Basics

Was ist Artificial Intelligence?

Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf Software-Systeme, die von Menschen entwickelt wurden, um komplexe Ziele zu erreichen. Diese Systeme können physische oder digitale Aktionen durchführen, indem sie ihre Umgebung wahrnehmen und Daten erfassen. Nach der Datenerfassung interpretieren sie die gesammelten strukturierten oder unstrukturierten Daten, ziehen Schlussfolgerungen aus den daraus gewonnenen Informationen oder dem Wissen und entscheiden über die besten Maßnahmen, um das gegebene Ziel zu erreichen.

KI-Systeme können entweder symbolische Regeln verwenden oder ein numerisches Modell lernen. Darüber hinaus können sie ihr Verhalten anpassen, indem sie analysieren, wie die Umgebung durch ihre vorherigen Aktionen beeinflusst wird. Dies ermöglicht KI-Systemen eine ständige Evolution und Anpassung an sich ändernde Bedingungen und Herausforderungen.

 

Warum KI so wichtig für die Automatisierung ist:

  1. Erweiterte Automatisierung: Mit KI können über die üblichen repetitiven Aufgaben hinaus auch komplexe, menschenähnliche Prozesse automatisiert werden.

  2. Dynamische Anpassung: KI-Systeme lernen ständig und passen sich neuen Herausforderungen autonom an, ohne menschlichen Eingriff.

  3. Höhere Effizienz: KI steigert die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Abläufen und minimiert Fehler.

  4. Schnelle Datenanalyse: KI analysiert riesige Datenmengen blitzschnell, erkennt Muster und unterstützt fundierte Entscheidungen.

  5. Kundenfokussierte Lösungen: KI ermöglicht personalisierte Kundenerlebnisse, von Chatbots bis zu maßgeschneidertem Marketing.

  6. Skalierbarkeit: Mit KI können Automatisierungsstrategien flexibel erweitert werden, je nach Unternehmenswachstum und -bedarf.

     

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Bei welchen AI-Technologien kann beyondbots unterstützen? 

Generative AI (GenAI) / Large Language Models

Predictive AI

Conversational AI / Chatbots

Intelligent Document Processing (IDP)

 

Demo: Wie KI Ihr Unternehmen stärken kann

Wir haben die Grundlagen von KI und Automatisierung auf 30 Minuten eingedampft: Was ist KI? Wie funktioniert sie? Wie fängt man damit an? Welche Use Cases eignen sich für funktionale Domänen? Wir vermitteln ihnen die wesentlichen Insights in einem 30-minütigen Termin.

AI language model
Klassifizierung Künstliche Intelligenz beyondbots GenAI, Deep Learning, GenAI, Generative AI, Machine Learning

Welche Arten von Künstlicher intelligenz gibt es?

  • Künstliche Intelligenz (KI): Softwareprogramme, die wahrnehmen, denken, handeln und sich anpassen können. Sie kann Aufgaben wie Entscheidungsfindung, Spracherkennung, Planung und viele andere ausführen. Uses Cases: Automatisierung wiederholender Aufgaben, Kundenservice-Bots, prädiktive Analysen.

  • Maschinelles Lernen: Ein Unterbereich der KI, bei dem es darum geht, Computern das Lernen aus Daten zu ermöglichen. Hierbei verbessert sich die Leistung von Algorithmen, indem sie mit wachsenden Datenmengen gefüttert werden. Der Hauptvorteil von ML liegt in seiner Fähigkeit, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und darauf basierend Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Use Cases: Personalisiertes Marketing, vorausschauende Instandhaltung, Finanzmodellierung.

  • Tiefes Lernen (Deep Learning): Ein spezialisierter Teilbereich des maschinellen Lernens, der neuronale Netzwerke mit vielen Schichten (daher "tief") verwendet. Diese Netzwerke versuchen, das menschliche Gehirn zu simulieren, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Besonders nützlich in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung. Use Cases: Spracherkennung, Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache.

  • Generative KI: Large Language Models wie wie GPT-4 oder Claude, sind spezialisierte KI-Modelle, die für den Umgang mit natürlicher Sprache entwickelt wurden. Sie können Texte generieren, verstehen und darauf reagieren. Aufgrund ihrer enormen Größe und Trainingsdaten sind sie in der Lage, menschenähnlichen Text in einer Vielzahl von Sprachen und Stilen zu produzieren. Uses Cases: Contententwicklung, Produktdesign, kreatives Problemlösen, Softwareentwicklung.


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