KI und der IT-Sektor, Hand in Hand
In den letzten Jahren hast du den Begriff künstliche Intelligenz (KI) wahrscheinlich in vielen Bereichen des täglichen Lebens gehört, von Mobiltelefonen mit eingebauten KI-Mechanismen bis hin zu Anwendungen im Gesundheitswesen, in der Verteidigung, in der Industrie, im Finanzwesen usw., die KI-Tools zur Verbesserung ihrer Prozesse einsetzen. Dieses Werkzeug bezieht sich auf Computersysteme, die versuchen, die kognitiven Funktionen des Menschen durch Maschinen, Prozessoren und Software zu imitieren, um Datenverarbeitungs- und Analyseaufgaben zu erfüllen. Einfach ausgedrückt handelt es sich um Maschinen, die logisch denken, lernen, handeln und Probleme lösen können. Die KI umfasst ein Programmierkonzept, das in der Lage ist, Informationen über einen bestimmten Bereich zu speichern, um sie in Wissen umzuwandeln und in die alltägliche menschliche Tätigkeit zu integrieren.
Arten von KI
Es gibt verschiedene Ansätze, die es uns ermöglichen, Typen innerhalb der so genannten künstlichen Intelligenz zu identifizieren. Eine der am weitesten verbreiteten Klassifizierungen ist die von Stuart Russel und Peter Norvig, die sagen, dass KI wie folgt typisiert werden kann:
- Systeme, die wie Menschen denken: neuronale Netze.
- Systeme, die wie Menschen handeln: gewöhnlich mit der Robotik verbunden.
- Rationale Systeme: versuchen, die menschliche Logik in ihrer Denk- und Handlungsweise nachzuahmen, z. B. intelligente Agenten; diese Systeme werden darauf trainiert, auf diese Weise zu handeln.
- Rational handelnde Systeme: Diese Systeme versuchen zu denken, um Entscheidungen in der Umgebung, in der sie agieren, zu treffen.
Eine andere Klassifizierung, die versucht, die Zukunft der KI zu typisieren, ist die von Arend Hintze, der diese vier Typen vorschlägt:
- Reaktive Maschinen: künstliche Agenten, die entsprechend den Reizen, die sie von der Umwelt erhalten, handeln, d.h. auf die Umwelt reagieren.
- Speicherbegrenzte Maschinen: Diese KI-Implementierungen können Erinnerungen/Wissen speichern und auf dieser Grundlage Entscheidungen treffen.
- Theory of Mind: Diese Art von KI versucht, nicht nur ihre Umgebung zu verstehen, sondern auch die anderen Individuen, die in ihr leben.
- Selbstbewusstsein: Hier geht es um die Suche nach künstlichen Gebilden, die in der Lage sind, Repräsentationen ihrer selbst zu konstruieren, so wie Menschen ein Selbstbewusstsein haben.
KI-Anwendungen in der IT-Branche
Der IT-Sektor wurde durch die künstliche Intelligenz positiv beeinflusst. Es gibt zahlreiche Anwendungen in diesem Sektor auf verschiedenen Ebenen der Geschäftsprozesse, die einen großen Wandel in der Art und Weise ermöglicht haben, wie Entscheidungen in Unternehmen getroffen werden und wie sie Beziehungen zu ihren Lieferanten und Kunden aufbauen.
Die Entwicklung der KI hat es dem IT-Sektor ermöglicht, über Werkzeuge zu verfügen, die die Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen (Big Data) sowie die Verarbeitung dieser Daten mit Hilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens oder des Deep Learning zur Entdeckung von Informationen von Interesse ermöglichen, die eine bessere Entscheidungsfindung erlauben; diese Algorithmen erlauben die Analyse großer Datenmengen, die es erlauben, jederzeit über aktuelle Informationen über das Verhalten von Produkten, Kunden, Markt und Wettbewerb zu verfügen, was die Entscheidungsfindung in dynamischen Umgebungen erleichtert.
KI ermöglicht auch die Entwicklung immer intelligenterer Anwendungen, von Chatbots, die eine Interaktion mit Kunden und Lieferanten ermöglichen und diese auf immer natürlichere Weise bedienen, bis hin zu komplexen Marketingtools, die die Durchführung effizienterer Kampagnen ermöglichen; Bestandsmanagement, das eine nahezu autonome Bestandsverwaltung ermöglicht, oder Tools für den Gesundheitssektor, die in Bruchteilen von Zeit lebenswichtige Entscheidungen treffen und Leben retten können.
Die digitale Transformation wird immer beliebter, und es ist allgemein zu beobachten, dass Unternehmen verschiedener Größen und Branchen eine Transformation anstreben, um die Veränderungen zu überstehen, ihre Leistung zu verbessern und damit zu wachsen. Hier spielt die künstliche Intelligenz eine Schlüsselrolle, nicht nur um die Präsenz im Web und in den sozialen Netzwerken zu verbessern, sondern auch um die Schlüsselpunkte der Transformation zu identifizieren und den Prozess zu leiten, der darauf abzielt, die Ressourcen zu optimieren und die Ergebnisse der Transformation zu gewährleisten.
Die ordnungsgemäße Implementierung von Werkzeugen der künstlichen Intelligenz in die Prozesse des Unternehmens, die sie erfordern, erzeugen in der Regel eine positive Auswirkung auf allen Ebenen, da eine intelligente Verwaltung der wichtigsten Ressource der Organisationen, die die Daten sind, mittel- und langfristig zu Wachstum führt.
Ein weiterer Bereich im IT-Sektor, in dem sich die künstliche Intelligenz durchsetzt, ist die Messung des Werts der hergestellten Produkte. Die KI hat es ermöglicht, die traditionellen Metriken durch komplexere Metriken zu ergänzen, zum Beispiel durch die Messung des Net Promote Score (NPS), mit Messungen, die auf Kundeninteraktionen, Kommentaren, Nutzungsmustern usw. basieren, dank Datenanalysetools mit KI, die den Unternehmen helfen, ihre Prozesse auf der Grundlage der Messung verschiedener Variablen zu verbessern, die von ihren Kunden generiert werden, einige explizit und andere weniger.
Wie wirkt sich dies auf die Cybersicherheit aus?
Ein Bereich, der erheblich betroffen ist, ist die Cybersicherheit – die Fähigkeit, große Mengen an Informationen zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren, ermöglicht es Unternehmen, Sicherheitslücken zu schließen, Risiken zu verringern und die Anwendungssicherheit zu erhöhen.
Künstliche Intelligenz wird häufig für Geräte des Internets der Dinge (IoT) eingesetzt: Physische und virtuelle Objekte werden vernetzt und arbeiten mit Hilfe von Informations- und Kommunikationstechnologien zusammen. Dabei müssen sich zum einen die verbundenen Elemente gegenseitig identifizieren können. Andererseits muss ein unberechtigter Zugriff von außen verhindert werden. Aus diesem Grund sind der Schutz der Authentizität, eine verschlüsselte Datenübertragung und der Schutz vor Sicherheitsverletzungen unerlässlich.
Derzeit gibt es verschiedene Anwendungen von KI in der Cybersicherheit, darunter die folgenden:
- Thead Hunting: Identifizierung von Bedrohungen und Neutralisierung von Cyberangriffen. Herkömmliche Techniken, die sich auf die Identität oder die Verwendung von Indikatoren für eine Kompromittierung stützen, können verbessert werden, indem Sicherheitslücken durch die Verwaltung und Interpretation von Verhaltensindikatoren geschlossen werden.
- Schwachstellen-Management: Die Zahl der Schwachstellen nimmt jedes Jahr zu, und es reicht nicht aus, darauf zu warten, dass Cyberkriminelle sie ausnutzen, bevor sie darauf reagieren. User and Event Behavioural Behavioural Analytics (UEBA) kann anomales Verhalten identifizieren, das auf Cyberangriffsaktivitäten hinweist, noch bevor Patches für Schwachstellen verfügbar sind.
- Rechenzentren: Wie in anderen Bereichen, in denen KI zum Einsatz kommt, erleichtert sie die Optimierung und Überwachung wichtiger Datenverarbeitungszentren und hilft, Bedrohungen durch anomales Verhalten zu erkennen. Sie verbessert die Nutzung dieser Ressourcen und ihre Entwicklung, was zu Kosteneinsparungen und zur Verringerung von Risiken führt, wie z. B. dem Ausfall von Diensten oder der Ausführung von Schadsoftware.
- Netzsicherheit: Sowohl im Bereich der Richtlinien für den Umgang mit dem Nutzerverhalten als auch im eher topografischen Bereich der Identifizierung der Prozesse, die den einzelnen Anwendungen entsprechen, ermöglicht es die KI, die Verhaltensmuster des Netzverkehrs zu erlernen und die Gruppierung von Arbeitslasten sowie die Anwendung von Sicherheitsrichtlinien zu empfehlen.
- Sichere Benutzeridentifizierung (Sicherstellung der Authentifizierung): Sowohl für den Schutz der Nutzer, die auf unsere Dienste zugreifen, als auch für die von ihnen verwendeten Elemente kann KI die Verwendung falscher Identitäten oder Brute-Force-Angriffe erkennen und so über die Authentifizierung der Nutzer oder die Verwendung von Captcha hinaus eine zusätzliche Barriere für den betrügerischen Zugriff auf unsere Dienste bieten.
- Datenschutz und Compliance: KI hilft bei der automatischen Klassifizierung von Informationen nach ihrer Kritikalität im Hinblick auf verschiedene Vorschriften wie die GDPR. Dies bedeutet Einsparungen im Vergleich zu den Bemühungen, die derzeit manuell unternommen werden, und vermeidet die Risiken, die damit verbunden sind.
- Blockieren von Bots auf der Grundlage ihres Verhaltens: Bot-Aktivitäten, die nicht zwangsläufig bösartig sind, verbrauchen Bandbreite auf unseren Servern und beeinträchtigen das Nutzererlebnis unserer echten Kunden. KI ermöglicht es, die Aktivitäten dieser Besucher zu klassifizieren, um ihre Aktionen einzuschränken.
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