Der rasante Fortschritt der KI-Technologie hat die Aufmerksamkeit von CEOs und Vorständen weltweit auf sich gezogen. Laut einem kürzlich veröffentlichten Bericht von PwC planen überwältigende 84% der CIOs, generative KI (genAI) bis 2024 in ihre Geschäftsmodelle zu integrieren. Obwohl genAI zweifellos transformative Fähigkeiten besitzt, ist es wichtig anzuerkennen, dass es nur eine Facette des KI-Landschaft ist und möglicherweise nicht die optimale Lösung für jeden Anwendungsfall ist.
Das Gebiet der KI hat im Laufe der Jahre eine erhebliche Evolution durchlaufen. Was einst als KI galt, hat sich signifikant verändert, da Fortschritte in der Technologie unser Verständnis seiner Fähigkeiten geprägt haben. In großen Zügen lässt sich die Geschichte der KI in drei deutliche Phasen einteilen.
Die traditionelle Analytik, die in den letzten vier Jahrzehnten vorherrschte, nutzte Business Intelligence (BI), um historische Daten zu analysieren und Erkenntnisse über vergangene Ereignisse zu gewinnen. Mit dem Fortschreiten der Technologie änderte sich der Begriff zu Analytik, um seine zunehmende Raffinesse widerzuspiegeln.
Die prädiktive KI hingegen verwendet historische Daten, um Muster zu identifizieren und genaue Prognosen über zukünftige Ereignisse zu generieren. Diese zukunftsorientierte Technologie ermöglicht es Organisationen, fundierte Entscheidungen aufgrund projizierter Ergebnisse zu treffen.
GenAI, die neueste Ergänzung der KI-Landschaft, konzentriert sich darauf, Inhalte wie Texte, Bilder, Audio und Video gemäß den nutzerdefinierten Kriterien zu generieren. Obwohl GenAI einen bedeutenden Teil der Anwendungsfälle und Modelle abdeckt, repräsentiert es derzeit nur etwa 15%, wie von Thomas Robinson, COO bei Domino, bestätigt.
Interessanterweise gibt es Fälle, in denen prädiktive und generative KI zusammenarbeiten, um Ergebnisse zu verbessern. Beispielsweise die Kombination der Analyse von Radiologiebildern mit der Generierung von vorläufigen Diagnoseberichten oder die Nutzung von Aktiendaten zur Generierung von Berichten über potenziell profitable Investitionen. Diese Synergie erfordert eine einheitliche Plattform, die die Entwicklung einer vollständigen KI erleichtert.
Glücklicherweise müssen Organisationen nicht jede Art von KI als isolierte Entitäten mit unterschiedlichen Architekturen behandeln. Die Entwicklung und Implementierung einer vollständigen KI erfordert eine gemeinsame Plattform, die sowohl prädiktive als auch generative KI berücksichtigt. Obwohl GenAI möglicherweise zusätzliche Rechenleistung und Netzwerkressourcen erfordert, ist der Aufbau einer völlig neuen Infrastruktur für die meisten Organisationen nicht erforderlich, es sei denn, ihr GenAI-Einsatz ist massiv angelegt.
Governance- und Testprozesse müssen ebenfalls nicht völlig überarbeitet werden. Zugegeben, es gibt Unterschiede in der Risikobewertung zwischen der Verwaltung prädiktiver KI und GenAI, wie beispielsweise die Anfälligkeit von GenAI für „Halluzinationen“. Dennoch gelten die Grundsätze rigorosen Testens, Validierens und kontinuierlicher Überwachung sowohl für prädiktive als auch generative KI.
Um das nahtlose Management von KI-Werkzeugen, Daten, Schulungen und Implementierungen zu erleichtern, vertrauen viele Fortune 100-Unternehmen auf die Enterprise-KI-Plattform von Domino. Diese Plattform konsolidiert prädiktive und generative KI unter einem einzigen Kontrollzentrum und ermöglicht es AI- und MLOps-Teams, die Entwicklung, Implementierung und das Management einer vollständigen KI mühelos voranzutreiben.
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FAQ-Section:
1. Was ist generative KI (GenAI)?
Generative KI, auch bekannt als GenAI, ist ein Typ künstlicher Intelligenz, der sich darauf konzentriert, Inhalte wie Texte, Bilder, Audio und Video basierend auf nutzerdefinierten Kriterien zu generieren. Es ist die neueste Ergänzung der KI-Landschaft.
2. Welche drei Phasen der KI gibt es?
Die drei Phasen der KI sind:
– Traditionelle Analytik: Dieser Ansatz verwendet Business Intelligence (BI), um historische Daten zu analysieren und Erkenntnisse über vergangene Ereignisse zu gewinnen.
– Prädiktive KI: Diese Art von KI verwendet historische Daten, um Muster zu identifizieren und genaue Prognosen über zukünftige Ereignisse zu generieren.
– Generative KI: GenAI konzentriert sich darauf, Inhalte basierend auf nutzerdefinierten Kriterien zu generieren.
3. Können prädiktive und generative KI zusammenarbeiten?
Ja, prädiktive und generative KI können zusammenarbeiten, um Ergebnisse zu verbessern. Zum Beispiel die Kombination der Analyse von Radiologiebildern mit der Generierung von vorläufigen Diagnoseberichten oder die Nutzung von Aktiendaten zur Generierung von Berichten über potenziell profitable Investitionen.
4. Ist es notwendig, eine separate Infrastruktur für die GenAI-Implementierung zu haben?
Für die meisten Organisationen ist es nicht erforderlich, eine völlig neue Infrastruktur für die GenAI-Implementierung aufzubauen, es sei denn, es handelt sich um eine massive Skalierung. Während GenAI möglicherweise zusätzliche Rechenleistung und Netzwerkressourcen erfordert, ist eine gemeinsame Plattform, die sowohl prädiktive als auch generative KI ermöglicht, vorzuziehen.
5. Wie können KI-Werkzeuge, Daten, Schulungen und Implementierungen nahtlos verwaltet werden?
Viele Fortune 100-Unternehmen vertrauen auf die Enterprise-KI-Plattform von Domino, um das nahtlose Management von KI-Werkzeugen, Daten, Schulungen und Implementierungen zu erleichtern. Diese Plattform konsolidiert prädiktive und generative KI unter einem einzigen Kontrollzentrum und ermöglicht es AI- und MLOps-Teams, die Entwicklung, Implementierung und das Management einer vollständigen KI mühelos voranzutreiben.
Schlüsselbegriffe / Jargon:
– KI: Künstliche Intelligenz
– GenAI: Generative KI
– BI: Business Intelligence
– MLOps: Machine Learning Operations
Vorgeschlagene weiterführende Links:
– Domino: Offizielle Website von Domino, der in dem Artikel erwähnten Enterprise KI-Plattform.
– Domino’s Whitepapers: Zugang zu den Whitepapers von Domino, einschließlich des kostenlosen Whitepapers zur verantwortungsvollen GenAI, das in dem Artikel erwähnt wird.
The source of the article is from the blog agogs.sk