{"id":9145,"date":"2022-05-02T15:36:00","date_gmt":"2022-05-02T13:36:00","guid":{"rendered":"https:\/\/laigo.ai\/?p=9145"},"modified":"2025-08-17T09:52:29","modified_gmt":"2025-08-17T07:52:29","slug":"towards-the-democratization-of-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laigo.ai\/de\/blog\/towards-the-democratization-of-ai\/","title":{"rendered":"Auf dem Weg zur Demokratisierung der KI"},"content":{"rendered":"
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Anfangs war die Entwicklung und Nutzung von KI im Wesentlichen eine Angelegenheit f\u00fcr gro\u00dfe Unternehmen. Mit den Daten, den Datenspezialisten, der Rechenleistung und den finanziellen Ressourcen hatten sie eine Art Monopolstellung inne, die es ihnen erm\u00f6glichte, KI-Modelle zu erstellen und L\u00f6sungen zur Anwendungsreife zu bringen. Jetzt beginnt es zu spr\u00fchen: Kleinere Unternehmen erkennen die Vorteile und Anwendungsm\u00f6glichkeiten in ihren Betrieben. Es entsteht ein Markt f\u00fcr KI-L\u00f6sungen, die auf die Ausgangssituation von Unternehmen mit geringeren Ressourcen zugeschnitten sind. Hier sind die wichtigsten Entwicklungen:<\/p>

Big Data galt fr\u00fcher als Ma\u00df aller Dinge f\u00fcr das Training einer KI: Je mehr Daten, desto besser das Ergebnis. F\u00fcr Gro\u00dfkonzerne war das kein Problem, kleinere Unternehmen hatten jedoch das Nachsehen und wurden aufgrund fehlender Trainingsdaten weitgehend von der Nutzung von KI-L\u00f6sungen ausgeschlossen. Aber viel hilft nicht immer viel; es kann auch verwirren und dazu f\u00fchren, dass das Wesentliche aus den Augen verloren wird. Derzeit dreht sich der Wind, denn es ist nun klar, dass man auch mit weniger Daten ziemlich weit kommen kann. Small Data ist der Name des Trends, sozusagen das Gegenteil von Big Data. Das bedeutet, dass Unternehmen, die nicht \u00fcber Big Data verf\u00fcgen, wieder im Spiel sind. Aber Small Data bedeutet auch, Daten auszuw\u00e4hlen und genau die Daten zu verwenden, die f\u00fcr die L\u00f6sung eines bestimmten Problems geeignet sind. Dar\u00fcber hinaus ist Small Data ressourcenschonend, da der Stromverbrauch f\u00fcr die Verarbeitung von weniger Daten geringer ist.<\/p>

Nicht jedes Unternehmen ist in der Lage, selbst ein KI-Modell f\u00fcr bestimmte Aufgaben zu entwickeln. Allerdings stehen mittelst\u00e4ndische und kleinere Unternehmen oft vor \u00e4hnlichen oder vergleichbaren Problemen wie gro\u00dfe Unternehmen.<\/p>

Angesichts der wachsenden Bedeutung von KI auch f\u00fcr kleine Unternehmen und zunehmend professionalisierten und standardisierten Entwicklungsprozessen stellen gro\u00dfe Cloud-Anbieter Plattforml\u00f6sungen zusammen mit den erforderlichen Tools wie Algorithmen zur Verf\u00fcgung. Dies erm\u00f6glicht es Unternehmen, Indikatoren f\u00fcr ihre Aufgaben zusammenzustellen und zu visualisieren und selbst Analysen durchzuf\u00fchren. Dar\u00fcber hinaus gibt es mittlerweile auch vollst\u00e4ndig standardisierte Anwendungen, die Unternehmen auch ohne KI-Fachwissen als \u201eKI as a Service\u201c nutzen k\u00f6nnen, beispielsweise f\u00fcr die Erkennung von Bildern und Texten oder Dokumenten. Diese zun\u00e4chst recht einfachen Anwendungen werden immer komplexer und damit f\u00fcr ein breiteres Spektrum von Unternehmen interessant.<\/p>

Unternehmen und Organisationen, von KMUs bis hin zu Beh\u00f6rden, versinken in Papierkram: Lieferscheine, Antr\u00e4ge und Bescheinigungen, Bestellungen, K\u00fcndigungen, \u00c4nderungsmitteilungen und Rechnungen m\u00fcssen umgehend erfasst, zugeordnet und die darin enthaltenen Informationen f\u00fcr die weitere Verarbeitung bereitgestellt werden, vorzugsweise in digitaler Form. Mitarbeiter f\u00fchren diese eher m\u00fchsame und fehleranf\u00e4llige Aufgabe oft manuell aus. IDP (Intelligent Document Processing) nutzt eine Kombination aus OCR (Optical Character Recognition) und KI, um die Papierflut nahezu fehlerfrei zu bew\u00e4ltigen und diesen Prozess zu automatisieren. Die Digitalisierung von Unterlagen kann wiederum als Grundlage f\u00fcr die weitere Automatisierung von Arbeitsabl\u00e4ufen dienen. Angesichts des Fachkr\u00e4ftemangels gewinnt IDP als Einstiegs- und Basistechnologie zunehmend an Bedeutung und steht auch kleineren Unternehmen im Rahmen von AI as a Service zur Verf\u00fcgung.<\/p>

Fazit<\/strong><\/h2>

KI wandelt sich von einem Werkzeug, das von teuren Spezialisten f\u00fcr spezifische Probleme in finanzstarken Gro\u00dfunternehmen entwickelt wurde, zu einem breit einsetzbaren \u2013 und erschwinglichen \u2013 Werkzeug, das auch f\u00fcr kleinere Unternehmen ohne fundierte KI-Kenntnisse oder die Mittel zum Aufbau solcher Kenntnisse geeignet ist. F\u00fcr sie bieten KI-Services, die als Dienstleistung genutzt werden k\u00f6nnen, Einstiegsm\u00f6glichkeiten in die Automatisierung und die Grundlage f\u00fcr weitere Automatisierungsma\u00dfnahmen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

In the beginning, the development and use of AI was essentially a matter for large companies. With the data, the data specialists, the computing power and the financial resources, they had a kind of monopoly position that allowed them to create AI models and bring solutions to application maturity. Now the spark is starting to […]<\/p>","protected":false},"author":7,"featured_media":18270,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"footnotes":""},"categories":[46,47],"tags":[],"class_list":["post-9145","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-definition","category-development"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9145","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9145"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9145\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/18270"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9145"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9145"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/laigo.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9145"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}