Liebe KI-Interessierte,
Stellen Sie sich vor, Ihr Kreditkartenanbieter stuft eine Zahlung plötzlich als „auffällig“ ein und sperrt sie kurzzeitig. Kein Mensch hat diese Entscheidung getroffen – sondern ein System, das aus Millionen Transaktionen gelernt hat, welche Muster typisch sind und welche abweichen.
Das ist maschinelles Lernen im Alltag: ein System, das aus Beispielen Regeln ableitet, ohne dass jemand alle Fälle vorher programmieren könnte.
Wie aber funktioniert maschinelles Lernen technisch?
Wie Künstliche Intelligenz “lernt”
Oft hört man: „Die Maschine hat gelernt.“ Klingt nach Intuition, Erfahrung, vielleicht sogar nach so etwas wie Verständnis. Tatsächlich ist es viel nüchterner:
- Maschinelles Lernen heißt: Ein Algorithmus analysiert Daten, erkennt Muster und bildet daraus ein Modell.
- Dieses Modell kann neue Fälle einordnen, indem es Wahrscheinlichkeiten berechnet.
- Lernen bedeutet also nicht „Verstehen“, sondern: Statistische Optimierung.
Es gibt drei Hauptwege, wie Maschinen lernen können:
1. Überwachtes Lernen (Supervised Learning) – mit Labels.
Beispiel: Tausende markierte Katzenbilder. Ziel: auch neue Bilder als Katze erkennen.
2. Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning) – ohne Labels.
Beispiel: Kundendaten ohne Vorinformation. Ziel: Gruppen und Muster selbst finden.
3. Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning) – mit Feedback.
Beispiel: Ein Roboter probiert aus, erhält Belohnung oder Strafe, optimiert sein Verhalten Schritt für Schritt.
Ich erkläre es oft so: Maschinelles Lernen ist wie ein Koch, der keine Rezepte kennt, aber Millionen Gerichte probiert hat. Wenn man ihm neue Zutaten gibt, kann er ziemlich gut einschätzen, was vermutlich zusammenpasst.
Aber: Er hat keine Ahnung, warum es schmeckt. Er kennt nur die Wahrscheinlichkeiten, die er aus Erfahrung ableitet.
Warum das für Führungskräfte zählt
Maschinelles Lernen steckt heute in fast jedem System – von Bonitätsprüfungen bis Chatbots.
Das hat zwei Konsequenzen:
- Entscheidungen sind nicht regelbasiert nachvollziehbar, sondern beruhen auf Wahrscheinlichkeiten.
- Verantwortung verschiebt sich: Sie als Führungskraft müssen nicht verstehen, wie der Algorithmus rechnet – aber welche Verzerrungen möglich sind und wie Sie Transparenz einfordern und schaffen.
Ein abschließender Gedanke
Maschinelles Lernen ist also kein Zauber, sondern Statistik in großem Maßstab.
Die Stärke von Künstlicher Intelligenz liegt darin, Muster zu erkennen und Wahrscheinlichkeiten zu berechnen. Seine Schwäche: Es versteht nicht, warum.
Was das heißt? Nutzen wir die Geschwindigkeit – aber behalten wir die Verantwortung.
Vielleicht eine kurze Frage zum Abschluss: Haben Sie Klarheit, wo in Ihren Prozessen maschinelles Lernen unsichtbar mitläuft?
Schöne Grüße - und ein weiterhin neugierig-gelassenes Führen mit KI
Ihre
Beate Freuding
P.S. Ich habe unten unseren Leitfaden “KI einfach erklärt - Der Leitfaden für Entscheider:innen” verlinkt. Dieses kompakte Grundlagenpapier erklärt u.a. die wichtigsten Begriffe zu KI einfach und ohne Technikjargon, zeigt auf, warum KI anders ist als frühere Technologien und welche Risiken und Zukunftsprognosen es gibt uvw.
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Hinweis: Dieser Beitrag ist in enger Zusammenarbeit mit KI geschrieben worden und persönlich von Dr. Beate Freuding, Geschäftsführerin von The Digital Leader, kuratiert. Der Beitrag dient der allgemeinen Information und Orientierung. Er stellt keine Rechtsberatung dar und kann eine individuelle juristische Prüfung im Einzelfall nicht ersetzen. Für Entscheidungen, die auf Basis dieses Beitrags getroffen werden, übernimmt die Autorin keine Haftung.