Funktionsweise und Abgrenzung
Moderne KI-Systeme lernen aus Daten statt aus explizit programmierten Regeln. Ein Sprachmodell erkennt statistische Muster in Milliarden von Textdokumenten und kann daraus Zusammenhänge, Definitionen und Handlungsempfehlungen ableiten. Damit unterscheidet sich KI grundlegend von klassischer Automatisierung, bei der jeder Schritt fest vorgegeben ist.
Wichtig ist die Unterscheidung zwischen allgemeiner KI (AGI), die theoretisch jede intellektuelle Aufgabe übernehmen könnte, und spezialisierter KI, die auf einen definierten Aufgabenbereich zugeschnitten ist. Alles, was Unternehmen heute einsetzen, ist spezialisierte KI.
Warum KI für die Industrie relevant ist
Industrieunternehmen arbeiten täglich mit großen Mengen unstrukturierter Informationen — Konstruktionszeichnungen, Arbeitsanweisungen, Prüfprotokolle, Vertragswerke. KI-Systeme wie RAG-basierte Wissensplattformen machen diese Informationen in Sekunden durchsuchbar und nutzbar, ohne dass Mitarbeiter Dokumente manuell durchsuchen müssen.
Entscheidend für den industriellen Einsatz: KI-Systeme müssen dort laufen, wo die Daten entstehen — auf eigener Hardware, im eigenen Netzwerk. On-Premise-KI ist deshalb kein Nischenthema, sondern die Voraussetzung dafür, dass sensible Unternehmensinformationen unter der Kontrolle des Unternehmens bleiben.