Unterstützende Systeme beziehen sich auf künstliche Intelligenz (KI), die darauf abzielt, menschliche Entscheidungsfindung und Aufgabenbewältigung zu unterstützen, anstatt sie zu ersetzen. Diese Systeme sind darauf ausgelegt, den Nutzer durch automatisierte Prozesse, Empfehlungen oder Analysen zu entlasten und gleichzeitig die Effizienz und Genauigkeit zu steigern.
Ein Beispiel hierfür sind Chatbots, die Kunden bei der Beantwortung häufiger Fragen unterstützen, während menschliche Mitarbeiter sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren können. Ebenso gehören Predictive-Maintenance-Tools dazu, die Vorhersagen über Maschinenausfälle treffen, um Ausfallzeiten zu minimieren.
Unterstützende Systeme nutzen Technologien wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Expertensysteme, um Daten zu analysieren und Handlungsempfehlungen abzuleiten. Sie sind in verschiedenen Branchen wie Medizin, Finanzen und Logistik einsetzbar, um beispielsweise Diagnosen zu unterstützen, Risiken zu bewerten oder optimale Lieferketten zu planen.
Ein wesentlicher Vorteil dieser Systeme ist ihre Fähigkeit, große Datenmengen schnell und genau zu verarbeiten, was menschliche Kapazitäten übersteigt. Gleichzeitig können sie in Echtzeit lernen und sich an veränderte Bedingungen anpassen, was sie zu unverzichtbaren Werkzeugen in einem sich rapide verändernden Geschäftsumfeld macht.
Zusammenfassend leisten unterstützende Systeme einen erheblichen Beitrag zur Steigerung der Produktivität und Qualität in zahlreichen Anwendungsbereichen, indem sie menschliches Know-how mit der Leistungsfähigkeit der KI kombinieren.