Behalten Sie die Kontrolle über Ihre KI-Modelle und Daten

Neben Hochleistungsrechnern benötigt KI enorme Datenmengen, um fortgeschrittene und komplexe Algorithmen zu „füttern“, die Muster und Zusammenhänge erkennen. Bedenken Sie jedoch, dass jedes KI-Modell nur so gut ist wie die Daten, die ihm während des Trainings zur Verfügung gestellt werden.

Ja, absolut. Wie in allen anderen Geschäftsbereichen führen qualitativ hochwertige Daten zu genauen Vorhersagen und Ergebnissen, höherer Effizienz sowie geringeren Verzerrungen und Ressourcenverschwendung. Letztendlich besteht ein klarer Zusammenhang zwischen exzellenter Datenqualität und besseren Geschäftsergebnissen sowie niedrigeren Betriebskosten. Noch wichtiger ist, dass saubere, ausgewogene und repräsentative Datensätze verhindern, dass KI-Modelle Blasen mit unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen erzeugen.

Es gibt die enge KI (Narrow AI), die für spezifische Aufgaben eingesetzt wird, die generative KI (Generative AI), die neue Inhalte erzeugt – sei es Text, Bilder oder sogar Code – und die allgemeine KI (General AI), die menschenähnliche Intelligenz besitzt, die bisher noch nicht erreicht ist. Manche Experten glauben, dass künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) bereits 2026 erreicht werden könnte, andere sagen, dass es noch Jahrzehnte dauern wird, und einige gehen sogar davon aus, dass sie niemals realisiert wird.

KI-Agenten sind spezialisierte digitale Assistenten, die Aufgaben eigenständig ausführen. Sie nutzen KI, um Informationen zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu automatisieren. Im Gegensatz zu herkömmlicher Software arbeiten sie flexibel, lernen aus Daten und können individuell an Ihre Anforderungen angepasst werden.

Generative KI analysiert nicht nur Daten. Sie ist die Art von Künstlicher Intelligenz, die neue Inhalte erstellt – egal ob Text, Bilder, Audio oder Video. Generative KI-Modelle werden ebenfalls mit großen Mengen bestehender Daten trainiert und lernen die zugrunde liegenden Muster, Strukturen und Zusammenhänge innerhalb dieser Daten, um neue Inhalte als Reaktion auf Benutzereingaben zu erzeugen.

ML ist ein Teilbereich der KI und nutzt Algorithmen, um große Mengen historischer Daten zu verarbeiten. Im Gegensatz zu herkömmlicher Software oder Anwendungen lernt ML eigenständig aus immer größeren Datensätzen, ohne dass eine explizite Programmierung erforderlich ist. Innerhalb der umfangreichen Datenmengen können die Algorithmen Muster, Trends und Zusammenhänge erkennen. Häufige Anwendungsfälle für ML sind beispielsweise Betrugserkennung oder Bilderkennung.

LLM steht für „Large Language Model“ (großes Sprachmodell). LLMs werden mit enormen Textmengen trainiert, wodurch sie Sprache verstehen, Texte und Code generieren, Fragen beantworten, Anfragen bearbeiten, Texte von einer Sprache in eine andere übersetzen, umfangreiche Dokumente in kurze, prägnante Zusammenfassungen verdichten oder große textbasierte Datensätze auf Erkenntnisse und Trends analysieren können.

Deep Learning ist ein Teilbereich des Maschinellen Lernens und vom menschlichen Gehirn inspiriert. Deep Learning nutzt mehrschichtige neuronale Netzwerke, um komplexe Muster in Bildern, Texten und Geräuschen zu erkennen, was zu besonders präzisen Erkenntnissen und Vorhersagen führen kann. Der Begriff „deep“ (tief) bezieht sich auf die Anzahl der Schichten in den Netzwerken, die leicht mehrere Hundert betragen können. Ein Beispiel für Deep Learning ist eine App auf Ihrem Smartphone, die Ihnen sofort die Übersetzung eines fremdsprachigen Straßenschildes liefert.