Doch was ist Künstliche Intelligenz eigentlich? Den meisten IT-Nutzern läuft der Begriff derzeit immer öfter in Bezug auf Chatbots über den Weg. Vor allem mit dem Smartphone in der Hand ist es praktisch, fast alles mündlich mithilfe von Siri oder Google Now zu ordern. Doch besitzt ein Chatbot nur deshalb schon Intelligenz, weil er auf dieselben Fragen die immer gleichen Antworten liefert? Intelligente Systeme zeichnen sich genau dadurch aus, keinen starren Algorithmen zu folgen, sondern dazuzulernen, die Komplexität unstrukturierter Daten zu reduzieren und daraus intelligente Schlüsse zu ziehen – wie es nur die menschliche Intelligenz kann. Zum Beispiel, indem das System lernt, Kernspintomografien zu interpretieren und dadurch präziser als jeder Radiologe sieht, ob ein Tumor gut- oder bösartig ist. Oder indem es lernt, dass sein Nutzer gerne Gitarrenrock aus den 90ern hört und entsprechend die Playlist mit Songs von Nirvana, Oasis und den Crash Test Dummies füllt. Selbstlernende Maschinen erkennen Muster und entscheiden, welche Bedeutung Informationen in einem gewissen Kontext haben. Daran entwickeln derzeit einige namhafte IT-Konzerne, allen voran Apple, Google, Facebook, Microsoft und SAP.
Doch nüchtern betrachtet werden Onlinedienste wie Siri, Now und Cortana nicht in naher Zukunft die Wissensarbeit in Unternehmen effizienter machen. Denn hier hat sich der Computerarbeitsplatz auch in den vergangenen zehn bis 15 Jahren kaum verändert. Rechner, Telefon, Drucker. Notebook und Smartphone für Vertrieb und Außendienst. So sieht der typische digitale Arbeitsplatz heute aus. Mobility, Cloud – Technologien, die eine Vielzahl der Mitarbeiter privat selbstverständlich nutzen – kommen kaum oder nur im Hintergrund zum Zug. Laut der Future Workforce Study von Dell und Intel hinkt die technische Ausstattung am Arbeitsplatz bei jedem zweiten Mitarbeiter im Vergleich zu seiner privat verwendeten Technik hinterher. 38 Prozent halten ihre Arbeitsumgebung für nicht smart genug. Unternehmen schöpfen die vorhandenen technischen Möglichkeiten also bei Weitem noch nicht aus, um Wissensarbeit effizienter zu machen. Gleiches ist für die Technologien zu befürchten, die auf selbstlernende Systeme wie IBM Watson oder die Chatbots von Ipsoft setzen.