Generative Künstliche Intelligenz

Ob es sich um die Optimierung des Supply-Chain-Managements, die Verbesserung des Kundenservices und -supports; die Automatisierung des Marketings handelt: der raketenhafte Aufstieg der generativen künstlichen Intelligenz (KI) bringt datengetriebene Innovationen für Ihr Unternehmen.

Was ist generative KI?

Generative Künstliche Intelligenz (KI) ist eine fortschrittliche Technologie, die es Maschinen ermöglicht, eigenständig Inhalte zu generieren, sei es in Form von Texten, Bildern oder Musik. Die Geschichte der generativen KI reicht bis in die 1950er Jahre zurück, als die ersten Ansätze zur maschinellen Texterstellung entwickelt wurden. Seitdem hat sich diese Technologie exponentiell weiterentwickelt und bietet heute beeindruckende UseCases für jedes Unternehmen. Und täglich kommen neue Applikationen und UseCases hinzu. Deshalb ist es für Unternehmen wichtig jetzt Künstliche Intelligenz, nicht nur generative KI, in Ihre Datenstrategie aufzunehmen. Wir helfen Ihnen dabei.

Welche Vorteile bietet generative KI für Unternehmen?

Die Genauigkeit und Effektivität von generativen KI-Modellen haben einen Punkt erreicht, wo sie völlig neue Anwendungsfälle zur Realität machen. Viele quelloffene und anpassbare Modelle sind nun auch für Unternehmen zugänglich, was die nächste Phase der KI-Einführung einleitet. Anwendungsfälle, die noch vor einem Jahr undenkbar waren, werden jetzt kostengünstig von nicht-technischen Geschäftsanwendern durchgeführt. In einer Forschungsstudie des MIT (MIT Technology Review) gaben 80 % der Führungskräfte an, dass sie durch KI eine
Effizienzsteigerung von mindestens 25 % erwarten, ein Drittel erwartet sogar eine Steigerung von mindestens 50 % in zwei Jahren.

Diese hochgesteckten Erwartungen sprechen Bände über die Begeisterung für generative KI und die wahrgenommenen Auswirkungen in ihren Unternehmen. Führungskräfte aus allen Branchen glauben, dass generative KI-Anwendungsfälle Kosten senken und neue Umsätze generieren können, indem sie die Effizienz verbessern, die Zeit bis zur Erkenntnis verkürzen, mehr Transparenz schaffen und die datenbasierte Entscheidungsfindung verbessern. Aufgrund des hohen ROI ist es keine Überraschung, dass 88 % der Führungskräfte angeben, dass sie in generative KI investieren, und mehr als ein Viertel setzt generative KI bereits ein.

Kosten senken

neue Umsätze schaffen

Effizienz verbessern

schnellere Insights

Transparenz schaffen

AI supported company

Wie bei der Einführung von generativer KI am besten starten?

Die Einführung von generativer KI für Unternehmen ist mit Herausforderungen verbunden. Dazu gehören Datenschutzbedenken, ethische Fragen und die Notwendigkeit, Mitarbeiter auf die Technologie vorzubereiten. Unsere Empfehlung für Unternehmen: Projektverantworliche für den Einsatz von generativer KI im Unternehmen sollten klare Ziele definieren und mit Pilotprojekten beginnen, um Erfahrungen zu sammeln. Schulungen für Mitarbeiter und die Einrichtung klarer Richtlinien sind entscheidend für den Projekterfolg. Sehr gern beraten wir Sie oder starten gemeinsam mit einem unserer KI-Workshops.

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Wieso ist generative KI für Unternehmen so ein Hype?

Der massive Anstieg von großen, vielfältigen, hochwertigen und quelloffenen Datensätzen treiben den jüngsten Hype generativer KI-Anwendungen und -Lösungen. Durch die Nutzung von Daten können KI-Modelle trainiert werden, um Muster, Korrelationen und Merkmale dieser großen Datensätzen zu erkennen. Das Ergebnis sind vortrainierte Modelle auf dem neuesten Stand der Technik, die leicht zugänglich sind und für verschiedene Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen zugeschnitten werden können.

Gleichzeitig machen es erhebliche Fortschritte in der Datenverarbeitung für Unternehmen einfacher die Fähigkeiten der generativen KI zu nutzen. Verbesserungen der Hardware, einschließlich Grafikprozessoren (GPUs), robustes Cloud-Computing und Open-Source-KI-Software treiben die Entwicklung hin zu generativer KI voran. Jetzt, da Datenteams die notwendigen Werkzeuge und Ausgangspunkte haben, können sie mit generativer KI experimentieren. Und schließlich erhalten innovative Deep-Learning-Modelle neue Erweiterungen zusätzlich zu verbesserter Rechenleistung – sie verarbeiten Informationen effizienter und zeigen eine größere Fähigkeit, ähnlich wie Menschen zu reagieren.

Künstliche Intelligenz (KI) - generative KI - Machine Learning- Deep Learning - Large Language Models (LLM) was ist der Unterschied?

KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI)
nutzt die Computerwissenschaft zur Entwicklung von Systemen, die in der Lage sind, die menschliche Intelligenz nachzuahmen und zu übertreffen.

MACHINE LEARNING (ML)
ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computer trainiert aus vorhandenen Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen, ohne dass sie dafür explizit programmiert werden.

DEEP LEARNING
ist ein Teilbereich von ML, der es Computern ermöglicht, Informationen zu verarbeiten und auf eine vom Menschen abgeleitete Weise zu lernen.

GENERATIVE KI
trainiert Computer und Systeme auf die Verwendung generativer Modelle, um neue Inhalte wie Bilder, Text, Audio und Musik, Video, Code, 3D-Objekte und synthetische Daten zu schaffen.

Aber was ist der Unterschied zwischen einem Large Language Model (LLM) im Vergleich zu generativer KI ?

Große Sprachmodelle sind eine spezielle Art von generativer KI, darauf ausgelegt Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Sie nutzen Beziehungen in Sprachdaten, um Wortfolgen vorherzusagen und zu generieren. Large Language Models werden mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken erstellt. Diese Modelle können den Kontext verstehen, kohärenten Text erzeugen und verschiedene Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung wie Übersetzung, Zusammenfassung oder Beantwortung von Fragen übernehmen. LLMs wie ChatGPT haben viel Aufmerksamkeit erregt, weil sie in der Lage sind, Nutzer*innen zu verstehen und mit diesen auf vereinfachte Weise zu interagieren. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Begriffe „Large Language Model“ und „generative KI“ zwar oft synonym verwendet werden, generative KI aber ein breiteres Konzept ist, das verschiedene KI-Techniken zur Generierung von Inhalten umfasst, zu denen auch LLMs gehören.

Branchenübergreifende KI-Use Cases

Mit der Fähigkeit, Inhalte, Bilder, Texte und sogar ganze Szenarien zu generieren, ermöglicht KI eine Vielzahl von Anwendungen in verschiedenen Branchen und
so unterschiedlichen Bereichen wie Produktion, Logistik,Kundenservice, Marketing, Arzneimittelforschung und viele mehr.

areto – Analyse von Lieferantenleistungen und -risiken

areto – Automatisierte Bauplanung und Designoptimierung im Baugewerbe

areto – Automatisierte Frachtraumoptimierung

areto – Automatisierte Kundeninteraktion und Antragsbearbeitung bei einem Versicherer

areto – Echtzeit-Sortierung von Produkten anhand des Kundenverhaltens

areto – Automatisierte Portfolioverwaltung (Robo-Advisors)

areto Bearbeitung von Kundenanfragen und Anträgen durch Textanalyse

areto Optimierung von Cross Docking Prozessen

areto – Betrugserkennung bei einem Versicherungsunternehmen

areto – Matching von eingegangenen Bewerbungen auf offene Positionen

areto – Entlastung und Qualitätssicherung im Kundenservice

areto – Erkennung und Vorhersage von Baustellendefekten

areto Sentiment Analyse für Marktprognosen bei einer Bank

areto Risikobewertung bei Kreditvergabe

areto Prädiktive Wartung von Fahrzeugen und Ausrüstung

areto Nachhaltigkeit und CO2 Fußabdruck bei Events optimieren

areto – Vermeidung von Zahlungsausfällen und Betrug durch real-time Selektion

areto – Vorhersage von Baukosten und Zeitplänen im Baugewerbe

areto – Dynamische Produktionsoptimierung bei einer Brauereikette

areto – Entwicklung neuer Rezepturen in der Lebensmittelindustrie

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Workshops / Coachings

Sie erhalten in unseren Workshops und Coachings das nötige Know-how für den Aufbau einer modernen KI-Lösung. Das areto Data Science/KI-TrainingCenter bietet eine breite Auswahl an Lerninhalten.

Proof of Concepts

Welche KI-Lösung ist für uns richtig? Sind die Rahmenbedingungen dafür geeignet? Welche Voraussetzungen müssen geschaffen werden? Proof of Concepts (POCs) beantworten, diese und weitere Fragen, um dann die richtigen Investitionsentscheidungen zu treffen. So starten Sie bestens vorbereitet in Ihr Projekt.

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Wieso ist generative KI für Unternehmen so ein Hype?

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Aber was ist der Unterschied zwischen einem Large Language Model (LLM) im Vergleich zu generativer KI ?

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