Was ist ein KI-Modell?

KI-Modelle sind trainierte Software-Programme, das aus großen Datenmengen lernen, um Muster zu erkennen und Ergebnisse vorherzusagen. So können sie Entscheidungen bei verschiedensten Aufgaben mit minimalem oder ganz ohne menschliches Zutun treffen.

Das Modell steuert das intelligente Verhalten für KI-Systeme. Es wird mit umfangreichen Datensätzen trainiert, wodurch das System komplexe Aufgaben bewältigen und nützliche Statistiken für menschliche Nutzer:innen liefern kann.

KI-Modelle bieten Unternehmen jeder Größe und Branche enormes Potenzial und bedeutende Vorteile.

Generell lassen sich die Einsatzmöglichkeiten von KI-Modellen in zwei Kategorien unterteilen:

1. Automatisierung von (repetitiven) Routineaufgaben.
2. Analyse komplexer Datensätze.

Und diese beiden Anwendungen bieten wiederum zwei wesentliche Vorteile für alle Arten von Unternehmen:

1. Teams werden effizienter.
2. Teams treffen bessere Entscheidungen.

Wir unterteilen sie aber in kleinere Einheiten, um genau zu erklären, wie Unternehmen von KI-Modellen profitieren können.

Zum Beispiel kann KI-gesteuerte Automatisierung auch Routineaufgaben übernehmen. Beispiele hierfür sind die Aktualisierung von Kundendaten, die Bearbeitung von Bestellungen oder die Überwachung des Lagerbestands.

Dadurch haben Mitarbeiter:innen mehr Zeit – und Ihre Teams können sich auf höherwertige Aufgaben konzentrieren. Außerdem können Menschen bei diesen alltäglichen Aufgaben schnell Fehler machen. KI-Modelle sind deutlich zuverlässiger.

Gleichzeitig können Unternehmen dank Datenanalyse-Funktionen noch besser Trends erkennen und Kundenbedürfnisse vorhersagen. Die Fähigkeit von KI-Modellen, Daten nach wertvollen Informationen zu durchsuchen, erreicht ein bisher nie dagewesenes Niveau. Mit dem Ergebnis, dass Unternehmen ein besseres Verständnis dafür entwickeln, was ihre Kund:innen auf individueller Ebene bewegt und antreibt. So können sie ihre Angebote personalisieren.

Durch den besseren Zugang zu Informationen und die Möglichkeit, sie schnell zu analysieren, können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen.

• Optimieren Sie Ihre Preisstrategie.
• Passen Sie Marketing-Kampagnen gezielt auf bestimmte Kundensegmente an.
• Verfeinern Sie Ihre Vertriebstrichter.

Zusammen bedeuten all diese potenziellen Verbesserungen durch KI-Modelle optimierte Customer Experiences und Business Operations. Anders ausgedrückt: ein klarer Pfad für nachhaltiges Wachstum.

Um die Vorteile von KI-Modellen auf den Punkt zu bringen: Sie ermöglichen es Ihrem Team, intelligenter statt härter zu arbeiten und dadurch bessere Ergebnisse zu erzielen.

Unsere Themen:

• Wie funktionieren KI-Modelle?
• Welche verschiedenen Arten von KI-Modellen gibt es?
• Wie werden KI-Modelle eingesetzt?
• Wie könnten sich KI-Modelle in Zukunft verändern?
• Häufig gestellte Fragen

Stellen Sie sich ein KI-Modell wie eine:n Auszubildende:n vor, die:der eine Fähigkeit erlernt. Zunächst werden ihr:ihm (von Menschen, den „Trainer:innen“) zahlreiche Beispiele (Daten) gezeigt und die richtigen Antworten mitgeteilt. Mit der Zeit vergleicht es seine eigenen Versuche mit den Antworten und passt sein „Knowledge“ mit jeder Feedbackrunde an, um sich zu verbessern.

Ähnlich wie Auszubildende durch Übung besser werden, lassen sich auch KI-Modelle trainieren. Dabei verfeinern sie ihre Muster und Vorhersagen unter menschlicher Aufsicht, bis sie neue Aufgaben eigenständig und präzise bewältigen können.

Die Qualität der Daten ist in diesem Trainingsprozess entscheidend.

KI-Modelle lernen aus Datensätzen, bei denen es sich häufig um große Mengen unstrukturierter Daten handelt, um Muster zu identifizieren, Stimmen oder Bilder zu erkennen und Sprache zu verstehen.

Es gibt drei allgemeine Kategorien für das „Lernen“:

• Überwachtes Lernen (mit gekennzeichneten Daten).
• Unüberwachtes Lernen (bei dem das KI-Modell eigenständig verborgene Muster erkennen kann).
• Reinforcement Learning (Verbesserung durch Rückkopplungsschleifen).

KI-Forscher:innen können die Methoden kombinieren, um KI-Modelle zu trainieren und ihre Fähigkeiten zu verfeinern.

Durch Deep Neural Networks und fortschrittliche Architekturen wie GPT und Diffusionsmodelle können sie komplexe Aufgaben noch effektiver bewältigen. Sie werden von komplexen Lernalgorithmen gesteuert.

Im Laufe der Zeit verbessert sich die Leistung eines KI-Modells, da es mit mehr Daten und optimierten Parametern weiterentwickelt wird. Schauen wir uns einige Modelle und ihre spezifischen Anwendungsbereiche genauer an.

Unternehmen sollten keinen Hammer nehmen, wenn sie eher einen Schraubenschlüssel brauchen. Stellen Sie sich vor, Sie haben verschiedene Tools für bestimmte Aufgaben. KI-Modelle funktionieren ähnlich, wobei jedes Modell darauf ausgelegt ist, spezifische Aufgaben zu übernehmen.

Das „überwacht“ bezieht sich darauf, dass die Modelle mit gekennzeichneten Daten arbeiten. Jedes Beispiel enthält sowohl die Dateninputs als auch den korrekten Output. Das Modell kann aus dieser eindeutigen Beziehung lernen und erkennen, welcher Output bei gegebenen Inputs zu erwarten ist.

Mit Techniken wie linearer und logistischer Regression sowie Entscheidungsbäumen lassen sich Ergebnisse vorhersagen oder Inputs klassifizieren. Überwachte Modelle werden häufig für Aufgaben wie Bonitätsbewertung, Vertriebsprognosen oder Spam-Erkennung eingesetzt.

Wie zu erwarten basieren KI-Modelle für unüberwachtes Lernen auf nicht gekennzeichneten Daten. Das bedeutet, dass sie Muster erkennen und versuchen, Elemente ohne vordefinierte Kategorien in Gruppen einzuteilen.

Wie? Clustering-Algorithmen und Techniken zur Dimensionsreduktion werden in großen Datensätzen genutzt. Für unsere Zwecke in diesem Blog müssen wir nur wissen, dass das Modell in der Lage ist, Segmente zu identifizieren, Anomalien zu erkennen und verborgene Zusammenhänge in den von uns bereitgestellten Daten zu finden.

Zum Beispiel könnte ein Online-Händler die Kaufhistorien mit einem unüberwachten Modell analysieren. Das KI-Modell würde Kund:innen auf natürliche Weise in Segmente mit ähnlichen Kaufgewohnheiten einteilen (die das menschliche Gehirn nicht ohne Weiteres erkennen könnte).

Letztendlich könnte der Einzelhändler dadurch die Marketingbotschaften individuell anpassen, Produkte gezielt empfehlen und die Kundenzufriedenheit insgesamt steigern, ohne vordefinierte Kategorien berücksichtigen zu müssen.

Reinforcement Learning-Modelle lernen durch Versuch und Irrtum. Das Team, das an dem Modell arbeitet, gibt Feedback (Belohnungen oder Strafen), während das Modell bestimmte Aufgaben ausführt. Das Modell ist so programmiert, dass es seine Strategien anpasst, um Belohnungen statt Strafen zu erhalten.

Der Ansatz eignet sich besonders gut für dynamische Aufgaben wie die Optimierung von Lieferketten und die Inventarverwaltung. Das Modell wird auch verwendet, um die neuesten autonomen Fahrzeuge zu optimieren.

Deep-Learning-Modelle lernen schrittweise: Jede Stufe erschließt weitere Details und Komplexität aus den Daten, die sie verarbeiten.

Stellen Sie sich vor, Sie hätten ein Expertenteam, in dem sich alle auf unterschiedliche Aspekte eines Problems konzentrieren und anschließend ihre Erkenntnisse zusammenführen, um das Gesamtbild zu verstehen.

Ein Beispiel: Eine Art von Deep-Learning-Modell, ein Convolutional Neural Network (neuronales Faltungsnetz), ist vergleichbar mit einem „digitalen Auge“, das ein Bild scannt. Es erkennt Muster und Objekte, ohne dass eine vorherige Kennzeichnung erforderlich ist.

Ein anderer Typ, bekannt als rekurrentes neuronales Netzwerk, kann Informationen in einer Sequenz lesen, ähnlich wie beim Verfolgen eines Satzes von Wort zu Wort. So wird das sprachliche Verstehen gefördert. Das bedeutet auch, dass das KI-Modell zukünftige Trends anhand einer Sequenzanalyse vorhersagen kann.

Diese Arten von KI-Modellen bieten viele Möglichkeiten:

• Präzise Produktempfehlungen basierend auf Bildern.
• Genaue Zeitreihenprognosen für Vertrieb oder Lagerbestand.
• Sprachassistenten, die gesprochene Anfragen verstehen.

Mithilfe von Deep Learning können Unternehmen komplexe Informationen intuitiver verarbeiten, intelligentere Vorhersagen treffen und die Customer Experience verbessern.

Generative KI-Modelle können neue Inhalte wie Bilder, Texte oder Codes erstellen – basierend auf Mustern, die sie aus Trainingsdatensätzen gelernt haben. Sie sind wie talentierte Kreative, die unzählige Beispiele studiert haben und nun „originelle“ Werke schaffen können, inspiriert von dem, was sie zuvor gesehen haben.

Die am häufigsten vorkommenden Arten sind Generative Adversarial Networks (GANs) und Large Language Models (LLMs).

Ein GAN kann realistische Bilder oder Designs „erschaffen“, indem es Muster aus vorhandenen visuellen Elementen in seinen Trainingsdaten versteht. Ein LLM ist vergleichbar mit einem:einer Autor:in, der:die eine beträchtliche Menge an Texten gelesen hat. Auf dieser Grundlage ist Folgendes möglich:

• Neue Sätze erstellen (Textgenerierung).
• Umfangreiche Dokumente zusammenfassen.
• Fragen beantworten.
• Code generieren.

Beide KI-Modelle können mehr, als nur Muster in Daten zu erkennen. Sie nutzen die Muster als Grundlage, um neue Inhalte zu liefern.

Dafür können Unternehmen generative KI-Modelle nutzen:

• Personalisierte Marketinginhalte bereitstellen: Erstellen Sie einfach und schnell maßgeschneiderte Inhalte in großem Umfang – wie Produktbeschreibungen, Newsletter und andere Werbematerialien.
• Kundensupport verbessern: Fortschrittliche Chatbots/virtuelle Assistenten verstehen den Kontext einer Frage, um komplexe Benutzeranfragen zu beantworten und Probleme effektiv zu lösen.
• Kreative Ideenfindung: Liefern Sie kreativen Teams neue Ideen und beschleunigen Sie den kreativen Prozess mit originellen Konzepten für Branding oder Produktprototypen.

KI-Agents fallen unter alle vier Kategorien von KI-Modellen – je nachdem, wie ein KI-Agent eingesetzt oder trainiert wird. Zum Beispiel:

• Überwachtes Lernen: Ein KI-Agent kann durch das Kennzeichnen von Daten trainiert werden.
• Unüberwachtes Lernen: KI-Agents können Muster in nicht gekennzeichneten Daten erkennen.
• Reinforcement Learning: KI-Agents können mit einer Lernumgebung interagieren und Feedback erhalten.
• Deep Learning: KI-Agents können auch komplexe neuronale Netze nutzen, um große Datenmengen zu verarbeiten und gewinnbringend zu nutzen.

Diese Beispiele aus Australien veranschaulichen, wie Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen derzeit KI-Modelle einsetzen.

Im Peter MacCallum Cancer Centre➚ in Melbourne setzen Forscher:innen Machine-Learning-Modelle ein, um medizinische Bilder zu analysieren➚ . Sie haben ein KI-Modell trainiert, um Muster zu identifizieren, die bei der Früherkennung von Krebs helfen.

Das Grundprinzip besteht darin, dass ein KI-Modell riesige Mengen medizinischer Daten untersuchen kann, um wertvolle Informationen in einer Geschwindigkeit zu gewinnen, die für einen Menschen unmöglich wäre.

Dank ihrer Rechenleistung sind KI-Modelle ein wertvoller Verbündeter im Forschungsprozess. Mithilfe von Deep-Learning-Techniken können sie subtile Anzeichen von Krankheiten wie Melanome erkennen. Dank dieser Technologie können Ärztinnen und Ärzte schneller und genauer diagnostizieren.

Die Commonwealth Bank of Australia (CBA) setzt KI-gestützte Betrugserkennungsmodelle➚ ein, die Transaktionen in Echtzeit überwachen.

CBA verarbeitet und analysiert täglich mehr als 20 Millionen Zahlungen. Dank der Investition in Gen AI kann die CBA nun verdächtige Transaktionen kennzeichnen und proaktive Warnmeldungen automatisch über ihre App an Kund:innen senden.

Die Maßnahme hat entscheidend dazu beigetragen, die von Kund:innen gemeldeten Betrugsfälle um 30 % zu reduzieren.

Solche Modelle erkennen ungewöhnliche Aktivitäten umgehend (alles, was nicht den vorab festgelegten Idealen „üblicher” Aktivitäten entspricht). Das Sicherheitsupgrade schützt Kundendaten und verringert gleichzeitig finanzielle Verluste, die durch betrügerisches Verhalten entstehen. Der Vorteil: Sie stärken das Kundenvertrauen.

Einzelhändler wie Woolworths nutzen KI-Modelle➚ , um den Kundendienst zu verbessern, Umsätze vorherzusagen und Lagerbestände zu optimieren.

Woolworths hat ein KI-gestütztes Belegschaftsverwaltungstool ➚ eingeführt, um die Personalplanung zu verbessern. Das System prognostiziert die Kundenfrequenz in den Filialen mithilfe von KI.

Warum? Damit Manager:innen sicherstellen können, dass ausreichend Personal in den Filialen vorhanden ist, um die Kundennachfrage effektiv zu bewältigen. Woolworths setzt auch KI-Modelle ein, um die Nachfrage zu prognostizieren.

Die Modelle sagen die Produktnachfrage voraus, um eine angemessene Bestückung der Regale zu gewährleisten. Denken Sie nur an geschäftige Zeiten wie Weihnachten. Früher mussten Regionalmanager:innen den benötigten Lagerbestand anhand fundierter Schätzungen ermitteln und bestellen. Jetzt können sie Kundendaten und vergangene Weihnachtszeiten mithilfe von KI analysieren, um bessere Entscheidungen hinsichtlich der Lagerbestände zu treffen.

KI kann außerdem dabei helfen, Preise dynamisch anzupassen➚ – basierend auf dem Kundenverhalten und den Marktbedingungen. Es gibt sogar Pläne, weitere „intelligente Einkaufswagen➚“ in den Filialen einzuführen. Mit solchen Einkaufswagen können Sie Kund:innen im Geschäft tracken und ihnen über einen integrierten Bildschirm gezielte, personalisierte Werbung anzeigen. Auf dem Bildschirm erscheinen sogar Empfehlungen, die auf den Artikeln basieren, die bereits im Einkaufswagen liegen.

Das hat gleich zwei Vorteile:

1. Die Kund:innen profitieren von einer besseren Einkaufserfahrung – personalisiert, effizient, mit kompetentem Personal und ausreichender Warenverfügbarkeit im Geschäft.
2. Woolworths steigert seine Gewinne durch eine optimierte Customer Experience.

Unternehmen in ganz Australien werden KI-Modelle weiterhin auf innovative Weise einsetzen. Wer das nicht macht, könnte von Wettbewerbern überholt werden, die KI-Modelle einsetzen, um Kosten zu senken und eine bessere Customer Experience zu bieten.

Die Implementierung von KI birgt auch Risiken. Organisationen müssen die inzwischen allgemein verfügbare Technologie umsichtig und verantwortungsbewusst einsetzen. Es gibt vier Punkte, die Sie beachten sollten:

KI-Modelle lernen aus vorhandenen Daten. Das bedeutet, dass sie alle Fehler der ursprünglichen Inputs übernehmen. Es ist wahrscheinlich, dass die Daten historische Voreingenommenheiten enthalten. Solche Verzerrungen können die Prognosen und Entscheidungen des KI-Modells ohne sorgfältige Überwachung und verantwortungsbewusste KI-Rahmenbedingungen beeinflussen und zu ungerechten Ergebnissen führen.

Beispielsweise könnte ein KI-Modell, das anhand früherer Personalbeschaffungsdaten trainiert wurde und hauptsächlich erfolgreiche Kandidat:innen aus einer einzigen demografischen oder psychografischen Gruppe identifiziert hat, künftig ähnliche Kandidat:innen bevorzugen. Das würde qualifizierte Bewerber:innen mit anderem Hintergrund ausschließen.

Wie inzwischen klar sein sollte, sind KI-Modelle auf die Erfassung von Daten angewiesen. Die sichere Erfassung, Speicherung und Verarbeitung dieser Daten stellt eine zentrale Herausforderung dar, der sich Unternehmen stellen müssen.

Es ist entscheidend, schädliche Datenverstöße zu verhindern, die letztendlich zu einem Vertrauensverlust führen können.

Es ist wichtig zu verstehen, wie KI-Modelle zu ihren Schlussfolgerungen gelangen. Viele von uns sind von Natur aus skeptisch gegenüber der Gefahr, wichtige Entscheidungen an Programme auszulagern, die von Algorithmen und nicht von moralischen, fühlenden Wesen gesteuert werden.

Gute Erklärungen tragen dazu bei, Vertrauen bei Kund:innen und Interessengruppen aufzubauen – insbesondere bei sensiblen Anwendungen wie Bonitätsprüfungen oder medizinischen Diagnosen.

Obwohl sie technologischen Fortschritten immer etwas hinterherhinken, arbeiten Regierungen weltweit daran, KI-Governance-Best Practices zu definieren. Diese kollektive Initiative soll den ethischen Einsatz von Technologie gewährleisten.

In Australien gibt es keine offizielle KI-Regulierung. Die Regierung betrachtet die derzeit bestehenden „freiwilligen Leitplanken“ als „zweckwidrig“ und schlägt vor, verbindliche Richtlinien einzuführen➚ , um die spezifischen Risiken durch KI anzugehen.

Alle Organisationen müssen diese sich entwickelnden regulatorischen Standards einhalten, um sicherzustellen, dass Kund:innen rechtmäßig vor schädlichen Praktiken geschützt sind.

Hier geht es nicht darum, sich vor der Implementierung von KI zur Verbesserung der Unternehmensleistung zu fürchten.

Vielmehr müssen wir verstehen, dass wir einige potenzielle Probleme angehen sollten. Nur so können KI-Modelle einen Mehrwert bieten, ohne die Integrität zu beeinträchtigen.

Da sich die KI kontinuierlich weiterentwickelt, können wir davon ausgehen, dass KI-Modelle effizienter, verständlicher, leistungsfähiger und zugänglicher werden. Die Büchse der Pandora ist definitiv geöffnet. Entscheidend für die Zukunft von KI wird sein, wie gut wir ihre Möglichkeiten nutzen und gleichzeitig die Risiken eindämmen und verhindern können.

Neue Entwicklungen deuten auf kleinere, energieeffizientere Modelle➚ hin, die auf mobilen Geräten funktionieren. Das würde die Abhängigkeit von massiven Rechenressourcen➚ verringern.

Neue Trainingsmethoden und verbesserte Architekturdesigns können dazu beitragen, ethische Bedenken auszuräumen, indem sie die Governance für KI in den Trainingsprozess integrieren.

Vor diesem Hintergrund ist davon auszugehen, dass die Regierungen nachziehen und Governance-Rahmenwerke➚ einführen werden, die die Transparenz und den Datenschutz verbessern und vor allem darauf abzielen, die oben genannten Risikofaktoren zu beseitigen.

Letztendlich sollte das ein sicheres und verantwortungsbewusstes Umfeld schaffen, in dem wir die Möglichkeiten von KI-Modellen erkunden können, die sich an menschlichen Zielen orientieren.

Derzeit können Unternehmen dank KI-Modellen ein breiteres Spektrum an Aufgaben zur Optimierung ihrer Betriebsabläufe bewältigen, Innovationen in verschiedenen Branchen vorantreiben und die menschliche Erfahrung verbessern, während gleichzeitig Trust, Sicherheit und verantwortungsbewusste Nutzung gewährleistet bleiben.

KI-Modelle stehen im Zentrum der Transformationen, die Unternehmen weltweit prägen.

Sie helfen dabei, Rohdaten in umsetzbare Statistiken zu verwandeln, die Entscheidungsprozesse optimieren und die Customer Experience verbessern können.

• Optimierung von Vertriebspipelines.
• Prognose von Markttrends.
• Verbesserung der Reaktionsfähigkeit im Kundendienst.
• Erstellung neuer Inhalte oder Unterstützung des kreativen Prozesses.
• Gemeinsam mit Fachleuten wie Ärztinnen und Ärzten sowie Forscher:innen innovativ sein.
• Steigerung der Effizienz in Arbeitsteams.

Dank verschiedener KI-Anwendungen können Unternehmen mit KI-Modellen wettbewerbsfähig bleiben, wachsen und bessere Dienstleistungen anbieten.

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