Wenn von KI die Rede ist, haben die meisten Menschen ChatGPT und generative Funktionen im Kopf. Die einen lassen sich Tagespläne für Menüs erstellen, der nächste schreibt seine Produktbeschreibungen damit. Doch künstliche Intelligenz kann noch viele weitere Spektren abdecken, die Funktionsvielfalt ist aber weitgehend unbekannt.
Mehr noch: Für viele Menschen war ChatGPT die Erfindung von KI und dieser Gedanke ist grundfalsch. An KI wird schon seit vielen Jahren geforscht und sie kommt auch schon viel länger zum Einsatz. Wir stellen verschiedene Funktionen von KI vor, die im Mainstream unbekannt sind.
#1: In Dänemark hilft KI beim Schutz vor Spielsucht
Das Unternehmen Mindway AI aus Dänemark hat ein KI-System entwickelt, um spielsüchtige Menschen zu erkennen und sie vor Gefahren zu schützen. Wer in einem Online Casino spielen möchte, findet nicht nur in Dänemark, sondern auch in Deutschland und weiten Teilen Europas seriöse Anbieter. Die Seriosität trägt zum Schutz vor Spielsucht bei, doch diesen Schutz wollte man bei Mindway AI erweitern.
Das System wurde dazu entwickelt, gefährliches Spielverhalten zu entlarven und Spieler auszuschließen, bevor sie sich in ernste Gefahren bringen. KI kann Muster im Verhalten erkennen und Warnungen an menschliche Mitarbeiter weitergeben. Die Analyse der Spielerdaten würde von Menschenhand zu lange dauern, um ähnliche Ergebnisse zu erzielen.
#2: Landwirtschaftliche Präzisionsanalysen mit KI-Systemen
In der Landwirtschaft kommt es maßgeblich auf optimierte Wachstumsbedingungen an, um eine möglichst reiche Ernte zu gewährleisten. KI optimiert Erträge durch die Auswertung von Daten. Hierzu fliegen Drohnen über Felder und ermitteln Faktoren wie:
- Schädlinge
- Nährstoffmangel
- Bodenfeuchtigkeit
Anhand der ermittelten Daten können Landwirte dann ohne eigene Feldkontrollen erkennen, wo Maßnahmen ergriffen werden müssen. Der Einsatz von KI ist aus Wirtschaftssicht ein enormer Zugewinn, denn er kann zu besseren Erträgen und damit höheren Einkünften führen.
Zu den bekannten Lösungsansätzen gehören John Deere-Modelle, die mit jeder Maschine kompatibel sind und einen Einstieg in die Präzisionslandschaft ermöglichen.
#3: Tieridentifikation für Forschungszwecke
Für Forschungen an und mit Tieren helfen KI-Systeme dabei, Wildtiere zu tracken und dabei auf invasive Markierungen zu verzichten.
Ein Beispiel ist das Bear ID-Projekt, mit dem man den Erhalt der Population sicherstellen möchte. Im Rahmen des Projektes werden Technologien zur Überwachung und Optimierung des Bärenschutzes entwickelt. Dabei spielt Deep Learning eine wichtige Rolle und wird schon seit 2012 genutzt.
Mithilfe von maschinellem Lernen lässt sich die Klassifizierung und Erkennung von Wildtieren verbessern und der Bestand tracken. Intelligente Kameras sind in der Lage, Daten zu erfassen und dabei nicht in den Lebensraum der Tiere invasiv einzudringen. Die individuellen Identifikationsfunktionen helfen dabei, die Population zu erkennen und Tiere eindeutig zuzuordnen.
#4: Betrugserkennung im Finanzwesen in Echtzeit
Im Finanzsektor verändert KI die Betrugserkennung, indem sie Transaktionen innerhalb von Millisekunden analysiert und Anomalien erkennt. Systeme von KEBA Digital oder IBM lernen aus Millionen Datensätzen, um Muster wie ungewöhnliche Einzahlungen oder Standortabweichungen zu identifizieren. Dadurch verhindern Banken Schäden präventiv und reduzieren sogenannte False-Positives.
PayPal konnte durch die KI die Echtzeit-Erkennung deutlich verbessern und auch American Express setzt auf LSTM-Modelle. Visa testet KI-Lösungen für Überweisungen und könnte so Millionen einsparen. Modelle wie LightGBM können für ultraschnelle Analysen in weniger als einer Millisekunde sorgen und Betrugsprävention revolutionieren.
#5: Roboterkoordination in der Logistik mit KI
In der Logistik koordiniert KI Roboterflotten für effiziente Abläufe in Lagern. Die Otto Group gab Anfang 2026 ihre Kooperation mit NVIDIA bekannt und nutzt fortan einen sogenannten Robotic Coordination Layer. Er ist in der Lage, einen Roboter mithilfe eines digitalen Zwillings in Echtzeit zu navigieren und über ihn zu kommunizieren. Auch andere Unternehmen wie Omniverse und Isaac optimieren ihre Lieferketten und Flottensteuerung mittels KI.
Die Systeme sind darauf ausgelegt, verschiedene Roboter mit Warehouse-Management-Systemen auszustatten und für kollaborative Workflows zu sorgen. Zu den wichtigsten Vorteilen gehört die Skalierbarkeit, sodass große und kleine Logistiker davon profitieren können. Manuelle Fehler werden zugunsten konsequenter Leistung reduziert.
#6: Medizinische Risikoprädiktion durch Scans von Aufnahmen
Im Medizinwesen ist KI in der Lage, medizinische Scans für präzise Risikoprädiktionen zu scannen, oft sogar genauer als menschliche Experten.
Deep Learning erkennt in CT-Aufnahmen, MRT-Bildern oder Röntgenbildern subtile Muster wie Entzündungen oder Ablagerungen und Demenzanzeichen. Kliniken wie die Berliner Charité setzen Predictive Analytics für Komplikationsprognosen ein.
Ensemble-Systeme wie Random Forests verbessern die Genauigkeit durch Nutzung von multimodalen Daten. Auf der anderen Seite stehen CDSS-Systeme und sind in der Lage, nachvollziehbare Empfehlungen zu geben und dabei Ressourcen optimal zu verteilen. Solche KI-getriebenen Innovationen erhöhen die Chance, bei Herzkrankheiten frühzeitig zu intervenieren oder auch chronische Erkrankungen wie Rheuma, Diabetes oder CEDs effizienter zu managen.
Das Ziel der KI-gesteuerten Medizin ist es, die Vorzüge von Deep Learning mit der Individualität von Patienten zu verbinden. Auf Basis von Daten lassen sich persönliche Empfehlungen geben und Therapiestrategien optimieren.
#7: Intelligente Spam-Filter und Cyber-Security
Moderne E-Mail-Filter arbeiten heute üblicherweise mit maschinellem Lernen anstelle von festen Regelwerken und Signaturen. Anbieter wie Google setzen bei Gmail auf KI-Analysen und effizienten Nutzerschutz. Die Modelle sind in der Lage, Milliarden von Nachrichten zu analysieren und die typischen Spam- oder Phishing-Muster zu erkennen. Dabei fließen zahlreiche Merkmale in die Bewertung mit ein und ermöglichen eine klare Einordnung.
Einer der größten Vorteile liegt darin, dass diese Systeme auch neuartige Angriffe erkennen können, für die es noch keine bekannten Signaturen gibt. Betroffen sind hier vor allem polymorphe Malware oder Phishing-Kampagnen mit Veränderungen.
Google gibt selbst an, dass Gmail einen hohen Anteil unerwünschter E-Mails automatisch blockiert, die Rede ist von 99 Prozent. Je nach Messmethode kann die Zahl natürlich schwanken, sie zeigt aber klar, wie stark KI im Security-Bereich ist.
#8: Abstandsüberwachungen während Pandemien mit Regelungen
Während der Covid-19-Pandemie kamen unter anderem in Großbritannien, aber auch in Unternehmen wie Amazon KI-gestützte Videosysteme zur Abstandsüberwachung zum Einsatz. Als Grundlage wurden die bestehenden Überwachungskameras genutzt. Aufgezeichnete Videos können durch Bilderkennungsalgorithmen ausgewertet werden und ermöglichen die Identifikation von Personen.
So lässt sich in Geschäften, an Bahnhöfen und in öffentlichen Einrichtungen feststellen, ob Abstandsregeln eingehalten werden oder ob es zu Regelverstößen kommt. Großbritannien testete solche Lösungen in einzelnen Städten zur Analyse von Menschenansammlungen.
Die Technik muss dabei nicht der Sanktionierung von Bürgern dienen, sondern kann auch dabei helfen, potenzielle Risikobegegnungen zu identifizieren. Nebenbei lassen sich statistische Auswertungen vornehmen, um Abläufe im Sinne des Pandemieschutzes anzupassen. Kritisch werden hier allerdings Datenschutzfragen behandelt, denn selbst anonymisierte Bewegungsdaten können Rückschlüsse auf das Verhalten einzelner Personen geben und sind mit der DSGVO nicht vereinbar.