Kurz und bündig
- Generative KI ist eine Form der Künstlichen Intelligenz (KI), die verschiedene Formen von Inhalten erzeugen selbst kann, darunter Text, Code, Bilder und Audio.
- Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT sind eine Art generativer KI. Sie beziehen sich auf Modelle, welche die menschliche Intelligenz imitieren, um große Datenmengen zu analysieren und Muster zu finden.
- Grundlegende KI/LLM-Anwendungen können von Unternehmen über Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) genutzt werden. KI ist jedoch daten- und modellabhängig und muss an die individuellen Bedürfnisse und Ziele des Unternehmens angepasst werden.
- Wir entwickeln gemeinsam Ihre KI-Strategie und setzen diese End-to-End um. Dabei nutzen wir bewährte tools, blueprints und Architekturen um transparente Ergebnisse zu generieren, die Ihr Business vorantreiben.
Was ist generative KI?
Generative KI kann auf der Grundlage von Inhalten, auf die sie trainiert wurde, neue Inhalte erzeugen. Das Training kann auf Daten in verschiedenen Formaten wie Text, Sprache oder Bildern basieren. Generative KI kann große Datenmengen verarbeiten, um Muster und Beziehungen zu erkennen und neue Texte zu erstellen. Das bedeutet:
- Neue Anwendungen der generativen KI - wie Chat GPT - ermöglichen es praktisch jedem, das enorme Potenzial der künstlichen Intelligenz zu nutzen, um aus einer fast unbegrenzten Anzahl von Quellen etwas Neues zu schaffen. In Sekunden.
- Jüngste Fortschritte zeigen, dass LLMs selbstständig lernen und einen "gesunden Menschenverstand" entwickeln können. Mit potenziell Milliarden von Parametern können LLMs mit wenig Training genaue Vorhersagen treffen. Das bedeutet, dass sie schnell und einfach an eine Vielzahl von Aufgaben angepasst werden können.
- Obwohl die generative KI als hochmoderne Technologie wahrgenommen wird, wird sie sich schnell zur Grundlage des Geschäftserfolgs entwickeln. Jedes erfolgreiche Unternehmen in jeder Branche braucht eine Strategie für generative KI.
Was ist der Nutzen von generativer KI?
- Die Fortschritte, die LLMs machen, werden auch die Art und Weise verändern, wie Unternehmen arbeiten und wie Arbeit erledigt wird. Viele zeitaufwändige, sich wiederholende Aufgaben können automatisiert werden, so dass sich die Mitarbeitenden auf Aufgaben mit höherer Wertschöpfung konzentrieren können. KI erhöht nicht nur die Produktivität, sondern trägt auch dazu bei, die Kunden besser zu verstehen, indem sie ihre Online-Aktivitäten analysiert und Daten nutzt.
- Obwohl die Anzahl der Anwendungsfälle für generative KI potenziell unbegrenzt ist, liegt der Fokus auf dem Kundenservice. Durch maschinelle Spracherkennung gesteuerte Chatbots verändern ihn bereits jetzt. Durch die Bereitstellung von rund um die Uhr verfügbarem, mehrsprachigem Kundensupport kann eine wachsende Zahl leistungsstarker Anwendungen die Kundenbindung erhöhen, Fragen beantworten und die Kundenloyalität stärken.
- LLMs können mit verschiedenen Datentypen arbeiten, einschließlich Sprache, Text und Bildern, sodass Unternehmen den Kundensupport mit ihrer Multichannel-Marketingstrategie abstimmen und eine Kultur schaffen können, in der der Kunde wirklich im Mittelpunkt steht.
Schlüsselkonzepte der generativen KI
Jüngste Beispiele für generative KI, die Text erzeugen können, sind ChatGPT und Perplexity AI. In Entwicklung befindliche Anwendungen der generativen KI können aber auch neue Bilder, Videos, Töne oder Codes erzeugen. Beliebte Modelle sind:
- Transformer-Modelle: Diese Modelle sind speziell entwickelt, um Zusammenhänge zwischen Wörtern im Kontext zu erfassen. Dies geschieht mithilfe eines Mechanismus namens "Self-Attention", der die Bedeutung von Wörtern in einer Sequenz anhand ihres jeweiligen Kontexts bewertet.
- Generative Adversarial Networks (GANs): Diese Modelle setzen zwei neuronale Netzwerke ein - einen Generator und einen Diskriminator. Der Generator erzeugt neue Beispiele und der Diskriminator klassifiziert diese als echt oder gefälscht. Mit der Zeit lernt der Generator, realistischere Inhalte zu generieren, die den Diskriminator täuschen können, während der Diskriminator besser darin wird, Inhalte zu unterscheiden. Beide neuronalen Netze lernen simultan.
- Variationale Autokodierer (VAE): Diese Modelle sind grundlegend probabilistische generative Modelle, die Datenmuster analysieren, um neuen Inhalt zu generieren. Sie finden Anwendung in der Erzeugung von Texten, Bildern und Videos. VAEs haben ein breites Anwendungsgebiet, das von der Generierung von fingierten menschlichen Gesichtern bis hin zur Erzeugung komplett synthetischer Musik reicht.
Die oben genannten Modelle haben bereits zahlreiche Anwendungen in der Wirtschaft gefunden, von der Generierung personalisierter Inhalte über den Einsatz von Chatbots und virtuellen Assistenten bis hin zur automatischen Codegenerierung und Fehlerbehebung.
Mit generativer KI Unternehmen transformieren
Obwohl sich die generative KI ständig weiterentwickelt, gibt es einige Grundlagen, die konstant bleiben. Alle generativen KI-Anwendungen basieren auf Daten, daher muss die KI-Strategie eng mit der Datenstrategie abgestimmt sein. Eine effektive Unternehmensdatenstrategie, die auf einer modernen und flexiblen Architektur basiert, ist unerlässlich. Angesichts der wachsenden Datenmengen und der hohen Anforderungen an die generative KI wird zunehmend eine Cloud-basierte Lösung erforderlich.
GFT setzt auf KI als nächste Stufe der Digitalisierung. Wir haben den GFT AIDA Marketplace entwickelt, um Ihnen bei der Umsetzung Ihrer generativen KI-Strategie mit unseren bewährten Tools und Blueprints untr die Arme zu greifen.
Wir unterstützen Sie bei der Definition des Geschäftszwecks und der Ziele der generativen KI, bei der Entwicklung eines Prototyps innerhalb eines bestimmten technischen Rahmens und einer bestimmten Architektur sowie bei der Implementierung, Ausführung und Quantifizierung des Erfolgs einer generativen KI-Implementierung.
Generative KI - die Grundlage des Geschäftserfolgs
- Künstliche Intelligenz ist nicht dasselbe wie menschliche Intelligenz. Alle Inhalte müssen sorgfältig überwacht und geprüft werden.
- Es gibt zahlreiche Berichte über KI-Modelle, die "halluzinieren" oder schädliche Ergebnisse produzieren. Jeder Einsatz muss klare Richtlinien haben, die verhindern, dass das Unternehmen, seine Marke oder sein Ruf Schaden nehmen.
- Es gibt echte rechtliche Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, des rechtlichen Eigentums an maschinell generierten Inhalten und der Daten, die für das Training der Modelle verwendet werden.
- Wie bei allen neuen Technologien stellt die Datensicherheit ein Problem dar, da KI eine größere Angriffsfläche für Kriminelle bietet.
Die Erfolgsaussichten in der generativen KI sind stets herausfordernd, doch mit einem kompetenten Partner an Ihrer Seite wird der Weg erheblich erleichtert. Lernen Sie, wie GFT Ihnen bei der Umsetzung Ihrer KI-Strategie helfen kann.
