Wie künstliche neuronale Netze bei der Karriere helfen können

Vor wenigen Jahren versicherten uns die Neuro-Enthusiasten voller Begeisterung, die künstliche Intelligenz werde den Menschen selbst bald übertreffen.

Nur wenige Menschen glaubten damals, dass neuronale Netze wirklich die Welt erobern könnten. Doch genau das geschieht jetzt: die künstliche Intelligenz dringt rasch in alle Bereiche des menschlichen Lebens vor. Da ChatGPT, Midjourney, Visper und andere neuronale Netze allgemeines Aufsehen erregen, wird vielen Berufen ein baldiges Ende vorhergesagt. Und während die künstliche Intelligenz einigen Fachleuten tatsächlich den Arbeitsplatz wegnimmt, bietet sie anderen Spezialisten neue Karrieremöglichkeiten und Perspektiven. Lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, wie man neuronale Netze im Beruf am effektivsten einsetzen kann, um als Fachmann gefragt und unersetzlich zu bleiben.

Medizin-Bereich

Die künstliche Intelligenz wird vor allem im Bereich des Gesundheitswesens aktiv eingesetzt. Analysten gehen davon aus, dass der KI-Markt in der Medizin bis 2030 auf 194,5 Milliarden Dollar geschätzt wird. Der Gesamtmarkt soll dann einen Wert von 1,8 Billionen Dollar erreichen.

In den meisten Fällen werden neuronale Netze verwendet, um die Ergebnisse medizinischer Untersuchungen zu analysieren, wie z. B. CT-Scans, Röntgen- und Fluorographie-Aufnahmen, Ultraschalldiagnosen und so weiter. Damit beschäftigt sich das Recurrent Neural Network (RNN). Es ist in der Lage, verschiedene Pathologien der Lunge, des Herzens und anderer Organe aufzudecken. Natürlich wird die KI nicht immer in der Lage sein, den Arzt zu ersetzen, denn die Erfahrungen, die einzigartigen Fähigkeiten eines jeden Arztes, seine Kunst, mit jedem Patienten individuell umzugehen und Empathie zu zeigen, sind nicht weniger wichtige Bestandteile der medizinischen Praxis. Daher ist es für Mediziner wichtig, ihre eigene Professionalität zu erhöhen. In unserem Zeitalter bedeutet dies auch die Beherrschung von Systemen der künstlichen Intelligenz, um Pathologien schneller zu erkennen und die Patienten wirksamer zu behandeln.

Die künstlichen neuronalen Netze, wie das U-Net, können die inneren Strukturen des Körpers visualisieren und die Funktionen der menschlichen Organe und Gewebe genau darstellen. Dadurch kann die Diagnostik verbessert und die Erkennungsrate von Krankheiten erhöht werden, weil die künstliche Intelligenz, anders als ein erfahrener Arzt, das Problem des "müden Auges" nicht kennt. Eine interessante Geschichte: Wissenschaftler aus der Harvard University haben einmal in eine Röntgenaufnahme das Bild eines Gorillas eingefügt und Ärzten gezeigt. Resultat: 83 Prozent von ihnen konnten den Affen auf dem menschlichen Röntgenbild nicht erkennen. Sie können nun selbst die Schlussfolgerungen ziehen, ob Sie der KI vertrauen sollten oder nicht.

Zur Analyse und Verarbeitung medizinischer Bilder werden am häufigsten die Convolutional Neural Networks, kurz: CNN eingesetzt. Sie übertreffen oft die Fähigkeiten der Ärzte. Laut der Studie "Deep Learning Tool Tops Dermatologists in Melanoma Detection" liegt die Genauigkeit der Melanom-Erkennung durch professionelle Dermatologen zwischen 65 und 85 Prozent. Die CNNs, die anhand von speziellen Programmen oder Bibliotheken wie TensorFlow, Scikit-learn und Keras geschult wurden, liefern dagegen eine Genauigkeit von 87 bis 95 Prozent. Deshalb arbeiten heute die meisten Ärzte in den führenden Kliniken der Welt mit der künstlichen Intelligenz, die sie vor Fehlern und Irrtümern bewahrt. Durch die KI kann man die Untersuchungszeit verkürzen und mit der Behandlung sofort beginnen. So haben zum Beispiel chinesische Forscher ein eigenes neuronales Netz entwickelt, um Röngenbilder zu analysieren und Anzeichen von COVID-19 dadurch festzustellen. Sie haben nachgewiesen, dass die KI den Ärzten bei der Virus-Diagnose etwa 40 Prozent der Zeit spart, so dass sie schneller mit der Behandlung beginnen und die Überlebensrate erhöhen können.

Die neuronalen Netze sind auch in der Lage, Krankenkartendaten von Patienten zu analysieren und unter Anleitung des Arztes den Behandlungsplan, das Schema für die Einnahme bestimmter Medikamente, Übungskomplexe zur Rehabilitation nach der Operation usw. zu erstellen. Darüber hinaus entwickelt sich zurzeit aktiv auch die Roboterchirurgie. Nur keine Sorge: das heißt noch nicht, dass Operationen nunmehr von Robotern allein durchgeführt werden. Natürlich gibt es auch solche Maschinen mit mechanischen Armen, die es ermöglichen, chirurgische Eingriffe auf hohem Niveau vorzunehmen. Am häufigsten wird die KI jedoch zur Modellierung und Planung des Operationsverlaufs sowie zur Vereinfachung einiger Aufgaben des Chirurgen eingesetzt. So hilft den Herzchirurgen beispielsweise der Miniroboter Heartlander. Während der Operation wird er in einen kleinen Schnitt im Brustkorb eingeführt, um den Katheter schonend einzusetzen und eine stabile Sondierung zu sichern. Die Wissenschaftler haben nachgewiesen, dass der Einsatz dieses Roboters das gesundheitliche Risiko für den Patienten verringert. Der Heartlander wird von Chirurgen jedoch nur dann eingesetzt, wenn ein offener Zugang direkt zum Herzen erforderlich ist.

Die neuronalen Netze werden auch genutzt, um Ausbrüche verschiedener Viren und Infektionskrankheiten vorherzusagen. Zu diesem Zweck greifen Mediziner, Wissenschaftler und Forscher zum neuronalen Netzwerk BlueDot, das 2014 erstmals den Ausbruch von Ebola vorhergesagt hat. Die KI sagte auch voraus, dass sich die Infektion außerhalb Afrikas ausbreiten würde.

Somit lernen die neuronalen Netze schnell und effizient, verbessern ihre Fähigkeiten und werden zunehmend im Gesundheitswesen eingesetzt. Man kann jedoch kaum annehmen, dass die künstliche Intelligenz die Ärzte nach allen Kriterien übertreffen wird. Wenn die Ärzte ihre eigenen Fähigkeiten genauso kontinuierlich verbessern und verfeinern werden, wie die KI das aktiv tut, werden die neuronalen Netze nur gute Helfer bleiben, die dazu beitragen, dass man Fehler vermeidet, die Behandlungsqualität verbessert, die Zahl der Erkrankungen und sogar die Sterblichkeitsrate verringert.

Finanzen und Analytik

Wie bereits erwähnt, wird der Gesamtmarkt für die künstliche Intelligenz bis 2030 1,8 Billionen Dollar erreichen. Diese Prognose ist ein leuchtendes Beispiel dafür, wie die neuronalen Netze im Finanzwesen und in der Analytik eingesetzt werden. Wir sind es gewohnt, dass es im Finanzwesen vor allem um Geld geht. Es handelt sich aber auch um komplexe Berechnungen, Kalkulationen und Erwägungen im Zusammenhang mit Risiken, mit der Wahrscheinlichkeitstheorie und mit anderen kaum vorhersehbaren Phänomenen.

So wurde die künstliche Intelligenz beispielsweise von verschiedenen Bankensystemen eingesetzt. Man kann nicht genau sagen, welches neuronale Netz sie verwenden, da jede Bank ihr eigenes Modell der künstlichen Intelligenz entwickelt, das ihren Anforderungen gerecht sein muss. Bereits im Jahr 2020 entwickelte das amerikanische Unternehmen MasterCard das System Brighterion. Das ist ein einzigartiges neuronales Netz, das eine vollständige Analyse der Daten über Transaktionen, Zahlungen und Käufe von Kunden durchführt und dazu noch deren individuelle Kaufgewohnheiten, Verhaltensmerkmale, Bedürfnisse und Interessen herausfindet. Der Spezialist, der über solche Informationen verfügt, legt den Kunden vorteilhafte, auf sie abgestimmte Angebote vor, verbessert somit den Service und verstärkt die Kundenbindung. KI wird auch eingesetzt, um die Kreditgeschichte des Kunden auszuwerten und schneller zu entscheiden, ob er kreditwürdig ist oder nicht. Darüber hinaus können neuronale Netze durch die Analyse des Kundenverhaltens, der Transaktionen und anderer Aktivitäten im Bankensystem verdächtige Aktivitäten erkennen und betrügerische Handlungen unterbinden.

Die neuronalen Netze helfen Investoren auch bei der Auswahl der sichersten und vorteilhaftesten Anlagen, wobei mögliche Gewinne, potentielle Risiken, Liquidität und viele andere Werte berücksichtigt werden. Das System Finprophet ist beispielsweise in der Lage, Investitionen zu optimieren und Risiken zu verwalten. Es ist in der Lage, Wandlungen bei den Aktien verschiedener Unternehmen, Futures, Währungen und Indizes von Investmentfonds auf den wichtigsten Finanzmärkten vorherzusagen. Und um alle verfügbaren Daten in ein einheitliches Format zu bringen, können Analysten jederzeit zum neuronalen Netz Tableau greifen. Dieses KI-System erstellt selbstständig interaktive Whiteboards, Grafiken, Diagramme und Karten zur Systematisierung des Materials. Tableau ist auch in der Lage, anhand der eingegebenen Informationen und der erstellten Diagramme Berichte zu erstellen, was für die berufliche Tätigkeit von Ökonomen, Finanzfachleuten und Analysten sehr nützlich sein kann. Das wird ihren einzigartigen Blick auf die Vorgänge im globalen Finanzsektor freilich nicht ersetzen können, aber die neuronalen Netze können Routine-Dinge und die monotone Arbeit wie das Schreiben von Berichten wesentlich erleichtern.

Marketing und PR

Die beliebteste Variante des KI-Einsatzes im Marketing ist die Erstellung einzigartiger Inhalte. Die neuronalen Netze sind in der Lage, Beschreibungen von Waren und Dienstleistungen, Produktkataloge und Beiträge in den sozialen Netzwerken zu erstellen. Deshalb werden Systeme der künstlichen Intelligenz häufig eingesetzt, um kreative Inhalte zu generieren. Wenn Sie zum Beispiel auf eine verrückte Idee eines neuen Produktdesigns gekommen sind und nicht wissen, wie es am Ende aussieht und ob es überhaupt Zeit und Mühe wert ist, können Sie die neuronalen Netze Midjourney, StableDiffusion oder 24 AI damit beauftragen. Das Unternehmen Nutella beispielsweise hat KI eingesetzt, um mehrere Millionen individuelle Designs für sein Produkt zu entwickeln. Die Marke hat es am Ende geschafft, ihr Publikum zu verwundern und die Einzigartigkeit der Schokoladenpaste zu betonen.

Darüber hinaus sind die neuronalen Netze fähig, mehrere einzigartige Inhalte binnen kürzester Frist zu erstellen. Deshalb können ChatGPT, Midjourney oder Visper einem Marketing- oder SMM-Spezialisten dabei helfen, auf einen Informationsanlass schnell zu reagieren, indem sie unter fachmännischer Anleitung aktuelle Inhalte kreieren.

Die neuronalen Netze können auch von Marketing-Spezialisten eingesetzt werden, um Zielwerbung zu schalten. In diesem Fall untersucht und analysiert die KI das Nutzerverhalten, wodurch die Werbung auf die Wünsche, Bedürfnisse und Interessen der Nutzer zugeschnitten werden kann. Eines der populärsten neuronalen Netze, ChatGPT, kann den Vermarktern auch dabei helfen, die effektivsten Schlüsselwörter und Sätze für die Inhalte auszuwählen.

Mithilfe der weniger bekannten neuronalen Netze wie Analisa kann man detaillierte Social-Media-Analysen durchführen und Nutzeraktivitäten von allen Seiten betrachten. Das KI-System von Analisa berechnet zum Beispiel die Anzahl der Aufrufe und anderer Nutzerhandlungen, segmentiert die Zielgruppe nach Schlüsselkriterien und gibt Empfehlungen, wie das Zusammenwirken mit den Seitenbesuchern verbessert werden kann. Dabei ist diese KI in der Lage, an dem Profil des Wettbewerbers eine ähnliche Studie durchzuführen, um dessen Schwächen und wunde Stellen herauszufinden.

Einen ausführlicheren Plan zur Entwicklung eines neuen Unternehmens kann das System SAP-AI erstellen. Es macht es möglich, die gesamte Produktionskette zu analysieren: von Rohstofflieferungen über den Beginn der Produktion bis hin zu Marketing und Vertrieb. Auf der Grundlage seiner Untersuchung schlägt dieses neuronale Netz Methoden vor, die zur Erhöhung der Effizienz und Rentabilität des Unternehmens beitragen können.

Journalistik

Es ist eher unwahrscheinlich, dass die neuronalen Netze Korrespondenten, investigative Journalisten und Kolumnisten jemals ersetzen können. Mit Hilfe von KI können die Journalisten aber nicht nur ihre Arbeit vereinfachen, sondern auch die eigenen Beiträge interessanter und relevanter gestalten. Das neuronale Netzwerk BloombergGPT ist beispielsweise in der Lage, Finanznachrichten zu verarbeiten und aufgrund dieser Analyse bestimmte Ereignisse vorherzusagen. Der Journalist kann diese Daten nach eigenem Ermessen nutzen, z. B. damit einverstanden sein und sie veröffentlichen oder versuchen, die Meinung des neuronalen Netzwerks zu widerlegen. Die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz sparen den Journalisten viel Zeit beim Schreiben von Pressemitteilungen, Notizen und Berichten. NotionAI generiert beispielsweise nicht nur die Antwort auf die Anfrage, sondern kann auch den fertigen Text mithilfe integrierter Tools überarbeiten. Darüber hinaus kann vielen Journalisten das neuronale Netzwerk DeepL viel Nutzen bringen: das ist ein Übersetzer, der mehrere Sprachen unterstützt und die besten Ergebnisse dabei zeigt.

Die neuronalen Netze helfen Journalisten auch bei der Sammlung und Analyse großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen. So können sie bestimmte Trends in diesen Informationen erkennen, verborgene Muster entdecken, Schlussfolgerungen ziehen und Vermutungen anstellen, was als Nächstes passieren wird. Ein Beispiel dafür ist das System BERT, das sogar für die semantische Analyse der Texte aus der schöngeistigen Literatur verwendet werden kann. Außerdem eignen sich neuronale Netze wie ClaimBuster hervorragend zur Überprüfung und Validierung von Fakten, was den Journalisten die Möglichkeit gibt, genaue Informationen zu liefern.

Auch die Blogger können sich das Leben mithilfe von neuronalen Netzen erleichtern. Da ist zum Beispiel das System Vizard, das lange Videos selbstständig überprüft und die interessantesten Momente auswählt, um daraus einen kurzen Clip zu machen. Darüber hinaus erstellt Vizard selbstständig Untertitel, Videobeschreibungen und generiert Clickbait-Titel.

Somit bieten Systeme der künstlichen Intelligenz viele Möglichkeiten, um die Karriere voranzutreiben und neue Perspektiven in mehreren Berufsfeldern zu eröffnen - nicht nur in denen, die wir heute aufgeführt haben.

Wie bereits festgestellt, sparen neuronale Netze eine Menge Zeit und Ressourcen, die man sonst für Routine und für monotone Aufgaben aufwenden muss. All dies kann sicher auf KI übertragen werden. Darüber hinaus helfen neuronale Netze bei der Systematisierung und Analyse von Big Data, was es uns ermöglicht, die richtigen Schlüsse zu ziehen und kompetente Entscheidungen zu treffen. Außerdem wird die künstliche Intelligenz jetzt immer mit uns sein, und das soll uns, normale Menschen, dazu anregen, uns ständig zu verbessern und unsere eigenen Fähigkeiten zu entwickeln, um mit den neuronalen Netzen Schritt zu halten und in der heutigen digitalen Welt gefragt zu bleiben.