Technologie

Die intelligenten Roboter kommen - doch wie sicher ist die KI-Technologie?

Die Vorstellung von Robotern mit künstlicher Intelligenz fasziniert uns seit Jahrzehnten. Heute werden Ideen aus der Robotik, die einst Science-Fiction waren, in vielen Unternehmen Realität. Doch worauf kommt es in puncto Sicherheit dabei an?
26.02.2025 11:00
Aktualisiert: 26.02.2025 11:04
Lesezeit: 5 min

Künstliche Intelligenz (KI) durchdringt längst unseren Alltag – von der Routenberechnung per Navigations-App über die temperaturgeregelte Steuerung durch Smart-Home-Geräte bis hin zur automatisierten Bild- und Textgenerierung mittels KI-Tools. Experten zufolge wird dieser Trend weiter zunehmen. Auch in der Robotik spielt KI eine immer größere Rolle. Roboter werden intelligenter, flexibler und autonomer. Diese Entwicklung steigert Effizienz und Qualität in zahlreichen Branchen. Unternehmen setzen KI-gestützte Roboter ein, um Probleme zu lösen und Geschäftsmodelle an veränderte Anforderungen anzupassen.

Vielseitige Einsatzmöglichkeiten

KI-gestützte Roboter begrüßen jetzt schon Kunden in Geschäften und liefern personalisierte Informationen und Anweisungen. In der Landwirtschaft ernten sie reifes Gemüse und servieren in Cafés bestellte Latte Macchiatos. In der Industrie sorgen sie für die Sicherheit menschlicher Arbeiter und übernehmen komplexe Aufgaben wie Schneiden, Schleifen, Schweißen und Inspektionen. Doch damit KI in der Robotik echten Mehrwert schafft, ist laut RAL (Deutsches Institut für Gütesicherung und Kennzeichnung) eine Überwachung anhand transparenter, objektiv überprüfbarer Kriterien erforderlich. Nur so bleibt höchste Qualität dauerhaft gewährleistet.

KI als Schlüsseltechnologie

Künstliche Intelligenz bezeichnet eine breite Klasse von Systemen, die Maschinen ermöglichen, fortschrittliche menschliche Fähigkeiten nachzuahmen. Der Begriff KI umfasst Machine Learning und Deep Learning. Dadurch können Maschinen Aufgaben ausführen, die früher menschliche Intelligenz erforderten – etwa Problemlösung oder Entscheidungsfindung. Beim Machine Learning lernen Algorithmen aus Daten und treffen auf dieser Basis Vorhersagen sowie Entscheidungen. Deep Learning ist eine spezielle Form des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. Diese analysieren enorme Datenmengen, erkennen komplexe Muster und treffen rasch Entscheidungen.

Branchenübergreifender Einsatz von KI-Robotik

Ob in der Industrie, Medizin oder im Dienstleistungssektor – KI in der Robotik bietet zahlreiche Vorteile. Sie steigert Effizienz, senkt Kosten und schont Ressourcen. KI-Roboter interagieren mit Menschen, lernen dazu und handeln entsprechend. In Pflegeheimen kommunizieren sie mit Bewohnern, in der Gastronomie nehmen sie Bestellungen auf, beantworten Gästeanfragen oder servieren Speisen und Getränke. In der Medizin unterstützen sie Diagnosen und hochpräzise Operationen, während sie in der Landwirtschaft bei der Ernte helfen. In Logistikzentren werden sie zur Produktsortierung eingesetzt.

Was sind KI-gestützte Roboter?

KI-gestützte Roboter sind mit zahlreichen Sensoren ausgestattet (z. B. 2D/3D-Kameras, Vibrationssensoren, Näherungssensoren, Beschleunigungsmesser). Diese liefern Messdaten, die Roboter in Echtzeit analysieren und nutzen. Mit KI-Erweiterung können Roboter Unternehmen helfen, Innovationen umzusetzen und Betriebsabläufe zu transformieren. Zu den verbreitetsten KI-gestützten Robotertypen zählen:

Autonome mobile Roboter (AMR)

AMRs bewegen sich eigenständig durch ihre Umgebung. Künstliche Intelligenz ermöglicht ihnen:

  • Informationen über 3D-Kameras und LiDAR-Sensoren zu erfassen
  • Die gesammelten Daten zu analysieren
  • Inferenzen je nach Umgebung und Mission zu ziehen
  • Sich zu bewegen oder zu handeln, um optimale Ergebnisse zu erzielen

Die Aufgaben von KI-gestützten AMRs variieren je nach Branche erheblich. Beim Transport von Waren in einem Lager vermeiden sie Kollisionen, indem sie um Menschen oder Hindernisse navigieren und gleichzeitig den effizientesten Weg ermitteln.

Gelenkroboter: Präzise und vielseitige Roboterarme

Gelenkroboter, oft als Roboterarme bezeichnet, sind hochflexible Maschinen, die komplexe Bewegungen ausführen können. Dank künstlicher Intelligenz verbessern sie ihre Präzision und Geschwindigkeit, indem sie Bildsensoren auswerten, Objekte erkennen und ihre Umgebung analysieren. Ob in der Fertigung, bei der Qualitätskontrolle oder in der Medizin – KI-gestützte Roboterarme ermöglichen automatisierte, millimetergenaue Arbeitsschritte und passen sich dynamisch an unterschiedliche Aufgaben an.

Cobots: Intelligente Helfer für die Zusammenarbeit mit Menschen

Cobots, kurz für kollaborative Roboter, sind speziell dafür entwickelt, direkt mit Menschen zusammenzuarbeiten. Im Gegensatz zu klassischen Industrierobotern, die oft hinter Sicherheitsbarrieren arbeiten, können Cobots ohne Trennvorrichtungen neben menschlichen Kollegen eingesetzt werden.

KI befähigt Cobots, auf menschliche Sprache, Gesten und Bewegungen zu reagieren und daraus zu lernen – auch ohne vorheriges Training durch Mitarbeiter. Moderne Sensoren und Algorithmen ermöglichen es ihnen, ihre Umgebung zu analysieren, Hindernisse zu erkennen und ihre Bewegungen entsprechend anzupassen.

Dank ihrer Flexibilität kommen Cobots in vielen Branchen zum Einsatz:

  • In der Industrie übernehmen sie Montagetätigkeiten oder helfen bei der Qualitätskontrolle.
  • In der Logistik sortieren sie Pakete und arbeiten mit Menschen in Lagerhäusern zusammen.
  • Im Gesundheitswesen unterstützen sie Pflegekräfte, etwa beim Heben von Patienten oder beim Verteilen von Medikamenten.
  • In der Gastronomie servieren sie Speisen oder mischen Cocktails an der Bar.

Vorteile der Integration von KI

Die Einbindung künstlicher Intelligenz in bestehende Geschäftsmodelle mag zunächst herausfordernd erscheinen, doch die Vorteile überwiegen meist deutlich.

Erhöhte Produktivität und Effizienz

Unternehmen stehen heute vor wachsenden Anforderungen: Kunden erwarten schnelle Lieferungen, Stakeholder fordern höhere Produktivität, und Mitarbeiter wünschen sich weniger Belastung. KI-gestützte Roboter übernehmen repetitive oder zeitaufwendige Aufgaben – etwa die Bestandsprüfung im Einzelhandel. Sie beschleunigen Lieferprozesse, steigern die Produktivität und entlasten menschliche Mitarbeiter, sodass diese sich auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren können, wie die Optimierung von Abläufen oder die Entwicklung neuer Ideen.

Höhere Qualität und Präzision

KI-Roboter können ihre Umgebung analysieren und Aufgaben wie die Qualitätskontrolle in der Produktion übernehmen. So lassen sich Fehler frühzeitig erkennen und Korrekturen noch in der Montagelinie vornehmen, was Zeit und Kosten spart.

Verbesserter Arbeitsschutz

In risikoreichen Branchen wie der Öl- und Gasindustrie kommen KI-Roboter zum Einsatz, um gefährliche Aufgaben wie Sicherheitsprüfungen zu übernehmen. Dank fortschrittlicher Sensorik und Lernfähigkeit können sie sicher mit Menschen zusammenarbeiten und kontinuierlich ihre Fähigkeiten verbessern.

Funktionen von KI-gestützten Robotern

Um Roboter intelligent zu machen, sind mehrere Schlüsseltechnologien erforderlich:

Maschinelles Lernen und Robotik

Durch maschinelles Lernen verbessern KI-Roboter kontinuierlich ihre Leistung. Sie nutzen Echtzeitdaten und Kontextinformationen, um neue Lösungswege zu entwickeln und flexibel auf Herausforderungen zu reagieren.

Natural Language Processing (NLP)

NLP ermöglicht Robotern, menschliche Sprache in Echtzeit zu verstehen. Typische Anwendungen sind:

  • Beantwortung von Kundenanfragen
  • Spracherkennung
  • Analyse der Stimmung während eines Gesprächs

Im Einzelhandel, Gesundheitswesen oder Gastgewerbe erleichtert NLP die Interaktion zwischen Mensch und Maschine, etwa an Kiosken oder in virtuellen Assistenzsystemen.

Conversational AI

Conversational AI kombiniert NLP mit maschinellem Lernen, um natürliche Gespräche mit Robotern zu ermöglichen. Ein Beispiel: In Ohio setzt die Fast-Food-Kette Lee's Famous Chicken KI-gesteuerte Systeme ein, um Drive-thru-Kunden zu begrüßen, Bestellungen aufzunehmen und Fragen zu beantworten – eine Lösung gegen den Personalmangel.

Sicherheits- und Nachhaltigkeitsaspekte

Zu bedenken sind hier gleich mehrere Faktoren. Da wäre beispielsweise die funktionale Sicherheit, denn die Roboter müssen auch dann sicher agieren, wenn unerwartete Situationen oder Fehler auftreten. Ziel sollte es sein, Fehlentscheidungen zu minimieren und eine möglichst hohe Genauigkeit zu erreichen. Um Transparenz sicherzustellen, sollten die Entscheidungswege der KI stets nachvollziehbar sein. Auch die Datensicherheit spielt eine entscheidende Rolle. Zudem könnten Prüfkriterien Fragen der Nachhaltigkeit, also beispielsweise den Energieverbrauch der Maschine, berücksichtigen. Die Prüfung ethischer Gesichtspunkte würde sicherstellen, dass der KI-Roboter keine diskriminierenden oder gefährlichen Entscheidungen trifft – was gerade in der Interaktion mit Menschen zentral ist. Mit der richtigen Regulierung können intelligente Roboter Arbeitsprozesse effizienter, sicherer und nachhaltiger gestalten.

"Damit Unternehmen und ganze Branchen langfristig von KI-Robotern profitieren, hält das RAL als Kennzeichnungsexperte eine zuverlässige Qualitätssicherung für essenziell", erklärt Hauptgeschäftsführer Rüdiger Wollmann. Da die Technologie in teils hochsensiblen Bereichen eingesetzt wird oder bereits betriebliche Abläufe prägt, muss sie verlässlich funktionieren. Die Einhaltung durchdachter, transparenter und stets aktueller Prüfkriterien trägt zu einem verantwortungsvollen sowie sicheren Umgang mit KI in der Robotik bei und stärkt das Vertrauen in diese Technologie.

RAL – Kennzeichnungsexpertise seit 1925

Seit fast 100 Jahren steht RAL für unabhängige und streng kontrollierte Kennzeichnungen. Die Geschäftsbereiche – RAL GÜTEZEICHEN, RAL FARBEN, RAL UMWELT und RAL LOGO LIZENZ – leisten einen wesentlichen Beitrag zum Verbraucherschutz. RAL vergibt nicht nur rund 150 anerkannte Gütezeichen und mehr als 2.500 definierte Farbtöne, sondern ist auch für die Marktüberwachung des Blauen Engel, des EU Ecolabel, des Testlogos der Stiftung Warentest und des Grünen Knopf verantwortlich. Seit 2023 reguliert RAL zudem den Nutri-Score in Deutschland.

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Maximilian Modler berichtet über spannende Entwicklungen aus den Bereichen Energie, Technologie - und über alles, was sonst noch für die deutsche Wirtschaft relevant ist. Er hat BWL, Soziologie und Germanistik in Freiburg, London und Göteborg studiert. Als freier Journalist war er u.a. für die Deutsche Welle, den RBB, die Stiftung Warentest, Spiegel Online und Verbraucherblick tätig.

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