Was ist KI (künstliche Intelligenz)?

KI ist ein Sammelbegriff für Tools und Systeme, die entwickelt wurden, um Aufgaben auszuführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie das Verstehen von Sprache oder das Erkennen von Mustern. KI verleiht Maschinen die Fähigkeit, zu verstehen, zu kommunizieren, zu lernen, Probleme zu lösen und Inhalte zu erschaffen. KI ist das Produkt mehrerer Disziplinen, darunter Informatik, Datenwissenschaft, Linguistik, Neurowissenschaft, Philosophie (insbesondere das Studium der Logik) und Psychologie.

>KI stellt ein transformatives Paradigma in der Datenanalyse dar und ermöglicht Einblicke in einem Umfang und einer Geschwindigkeit, die die menschlichen Fähigkeiten bei Weitem übertreffen. Heute nutzen Unternehmen weltweit KI für Aufgaben wie Datenabruf, Korrelation und Verarbeitung. Sie ist in tägliche Anwendungen wie Beobachtbarkeit, Cybersicherheit, Kundenerlebnis und Risikomanagement integriert.

Im Jahr 1950 veröffentlichte Alan Turing (ja, der berühmte Codeknacker aus dem Zweiten Weltkrieg) „Computing Machinery and Intelligence“, in dem er den Begriff der maschinellen Intelligenz weiterentwickelte.¹ Im Jahr 1956 gründete John McCarthy das Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, prägte den Begriff „künstliche Intelligenz“ und etablierte KI als Forschungsgebiet.²

ELIZA, der erste Chatbot, wurde 1966 von Joseph Weizenbaum entwickelt.³ ELIZA nutzte natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP), um menschliche Interaktionen nachzuahmen und die Nutzer glauben zu lassen, es handele sich um eine:n Psychotherapeut:in.

Dann kamen die 80er Jahre, ein Jahrzehnt, das für den „Boom der künstlichen Intelligenz“ bekannt war.⁴ Diese Ära konzentrierte sich auf Expertensysteme – regelbasierte Programme, die die Entscheidungsfindung nachahmen – und die Begeisterung für das Potenzial der maschinellen Intelligenz auslösten, obwohl Deep Learning und Large Language Models (LLMs) noch Jahrzehnte entfernt waren.

Nach einer Phase der Stagnation Ende der 80er Jahre – verursacht durch hohe Erwartungen, begrenzte Rechenleistung und enttäuschende Ergebnisse – versiegten Begeisterung und Finanzierung. Diese Periode wurde als „KI-Winter“ bekannt und dauerte bis zum Wiederaufleben des Interesses Ende der 1990er und Anfang der 2000er Jahre, als KI-Agenten und verbesserte Automatisierungsfunktionen eingeführt wurden. Vom ersten Roomba im Jahr 2002 und der Landung der NASA-Rover Spirit und Opportunity auf dem Mars im Jahr 2004 bis hin zu auf maschinellem Lernen (ML) basierenden Empfehlungssystemen von Social-Media-Plattformen und Netflix war KI überall. 2011 gab es zwei große Erfolge im Bereich KI: Watson von IBM und Siri von Apple. Plötzlich wurde KI zu einem Teil des Alltags – allerdings wurde sie weiterhin hauptsächlich von Ingenieuren und Unternehmen kontrolliert.

Spulen wir ins Jahr 2022 vor: Die Einführung von ChatGPT durch OpenAI machte generative KI einfach und für die breite Öffentlichkeit zugänglich. Zwar wurde BERT5 von Google bereits 2018 eingeführt, doch ChatGPT war ein globaler Game-Changer, der eine neue Ära der Innovation einläutete. Manche würden dies als den neuen KI-Boom bezeichnen, der einen bedeutenden Meilenstein bei der Einführung von KI darstellt.

KI ist von Bedeutung, da sie die Grundlage für einen wesentlichen Teil der modernen technologischen Innovationen darstellt. Obwohl nicht alle neuen Technologien KI nutzen, wird KI oft im Hintergrund eingesetzt. Angesichts der ständig wachsenden Datenmengen und der zunehmenden Komplexität digitaler Ökosysteme haben Unternehmen zunehmend Schwierigkeiten, einen klaren Überblick über ihre Abläufe zu behalten.

Bei richtiger Anwendung kann KI ein unschätzbar wertvolles Werkzeug sein, um Organisationen bei der Durchführung komplexer datenbezogener Aufgaben im großen Maßstab zu unterstützen. Ausgereifte KI-Technologie kann die Geschwindigkeit und Genauigkeit von datenbezogenen Vorgängen verbessern, die geschäftliche Entscheidungen beeinflussen. Beispielsweise kann KI bei der Nachfrageprognose historische Verkaufsdaten analysieren, um vorherzusagen, wie viel Lagerbestand bestellt werden sollte. Im besten Fall treibt KI Innovationen voran, indem sie unsere Arbeits- und Lebensweise verändert.

Mit fortschreitender Verbreitung hat KI das Potenzial, alltägliche und repetitive Aufgaben zu übernehmen, sodass Menschen sich wertvolleren Aufgaben widmen können, die kreatives und kritisches Denken erfordern. Allerdings ist KI nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wird, und die Ausgereiftheit der Technologie.

KI funktioniert durch den Einsatz von Machine Learning, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache und neuronalen Netzen, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Aspekte der menschlichen Kognition zu simulieren.

Machine Learning

Machine Learning verwendet Algorithmen, um aus Daten zu lernen, indem es Muster und Beziehungen zwischen Datenpunkten erkennt, und es verwendet sie, um die Leistung bei Aufgaben im Laufe der Zeit zu verbessern. Dieses Grundprinzip ermöglicht es Computern, Vorhersagen in neuen Kontexten zu treffen. Machine Learning steht hinter der Fähigkeit der KI, Stimmungen zu erkennen und darauf zu reagieren und sich an neue Daten oder sich ändernde Umgebungen anzupassen. Es ist verantwortlich für KI-Funktionen wie Sentimentanalyse, Anomalieerkennung, Bilderkennung und prädiktive Analysen.

Organisationen können vortrainierte Machine-Learning-Modelle mit neuen Daten verwenden oder ihre Modelle von Grund auf neu trainieren.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist eine Form der KI, die sich auf Machine-Learning-Algorithmen, Deep Learning und Computerlinguistik stützt, um Computern menschliche (oder natürliche) Sprache beizubringen. NLP ist eine grundlegende Ebene der Technologie, die Spracherkennung, semantische Suche, Chatbots und weitere sprachbezogene Anwendungen ermöglicht.

Dank der natürlichen Sprachverarbeitung können Computer menschliche Sprache erkennen, verarbeiten, verstehen und generieren.

Neuronale Netze

Neuronale Netze sind eine Art von Machine-Learning-Algorithmus, der Deep Learning ermöglicht. Diese Algorithmen sind der Struktur des menschlichen Gehirns nachempfunden (daher „neuronal“) und verfügen über eine fortschrittliche Mustererkennungstechnologie. Schichten von Knoten analysieren komplexe und riesige Datensätze.

Die mehreren Schichten zwischen den Eingangs- und Ausgangsschichten eines tiefen neuronalen Netzes ermöglichen Deep Learning. Dies wiederum ermöglicht die automatische Extraktion von Datenmerkmalen. Obwohl neuronale Netze keine exakten Nachbildungen des Gehirns sind, sind sie vereinfachte Berechnungsmodelle, die sich an seiner Struktur und Funktion orientieren und eine leistungsstarke Mustererkennung ermöglichen.

Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning, der mehrschichtige neuronale Netze verwendet, um automatisch zu lernen und Merkmale aus großen Datenmengen zu extrahieren. Diese Modelle sind von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert und zeichnen sich durch die Erkennung komplexer Muster aus.

KI-Training und Feinabstimmung

KI-Training bezeichnet den Prozess, bei dem Machine-Learning-Algorithmen trainiert werden, um statistische Muster aus Daten zu erlernen. Durch Feintuning lernen Modelle, bestimmte Aufgaben auszuführen.

Zuerst kommt das KI-Training, bei dem der Algorithmus mit einem Datensatz gefüttert wird und dann lernt, mithilfe einer von mehreren Trainingstechniken Vorhersagen zu treffen:

• Überwachtes Lernen ist ein Mustererkennungsprozess. Mit Labels versehene Daten werden in einen Machine-Learning-Algorithmus eingespeist, der die Beziehungen zwischen Datenpunkten und ihren Labels erkennt. Durch das Erlernen statistischer Zusammenhänge zwischen diesen Beziehungen kann der Algorithmus die richtigen Labels für ähnliche Datenpunkte vorhersagen.
• Unbeaufsichtigtes Lernen bezeichnet das Trainieren von Algorithmen anhand von nicht mit Labels versehenen Daten, um verborgene Muster oder Strukturen zu finden. Zu den Aufgaben gehören Clustering (z. B. das Gruppieren ähnlicher Elemente) und Dimensionsreduzierung (z. B. das Vereinfachen von Daten unter Beibehaltung bestimmter Merkmale).
• Teilweise beaufsichtigtes Lernen ist eine Mischform aus überwachtem und unüberwachtem Lernen, bei der ein Modell sowohl mit Daten mit Labels als auch mit Daten ohne Labels trainiert wird. Ziel ist es, die Modellleistung bei Aufgaben wie Klassifizierung oder Regression zu verbessern.

Sobald ein Modell trainiert wurde, können die Teams mit der Feinabstimmung beginnen. Aufgaben wie Anomalieerkennung oder Sentimentanalyse werden häufig durch Feinabstimmung bestehender vortrainierter Modelle angegangen. Dies ist schneller, weniger ressourcenintensiv und kostengünstiger.

KI ist zwar auf Training und Feinabstimmung angewiesen, um genaue und relevante Ergebnisse zu liefern, doch am wichtigsten ist die Qualität der Daten, mit denen sie trainiert wird. Aus diesem Grund beginnt der Prozess des Trainings und der Feinabstimmung mit der Datenerfassung und -vorverarbeitung. Und je gründlicher dieser Prozess ist, desto besser sind die Ergebnisse der KI.

Während KI mehrere Technologien umfasst, gibt es auch viele Arten von KI.

Spezialisierte KI

Spezialisierte KI ist darauf trainiert, sehr spezifische Aufgaben auszuführen. Es ist die heute am häufigsten verwendete Art von KI. Denken Sie an Sprach- und Spracherkennungssysteme, einfache Chatbots (typischerweise regelbasiert oder abrufbasiert, im Gegensatz zu generativen Modellen, die Originalinhalte erstellen) und Empfehlungssysteme (wie die, die von Streaming-Diensten verwendet werden).

Allgemeine KI

Allgemeine KI ist ein theoretischer KI-Typ, der lernen, verstehen und sich anpassen kann, um verschiedene Aufgaben in einem breiten oder allgemeinen Satz von Anwendungsfällen auszuführen.

Das Konzept der allgemeinen KI lässt sich besser anhand eines praktischen Beispiels aus der Robotik veranschaulichen, wo die meisten Systeme noch auf spezialisierte und vordefinierte Fähigkeiten beschränkt sind. Roboter, die ihre Handlungen an ihre Umgebung anpassen können, sind auf Computer Vision und ein gewisses Maß an Vorabtraining angewiesen, um ihre Umgebung zu verstehen, sind jedoch auf vertraute Umstände, Einstellungen und Parameter beschränkt.

Zum Beispiel kann ein Roboterarm, der so programmiert wurde, dass er den Inhalt einer Dose Limonade in einen Becher gießt, dies nur mit festen Parametern tun (d. h. die gleiche Art von Getränkedose, im selben Raum, mit einem konstanten Flüssigkeitsvolumen). Würde man ihm eine Glasflasche reichen, ihn in einen anderen Raum mit einem höheren Tisch stellen oder ihm eine Champagnerflöte statt eines Bechers geben, würde er scheitern. Allgemeine KI würde es dem Roboterarm ermöglichen, die Aufgabe des Einschenkens eines Getränks konzeptionell zu verstehen und sein Verhalten an neue Gefäße, Umgebungen und Einschränkungen anzupassen.

Generative KI

Generative KI zeichnet sich durch ihre Fähigkeit aus, neue und originelle Texte, Codes, Software, Bilder und Videos zu generieren oder zu erstellen. Generative KI basiert auf Machine Learning, um sich an die Interaktionen mit Nutzer:innen anzupassen und daraus zu lernen. Sie verwendet zudem LLMs, NLP, neuronale Netzwerke, Vektordatenbanken und verschiedene Arten von Algorithmen, um Eingabeaufforderungen zu analysieren und Antworten zu generieren.

Generative KI-Modelle werden anhand umfangreicher Datensätze trainiert, um Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten zu erlernen. Diese Art der Mustererkennung ermöglicht es generativen KI-Modellen, auf Aufforderung oder Abfrage Vorhersagen zu treffen. Wenn generative KI also eine Reaktion in Form neuer Inhalte generiert, ist diese Reaktion das Ergebnis einer sehr komplexen Vorhersage.

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Bei gutem Training bietet KI Unternehmen und Einzelpersonen branchenübergreifend erhebliche Vorteile. Ihre leistungsstarken Automatisierungsfunktionen steigern die Effizienz und Genauigkeit in verschiedenen Anwendungen, verbessern das Kundenerlebnis durch Personalisierung und helfen Organisationen, Kosten durch die Optimierung von Abläufen zu verwalten.

• Verbesserte Effizienz: KI-gestützte Automatisierung stellt einen Durchbruch für Unternehmen dar, die ihre Effizienz steigern möchten. Ob sie von Site Reliability Engineers (SREs) zur Überwachung und Optimierung der Performance eingesetzt werden oder von Kundendienstmitarbeiter:innen zur Bearbeitung von Anfragen, damit sich die Mitarbeiter:innen auf Fälle mit hoher Priorität konzentrieren können – die Fähigkeit der KI, riesige Datenmengen in großem Umfang zu verarbeiten, ist der Schlüssel zur Effizienzsteigerung.
• Bessere Geschäftsentscheidungen: Bei Verwendung eines ausgereiften, gut trainierten Modells können KI-Datenanalysefunktionen im großen Maßstab die menschlichen Fähigkeiten erheblich unterstützen. Im Fall der Ursachenanalyse oder des Risikomanagements kann KI genauere Einblicke liefern und menschliche Fehler minimieren. Das führt zu besseren datengestützten Geschäftsentscheidungen.
• Verbesserte Kundenerlebnisse: KI-gestützte Suche kann Kund:innen ausgefeilte, dialogorientierte Sucherlebnisse bieten, die relevante Ergebnisse liefern. Von Chatbots, die rund um die Uhr verfügbar sind, bis hin zu KI-gestützten Personalisierungsfunktionen profitieren Kund:innen von schnellerem Service, maßgeschneiderten Erlebnissen und effizienterer Problemlösung, was ihre allgemeine Zufriedenheit und ihre Bindung an Marken erhöht. Erfahren Sie, wie Sie eine KI-gestützte Strategie für das digitale Kundenerlebnis entwickeln.
• Kosteneinsparungen: Durch die Steigerung der Effizienz und Genauigkeit, die Optimierung von Abläufen und den Aufbau einer stärkeren Markenbindung durch ein verbessertes Kundenerlebnis hat KI letztendlich einen positiven Einfluss auf das Geschäftsergebnis. Tatsächlich glauben 82 % der IT-Führungskräfte, dass sie ihren Umsatz steigern können, indem sie Daten in Echtzeit ingestieren, Datenanalysetools für geschäftliche Entscheidungen nutzen und KI für datengestützte Einblicke einsetzen.

Trotz ihrer zahlreichen Vorteile für Organisationen und Nutzer:innen sowie der rasanten Entwicklung und Einführung in den letzten Jahren weist KI nach wie vor Einschränkungen auf und stellt Herausforderungen dar, die diskutiert werden müssen.

• Bias: KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wird. Und es besteht die inhärente Gefahr, KI mit verzerrten Daten zu trainieren, insbesondere mit Daten, die von Menschen nicht als verzerrt erkannt werden. Dies kann unbewusste Vorurteile verstärken und in der Anwendung verheerende Folgen haben. Denken Sie an Gesundheitsorganisationen, die sich bei der Bearbeitung von Leistungsansprüchen auf KI verlassen, oder an Strafverfolgungsbehörden, die KI bei strafrechtlichen Ermittlungen einsetzen. Einige KI-Systeme, die bei der Beurteilung von Lebensläufen eingesetzt werden, haben Bias gezeigt, indem sie Lebensläufe mit Begriffen, die mit Frauen in Verbindung gebracht werden, benachteiligt und Bewerberinnen von Frauenhochschulen herabgestuft haben.
• Ethische Bedenken: KI wirft viele ethische Fragen auf. Wurde die KI mit privaten Daten oder Daten trainiert, die geistiges Eigentum von Personen sind, die nicht ausdrücklich ihre Zustimmung gegeben haben? Handelt es sich um ein Gesichtserkennungsmodell, das ohne Wissen der Personen anhand von Aufnahmen von Kameras im öffentlichen Raum trainiert wurde? Insbesondere generative KI hat viele Fragen im Zusammenhang mit Urheberrechtsverletzungen und gestohlenen Abbildern aufgeworfen. Der verantwortungsvolle und ethische Einsatz von KI ist für Regulierungsbehörden und Organisationen ein anhaltendes Anliegen.
• Arbeitsplatzverlust: Obwohl KI als Werkzeug zur Erweiterung menschlicher Fähigkeiten gedacht ist, führt ihre Automatisierungsfähigkeit bereits in vielen Branchen, von der Unterhaltungsindustrie bis zur Fertigung, zu Arbeitsplatzverlusten.
• Erklärbarkeit: Deep-Learning-Modelle sind äußerst komplexe Algorithmen. Sie funktionieren wie eine Blackbox. Dies erschwert es, ihren Entscheidungsprozess nachzuvollziehen und somit die Gültigkeit oder Richtigkeit ihrer Antworten zu überprüfen.

Diese Herausforderungen erfordern eine sorgfältige Abwägung seitens einzelner Nutzer:innen, Organisationen und Regierungen. KI hat das Potenzial, eine enorme Demokratisierung und Inklusivität voranzutreiben. Um diese Vorteile voll auszuschöpfen, müssen Entscheidungsträger:innen eine verantwortungsbewusste und ethische Nutzung fördern und durchsetzen.

Organisationen haben KI in einer Vielzahl von Branchen und Anwendungsfällen eingesetzt.

KI-Anwendungen für Unternehmen

Für Organisationen revolutioniert KI die Abläufe, die Cybersicherheit und die Entscheidungsfindung.

• Datenanalyse: KI-gestützte Datenanalyse ist das Rückgrat der Beobachtbarkeit und Cybersicherheit. Die Fähigkeit der KI, riesige und vielfältige Datensätze zu analysieren, ermöglicht es Organisationen, Informationen aus verschiedenen Bereichen zu korrelieren, um bessere Geschäftseinblicke zu erhalten und die Anomalieerkennung und Ursachenanalyse zu verbessern.
• Kundenservice: Chatbots und virtuelle Assistenten unterstützen Kundendienstmitarbeiter:innen bei der Bearbeitung von Tickets und bieten rund um die Uhr personalisierten Service. KI kann für Empfehlungssysteme oder dialogorientierte Suchfunktionen eingesetzt werden, die die Kundenbindung und die Relevanz der Ergebnisse insgesamt verbessern.

Branchenspezifische KI-Anwendungen

Einige Branchen nutzen KI bereits seit Jahrzehnten, während andere, wie die Fertigungsindustrie und das Gesundheitswesen (insbesondere die patientenorientierte Gesundheitsversorgung), jetzt damit beginnen, KI zu implementieren, um ihre spezifischen Herausforderungen zu bewältigen.

• Gesundheitswesen: KI wird für Diagnosen, personalisierte Behandlungsplanung und die Beschleunigung der Arzneimittelforschung eingesetzt.
• Finanzen: Betrugserkennungssysteme, algorithmischer Handel und Kreditrisikobewertungen werden durch die Fähigkeit der KI, komplexe Finanzdaten zu verarbeiten und zu analysieren, verbessert.
• Fertigung: KI ermöglicht es der Robotik, gefährliche und sich wiederholende Aufgaben zu übernehmen, und ermöglicht vorausschauende Wartung, Qualitätskontrolle und Optimierung der Lieferkette.
• Einzelhandel: KI bietet personalisierte Produktempfehlungen und Nachfrageprognose, verbessert das Kundenerlebnis und rationalisiert die Abläufe.

KI-Anwendungen für Verbraucher:innen

Von „Hey, Siri!“ bis „Alexa, spiel …“ ist KI zu einem festen Bestandteil des täglichen Lebens der Menschen geworden. Dahinter steckt: KI.

• Smart-Home-Geräte: Vom Surfen im Internet bis zum Ein- oder Ausschalten von Lichtern – KI-gestützte Heimgeräte wie Google Home und Amazon Echo bringen Automatisierung direkt zu den Verbraucher:innen.
• Personalisiertes Streaming: Plattformen wie Netflix und Spotify nutzen KI-Empfehlungsalgorithmen, um Inhalte an individuelle Vorlieben anzupassen.
• Fitness- und Gesundheits-Apps: KI-gestützte Tools bieten Coaching, Aktivitätsverfolgung und personalisierte Fitnesspläne, um Nutzer:innen zu helfen, ihre Ziele für mehr Wohlbefinden zu erreichen.

Da Unternehmen weiterhin traditionelle KI integrieren und generative KI einführen, bietet die Zukunft zahlreiche Möglichkeiten: neue Funktionen, neue Produkte sowie neue und transformative technologische Fortschritte. Die Zukunft erfordert auch eine verantwortungsvolle Entwicklung der KI, die ethische Nutzung, Fairness und Transparenz gewährleistet, während sich deren Einsatz weltweit beschleunigt.

Insbesondere die generative KI wird die Erstellung von Inhalten, das Produktdesign und die Problemlösung neu definieren. Unterdessen bleibt die allgemeine KI – noch immer ein fernes Ziel – das ultimative Ziel für Wissenschaftler:innen und Innovator:innen, die sich ein einheitliches „KI-Gehirn“ vorstellen, das in der Lage ist, verschiedene Aufgaben auszuführen und mehrere Maschinen zu steuern.

Such-KI, die Verschmelzung von Suchtechnologie und künstlicher Intelligenz, verspricht eine Verbesserung des Wissensaustauschs und der Betriebseffizienz sowie eine Rationalisierung interner Prozesse und des Kundenerlebnisses. Obwohl die Suche die Informationsbeschaffung durch ihre Fähigkeit revolutioniert hat, sofort relevante Ergebnisse aus riesigen Datensätzen zu liefern, kann sie dennoch Schwierigkeiten haben, den Kontext vollständig zu verstehen und tiefere Einblicke zu generieren. Und während KI sich durch die Analyse komplexer Muster und die Generierung von Einblicken auszeichnet, mangelt es ihr möglicherweise an Präzision beim Auffinden und Abrufen spezifischer Informationen in riesigen Datenspeichern. Durch die Kombination von KI und Suchtechnologien profitieren Sie von den Vorteilen beider Technologien und erhalten die einzigartige Möglichkeit, ungenutzte, unstrukturierte Daten in die Antworten umzuwandeln, die Sie benötigen.

Die Search AI Platform von Elastic, eine End-to-End-Lösung, wandelt das exponentielle Wachstum ungenutzter, unstrukturierter Daten in die richtigen Antworten, wirkungsvolle Maßnahmen und aussagekräftige Ergebnisse um, die Unternehmen dabei helfen können, bessere Entscheidungen zu treffen, die Effizienz zu maximieren, Innovationen voranzutreiben, das Kundenerlebnis zu verbessern, die betriebliche Resilienz zu erhöhen und Sicherheitsrisiken zu minimieren.

Die Elastic Search AI Platform dient als Grundlage für die beiden sofort einsatzbereiten Lösungen von Elastic – Elastic Observability und Elastic Security. Sie ist die Plattform der Wahl für Entwickler, die Anwendungen und Dienste der nächsten Generation mit generativer KI entwickeln möchten. Die Plattform ist von Grund auf offen, auf Leistung ausgelegt und auf Innovation ausgerichtet.

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• Umfassender Leitfaden zur KI in Unternehmen
• Umfassender Leitfaden zur KI in der Cybersicherheit
• Einsatz von KI in der Cybersicherheit: Die wichtigsten Anwendungsfälle und zu vermeidende Fehler
• So erstellen Sie eine KI-gestützte Strategie für das digitale Kundenerlebnis
• KI in Regierungsbehörden
• Was ist Such-KI?
• Was ist generative KI?
• Was ist konversationsfähige KI (auch Conversational AI)?

Wie wird KI bei der Suche und Entdeckung eingesetzt?

Moderne Suchsysteme nutzen KI, um über die bloße Schlüsselwortübereinstimmung hinauszugehen und Semantik, Kontext und Nutzerverhalten zu analysieren. KI-Modelle priorisieren relevante Ergebnisse und liefern Einblicke, die andernfalls möglicherweise übersehen würden, was sowohl in Verbraucheranwendungen als auch in Unternehmensumgebungen von entscheidender Bedeutung ist.

Darüber hinaus verbessert KI die Suche, indem sie Sprache präziser interpretiert und dabei den Kontext, die Formulierungen und das Nutzerverhalten berücksichtigt. Mit KI können Systeme relevante Informationen auch dann bereitstellen, wenn Abfragen unvollständig oder mehrdeutig sind. Dies ist besonders nützlich bei großen oder komplexen Datensätzen.

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Was ist der Unterschied zwischen KI und Machine Learning (ML)?

Während KI eine Reihe von Technologien abdeckt, von regelbasierten Systemen bis hin zur Robotik, verwendet ML speziell statistische Methoden, um aus Daten zu lernen. KI ist das breitere Feld, das alle Methoden zur Simulation menschenähnlicher Intelligenz in Maschinen umfasst. ML ist ein datengetriebener Ansatz innerhalb der KI, bei dem Algorithmen aus Erfahrung lernen, anstatt sich auf fest programmierte Regeln zu verlassen. 

Tauchen Sie tief in die Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und KI ein.

Was ist generative KI und wie unterscheidet sie sich von traditioneller KI?

Im Gegensatz zu traditioneller KI, die Eingaben identifiziert oder darauf reagiert, erzeugt generative KI völlig neue Ausgaben. Sie lernt Struktur, Stil und Beziehungen aus Daten und verwendet diese, um neuartige Ergebnisse zu erzielen. Traditionelle KI konzentriert sich normalerweise auf Analyse, Klassifizierung oder Vorhersage. Generative Modelle erweitern die Rolle der KI von der Entscheidungsunterstützung hin zur Inhaltserstellung.

1. A. M. Turing, „Computing Machinery and Intelligence“, Mind 49: 433–460, 1950.

2. Dartmouth, „Artificial Intelligence Coined at Dartmouth“, 1956.

3. Joseph Weizenbaum, Communications of the ACM, „ELIZA—a computer program for the study of natural language communication between man and machine“, 1966.

4. Thomas Haigh, „Historical Reflections: How the AI Boom Went Bust“, 2024.

5. Devlin, Jacob, „BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding“, 2019.