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KI verstehen: die vier Grundlagen der künstlichen Intelligenz einfach erklärt

Autor: Eric McDermott

Um das Beste aus den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI) im digitalen Zeitalter zu machen, ist es entscheidend, die erstmal die Grundlagen zu verstehen. Warum? Nur ein tiefer Blick wird dir helfen, von Hype zu handfesten Einblicken und Erkenntnissen zu gelangen. Darum werden in diesem Beitrag vier zentrale Pfeiler der KI beleuchtet: Generative KI, Predictive KI, Explainable KI und Classification KI.  

 

 

1. Generative KI: Neue Möglichkeiten schaffen 

Generative KI, wie etwa ChatGPT, geht über herkömmliche KI hinaus und schafft neue Datensätze in verschiedenen Bereichen wie Sprache und Bildern. Wie das geht? Spezielle Algorithmen werden verwendet, um realistische und kreative Inhalte zu erstellen. Die Anwendungsgebiete von GenAI erstrecken sich über diverse Branchen wie Produktdesign, Content-Erstellung, Chatbots und synthetische Daten. Benutzerfreundliche Tools wie ChatGPT, Midjourney und CoPilot machen es einfach, sich darauf einzulassen und neue Möglichkeiten zu entdecken. 

Praxisbeispiel: Wir haben Generative KI für maßgeschneiderte Chatbots verwendet. Diese Chatbots hatten verschiedene Anwendungen, sowohl intern als auch für unsere Kunden. Intern haben wir unseren "dicobot" benutzt, um Prozesse wie das Suchen von Dokumenten für häufig gestellte Fragen und Firmeninformationen zu vereinfachen. Das automatisierte diese Aufgaben, was die Effizienz und Produktivität in unserer Organisation steigerte. Außerdem haben wir Chatbots für unsere Kunden entwickelt, um innovative Lösungen für deren Kundenservice und Support zu bieten. Diese Chatbots nutzten die Generative KI für persönliche und interaktive Erlebnisse, was die Kundenzufriedenheit verbesserte, und das Wachstum des Unternehmens förderte. 

 

2. Predictive KI: Die Zukunft antizipieren

Predictive KI ist ein wichtiger Teil der KI, der historische Daten und Trends nutzt, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Dafür werden spezielle Algorithmen und maschinelles Lernen verwendet, um Muster zu identifizieren und Trends zu erkennen. Diese KI kann Unternehmen helfen, Ressourcen besser zu nutzen, Entscheidungen zu verbessern und die Effizienz zu steigern. Sie wird in Bereichen wie Nachfrageprognose, Churn Prediction, Anomalieerkennung und vorausschauender Wartung angewendet. 

Praxisbeispiel: Wir verwenden spezielle Algorithmen für Vorhersagen. Wie das geht? Wir haben eine Toolbox entwickelt, um mit beliebigen Zeitreihendaten umgehen zu können und Ensemble-Modelle zu verwenden, und so die besten Vorhersagen zu erzielen. Diese helfen uns, genauere Prognosen zu erstellen, die es uns und unseren Kunden ermöglichen, bessere Entscheidungen zu treffen und effektiver zu planen. 

 

3. Explainable KI: Den Entscheidungsprozess verstehen 

In einer Zeit zunehmender Komplexität wird Erklärungsfähige KI (XAI) immer wichtiger. Traditionelle KI-Modelle operieren oft wie Black Boxes, treffen Entscheidungen ohne transparente Begründung. Erklärungsfähige KI setzt sich das Ziel, Licht in die Entscheidungsprozesse zu bringen. Was das bedeutet? Ein zentrales Element von XAI ist die Schaffung von Modellen, die nicht nur präzise, sondern auch verständlich und interpretierbar für Menschen sind. Indem Einblicke in die Entscheidungsfindung von KI-Modellen gegeben werden, können Organisationen Vertrauen aufbauen, Fairness sicherstellen und Vorschriften einhalten.  

Praxisbeispiel: Wir haben das TRUSTIFAI-Zertifikat von TÜV AUSTRIA für unsere KI-Anwendung erhalten. Diese Zertifizierung bestätigt unser Engagement für die Entwicklung vertrauenswürdiger und zuverlässiger KI-Systeme in sicherheitsrelevanten Bereichen. Durch diesen Prozess hat unser Team wertvolle Expertise und Erfahrungen mit den strengen regulatorischen Anforderungen des EU-KI-Gesetzes gewonnen.  

Was bedeutet das Ganze? Wir sind nun in der Lage, unsere Kunden durch die Schritte des Aufbaus und der Validierung von KI-Modellen zu führen, die diesen Vorschriften entsprechen. Unser "Vertrauenswürdige KI"-Prozess ist darauf ausgelegt, Kunden durch jeden Schritt der KI-Entwicklung zu führen und sicherzustellen, dass ihre Modelle in jedem Schritt validiert und konform sind. Durch das Befolgen dieses Prozesses können wir garantieren, dass unsere KI-Lösungen höchsten Standards in Sicherheit, Zuverlässigkeit und ethischen Überlegungen entsprechen. Diese Errungenschaft markiert einen wichtigen Meilenstein für uns und unterstreicht unser Engagement, KI-Lösungen zu entwickeln, die nicht nur innovativ, sondern auch vertrauenswürdig und verantwortungsbewusst sind. 

 

4. Classification KI: Daten organisieren

Classifikation KI konzentriert sich darauf, Daten zu organisieren und zu kategorisieren. Hierbei kommen maschinelle Lernalgorithmen zum Einsatz, um Daten in verschiedene Kategorien einzuteilen. Dadurch können Unternehmen Erkenntnisse gewinnen, fundierte Entscheidungen treffen und ihre Strategien entsprechend anpassen. Classifikation KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Kundensegmentierung, der Bilderkennung und der Sentimentanalyse. Durch das Gruppieren von Daten und das Identifizieren von Mustern können Organisationen ihre Kunden besser verstehen, Marketingkampagnen optimieren und Anomalien oder Ausreißer in großen Datensätzen erkennen.  

Praxisbeispiel: Unser Projekt "SEO Boost" setzt auf Classifikation und Generative KI-Algorithmen. Zunächst klassifiziert es jede Seite einer Website und identifiziert Bereiche, die verbessert werden können, sowohl strukturell als auch inhaltlich. Durch die Analyse des Inhalts jeder Seite können wir Konzepte erkennen und SEO-reiche Keywords und Phrasen anbieten, die höchstwahrscheinlich dazu beitragen, das Ranking in Suchmaschinen zu verbessern. Dies schafft Mehrwert, indem es die Sichtbarkeit und Auffindbarkeit der Webseiten erhöht. 

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Fazit

Wir haben Grundlagen von KI näher betrachtet, um die Eigenschaften und Anwendungen von KI gesamtheitlich zu verstehen. Dabei ist es wichtig zu erkennen, dass diese Bereiche nicht isoliert sind, sondern zusammenarbeiten, um ein dynamisches KI-System zu schaffen. Indem man das Zusammenspiel versteht, können Unternehmen das volle Potenzial der KI nutzen und Innovation vorantreiben.  

Wenn du tiefer in den Aufbau einer starken Datenstrategie für KI eintauchen möchtest, lade unseren Report " De-hyping the Hype: The Key to AI Success" herunter. Er bietet dir wertvolle Einblicke in die technischen Voraussetzungen, IT-Infrastruktur und Fähigkeiten, die notwendig sind, um KI mit erfolgreich zu sein.