Heutzutage ist es fast unmöglich, über ein technologiebezogenes Thema zu sprechen, ohne einen der folgenden drei Begriffe zu erwähnen: Algorithmen, Automatisierung und künstliche Intelligenz. Ganz gleich, ob es um die industrielle Softwareentwicklung (bei der Algorithmen der Schlüssel zum Erfolg sind), um DevOps (bei dem es ausschließlich um Automatisierung geht) oder um AIOps (den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Unterstützung von IT-Abläufen) geht, Sie werden auf diese modernen Technologie-Schlagworte stoßen.
Aufgrund der Häufigkeit, mit der diese Begriffe vorkommen, und der vielen sich überschneidenden Anwendungsfälle, auf die sie angewendet werden, ist es tatsächlich einfach, sie miteinander zu verwechseln. Wir könnten zum Beispiel denken, dass jeder Algorithmus eine Form von KI ist oder dass die einzige Möglichkeit zur Automatisierung darin besteht, KI darauf anzuwenden.
Die Realität ist viel komplexer. Obwohl Algorithmen, Automatisierung und KI alle miteinander verbunden sind, handelt es sich doch um deutlich unterschiedliche Konzepte, und es wäre ein Fehler, sie zu vermischen. Heute werden wir aufschlüsseln, was diese Begriffe bedeuten, wie sie sich unterscheiden und wo sie sich in der modernen Technologielandschaft überschneiden.
Was ist ein Algorithmus:
Beginnen wir mit einem Begriff, der in Fachkreisen seit Jahrzehnten im Umlauf ist: Algorithmus.
Ein Algorithmus ist eine Reihe von Prozeduren. In der Softwareentwicklung besteht ein Algorithmus normalerweise aus einer Reihe von Befehlen oder Operationen, die ein Programm ausführt, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen.
Allerdings sind nicht alle Algorithmen Software. Man könnte zum Beispiel sagen, dass ein Rezept ein Algorithmus ist, weil es auch eine Reihe von Programmen ist. Tatsächlich hat das Wort Algorithmus eine lange Geschichte, die Jahrhunderte zurückreicht, bevor es irgendjemand tat
Was ist Automatisierung:
Automatisierung bedeutet, Aufgaben mit begrenztem menschlichen Input oder begrenzter Aufsicht auszuführen. Menschen richten möglicherweise die Tools und Prozesse ein, um automatisierte Aufgaben auszuführen, aber sobald sie einmal initiiert wurden, laufen automatisierte Arbeitsabläufe weitgehend oder vollständig von selbst ab.
Wie Algorithmen gibt es auch das Konzept der Automatisierung schon seit Jahrhunderten. In den Anfängen des Computerzeitalters stand die Automatisierung nicht im Mittelpunkt von Aufgaben wie der Softwareentwicklung. Doch im letzten Jahrzehnt hat sich die Idee durchgesetzt, dass Programmierer und IT-Betriebsteams ihre Arbeit so weit wie möglich automatisieren sollten.
Automatisierung geht heute Hand in Hand mit Praktiken wie DevOps und Continuous Delivery.
Was ist Künstliche Intelligenz:
Künstliche Intelligenz (KI) ist die Simulation menschlicher Intelligenz durch Computer oder andere nichtmenschliche Werkzeuge.
Generative KI, die schriftliche oder visuelle Inhalte generiert, die die Arbeit realer Menschen nachahmt, steht seit etwa einem Jahr im Mittelpunkt der KI-Diskussionen. Generative KI ist jedoch nur eine von vielen existierenden Arten von KI, und die meisten anderen Formen von KI (z. B. Predictive Analytics)
existierte schon lange bevor der Start von ChatGPT den aktuellen KI-Boom auslöste.
Vermitteln Sie den Unterschied zwischen Algorithmen, Automatisierung und KI:
Algorithmen vs. Automatisierung und KI:
Wir können einen Algorithmus schreiben, der völlig unabhängig von Automatisierung oder KI ist. Beispielsweise verwendet ein Algorithmus in einer Softwareanwendung, der einen Benutzer anhand eines Benutzernamens und eines Kennworts authentifiziert, einen bestimmten Satz von Verfahren, um die Aufgabe abzuschließen (was ihn zu einem Algorithmus macht), aber es handelt sich nicht um eine Form der Automatisierung, und das ist ganz gewiss der Fall nicht KI.
Automatisierung vs. KI:
Ebenso sind viele der Prozesse, die Softwareentwickler und ITOps-Teams automatisieren, keine Form von KI. Beispielsweise enthalten CI/CD-Pipelines häufig viele automatisierte Arbeitsabläufe, verlassen sich jedoch nicht auf KI, um Prozesse zu automatisieren. Sie nutzen einfache regelbasierte Prozesse.
KI mit Automatisierung und Algorithmen:
Mittlerweile verlässt sich KI häufig auf Algorithmen, um die menschliche Intelligenz nachzuahmen, und in vielen Fällen zielt KI darauf ab, Aufgaben zu automatisieren oder Entscheidungen zu treffen. Aber auch hier haben nicht alle Algorithmen oder Automatisierungen etwas mit KI zu tun.
Wie die drei zusammenkommen:
Der Grund, warum Algorithmen, Automatisierung und KI für die moderne Technologie so wichtig sind, liegt darin, dass ihre Kombination der Schlüssel zu einigen der heißesten Technologietrends von heute ist.
Das beste Beispiel hierfür sind generative KI-Tools, die auf Algorithmen basieren, die darauf trainiert sind, die Produktion menschlicher Inhalte nachzuahmen. Bei der Bereitstellung kann generative KI-Software Inhalte automatisch generieren.
Algorithmen, Automatisierung und KI können auch in anderen Kontexten zusammenlaufen. Beispielsweise erfordern NoOps (vollautomatisierte IT-Betriebsabläufe, die keine menschliche Arbeit mehr erfordern) möglicherweise nicht nur algorithmische Automatisierung, sondern auch ausgefeilte KI-Tools, um komplexe, kontextbasierte Entscheidungen zu ermöglichen, die durch Algorithmen allein nicht erreicht werden können.
Algorithmen, Automatisierung und KI stehen im Mittelpunkt der heutigen Technologiewelt. Aber nicht alle modernen Technologien basieren auf diesen drei Konzepten. Um genau zu verstehen, wie eine Technologie funktioniert, müssen wir wissen, welche Rolle Algorithmen, Automatisierung und KI dabei spielen (oder nicht spielen).
Zeitpunkt der Veröffentlichung: 16. Mai 2024