Technologie – mehr als die effiziente Gestaltung von Prozessen
KI, aber ohne den Hype

KI, aber ohne den Hype

Ein Leitfaden für die Implementierung von künstlicher Intelligenz

Das Silhouettenprofil einer Person mit einer digitalen Sternenprojektion auf Gesicht und Hintergrund symbolisiert die Kraft und Kreativität künstlicher Intelligenz. — Künstliche Intelligenz – Die Zukunft der Innovation

KI-Grundlagen: Was Sie unbedingt wissen sollten, bevor Sie generative und herkömmliche KI einsetzen

Eine klare Definition

KI für Unternehmen, sachlich betrachtet

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Entwicklung von Computersystemen, die Aufgaben erledigen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie zum Beispiel visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, das Treffen von Entscheidungen oder auch das Generieren oder Übersetzen von Sprache. KI-Systeme können selbstständig dazulernen, sich anpassen und menschenähnlich handeln.

Für Unternehmen und die Industrie

Die wichtigsten KI-Begriffe und -Konzepte

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen bezieht sich auf Algorithmen, die aus Daten lernen, um anschließend Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit dafür programmiert worden zu sein. ML ermöglicht Systemen, sich zu verbessern, indem sie aus Erfahrung lernen.

Deep Learning

Deep Learning ist eine spezielle Form des maschinellen Lernens, bei der komplexe Datenmuster über neuronale Netze modelliert werden. Die Technologie kommt bei innovativen Anwendungen in Bereichen wie visuelle Wahrnehmung, Sprache etc. zum Einsatz.

Natural Language Processing

Natural Language Processing ist eine KI-Technologie, mit der Computer menschliche Sprache verstehen, auswerten und selbst generieren können. NLP steckt hinter Anwendungen wie Chatbots, Sentimentanalyse oder maschineller Übersetzung.

Computer Vision

Computer Vision , auch computerbasiertes Sehen, ist eine KI-Anwendung, die es Computern erlaubt, visuelle Informationen zu verstehen und auszuwerten. CV ist die Grundlage von Anwendungen wie Gesichtserkennung, Objekterkennung und autonomes Fahren.

Aktueller Stand

KI-Technologie für Unternehmen in allen Branchen

Künstliche Intelligenz und generative KI transformieren ganze Branchen durch die Automatisierung von Prozessen, die Gewinnung neuer Einblicke und die Steigerung des Kundenerlebnisses.

KI sorgt in allen Industrien für mehr Effizienz, gesenkte Kosten und neue Wachstums- und Innovationschancen. In der Finanzbranche dient KI zum Erkennen von Betrugsversuchen und zum Treffen von Investitionsentscheidungen. In der Fertigung unterstützt KI die vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) und die Qualitätskontrolle. Die Versicherungswirtschaft nutzt KI zur Risikoabschätzung und zur Fallbearbeitung.

Generative KI: die universelle künstliche Intelligenz

Generative KI

Den Business Case verstehen

Generative KI ist eine Ausprägung künstlicher Intelligenz, mit der neue Inhalte erstellt werden, wie z. B. Bilder, Texte, Programmiercode oder Audio, die dem Trainingsmaterial ähneln. Die Systeme lernen aus den Trainingsdaten, um neue, realistische Inhalte zu generieren, die häufig kaum noch von menschlich erzeugten Inhalten unterscheidbar sind. Diese Technologie hat das Potenzial, das Erstellen von Inhalten, Designs und Problemlösungen in allen Branchen zu revolutionieren.

Der Unterschied

Generative KI vs. herkömmliche KI in der Industrie

Die herkömmliche KI konzentriert sich auf die Analyse bestehender Daten zum Zwecke der Prognose, Klassifizierung oder Mustererkennung. Sie ist hervorragend für Anwendungen wie Betrugserkennung, Bilderklassifizierung oder vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) geeignet. Herkömmliche KI ist deterministisch, das heißt, sie erzeugt keine neuen Inhalte.

Im Gegensatz dazu steht die generative KI, die neue Inhalte basierend auf Mustern generiert, die aus Trainingsdaten erlernt wurden. Sie kann Bilder, Texte, Musik und vieles mehr erzeugen und eröffnet damit ganz neue Möglichkeiten in den Bereichen Content-Erstellung, Problemlösung und Personalisierung. Anders als herkömmliche KI ist sie nicht deterministisch, das heißt, sie kann unterschiedliche Ergebnisse hervorbringen, wenn die Eingabe dieselbe ist – das Ergebnis ist nicht vorhersagbar.

Wann sollte welche KI-Technologie eingesetzt werden? Herkömmliche KI eignet sich für Aufgaben wie Prognosen, Klassifizierung und Abweichungserkennung, während generative KI besser zum Erstellen von Inhalten, für kreative Designs und zur Personalisierung geeignet ist.

Eine universelle Technologie

GenAI kann alle Aspekte des Geschäftsbetriebs beeinflussen

Im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz, zum Beispiel bei ChatGPT, steht GPT für „Generative Pre-trained Transformer“ (generativer vortrainierter Transformer). Aber die Abkürzung hat auch eine zweite, allgemeinere Bedeutung: „General Purpose Technology“ (universell einsetzbare Technologie). GPTs sind Technologien, die ganze Branchen und Ökonomien umwälzen können. Die generative KI als ein GPT hat das Potenzial, alle Aspekte der Tätigkeiten in einer Organisation über spezifische Aufgaben und Abteilungen hinweg zu revolutionieren.

Herkömmliche und generative KI praktisch einsetzen

Mit generativer KI lassen sich Produktdesigns und -prototypen erzeugen, personalisierter Content für Marketingzwecke und Kundenengagement erstellen oder auch virtuelle Assistenten und Chatbots entwickeln, die Antworten auf menschlichem Niveau geben können.

„Künstliche Intelligenz ist die nächste Stufe der digitalen Revolution. Wir haben verschiedene Unternehmen dabei unterstützt, mithilfe von künstlicher Intelligenz deutlich effizienter, produktiver und erkenntnisreicher zu werden. Unsere proprietären Bausteine beschleunigen die Bereitstellung von praktischen Lösungen mit messbaren Vorteilen.“

Ignasi Barri Vilardell

Director of Digital Strategy, Global Business Development

GFT

Professionelles Porträtfoto von Ignasi Barri mit Brille, dunklem Anzug und hellem Hemd und selbstbewusstem und nachdenklichem Gesichtsausdruck. — Lernen Sie Ignasi Barri in diesem professionellen Porträt kennen. Entdecken Sie seine Rolle und Beiträge bei GFT.

Implementierung von künstlicher Intelligenz

Praxisorientierter Ansatz in 4 Schritten

KI an Ihre Geschäftsziele anpassen

Analysieren Sie Ihre täglichen Abläufe, um z. B. Engpässe und Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren. Finden Sie heraus, bei welchen spezifischen geschäftlichen Problemen oder Chancen künstliche Intelligenz optimal eingesetzt werden könnte.

Aufbau der erforderlichen technologischen Infrastruktur und Datenbasis

Jede KI-Strategie setzt eine Datenstrategie voraus. Weil künstliche Intelligenz hochwertige, relevante Daten erfordert, sollte die Datenstrategie die Bereiche Datengewinnung, -speicherung, -verwaltung und -sicherheit umfassen. Die Daten selbst müssen korrekt, konsistent und für die entsprechenden Teams und Systeme zugänglich sein.

Datenschutz und Datensicherheit beim Einsatz von künstlicher Intelligenz

KI verarbeitet große Datenmengen. Daher sind Konzepte und Maßnahmen zum Datenschutz und zur Datensicherheit unerlässlich. Stellen Sie sicher, dass die KI-Systeme den maßgeblichen Datenschutzbestimmungen entsprechen, z. B. der DSGVO oder dem CCPA (USA), und schützen Sie sensible Daten mit robusten Sicherheitsmaßnahmen.

Eine KI-freundliche Organisationskultur schaffen

Fördern Sie eine Kultur der Innovation und des kontinuierlichen Lernens, begeistern Sie Ihre Leute für KI und bieten Sie Trainings und praktische Workshops an, um die nötigen Kenntnisse zu vermitteln. Achten Sie auf eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit, um sicherzustellen, dass Ihre KI-Initiativen auch den Unternehmenszielen entsprechen.

GFT ist ein führender Anbieter