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Künstliche Intelligenz
Was Künstliche Intelligenz bedeutet:
Künstliche Intelligenz basiert auf einem superschlauen Computer. Dieser kann nicht nur Befehle befolgen, sondern auch lernen und sich anpassen, ähnlich wie ein cleverer Mensch. Das ist im Grunde künstliche Intelligenz (KI). Es ermöglicht Maschinen, klug zu handeln, Dinge zu verstehen und sich auf neue Situationen einzustellen, ohne dass jeder Schritt von Menschen vorher genau programmiert werden muss. So können sie Probleme lösen, Muster erkennen und Entscheidungen treffen, ohne immer neue Anweisungen zu erhalten. Einfach gesagt, es ist wie ein Computer, der selbst denken und lernen kann.
Wie der Computer lernt:
Der Computer lernt auf verschiedene Arten, aber eine häufige Methode in der künstlichen Intelligenz ist das sogenannte "maschinelle Lernen".
Eine KI ist nur so gut, wie ihre Daten!
Wichtigste Grundlage des maschinellen Lernens ist die Datenbasis. Der Computer benötigt Daten, um daraus Muster zu erkennen und zu lernen. Zum Beispiel könnte er viele Bilder von Hunden sehen, um zu verstehen, wie Hunde aussehen. Die gesammelten Daten werden vom Computer analysiert und verarbeitet. Er extrahiert Merkmale und Muster aus den Daten, um Zusammenhänge zu verstehen.
Ein Algorithmus weist den Weg!
Der Computer verwendet spezielle Algorithmen, die wie Anweisungen für den Lernprozess sind. Diese Algorithmen helfen dabei, Muster in den Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
Übung macht den Meister!
Der Computer passt seine Modelle an, um genaue Vorhersagen zu treffen. Hierbei vergleicht er die Vorhersagen mit den tatsächlichen Ergebnissen und passt seine Annahmen entsprechend an.
Das Modell wird auf neue Daten angewendet, um zu überprüfen, ob es gut funktioniert. Falls nicht, wird es angepasst und erneut trainiert.
Je mehr Daten der Computer bekommt und je besser die Algorithmen sind, desto genauer kann er lernen und Vorhersagen treffen. Es ist im Grunde genommen ein Prozess des ständigen Verbesserns und Anpassens basierend auf Erfahrungen.
Auf unserer KI-Plattform DaSense lassen sich all diese Schritte komprimiert umsetzen: In einem umfassenden Data Engineering bündeln wir alle Daten aus verschiedenen Quellen und machen diese für KI-Anwendungen verfügbar.
Wie KI Unternehmen unterstützen kann:
Künstliche Intelligenz kann Unternehmen auf verschiedene Weisen unterstützen.
Automatisierung von Prozessen:
KI kann dazu verwendet werden, repetitive und zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren. Das spart Unternehmen nicht nur Zeit, sondern reduziert auch menschliche Fehler. Beispielsweise können Roboter oder automatisierte Software-Roboter in der Fertigung oder im Kundenservice eingesetzt werden, um bestimmte Schritte zu automatisieren und die Effizienz zu steigern.
Datenanalyse und Entscheidungsfindung:
KI kann große Mengen von Daten analysieren und wertvolle Erkenntnisse liefern. Unternehmen können dies nutzen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise kann eine KI-gestützte Analyse von Kundendaten dazu verwendet werden, Trends zu identifizieren, das Kundenverhalten besser zu verstehen und personalisierte Angebote zu erstellen. Das trägt dazu bei, das Geschäft strategisch auszurichten.
Kundenservice und Interaktion
KI kann in Chatbots und virtuellen Assistenten integriert werden. Diese Systeme können häufig gestellte Fragen beantworten, Probleme lösen und Informationen bereitstellen. Das ermöglicht Mitarbeitern einen besseren Zugang zu Wissen und effizienter zu arbeiten.
Mit unseren KI-Apps bilden wir Prozesse und Tätigkeiten im Dokumentenmanagement oder in der Datenanalyse ab, die sehr häufig vorkommen und unternehmens- und branchenübergreifend relevant sind. Neben den Standard-Apps, die in DaSense integriert sind, können Unternehmen auf der KI-Plattform auch eigene individuelle KI-Anwendungen erstellen.
Worauf Unternehmen beim Einsatz von KI achten sollten:
Beim Einsatz von künstlicher Intelligenz sollten Unternehmen auf verschiedene Aspekte achten, um sicherzustellen, dass die Implementierung erfolgreich ist und ethische Standards eingehalten werden.
Datenqualität und Datenschutz
Die Qualität der Daten, die für das Training von KI-Modellen verwendet werden, ist entscheidend. Schlechte oder voreingenommene Daten können zu ungenauen Ergebnissen führen. Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Daten repräsentativ, aktuell und frei von Verzerrungen sind. Gleichzeitig ist der Schutz sensibler Informationen von höchster Bedeutung. Es ist wichtig, klare Richtlinien und Maßnahmen für den Datenschutz zu haben, um sicherzustellen, dass die Privatsphäre der Nutzer respektiert wird.
Transparenz und Erklärbarkeit
KI-Modelle können oft als "Black Boxes" erscheinen, was bedeutet, dass es schwierig ist zu verstehen, wie sie zu bestimmten Entscheidungen kommen. Unternehmen sollten darauf achten, Modelle so zu gestalten, dass sie transparent und erklärbar sind. Dies ist nicht nur wichtig, um das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen, sondern auch, um ethische Bedenken anzusprechen und mögliche rechtliche Anforderungen zu erfüllen.
Unterstützung von Experten holen
KI ist ein komplexes Feld - Experten auf diesem Gebiet verfügen über das notwendige Wissen und die Erfahrung, um Unternehmen dabei zu helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen, effektive Strategien zu entwickeln und mögliche Probleme zu erkennen.
Jedes Unternehmen hat einzigartige Anforderungen und Herausforderungen. KI-Experten können maßgeschneiderte Lösungen entwickeln, die den spezifischen Bedürfnissen und Zielen eines Unternehmens gerecht werden. Sie können auch dabei helfen, geeignete Algorithmen auszuwählen und Modelle zu trainieren, die für die spezifischen Anwendungen relevant sind.
KI-Experten können Unternehmen dabei unterstützen, potenzielle Fehler zu vermeiden, indem sie bewährte Methoden und Standards anwenden. Sie sind auch in der Lage, Modelle zu optimieren und kontinuierlich zu verbessern, um sicherzustellen, dass sie den gewünschten Ergebnissen entsprechen.
Insgesamt bietet die Zusammenarbeit mit KI-Experten Unternehmen die notwendige Fachkompetenz, um KI erfolgreich einzuführen, potenzielle Risiken zu minimieren und sicherzustellen, dass die Technologie optimal genutzt wird.