In den letzten Jahren haben wir mehrere bahnbrechende Momente erlebt, wie die Schaffung des AlphaZero-Modells im Jahr 2017, das in Schach und Go Gro\u00dfmeister-Niveau erreichte, und die Entwicklung der Transformer-Architektur im selben Jahr, die zahlreichen Sprachverarbeitungsmodellen zugrunde liegt. Mit der Ver\u00f6ffentlichung des GPT-3.5‑Modells als Chatbot, ChatGPT, am 30. November 2022 r\u00fcckte KI jedoch in den Blickpunkt der \u00d6ffentlichkeit. Der Einsatz von KI hat sich im Privatleben und bei der Suche nach Gesch\u00e4ftsanwendungen zur Zeitersparnis, Rationalisierung von Prozessen und Gewinnsteigerung durchgesetzt.<\/p>\n\n\n\n
Es ist wichtig, darauf hinzuweisen, dass der Einsatz von KI-basierten Algorithmen (genauer gesagt, maschinelles Lernen) f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwendungen seit mindestens einigen Jahren im Gange ist. G\u00e4ngige Beispiele sind Systeme, die Internetnutzern Werbung oder andere Inhalte empfehlen, pr\u00e4diktive Systeme in Finanzinstituten und Bilderkennungsalgorithmen in der Industrie. Obwohl sich diese Algorithmen st\u00e4ndig weiterentwickeln, sind die Unternehmen noch weit davon entfernt, das Potenzial der KI voll auszusch\u00f6pfen.<\/p>\n\n\n\n
Daher werde ich in diesem Artikel nicht nur darlegen, wie Sie generative k\u00fcnstliche Intelligenz (wie ChatGPT oder Midjourney) in Ihrem Unternehmen einsetzen k\u00f6nnen, sondern auch allgemeiner beschreiben, wie Sie Bereiche identifizieren, die durch verschiedene Arten von KI‑Algorithmen verbessert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
Es lohnt sich, die Reise in die KI mit einem Blick auf die verf\u00fcgbaren Tools zu beginnen. Es gibt bereits eine ganze Reihe davon, die jeweils sehr unterschiedliche Anwendungen bedienen. Hier sind einige Beispiele.<\/p>\n\n\n\n
Adobe Firefly ist ein fortschrittliches Werkzeug zur Erstellung und Bearbeitung von Grafiken, ideal f\u00fcr Marketing- und Designabteilungen. Mit Synthesia hingegen k\u00f6nnen Sie Videos mit generierten Stimmen und Charakteren erstellen, was eine gro\u00dfartige L\u00f6sung f\u00fcr die Erstellung von Schulungsmaterialien und Pr\u00e4sentationen ist.<\/p>\n\n\n\n
ChatGPT und Gemini sind vielseitige Tools, die Ihnen bei der Erstellung von Marketinginhalten, beim Kundenservice, bei der Beantwortung von E‑Mails oder bei der Ideenfindung helfen k\u00f6nnen. Grammarly wiederum hilft bei der Verbesserung der Grammatik und des Schreibstils, was bei der Erstellung hochwertiger Marketinginhalte und Berichte von unsch\u00e4tzbarem Wert ist.<\/p>\n\n\n\n
Turbologo und Logopony sind Tools zur Logogenerierung, die den Prozess der Erstellung der visuellen Identit\u00e4t Ihres Unternehmens beschleunigen k\u00f6nnen. Canva bietet eine breite Palette von Design-Tools, darunter auch solche, die generative KI‑Modelle verwenden. Mit Midjourney oder Leonardo.ai k\u00f6nnen Sie hochwertige Grafiken erstellen. Wenn Sie Hintergrundmusik ben\u00f6tigen, sollten Sie sich Suno ansehen.<\/p>\n\n\n\n
Tools wie Slides AI, Presentations AI, Pitch und Beautiful.AI erm\u00f6glichen die Erstellung attraktiver Pr\u00e4sentationen mit automatischer Formatierung, was eine erhebliche Zeitersparnis und eine Verbesserung der visuellen Qualit\u00e4t der pr\u00e4sentierten Materialien mit sich bringt.<\/p>\n\n\n\n
Vergessen Sie nicht, Meeting-Transkriptionstools wie OtterAI und Textzusammenfassungssysteme wie SummarizeBot zu verwenden.<\/p>\n\n\n\n
F\u00fcr Forschungsteams bietet Scite.AI erweiterte Funktionen f\u00fcr die Suche nach wissenschaftlichen Informationen und beschleunigt den Forschungsprozess erheblich.<\/p>\n\n\n\n
Es lohnt sich, mit verschiedenen Tools zu experimentieren, um diejenigen zu finden, die den Bed\u00fcrfnissen Ihres Unternehmens am besten entsprechen. Sie werden sicherlich die Effizienz Ihrer Mitarbeiter steigern. Der Einsatz dieser Tools ist jedoch nur der Anfang der KI‑M\u00f6glichkeiten in Ihrem Unternehmen!<\/p>\n\n\n\n
Sie haben wahrscheinlich schon geh\u00f6rt, dass es f\u00fcr qualitativ hochwertige Ergebnisse von generativen Modellen entscheidend ist, geeignete Prompts zu schreiben. Wenn Sie sich nur auf kurze und intuitive Prompts verlassen, werden Sie schnell feststellen, dass die von den Tools generierten Antworten ziemlich standardisiert und repetitiv sind. Sie entsprechen wahrscheinlich nicht den Anforderungen Ihres Unternehmens.<\/p>\n\n\n\n
Der n\u00e4chste Schritt besteht daher darin, verschiedene Aufforderungen auszuprobieren und mit ihnen zu experimentieren. Dies wird Ihnen helfen, die F\u00e4higkeiten und Grenzen von KI‑Systemen besser zu verstehen. Sie werden auch schnell die grundlegenden Eigenschaften von KI‑Algorithmen kennenlernen:<\/p>\n\n\n\n
Nach anf\u00e4nglichen Versuchen, die eher dem Spa\u00df als ernsthaften Anwendungen dienen, k\u00f6nnen Sie mit der Entwicklung fortgeschrittener (aber immer noch schnell zu erstellender) KI‑L\u00f6sungen f\u00fcr Ihr Unternehmen beginnen.<\/p>\n\n\n\n
Dazu k\u00f6nnte es geh\u00f6ren, eine gute Aufforderung (d. h. eine Anweisung f\u00fcr das Modell) zu erstellen und sie f\u00fcr die wiederholte Verwendung zu speichern. Dies k\u00f6nnte zum Beispiel eine Anleitung f\u00fcr Beitr\u00e4ge in sozialen Medien sein, in der Sie den Stil Ihrer Marke, die Anforderungen an die L\u00e4nge der Beitr\u00e4ge und die m\u00f6gliche Verwendung von Emojis oder Hashtags festlegen.<\/p>\n\n\n\n
In vielen Tools (z. B. in Chat GPT) k\u00f6nnen Sie auch Dateien in verschiedenen Formaten hochladen, z. B. Tabellenkalkulationen (XLSX), Dokumente (PDF, DOCX) oder Bilder (JPG). Auf diese Weise bauen Sie Agenten auf, die das Wissen in Ihrem Unternehmen verwalten, z. B. in Bezug auf Mitarbeiterinformationen oder die schnelle Suche nach Informationen, um einem Kunden zu antworten.<\/p>\n\n\n\n
Generative Modelle stellen nur einen kleinen Teil des breiten Spektrums der verf\u00fcgbaren KI‑Algorithmen dar. Wahrscheinlich sch\u00f6pfen sie das Potenzial der von Ihrem Unternehmen gesammelten Daten nicht vollst\u00e4ndig aus. Daher lohnt es sich, andere Modellklassen zu untersuchen und ihren Einsatz in Ihrem Unternehmen zu pr\u00fcfen.<\/p>\n\n\n\n
Denken Sie daran, dass die Verwendung dieser Modelle in der Regel die Erstellung eines ma\u00dfgeschneiderten KI‑Systems durch ein Data-Science-Team erfordert. Alternativ k\u00f6nnen Sie sich f\u00fcr Low-Code- oder No-Code-Tools entscheiden, mit denen auch Personen ohne fortgeschrittene Programmierkenntnisse ma\u00dfgeschneiderte KI‑Systeme erstellen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
Zu den wichtigsten Arten der nicht-generativen (\"traditionellen\") KI geh\u00f6ren:<\/p>\n\n\n\n
Diese Algorithmen verwenden in der Regel Bilder oder Videos als Eingabe. Ihre Ergebnisse k\u00f6nnen von der Klassifizierung und Objekterkennung (z. B. Identifizierung von Objekten anhand farbiger Rechtecke) bis hin zur semantischen Segmentierung reichen, d. h. der Erkennung ganzer Bereiche eines Bildes und der Kennzeichnung von Pixeln, die bestimmte Objekte darstellen.<\/p>\n\n\n\n
Beispiel f\u00fcr die Erkennung und Segmentierung von Objekten: (https:\/\/manipulation.csail.mit.edu\/segmentation.html)<\/p>\n\n\n\n
Bildverarbeitungsalgorithmen finden in verschiedenen Branchen breite Anwendung. In der Fertigung werden sie f\u00fcr die Qualit\u00e4tskontrolle, die \u00dcberwachung von Produktionsprozessen und das Ressourcenmanagement eingesetzt. In der medizinischen Diagnostik erm\u00f6glichen sie die Analyse von R\u00f6ntgenbildern, MRTs und anderen Scans und helfen bei der schnellen Erkennung von Krankheiten und Anomalien. Der Einzelhandel nutzt diese Technologien zur Analyse des Kundenverhaltens, zur Bestandsverwaltung und f\u00fcr personalisierte Angebote.<\/p>\n\n\n\n
Empfehlungssysteme, die im E‑Commerce, bei Streaming-Diensten und im digitalen Marketing eine wichtige Rolle spielen, analysieren die Vorlieben und das Verhalten der Nutzer, um personalisierte Empfehlungen f\u00fcr Produkte, Inhalte oder Dienstleistungen zu geben und so die Kundenbindung zu erh\u00f6hen.<\/p>\n\n\n\n
Pr\u00e4diktive Algorithmen analysieren historische Daten, um zuk\u00fcnftige Ereignisse vorherzusagen, was in Bereichen wie Finanzen, Logistik und Ressourcenmanagement von unsch\u00e4tzbarem Wert ist. Clustering-Algorithmen helfen bei der Identifizierung von Mustern und der Segmentierung von Daten, was bei der Marktanalyse und der Kundenverwaltung von Vorteil ist.<\/p>\n\n\n\n
Optimierungssysteme nutzen KI‑Algorithmen, um Prozesse, Ressourcen und Logistik so effizient wie m\u00f6glich zu verwalten. Sie k\u00f6nnen die Betriebskosten erheblich senken und die Unternehmenseffizienz steigern. Beispiele sind Lagerverwaltung, Routenplanung f\u00fcr Lieferungen, Produktionsplanung, Optimierung der Maschinen- und Ressourcennutzung und Abfallreduzierung.<\/p>\n\n\n\n
Die Erforschung dieser verschiedenen KI‑Funktionen kann Aufschluss dar\u00fcber geben, wie sie effektiv in Ihre Gesch\u00e4ftsprozesse integriert werden k\u00f6nnen, um die Produktivit\u00e4t und Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen zu verbessern.<\/p>\n\n\n\n
Die Durchf\u00fchrung von Sondierungsworkshops und die Pflege einer KI‑Kultur k\u00f6nnen f\u00fcr die Nutzung des Potenzials der KI in Ihrem Unternehmen von gro\u00dfem Nutzen sein. Diese Initiativen helfen den Teams, die von KI gebotenen M\u00f6glichkeiten besser zu verstehen und herauszufinden, wie diese Technologien an spezifische Gesch\u00e4ftsanforderungen angepasst werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
Sondierungsworkshops sind interaktive Sitzungen, in denen ermittelt werden soll, in welchen Bereichen des Unternehmens k\u00fcnstliche Intelligenz den gr\u00f6\u00dften Nutzen bringen kann. In diesen Workshops arbeiten Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen zusammen, um zu verstehen, welche Probleme mithilfe von KI gel\u00f6st werden k\u00f6nnen und welche neuen M\u00f6glichkeiten KI er\u00f6ffnen kann.<\/p>\n\n\n\n
Die Einf\u00fchrung in die Workshops beginnt in der Regel mit einem \u00dcberblick \u00fcber die grundlegenden KI‑Konzepte, damit die Teilnehmer die Konzepte und die Terminologie besser verstehen k\u00f6nnen. Anschlie\u00dfend werden konkrete Anwendungsf\u00e4lle von KI in Branchen, die denen Ihres Unternehmens \u00e4hneln, analysiert. Im n\u00e4chsten Schritt identifizieren die Teilnehmer ihre eigenen gesch\u00e4ftlichen Herausforderungen und Bed\u00fcrfnisse, die mit KI angegangen werden k\u00f6nnen, und entwickeln dann gemeinsam erste Ideen f\u00fcr L\u00f6sungen.<\/p>\n\n\n\n
Der Aufbau einer KI‑Kultur im Unternehmen erfordert auch die Schaffung eines Umfelds, das Innovation und kontinuierliches Lernen unterst\u00fctzt. Es ist entscheidend, die Offenheit gegen\u00fcber neuen Technologien zu f\u00f6rdern und die Mitarbeiter zu ermutigen, mit KI‑Tools zu experimentieren. Dar\u00fcber hinaus sollten Unternehmensleiter KI-bezogene Initiativen aktiv unterst\u00fctzen und durch die Beteiligung an KI‑Implementierungsprojekten mit gutem Beispiel vorangehen.<\/p>\n\n\n\n
Ma\u00dfgeschneiderte KI‑L\u00f6sungen erfordern in der Regel viel gr\u00f6\u00dfere finanzielle Investitionen als einfache KI‑Tools, die oft kostenlos sind oder einige hundert Z\u0142otys pro Monat kosten. Die Kosten f\u00fcr die Entwicklung solcher L\u00f6sungen k\u00f6nnen zwischen zehn- und hunderttausenden von Z\u0142otys liegen.<\/p>\n\n\n\n
Wenn Sie jedoch ein klar definiertes Problem und einen Proof-of-Concept haben, der zeigt, dass das KI‑System Ihre Erwartungen erf\u00fcllt, k\u00f6nnen sich die Vorteile schnell in Form von Umsatzsteigerungen von mehreren bis mehreren Dutzend Prozent, Einsparungen bei Verlusten oder Einsparungen von Tausenden von Arbeitsstunden f\u00fcr Ihre Mitarbeiter zeigen.<\/p>\n\n\n\n
K\u00fcnstliche Intelligenz in der Wirtschaft umfasst ein breites Spektrum von Ans\u00e4tzen. Sie k\u00f6nnen mit ersten Versuchen auf eigene Faust beginnen, indem Sie vorgefertigte Tools verwenden, die kostenlos oder sehr kosteng\u00fcnstig sind. Wenn Sie jedoch nach etwas Fortgeschrittenem suchen, das auf die spezifischen Bed\u00fcrfnisse Ihres Unternehmens zugeschnitten ist, sollten Sie sich auf h\u00f6here Kosten einstellen und die Hilfe von technischen Experten in Anspruch nehmen. Wenn Sie Fragen haben oder Ihre Ideen weiter besprechen m\u00f6chten, wenden Sie sich bitte an uns!<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Das als \"k\u00fcnstliche Intelligenz\" (KI) bezeichnete Gebiet der Informatik entwickelt sich seit Jahrzehnten.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1810,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-1806","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-category"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1806","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1806"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1806\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2244,"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1806\/revisions\/2244"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1810"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1806"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1806"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cogita.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1806"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}