Periodensystem der KI

Decision Making (Dm)

Das Auswählen eines bestimmten Plans oder einer Lösung auf der Grundlage vorliegender Fakten, alternativer Lösungen und einer Reihe von Zielen.

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Was genau leistet das KI-Element?

Decision Making [Dm] ist die automatisierte Auswahl einer unter vielen möglichen Entscheidungen, die zu Konsequenzen in der realen Welt führen würde. Diese kann auf Daten basieren oder durch heuristische Regeln entstehen. Decision Making [Dm] liefert die beste Lösung für ein Problem unter Berücksichtigung aller Parameter und Nebenbedingungen.

Für welche Aufgaben wird das KI-Element in Unternehmen eingesetzt?

Decision Making [Dm] wird heute bereits vielfältig eingesetzt. Für den Konsumentenmarkt werden smarte Wecker entwickelt, welche die Weckzeit von der Verkehrssituation und dem individuellen Terminkalender abhängig machen. Intelligente Haussteuerungen regeln durch autonome Entscheidungen die Temperatur oder große Energieverbraucher. Oft ist Decision Making [Dm] relevant für Steuerungs- oder Navigationsentscheidungen, etwa bei Stop-Go-Systemen in Kraftwagen oder in Reinigungsrobotern. Künftig wird das KI-Element auch eine wichtige Rolle beim autonomen Fahren übernehmen, indem es Entscheidungen in verschiedenen Situationen trifft. Logistikunternehmen nutzen ebenfalls Decision Making [Dm] zur dynamischen Routenplanung. Aktuell wird Decision Making [Dm] in Gefahrensituationen bei Kampfjets für den autonomen Abschuss von Täuschkörpern verwendet. Komplexere Entscheidungen werden heute noch nicht in größerem Maßstab automatisiert getroffen.

Welche Marktentwicklungen zeigen die Bedeutung des KI-Elements?

In den letzten zwei Jahren geriet Decision Making [Dm] durch negative Schlagzeilen, bspw. über Unfälle mit Roboterautos von Tesla, in den Fokus. Diese Unfälle zeigten, dass auf dem Markt verfügbare Decision-Making-Komponenten noch nicht die an sie gestellten Erwartungen erfüllen. Auch die Angst vor der Entwicklung autonomer Kampfroboter heizt den öffentlichen Diskurs an. Größere Sichtbarkeit erlangte Decision Making [Dm] etwa durch die medienwirksame Präsentation von IBM Watson im Jahr 2011.

Wie hängt dieses KI-Element mit anderen im Periodensystem zusammen?

Predictive Inference [Pi] liefert die Grundlage für die Entscheidungen in Kombination mit Planning [Pl] oder auch Problem Solving [Ps]. Die Entscheidungen steuern physische Elemente wie Mobility Small [Ms] und Mobility Large [Ml] oder Manipulation [Ma] und Communication [Cm] an.

Wer bietet für dieses KI-Element Lösungen auf dem Markt an?

Zu den Anbietern von Decision Making [Dm] zählen im Bereich der Risikoanalyse und -bewertung Preference AB und ExpertChoice. Im Bereich Forschung können D-Sight und 1000minds genannt werden, die durch Cloud-Plattformen gemeinsame Ranking- und Priorisierungsprobleme angehen. ProCom ist im Bereich Energie und Handel mit seiner Lösung weit verbreitet. Die US-Behörden setzen Lösungen von Decision Lens zur Gestaltung von Trainingsplänen sowie zur Säuberung und Überwachung von Gebieten ein. Der Anbieter BOARD bietet mit seiner Lösung eine Plattform für BI, Performance Management und Predictive Analytics an.

Welche wirtschaftliche Bedeutung hat dieses KI-Element?

Da die auf den anderen KI-Elementen basierenden Modelle und Entscheidungsgrundlagen für viele Bereiche oft nur in schlechter Qualität vorliegen, ist Decision Making [Dm] derzeit besonders im Hochfrequenzhandel, im autonomen Transport oder in militärischen Anwendungen populär.

Welche Hürden zeigen sich beim Einsatz dieses KI-Elements in der Praxis?

Decision Making [Dm] benötigt das Vertrauen von Menschen in autonome Entscheidungen von Maschinen. Daraus ergibt sich bspw. seit einiger Zeit die Forderung nach einer Begründung von Entscheidungen autonomer Systeme. Intransparenz mindert bei vielen Anwendern die Akzeptanz für Decision Making [Dm] und kann zu ihrer Ablehnung führen. Nicht selten erreicht Decision Making [Dm] unter kontrollierten Bedingungen optimale Ergebnisse, die sich nicht direkt auf Realbedingungen übertragen lassen. Der erfolgreiche Transfer vom Labor in die Praxis wird auf absehbare Zeit eine Hürde bleiben. Eine weitere Hemmschwelle sind juristische und ethische Fragen: Wer haftet für Fehler? Welche Fehlentscheidungen sind akzeptabel, welche nicht? Nach welchen ethischen Regeln soll ein System entscheiden?

Wer treibt die Entwicklung dieses KI-Elements voran?

Decision Making [Dm] ist nicht unabhängig, denn es benötigt Input von anderen KI-Elementen. In den Branchen Rüstung, Automobil und Smart Home sowie in Logistik- und Finanzdienstleistungen wird das KI-Element immer häufiger in autonomen Systemen eingesetzt.