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KIki-lernen
Session 2

Lektion 2 · 45 Min

AI, Machine Learning, Deep Learning, Generative AI

Ich verwende die Begriffe korrekt und erkenne, welche Technologie in meinem Betrieb wo eingesetzt wird.

Werkzeug: Microsoft Copilot

Situation

Im Betrieb laufen eine Bilderkennung an der Abfüllanlage, eine Ausschussprognose und ein Chatassistent. Alle heissen „AI“ – die Unterschiede entscheiden aber darüber, was du erwarten darfst.

Deine Aufgabe · 15 Min

Ordne drei AI-Anwendungen aus deinem Umfeld der richtigen Kategorie zu.

  1. Nenne drei Anwendungen, die in deinem Betrieb „AI“ heissen.
  2. Ordne jede einer Kategorie zu und begründe kurz.
  3. Notiere, was du bei jeder realistisch erwarten darfst.

Minimum: Eine kleine Landkarte mit drei Anwendungen und ihren Kategorien.

So gehst du vor.

  1. 1

    Die Schachtelung verstehen

    AI ist der Oberbegriff. Darin liegt Machine Learning, darin Deep Learning, darin die generativen Modelle.

  2. 2

    Beispiele zuordnen

    Ausschussprognose aus Messdaten = Machine Learning. Fehlerbilderkennung per Kamera = Deep Learning. Texte und Bilder erzeugen = Generative AI.

  3. 3

    Erwartungen ableiten

    Prognosemodelle liefern Zahlen mit Unsicherheit. Generative Modelle liefern Formulierungen ohne Garantie. Für Berechnungen ist ein Sprachmodell das falsche Werkzeug.

  4. 4

    Eigene Landkarte zeichnen

    Notiere für deinen Betrieb je ein Beispiel pro Kategorie – oder markiere, wo noch nichts läuft.

Beispiel ansehen
  • Die falsche Erwartung

    Ein Team will vom Chatassistenten die Ausschussquote des nächsten Monats prognostizieren lassen.

    Wie hoch wird unsere Ausschussquote im Oktober sein?

    Die Ausschussquote wird voraussichtlich bei rund 2,4 Prozent liegen.

    Die Zahl ist erfunden. Das Modell hat keine Produktionsdaten – eine Prognose braucht ein Modell auf euren Messdaten.

    Fiktives Beispiel
Qualität prüfen
  • · Ich habe jede Anwendung genau einer Kategorie zugeordnet.
  • · Ich kann begründen, warum ein Sprachmodell nicht rechnen sollte.
  • · Meine Beispiele stammen aus meinem eigenen Umfeld.

Häufiger Fehler: Alles wird pauschal „AI“ genannt, dadurch entstehen falsche Erwartungen.

So korrigierst du: Erst Kategorie klären, dann Erwartung und Prüfaufwand festlegen.

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