Wettbewerbsvorteile dank KI

Viele Arten von KI-Modellen und -Ansätzen wurden entwickelt, um verschiedene spezifische Herausforderungen zu bewältigen:

• Diskriminative KI: Unterscheidet zwischen verschiedenen Klassen oder Kategorien von Daten. Sie wird für Aufgaben wie Klassifikation, Regression und Anomalie-Erkennung verwendet.
• Generative KI: Erstellt neue Inhalte oder Daten, die von Menschen erzeugten Inhalten ähneln. Sie kann realistische Bilder, Kunstwerke und synthetische Daten für das Training von «Machine Learning»-Modellen erzeugen.
• Foundation Models: Ein «Alleskönner»-Modell, das auf umfangreichen Datensätzen aus verschiedenen Bereichen (Sprachverarbeitung, Bildverarbeitung, Audiobearbeitung und mehr) trainiert wird und somit ein breites Spektrum an Fähigkeiten entwickelt.

Grosse Sprachmodelle, sogenannte Large Language Models (LLMs), sind eine spezialisierte Kategorie von Foundation Models, die für das Verständnis und die Generierung menschlicher Sprache entwickelt wurden. Sie werden auf riesigen Mengen von Textdaten trainiert, um menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. ChatGPT ist vielleicht der bekannteste Typ eines LLMs.

Was LLMs von früheren KI-Modellen unterscheidet, ist ihre Fähigkeit, aus Anweisungen und Kontext zu lernen. Mit nur wenigen Aufforderungen oder Beispielen können LLMs neue Aufgaben ohne umfangreiches Feintuning bewältigen. Diese Fähigkeit wird als «kontextuelles Lernen» bezeichnet und bietet Organisationen enormes Potenzial, da sie schnell eine auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnittene KI-Lösung bereitstellen können. Eine Bank könnte beispielsweise ein LLM für personalisierte Kundeninteraktionen oder zur Risikobewertung von Transaktionen oder Kreditanträgen verwenden.

LLMs sind hervorragend im Verstehen von Kontext, Generieren kohärenter Antworten und Führen natürlicher Gespräche. Deshalb können sie bei einer Vielzahl von Aufgaben helfen, von der Beantwortung von Kundenanfragen und dem Erstellen von Berichten bis hin zur Sentimentanalyse und dem Extrahieren von Erkenntnissen aus unstrukturierten Daten.

In Banken können LLMs Chatbots betreiben, die personalisierte Finanzberatung bieten, Ausgabemuster analysieren und bei Transaktionen helfen. Im Gesundheitswesen können sie Ärzten helfen, schnell relevante Informationen aus medizinischen Aufzeichnungen zu finden, klinische Entscheidungen zu unterstützen und massgeschneiderte Behandlungspläne für jede:n Patient:in zu erstellen. Auch die Verlagsbrache bringt KI mit Personalisierung voran: In online Zeitungen und News Channels kann KI basierend auf Lesegewohnheiten passende weitere Artikel vorschlagen.

LLMs können ein äusserst wertvolles Werkzeug für Unternehmen sein, die das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen möchten. Und da sich LLMs weiterentwickeln, werden sie eine zunehmend wichtige Rolle dabei spielen, wie Organisationen arbeiten.

Beim Einsatz neuer Technologien sollten Organisationen die Sicherheits- und Compliance-Auswirkungen ernsthaft berücksichtigen. Besonders in Branchen wie Banken und Gesundheitswesen muss gewährleistet werden, dass KI-Systeme sicher und compliant sind.

Eine Möglichkeit, diese Bedenken zu adressieren, besteht darin, ein Open-Source-KI-Modell zu verwenden. Im Gegensatz zu proprietären Systemen wie ChatGPT sind Open-Source-LLMs transparent in Bezug auf ihre Trainingsdaten und zugrunde liegenden Algorithmen (zum Beispiel, wie Daten verarbeitet werden). Darüber hinaus können Open-Source-Modelle innerhalb der eigenen Infrastruktur einer Organisation gehostet werden, was eine grössere Kontrolle und Anpassung ermöglicht. Dies stellt sicher, dass sie den Sicherheits- und Compliance-Anforderungen der Organisation entsprechen.

Ein Gesundheitsdienstleister könnte beispielsweise ein Open-Source-LLM verwenden, das auf medizinischen Daten trainiert wurde und es auf seinen eigenen Servern hosten. Dies würde sicherstellen, dass sensible Patientendaten innerhalb des Ökosystems des Anbieters bleiben, das Risiko von Datenverletzungen minimieren und die Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA gewährleisten.

Beim Abwägen, ob ein Open-Source- oder proprietäres LLM verwendet werden soll, sollten Organisationen zunächst ihre spezifischen Bedürfnisse und Prioritäten berücksichtigen:

Open-Source-Modelle:
Können die bessere Wahl sein, wenn Transparenz und Sicherheit von hoher Bedeutung sind. Diese Modelle ermöglichen es Organisationen, das Modell mit ihren eigenen Daten zu optimieren und sicherzustellen, dass es sich entsprechend verhält.

Proprietäre Modelle:
Können die bessere Wahl sein, wenn Geschwindigkeit und allgemeine Vielseitigkeit (wie Multimodalität) am wichtigsten sind. Diese Modelle laufen oft in der Cloud und teilen nur begrenzte Details über ihre Trainingsdaten und wie sie die Daten einer Organisation verarbeiten. Proprietäre Modelle schneiden in der Regel nicht so gut ab wie angepasste Open-Source-Modelle, da viele verschiedene Domänen und nachgelagerte Aufgaben nicht ausreichend fein abgestimmt werden können.

Letztendlich sollten Organisationen sich mit KI-Experten beraten, um den am besten geeigneten Ansatz für ihre spezifischen Ziele und Anforderungen zu bestimmen.

KI-Modelle sind Entscheidungshilfen und das Automatisierungsniveau kann von Fall zu Fall definiert werden. Während KI viele Aufgaben automatisieren und wertvolle Einblicke liefern kann, ist es in einigen Fällen wichtig, dass menschliche Experten die Ergebnisse manuell überprüfen und validieren, um Genauigkeit und Compliance sicherzustellen. Beispielsweise kann ein LLM eine Banktransaktion als potenziell betrügerisch kennzeichnen. Ein menschlicher Analyst muss die gekennzeichnete Transaktion überprüfen, um festzustellen, ob sie tatsächlich betrügerisch ist oder ein Fehlalarm. Darüber hinaus muss ein menschlicher Experte Randfälle behandeln, die die KI möglicherweise nicht abdeckt.

Netceteras KI-Lösungen sind mit Sicherheit und Compliance im Kern entworfen, um sicherzustellen, dass sensible Daten sicher bleiben. Unsere Experten arbeiten mit unseren Kunden zusammen, um ihre spezifischen Sicherheits- und Compliance-Bedürfnisse zu verstehen und KI-Lösungen zu implementieren, die den relevanten Vorschriften und Standards entsprechen.

Mit KI zu experimentieren und Pilotprojekte durchzuführen ist eine gute Möglichkeit, ihr Potenzial zu erkunden. Der wahre Wert von KI liegt aber in ihrer Fähigkeit, greifbare Geschäftsergebnisse zu erzielen. Daher müssen Organisationen über einfache Tests hinausgehen und produktionsreife KI-Anwendungen bereitstellen, die in ihre Systeme integriert sind. Unsere KI-Lösungen sind so konzipiert, dass sie sich leicht in die bestehenden Systeme einer Organisation integrieren lassen.

Im Gesundheitswesen rationalisieren unsere KI-Lösungen klinische Arbeitsabläufe und helfen, die Patientenergebnisse zu verbessern. Durch die Automatisierung routinemässiger Aufgaben und die Bereitstellung von Entscheidungshilfen ermöglichen unsere Lösungen den Gesundheitsfachkräften, sich auf die Bereitstellung einer hochwertigen Patientenversorgung zu konzentrieren.

Im Bankwesen machen unsere KI-Lösungen Kundeninteraktionen personalisiert und intuitiv. Sie machen auch den Underwriting-Prozess effizienter und verbessern das Kundenerlebnis, indem sie Wartezeiten reduzieren.

Mit Netcetera können Unternehmen über die Testphase hinausgehen und skalierbare, produktionsreife KI-Anwendungen entwickeln und integrieren, die Wachstum und Innovation vorantreiben.

Jedes Unternehmen ist einzigartig mit eigenen Herausforderungen und Zielen. Deshalb scheitern proprietäre KI-Lösungen oft daran, die spezifischen Bedürfnisse eines Unternehmens zu erfüllen, was zu suboptimalen Ergebnissen und verpassten Chancen führt. Um dem entgegenzuwirken, verfolgen wir bei Netcetera einen massgeschneiderten und kollaborativen Ansatz bei der Entwicklung von KI-Lösungen.

Unser Hauptziel ist es, den Geschäftskontext jedes Kunden genau zu verstehen. Unsere KI-Experten arbeiten eng mit unseren Kunden zusammen, um deren spezifische Anforderungen, Probleme und Ziele zu erfahren. Durch die enge Zusammenarbeit stellen wir sicher, dass die vorgeschlagene KI-Lösung nahtlos in ihre bestehenden Systeme und Prozesse integriert werden kann.

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