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Wie KI die Interaktion mit Software und Systemen verändert

Geschrieben von Tessa Pfattheicher | 16.10.2024 12:45:32

Unser Alltag ist von digitalen Prozesse abhängig, sei es im privaten oder im beruflichen Umfeld. Und Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Interaktion fundamental. Von personalisierten Empfehlungen bis hin zu automatisierten Entscheidungen – KI nutzt enorme Datenmengen, um Arbeitsprozesse zu optimieren, Effizienz zu steigern und den Menschen in seinen Fähigkeiten zu unterstützen.

Die Integration von KI führt zu einem grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie Nutzer:innen mit Software interagieren. Zudem verändern sich die zugrunde liegenden Systeme, Schnittstellen und deren Architektur.

Für Unternehmen bringt diese Transformation neue Herausforderungen sowie immense Chancen, beispielsweise für verbesserte Kundenerlebnissen oder optimierte Prozesse. Wir beleuchten, wie KI die Interaktion mit Software und Systemen verändert. 

 

Inhalte 

Natürliche Sprache ist die neue Schnittstelle

Bevor es ChatGPT gab zeichnete sich die Interaktion mit Software durch spezifische Abfragesprachen und komplexe Menüstrukturen aus. Diese erforderte teilweise spezifisches Wissen oder eine Einarbeitung der Nutzer:innen.

Die KI „versteht“ den Menschen: Jeder, der menschliche Sprache beherrscht, kann jetzt mit Software interagieren.

Nutzer:innen der Anwendungen können nun Anliegen in natürlicher, menschlicher Sprache formulieren, wobei Software die Anweisungen interpretiert und daraufhin entsprechende Ergebnisse liefert. Dieser Ansatz erweitert vor allem den Zugang zu komplexen Systemen für Anwender ohne Vorwissen. Kurzum: Alle können nun mit Software interagieren.

Ein gutes Beispiel ist ein Kundensupport, der in seinen Onlineservice KI integriert hat. Anstatt durch unübersichtliche Menüs zu navigieren oder lange Wartezeiten in Kauf zu nehmen, ermöglicht ein KI-unterstützter Chatbot eine direkte, intuitive und fast menschlich anmutende Interaktion via Text- oder Spracheingabe. Nicht nur schneller und effizienter, sondern auch deutlich persönlicher - trotz fehlender menschlicher Interaktion.

Zudem können KI-Chatbots Dinge tun, die menschliche Mitarbeiter gar nicht können, wie Dokumente ad-hoc in einem gewünschten Format zu erzeugen oder ganze Prozessketten zu triggern. Sie erweitert den Fähigkeitsbereich, der Rund um die Interaktion liegt.

Zusätzlich kann auch ein online Assistent im öffentlichen Dienst komplett neu gedacht werden, beispielsweise bei der Verwaltung von Bauanträgen. Anstatt sich durch komplexe Formulare und behördliche Vorschriften zu kämpfen, ermöglicht ein KI-unterstützter Assistent eine direkte, intuitive und fast menschliche Interaktion. Ein Bauingenieur fragt: „Welche Dokumente benötige ich für einen Bauantrag in Berlin?“ und der Chatbot antwortet schnell und umfassend: „Für einen Bauantrag in Berlin benötigen Sie folgende Dokumente: Lageplan, Bauzeichnungen, (…). Möchten Sie mehr Details zu den Anforderungen für den Lageplan?“ Diese Art der Kommunikation macht den Verwaltungsprozess nicht nur effizienter, sondern sorgt auch für eine benutzerfreundliche, an den Bedürfnissen der Expert:innen orientierte Lösung.

 

Anpassung des User Interface

Anstelle komplizierter Benutzeroberflächen ermöglicht KI die Entwicklung intuitiverer und benutzerfreundlicherer Mechanismen, wie eine einfachere Navigation und das Reduzieren unnötiger Komplexität.

Es gibt auch ganz neue Dimensionen: Nutzer können nun nicht mehr nur über Text oder Mausklicks mit Software interagieren, sondern multimodal auch über Sprache, Gesten oder sogar Blicksteuerung. Diese multimodalen Eingabemöglichkeiten könnten zukünftig eine flexiblere und intuitivere Nutzung von Software erlauben, die sich den jeweiligen Kontexten und Anforderungen der Nutzer anpasst. Beispielsweise können bestimmte Funktionen, Vorschläge oder Informationen kontextbezogen eingeblendet werden, wenn sie in einer bestimmten Situation relevant sind.

Es ändert sich auch die Art und Weise, wie Ergebnisse präsentiert werden können. Anstatt starre, vorgegebene Formate zu nutzen, kann KI die Resultate beliebig darstellen. Und zwar genau so wie es für den Nutzer notwendig ist: Man kann Menschen da abholen, wo sie stehen, indem Ergebnisse in einer Vielzahl von Formen bereitgestellt werden. Kurze, knappe Ergebnisse oder komplexe Experten-Antworten, die auf genau die spezifischen Anforderungen des Nutzers zugeschnitten sind, unterstützt durch schnelle Anpassbarkeit von Ergebnissen. Während man in einer klassischen Anwendung z.B. ein Dokument so nehmen muss, wie es kommt, kann man mit einer KI in den Dialog gehen und Veränderungen sofort einarbeiten. Dadurch entsteht mehr Interaktion als in starren Applikationen.

Dies reicht von einfacher Textausgabe, klassischen Textdokumenten über visuelle Darstellungen bis hin zu interaktiven 3D-Modellen und multimedialen Inhalten wie Audio- und Videodateien.

 

Modernisierung als Chance und Notwendigkeit

Die Integration von KI stellt erhebliche Anforderungen an die Architektur der Systeme. Traditionelle stark gekoppelte Architekturen, die auf festen Strukturen und starren Abläufen basieren, sind zunehmend unzureichend, um die Flexibilität und Skalierbarkeit zu bieten, die für KI-Integrationen /-Anwendungen erforderlich sind. Modernere Architekturen mit modularen und serviceorientierten Ansätzen hingegen können eine schnelle Anpassung und Erweiterung der Funktionen ermöglichen und die Last effizient auf verschiedene Dienste verteilen.

Dies ist besonders wichtig, da KI-Systeme eine komplett neue Welt in bestehende Systeme bringen und dies schlichtweg entsprechende Grundlagen mit sich bringt.

Eine Grundvoraussetzung um KI einsetzen zu können sind die Daten: diese Anwendungen basieren auf der Verarbeitung riesiger Datenmengen. Daher erfordert die Einführung von KI eine tiefgreifende Überarbeitung der Datenarchitektur, um sicherzustellen, dass Datenströme effizient organisiert und zugänglich gemacht werden.

Systeme, die sich nicht an die neuen Anforderungen anpassen, riskieren, gegenüber anderen abgehängt zu werden. Solch eine Modernisierung umfasst dann beispielsweise eine Migration in die Cloud, und Containerisierung und Orchestrierung mit Kubernetes, um KI-Modelle in einer skalierbaren Umgebung bereitzustellen und kontinuierlich zu aktualisieren.

 

Human-in-the-loop

Aber Vorsicht! KI revolutioniert zwar. Und gleichzeitig gewinnt der Human-in-the-Loop-Ansatz zunehmend an Bedeutung. Während KI in der Lage ist, große Datenmengen zu verarbeiten und erste Resultate zu liefern, bleibt die menschliche Expertise unverzichtbar, um diese Ergebnisse zu überprüfen und zu verfeinern. Denn trotz etlicher Vorteile sind automatisierte Entscheidungen nicht immer fehlerfrei. Sie neigen beispielsweise dazu, Biases aus Daten zu übernehmen.

Ein „Human in the Loop“, kann die Ergebnisse eines automatisierten Systems optimieren oder seine Entscheidungen überwachen und sicherstellen, dass die endgültigen Resultate sowohl präzise als auch kontextuell relevant sind.

 

Herausforderungen und Zukunftsperspektiven

Integration von KI in die Software-Interaktion bringt also nicht nur Vorteile, sondern stellt auch neue Herausforderungen an die Softwareentwicklung. Ein einfaches „Dazuschalten“ ist oft nicht möglich.

Eine der größten Herausforderungen liegt in der Gewährleistung der Sicherheit und Ethik bei der Nutzung von KI. Systeme, die zunehmend eigenständig Entscheidungen treffen, müssen so konzipiert sein, dass sie den geltenden Richtlinien und ethischen Standards entsprechen.

In Zukunft wird die Weiterentwicklung von KI-Technologien die Interaktion mit Software weiter revolutionieren. Softwarelösungen werden vermutlich immer intelligenter, anpassungsfähiger und benutzerfreundlicher.

Diese Modernisierung ist daher nicht nur ein sowieso anstehender technologischer nächster Schritt, sondern auch eine notwendige Anpassung an die sich schnell verändernden Anforderungen der digitalen Welt.

 

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