.
In der Geschäftswelt kann ein Entscheidungsbaum zur Abschätzung des Risikos der Mitarbeiterfluktuation verwendet werden.
Er funktioniert, indem er ein baumartiges Modell von Entscheidungen und deren möglichen Konsequenzen erstellt.
Das Modell analysiert verschiedene Faktoren – wie Alter eines Mitarbeiters, den Familienstatus oder Entwicklungsmöglichkeiten – und nutzt diese, um die Wahrscheinlichkeit abzuschätzen, dass der Mitarbeiter kündigt.
Jeder Ast des Baums repräsentiert eine Wahl oder Bedingung, und jeder Blattknoten steht für ein potenzielles Ergebnis. Dieses leistungsstarke Werkzeug bietet einen klaren visuellen Pfad zum Verständnis der Faktoren, die die Wahrscheinlichkeit eines Mitarbeiterabgangs beeinflussen, sodass das Personalwesen proaktiv intervenieren kann.
Zum Beispiel: WENN ein Mitarbeiter einen Tag (7h) Training im letzten Jahr erhielt UND er/sie unverheiratet ist UND sein/ihr alter über 30 Jahre ist, DANN ist das Abwanderungsrisiko etwa 55%.
SONST sind sie wahrscheinlich nur wegen des Gratiskaffees und der Klimaanlage hier.
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Fazit
Beginne Deine KI-Reise
Eine für KI offene Kultur zu schaffen, ist nicht einfach (Davenport, 2019). Die Hauptbarrieren bei der Einführung solcher Lösungen sind nicht technischer Natur. Sie sind kulturell (Waller, 2020).
Indem wir einfache, zugängliche KI wie Alexa in unsere Häuser einführen, können wir dieses Thema viel weniger einschüchternd machen und den Menschen seinen wahren Wert zeigen.
Schließlich ist Kulturwandel leichter akzeptiert, wenn er als Spielzeug daherkommt. Vor allem, wenn das Spielzeug keinen Urlaub beantragt, keine Gehaltserhöhung will und nicht meine Snacks isst.
Ich ermutige Dich, Deine Familie, Freunde und Kollegen mit in die Welt der KI einzutauchen.
Es ist spannend!
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