Generative KI vs. KI: Wählen Sie die richtige Technologie, um Ihr Unternehmen voranzubringen

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein weit gefasster Begriff, der maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, Robotersysteme und neuerdings auch generative KI umfasst.

Da sich die generative KI schnell weiterentwickelt, versuchen Unternehmen zu verstehen, welche Vorteile sie aus der Technologie ziehen können, was der Unterschied zwischen KI und generativer KI ist und welche Technologie besser zur Lösung ihrer Probleme geeignet ist. Als zuverlässiges Unternehmen für generative KI-Entwicklung haben wir diesen Artikel geschrieben, um Ihre Fragen zu beantworten.

Lesen Sie weiter und zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren, wenn Sie weitere Fragen haben.

Was ist der Unterschied zwischen KI und generativer KI?

Sowohl KI als auch generative KI sind leistungsstarke Technologien, die Ihnen dabei helfen können, Ihr Unternehmen neu zu gestalten, Kosten zu senken und Abläufe zu optimieren, wenn sie auf das richtige Problem angewendet werden.

Sehen wir uns an, welche Probleme jede Technologie lösen kann und welche Herausforderungen sie mit sich bringt.

KI verstehen

KI ist darauf spezialisiert, große Datenmengen sehr schnell zu analysieren und komplexe Aufgaben auszuführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. KI-Algorithmen untersuchen Daten, analysieren sie und treffen Entscheidungen auf der Grundlage der entdeckten Regeln und Muster. Diese Technologie hilft auch bei der Datenoptimierung, Anomalieerkennung und Datenclusterung.

Wie in der Einleitung erwähnt, gibt es bei KI mehrere Untertypen.

• Maschinelles Lernen: Diese Algorithmen werden auf strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten trainiert, um Muster zu entdecken und darauf basierend Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): NLP kann Daten aus unstrukturierter menschlicher Sprache extrahieren. Es ermöglicht Maschinen, geschriebene oder gesprochene menschliche Sprache zu verstehen.
• Computer Vision: Diese Modelle können visuelle Informationen interpretieren. Sie können Bilder und Videos analysieren, daraus Erkenntnisse gewinnen und darauf mit Aktionen oder Empfehlungen reagieren.
• Robotersysteme: Hierbei handelt es sich um (halb-)autonome Maschinen, die darauf trainiert sind, verschiedene Aufgaben auszuführen und mit der Umgebung zu interagieren.

KI ist vielseitig einsetzbar und kann unterschiedliche Aufgaben übernehmen, je nachdem, wofür man den Algorithmus trainiert.

Beispielsweise kann ein KI-Modell Ihrem Managementteam helfen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, ein anderes kann Fehlfunktionen in einer Fabrikmaschine erkennen, ein drittes betreibt ein selbstfahrendes Fahrzeug und ein viertes schützt Sie vor Cyberangriffen, indem es Anomalien in Ihren Geschäftsdaten erkennt Zugang.

Wo kann KI eingesetzt werden?

Sie können KI in jedem Kontext einsetzen, in dem ein Algorithmus Muster lernen und darauf basierend Entscheidungen treffen kann. Hier finden Sie einige Beispielanwendungen.

• Unterstützung von Geschäftsentscheidungen, da KI große Mengen historischer Daten analysiert und Muster entdeckt, die dem menschlichen Auge entgehen können.
• Automatisierung wiederkehrender manueller Aufgaben zur Verbesserung der Effizienz.
• Betrieb autonomer Fahrzeuge mit fortschrittlichen Navigations- und Entscheidungsfähigkeiten.
• Erkennung von Anomalien in der Cybersicherheit durch Überwachung des Datenzugriffs und der Netzwerkdurchdringung sowie Erkennung von Anomalien in Produktionsanlagen für die vorausschauende Wartung.
• Verbesserung der Sicherheitsmaßnahmen durch Gesichtserkennung und biometrische Authentifizierungstechnologien.
• Präzises Transkribieren gesprochener Sprache mit Spracherkennungstechnologie.
• Betrieb von Empfehlungs-Engines zur Personalisierung von Produktvorschlägen auf E-Commerce-Websites.

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Einschränkungen

• Einige KI-Algorithmen sind für die Ausführung einer bestimmten Aufgabe konzipiert und trainiert und können sich nicht an neue Situationen anpassen. Wenn diese Algorithmen mit Variationen wie einer neuen Kategorie von Eingabedaten konfrontiert werden, müssen sie neu trainiert werden, um den Änderungen Rechnung zu tragen.
• KI kann zu stark an die Trainingsdaten angepasst sein, was bedeutet, dass die Algorithmen bei der Lösung spezifischer Probleme hervorragend sind und bei unbekannten Daten versagen.
• Einige KI-Algorithmen, wie zum Beispiel klassische Modelle des maschinellen Lernens, können unstrukturierte Daten nicht ohne Vorverarbeitung verarbeiten.
• Die meisten KI-Modelle betrachten ein bestimmtes Problem isoliert, ohne den umgebenden Kontext zu verstehen. Und selbst wenn man einem Algorithmus beibringen kann, den Kontext zu berücksichtigen, ist das ziemlich kostspielig und erfordert umfangreiche Rechenleistung.
• Auch wenn KI die menschliche Intelligenz nachahmt, verfügt sie nicht über Denkfähigkeiten auf menschlicher Ebene.
• KI-Modelle hängen stark von den Trainingsdaten ab und übernehmen jede inhärente Voreingenommenheit.
• Deep-Learning-Modelle können nicht erklären, wie sie zu bestimmten Ergebnissen kommen, was in manchen Anwendungen, wie etwa KI-gestützter Medizin- oder Fertigungssoftware, inakzeptabel sein kann. Bei Bedarf besteht jedoch die Möglichkeit, auf erklärbare KI umzusteigen. Diese Algorithmen sind weniger leistungsfähig, aber Sie wissen, woher die Ergebnisse stammen.

Generative KI verstehen

Der Hauptzweck der generativen KI besteht darin, neue Inhalte wie Texte, Musik und Bilder zu erstellen, die den Eindruck erwecken, als wären sie von Menschen erstellt worden. Es wird auf großen Datenmengen trainiert, um Muster zu entdecken und etwas zu produzieren, das neu ist, sich aber dennoch an die Regeln hält, die die Technologie aus dem Trainingsdatensatz gelernt hat.

Auch wenn viele diese Inhalte als originell betrachten, nutzen generative KI-Modelle große Mengen menschlicher Kreativität, um „ihre“ Arbeit zu produzieren. Wie Sie weiter unten sehen werden, kann dies zu Urheberrechtsstreitigkeiten führen.

Was ist das Besondere an generativen KI-Algorithmen?

Generative KI lernt nicht nur Muster. Stattdessen greift die Technologie auf Trainingsdaten zurück, um Funktionen zu erlernen, die sie eigenständig kombinieren und ersetzen kann.

Im Fall der Sequenzanalyse basieren generative KI-Modelle größtenteils auf einer Transformatorarchitektur, die den Begriff „Aufmerksamkeit“ einführt. Das bedeutet, dass Algorithmen einen riesigen Datensatz als Eingabe erhalten können – wir sprechen von Milliarden Textseiten – und dennoch eine Verbindung nicht nur zwischen Sätzen, sondern auch zwischen Kapiteln und sogar Büchern aufrechterhalten, um komplexe Muster zu erkennen. Diese Fähigkeit gilt nicht nur für Text, sondern kann auch auf die Analyse von DNA-Sequenzen, Musik und anderen Inhalten übertragen werden.

Wo kann generative KI eingesetzt werden?

Sie können generative KI auf Geschäftsanwendungsfälle anwenden, die Vorstellungskraft und Kreativität erfordern. Hier sind einige Beispiele:

• Generierung von Kunst wie Liedern, Musik, Zeichnungen und Modeartikeldesigns
• Erstellung synthetischer Datensätze für Forschungszwecke und KI-Modelltraining
• Entwerfen neuer Produkte
• Verfassen von Forschungsartikeln und Codeskripten
• Erstellen von Produktdemonstrationsvideos und anderem Material
• Anpassen von Marketingkampagnen an einzelne Benutzer
• Wir empfehlen Arzneimittelverbindungen für Anfänger
• Komplexe Texte verständlicher zusammenfassen
• Untersuchung von Beweisen zur Generierung von Gerichtsargumenten im Rechtsbereich

Einschränkungen

• Generative KI kann zu ernsthaften Urheberrechtsstreitigkeiten führen. Bevor Inhalte eigenständig erstellt werden, analysieren Algorithmen große Mengen von Menschen erstellter Inhalte. Daher ähneln Gen-KI-Inhalte den Trainingsdaten manchmal viel zu sehr. Möglicherweise haben Sie von einem Musikgenerierungsalgorithmus gehört, der auf die Songs von Drake und The Weekend trainiert wurde. Es entstand Musik, die bei den Fans gut ankam, aber aus urheberrechtlichen Gründen vernichtet werden musste. Ähnliche Fälle gab es auch bei anderen Künstlern.
• Algorithmen haben das Potenzial, sensible Informationen preiszugeben. Dazu gehört beispielsweise die Offenlegung von Patientendaten im Gesundheitswesen.
• Generative KI-Modelle können halluzinieren, was bedeutet, dass sie Ihnen selbstbewusst eine vernünftige Antwort geben können, die sachlich falsch ist. Stack Overflow überprüfte beispielsweise einige Antworten von AI auf technische Fragen und stellte fest, dass die Antworten oft falsch waren.
• Generative KI ohne Selbstbewusstsein kann bizarre und sogar beleidigende Kommentare abgeben. Ein typisches Beispiel ist der generative KI-Chatbot von Microsoft, der ihn in einem Gespräch mit dem Technologiereporter Matt O'Brien immer wieder als fett und hässlich bezeichnete und ihn sogar mit Hitler verglich. Dieser Vorfall verdeutlicht die potenzielle Sensibilität der Algorithmen und den dringenden Bedarf an Schutzmaßnahmen in der KI-Kommunikation.
• Es ist schwierig, die von generativen KI-Modellen erzeugten Informationen zu überprüfen, da sie keine Quellen angeben. Darüber hinaus fehlen diesen Modellen derzeit Funktionen, die einer erklärbaren KI entsprechen.

Zusammenfassung von generativer KI vs. KI

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI eher ein gut informierter Stratege ist, der hervorragend darin ist, Daten zu analysieren und Entscheidungen zu treffen. Generative KI ist ein Künstler, der neuartige und kreative Inhalte produziert.

KI vs. generative KI in verschiedenen Branchen

Sehen Sie sich an, wie sich generative KI und KI-Anwendungen in diesen drei Beispielsektoren unterscheiden.

Gesundheitspflege

KI hat viele verschiedene Anwendungen im medizinischen Bereich. Hier sind die bekanntesten.

• Ermöglicht robotergestützte Operationen und Roboterkrankenschwestern
• Automatisierung administrativer Aufgaben, wie z. B. die Transkription von Konsultationen und die Eingabe von Patientendaten in EHRs
• Unterstützung von Radiologen bei der Tumorerkennung und -diagnose
• Unterstützung bei klinischen Studien durch Rekrutierung von Teilnehmern und Überwachung ihrer Einhaltung
• Unterstützung der Fernüberwachung von Patienten zusammen mit medizinischem IoT
• Verschreibungsfehler erkennen

Darüber hinaus ist KI eine der Schlüsseltechnologien für intelligente Krankenhäuser.

Generative KI konzentriert sich, wie wir bereits festgestellt haben, auf die Produktion neuer Inhalte und ihre Anwendungen liegen eher im kreativen Bereich. Setzen Sie generative KI ein, wenn Sie dies erreichen möchten:

• Generieren Sie unterschiedliche Schulungsszenarien für Studenten und Praktikanten
• Erstellen Sie synthetische medizinische Daten
• Entwerfen Sie neue Moleküle und neuartige Arzneimittelverbindungen
• Ermöglichen Sie Ärzten die Abfrage medizinischer Patientenakten
• Verfassen Sie Umfragen zum Patientenfeedback

Weitere Inspirationen finden Sie in unserem aktuellen Artikel über Anwendungsfälle generativer KI im Gesundheitswesen.

Beispiele aus der Praxis für KI im Gesundheitswesen

• Das Mass General Cancer Center hat zusammen mit dem MIT Sybil entwickelt, ein KI-System, das Brustkrebs erkennen kann. Das Modell arbeitet mit niedrig dosierten Computertomographie-Scans des Brustkorbs und kann vorhersagen, ob eine Patientin in den nächsten sechs Jahren an Brustkrebs erkranken wird.
• AiCure bietet einen KI-gestützten interaktiven medizinischen Assistenten, der Teilnehmer klinischer Studien erkennen kann, die wahrscheinlich gegen die Regeln der Studie verstoßen. Diese Lösung ermöglicht es den Teilnehmern auch, ein Video von sich selbst bei der Einnahme des Medikaments als Nachweis der Therapietreue aufzunehmen.

Beispiele aus der Praxis für generative KI im Gesundheitswesen

• Forscher der University of Toronto haben ein Modell entwickelt, das neuartige realistische Proteine ​​erzeugen kann. Sie bewerteten das Potenzial der resultierenden Proteine ​​mit einem anderen KI-Tool, OmegaFold, und waren angenehm überrascht, dass sich die meisten Sequenzen zu echten Proteinstrukturen falteten.
• Ein anderes Forschungsteam entwickelte ein generatives KI-Modell, das realistische synthetische Patientendaten mit den gewünschten Eigenschaften für klinische Studien erstellen kann.

Einzelhandel und E-Commerce

Wenn wir generative KI im Vergleich zu KI im Einzelhandel betrachten, kann klassische KI virtuellen und physischen Ladenbesitzern leistungsstarke Analysen, fleißige Roboter und eine unermüdliche Ladenüberwachung bieten. Hier finden Sie detailliertere Anwendungen von KI im Einzelhandel.

• Unterstützung der Kunden bei der Navigation im Geschäft
• KI-betriebene Roboter für die Lieferung, Verpackung und Wiederauffüllung
• Selbstfahrende Lieferfahrzeuge
• Erkennen von Ladendiebstählen und Liebkosungen mithilfe von Computer Vision
• Self-Checkout aktivieren
• Besser informierte Kundensegmentierung, Produktempfehlungen und Preisoptimierung

Generative KI hingegen kann Kunden anziehen und interne Abläufe durch kreativere Aufgaben wie die folgenden optimieren.

• Erstellung maßgeschneiderter Marketingkampagnen
• Erstellen Sie SEO-orientierte Inhalte, um Traffic auf Ihren E-Commerce-Shop zu lenken
• Bietet virtuelle Umkleidekabinen für Kleidung, Schuhe und Accessoires in Verbindung mit immersiven Technologien
• Bedarfsprognose

Weitere Informationen zu Gen AI-Anwendungen im Einzelhandel finden Sie in unserem Blog.

Beispiele aus der Praxis für KI im Einzelhandel

Wir haben zwei spannende Beispiele in unserem Portfolio.

• ITRex half einem großen Einzelhändler beim Aufbau einer KI-gesteuerten Business-Intelligence-Plattform, die es den Mitarbeitern des Kunden ermöglichte, Daten aus dem gesamten Unternehmen zu erfassen und zu analysieren, komplexe Berichte zu erstellen und Daten zu visualisieren, ohne technische Fähigkeiten zu erlernen.
• Unser Team hat eine ML-basierte Lösung für kassenfreies Einkaufen implementiert. Es nutzt Computer Vision und an der Decke angebrachte Kameras, um die Bewegungen der Verbraucher zu überwachen und Artikel zu identifizieren, die sie aus den Ladenregalen holen. Dieses System kann jedes Geschäft in ein kassenfreies Format verwandeln, ohne dass der Raum neu gestaltet werden muss.

Beispiele für generative KI im Einzelhandel

• Carrefour setzte einen ChatGPT-gesteuerten Chatbot ein, um Verbrauchern personalisierte Einkaufstipps basierend auf ihrem Budget und ihrer Kaufhistorie vorzuschlagen
• Walmart nutzt ein generatives KI-gestütztes System, um die Nachfrage zu prognostizieren und vorherzusagen, welche Produkte Kunden in den einzelnen Walmart-Filialen benötigen werden

Medien und Unterhaltung

Medien und Unterhaltung sind ein kreativer Sektor, daher kann generative KI hier glänzen. Aber hier können die zuvor besprochenen Urheberrechtsfragen noch besorgniserregender werden. Hier erfahren Sie, was die Technologie leisten kann.

• Generierung von Kunst, Drehbüchern, Musik und Artikeln
• Bearbeiten von Videos basierend auf Benutzerpräferenzen
• Zusammenfassung langer Lektüren, Podcasts, Sportveranstaltungen und anderer längerer Inhalte
• Generieren von Videometadaten wie Bildunterschriften und Beschreibungen
• Entwerfen neuer immersiver Spiele sowie neuer Settings und Charaktere für bestehende Spiele
• Einbindung des Publikums durch Chatbots und Sprachinteraktionen
• Erzeugen realistischer Hintergründe und visueller Effekte für Filme
• Erstellen von Virtual-Reality-Settings

Auch klassische KI hat in diesem Bereich interessante Anwendungen, da viele Daten analysiert werden müssen, um das Engagement und die Zufriedenheit der Zuschauer zu verbessern. Hier sind einige Anwendungsfälle.

• Analyse des Benutzerverhaltens und der Präferenzen, um personalisierte Inhalte zu empfehlen
• Erkennung von Urheberrechtsverletzungen
• Messung der Kundenstimmung in sozialen Medien
• Verbesserung der Videoqualität durch Reduzierung von Rauschen und Verbesserung der Auflösung
• Inhaltstrends vorhersagen
• Inhaltsfilterung, da KI-Algorithmen unangemessene Texte und Videos erkennen und blockieren können

KI-Beispiel im Medienbereich

Netflix nutzt KI-Algorithmen, um Benutzerdaten zu analysieren und Inhaltsempfehlungen basierend auf Informationen wie Schauspielern, Genre und Sehgewohnheiten der Benutzer bereitzustellen. Netflix gibt an, dass rund 80 % aller angesehenen Inhalte von seinem KI-Empfehlungssystem vorgeschlagen werden.

Und es gibt ein Projekt aus unserem Portfolio, bei dem sich ein führender Entwickler von Social-Networking-Apps an ITRex wandte, um eine ML-gestützte automatisierte Content-Policing-Lösung zu entwickeln. Wir haben ein Computer-Vision-Modell entwickelt, das Live-Streams analysieren und entsprechende Maßnahmen ergreifen kann, und wir haben MLOps-Best Practices genutzt, um die Bereitstellung des Algorithmus zu beschleunigen.

Beispiel für generative KI im Medien- und Unterhaltungsbereich

Generative AI von Runway trug maßgeblich zur Produktion des Films „Everything Everywhere All at Once“ bei und schuf dort realistische Hintergrundelemente und visuelle Effekte. Dieser Film gewann sieben Oscars.

Abschließende Gedanken

Wie Sie anhand der obigen Beispiele sehen können, kann KI eine wertvolle Ergänzung für Ihr Unternehmen sein, wenn Sie auf der Suche nach solider Analyseleistung sind, Hilfe bei der Entscheidungsfindung benötigen, KI-gestützte Roboter einsetzen oder mühsame, monotone manuelle Aufgaben automatisieren möchten. Wenn Sie jedoch eine Technologie suchen, die Kreativität und Vorstellungskraft bietet und etwas Neues hervorbringen kann, ist generative KI die bessere Lösung.

Aus technischer Sicht ist die generative KI komplexer, da sie darauf abzielt, menschliches Denken nachzuahmen, während das Ziel der KI darin besteht, konkrete Aufgaben auszuführen, für die die Modelle trainiert werden. Bei der generativen KI gibt es keine klare Grenze dafür, was richtig ist und was nicht. Seine Leistung ist schwieriger zu bewerten, da sie von der menschlichen Interpretation abhängt.

Generative KI verbraucht mehr Rechenressourcen und ist teurer in der Entwicklung, dem Training und der Feinabstimmung. Weitere Informationen zu den Kosten für die Implementierung von KI finden Sie in unserem Blog. Für generative KI liegen uns noch keine vergleichbaren Zahlen vor. Bleiben Sie also auf dem Laufenden, um mehr über das Thema zu erfahren. Aber wir können schon jetzt sagen, dass der Aufbau eines generativen KI-Modells von Grund auf überwältigend wäre. Zum Vergleich zeigen Schätzungen, dass OpenAI ChatGPT-3 auf rund 45 Terabyte Textdaten trainiert hat. Dies entspricht einer Bücherregalfläche von einer Million Fuß. Das würde mehrere Millionen kosten. Daher müssen Sie wahrscheinlich ein vorhandenes Modell verfeinern, anstatt eines von Grund auf neu zu erstellen.

Aber generative KI ist relativ neu. Sollte man ihm überhaupt vertrauen?

Wir hören immer wieder von Pannen generativer KI, wie etwa damals, als jemand sie fragte, warum Butter für den Bau von Wolkenkratzern gut sei, und der Algorithmus bereitwillig Argumente lieferte, die diese Behauptung stützten. Ja, diese Dinge passieren. Bedenken Sie jedoch, dass diese Technologie ihre Entscheidungen auf der Grundlage mathematischer Modelle trifft und nicht auf kontextuellem Verständnis, Empathie und sozialen Normen. Generative KI kann die Aufgaben, für die sie entwickelt wurde, sehr gut erfüllen.

Schließlich muss es nicht immer generative KI vs. KI sein. Generative KI kann Hand in Hand mit anderen KI-Subtypen arbeiten, um noch leistungsfähigere Lösungen für Ihre Geschäftsprobleme zu entwickeln. Wenden Sie sich an ein KI-Entwicklungsunternehmen, um herauszufinden, welche Lösung für Sie am besten geeignet ist oder wie Sie beide Technologien kombinieren können, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Sie möchten KI einsetzen, sind sich aber nicht sicher, welcher Subtyp für Ihre Geschäftsanforderungen am besten geeignet ist? Melde dich! Unser Team hilft Ihnen bei der Implementierung/Feinabstimmung der richtigen Algorithmen und deren Integration in Ihre Arbeitsabläufe.

Dieser Artikel wurde ursprünglich auf der itrex-Website veröffentlicht.