{"id":9624,"date":"2024-01-31T15:44:38","date_gmt":"2024-01-31T15:44:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=9624"},"modified":"2025-01-09T10:07:34","modified_gmt":"2025-01-09T10:07:34","slug":"neuronale-netze","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/neuronale-netze\/","title":{"rendered":"Neuronale Netze: 8 Punkte f\u00fcr den erfolgreichen Einsatz im Business"},"content":{"rendered":"\n

Sie haben noch nie von neuronalen Netzen geh\u00f6rt? Aber bestimmt kennen Sie den Kultfilm \u201eMatrix\u201d mit Keanu Reeves? Jener Hollywood-Blockbuster, in dem Reeves alias Neo erkennt, dass seine Realit\u00e4t eine von K\u00fcnstlicher Intelligenz<\/a> (KI) generierte Simulation ist, die als Metapher f\u00fcr neuronale Netze interpretiert werden kann. <\/p>\n\n\n\n

Neuronale Netze sind Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen, inspiriert von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns. In \u201eMatrix\u201c wird eine \u00e4hnliche Idee pr\u00e4sentiert, bei der Computer dazu verwendet werden, eine alternative Realit\u00e4t zu schaffen und die Menschen darin gefangen zu halten. Anders als im dystopischen Endzeit-Movie aus dem Jahr 1999 kommen neuronale Netze heute in vielen unverf\u00e4nglichen, daf\u00fcr \u00e4u\u00dferst hilfreichen Gebieten zum Einsatz \u2013 bei Gesichts- und Spracherkennung auf Smartphones, \u00dcbersetzungsdiensten oder Film-Empfehlungen auf Streamingdiensten. Oder ganz banal: bei der Wettervorhersage.<\/p>\n\n\n\n

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Sie merken: Viele Vorg\u00e4nge in unserem Alltag beruhen auf neuronalen Netzen im Zusammenhang mit KI. Die mathematischen Modelle stellen ein m\u00e4chtiges Instrument dar, und die Entwicklung geht in rasantem Tempo weiter. Womit neuronale Netze das Potenzial haben, k\u00fcnftig noch mehr Bereiche unseres Lebens und der Gesch\u00e4ftswelt zu beeinflussen. Umso wichtiger also: zu wissen, was sie sind, was sie k\u00f6nnen \u2013 und was nicht. Erfahren Sie in diesem Artikel, wie Sie Ihr Business dank neuronaler Netze fit f\u00fcr die Zukunft machen.<\/p>\n\n\n\n

Definition: Ein Lernmodell, das unser Gehirn nachahmt<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Zun\u00e4chst eine Definition: Neuronale Netze beziehungsweise k\u00fcnstliche neuronale Netze (KNN) sind eine Art von maschinellem Lernmodell, das aus Neuronen besteht und die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt. Sie haben sich als sehr leistungsf\u00e4hig erwiesen, komplexe Muster in gro\u00dfen Datenmengen zu erkennen und pr\u00e4zise Vorhersagen zu treffen. In der Welt von K\u00fcnstlicher Intelligenz, auch im Deutschen oft Artificial Intelligence (AI) genannt, werden neuronale Netze dadurch zu einer Schl\u00fcsselkomponente. <\/p>\n\n\n\n

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Was ist was? Hier liegen die Unterschiede<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

KI, Machine Learning<\/a>, Deep Learning<\/a> und neuronale Netze sind eng miteinander verwandte Konzepte, die jedoch Unterschiede in ihrer Komplexit\u00e4t und Funktionalit\u00e4t aufweisen.<\/p>\n\n\n\n

K\u00fcnstliche Intelligenz<\/strong> ist der \u00fcbergeordnete Begriff, der sich auf die Idee bezieht, Maschinen menschen\u00e4hnliche Intelligenz zu verleihen. Anwendungsbeispiele: Sprachassistenten, Chatbots<\/a>, Empfehlungssysteme.<\/p>\n\n\n\n

Machine Learning<\/strong> ist ein Teilbereich der KI, der sich auf die Entwicklung von Techniken konzentriert, mit denen Computer ohne explizite Programmierung aus Daten lernen k\u00f6nnen. Anwendungsbeispiele: Spam-Filter in E-Mails, Gesichtserkennung, Produktempfehlungen.  <\/p>\n\n\n\n

Neuronale Netze<\/strong> sind vom menschlichen Gehirn inspiriert. Sie bestehen aus k\u00fcnstlichen, miteinander verbundenen Neuronen, die Informationen verarbeiten. Anwendungsbeispiele: Bild- und Spracherkennung, Risikoanalyse, Fr\u00fchwarnsysteme.<\/p>\n\n\n\n

Deep Learning<\/strong> ist eine Unterart und auch fortschrittlichere Form von Machine Learning, dessen Modelle neuronale Netze mit tiefen Schichten verwenden. Anwendungsbeispiele: Bilderkennung, Sprachverarbeitung, selbstfahrende Autos.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Neuronale Netze einfach erkl\u00e4rt<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Stellen Sie sich ein k\u00fcnstliches neuronales Netzwerk wie ein Mosaik aus vielen kleinen Teilen vor:  <\/p>\n\n\n\n

K\u00fcnstliche Neuronen (Grundbausteine):<\/strong> Jedes dieser Neuronen erh\u00e4lt Informationen und trifft Entscheidungen, die auf diesen Informationen basieren.  <\/p>\n\n\n\n

Gewichtungen (Verbindungen zwischen Neuronen): <\/strong>Die Neuronen sind im Netz miteinander verbunden, \u00e4hnlich wie Freunde auf Social Media. Diese Verbindungen haben Gewichtungen, die anzeigen, wie wichtig die Information ist, die von einem Neuron zum n\u00e4chsten flie\u00dft. Um im Bild zu bleiben: Die Gewichtungen symbolisieren sozusagen die St\u00e4rke der Freundschaft zwischen zwei Personen.  <\/p>\n\n\n\n

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Schichten (vom Eingang zum Ausgang): <\/strong>Ein neuronales Netz ist in Schichten aufgeteilt. Die erste davon nimmt Daten auf, beispielsweise Zahlen, Bilder oder Text. Dann durchl\u00e4uft die Information mehrere Schichten von Neuronen, die nacheinander Entscheidungen treffen.  <\/p>\n\n\n\n

Training (Lernen durch Anpassung):<\/strong> Ein neuronales Netz kann lernen, indem es sich selbst anpasst. Es vergleicht seine Vorhersagen mit den richtigen Antworten und \u00e4ndert die Gewichtungen der Verbindungen zwischen den Neuronen, um genauer zu sein. Als w\u00fcrde der Mensch aus Fehlern lernen.  <\/p>\n\n\n\n

K\u00fcnstliche neuronale Netze: Erst das Training, dann die Anwendung  <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Um die Arbeitsweise von neuronalen Netzen zu verstehen, unterteilen wir den Prozess in zwei Hauptphasen \u2013 das Training und die Anwendung. <\/p>\n\n\n\n

W\u00e4hrend des Trainings werden die Gewichtungen innerhalb des Netzes angepasst. Wie oben gesehen, \u00fcbertragen diese Gewichtungen die Informationen zwischen den Neuronen. Nach erfolgreichem Abschluss des Trainings ist das neuronale Netz dann bereit f\u00fcr die Anwendung. Das geschieht in den drei Schritten Vorhersage, Interpretation und Feedback: <\/p>\n\n\n\n

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  1. Anfangs werden neue Daten zugef\u00fchrt, die die verschiedenen Neuronen-Schichten durchlaufen und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen. Ein Beispiel sind neuronale Netze in der Logistik, um Routen f\u00fcr den Warentransport zu optimieren.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
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    1. Das Netz interpretiert die Daten anhand der Muster, die es im Training gelernt hat. Es erkennt etwa das bisherige Einkaufsverhalten von Kund:innen auf einer E-Commerce-Website und schl\u00e4gt Produkte vor, die mit einer h\u00f6heren Wahrscheinlichkeit gefunden und gekauft werden.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
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      1. Das neuronale Netz kann weiterhin lernen und seine Pr\u00e4zision verbessern, indem es R\u00fcckmeldungen zu seinen Vorhersagen erh\u00e4lt; bei Fehlern passt es die Gewichtungen an. Beispiel: die Analyse von Kundenbewertungen mit dem Ziel, die Servicequalit\u00e4t zu steigern.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
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        Das KI-Glossar –
        32 Definitionen, die Sie jetzt unbedingt kennen sollten<\/h2>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t
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        Die wichtigsten Arten von neuronalen Netzen  <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

        Es gibt diverse Arten von k\u00fcnstlichen neuronalen Netzen, die jeweils f\u00fcr spezifische Aufgaben entwickelt wurden. Eine Auswahl:  <\/p>\n\n\n\n

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        \n\t\t\t\t\t\n<\/svg>\n\t\t\t\tFeedforward-Neuronale Netze (FNN)<\/strong>\t<\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n

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        sind die am h\u00e4ufigsten genutzten neuronalen Netze. Sie werden f\u00fcr eine breite Palette von Aufgaben eingesetzt, einschlie\u00dflich Mustererkennung, Klassifikation, Regressionsanalyse und Textverarbeitung. Beispiele in der Praxis: E-Commerce (Kaufverhalten, Produktempfehlungen), Einzelhandel (zur Bestandsprognose), Banken (Kreditw\u00fcrdigkeit einstufen).<\/p>\n\n\n\n

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        \n\t\t\t\t\t\n<\/svg>\n\t\t\t\tRecurrent Neural Networks (RNN)<\/strong>\t<\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n

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        eignen sich f\u00fcr sequenzielle Daten wie Zeitreihen oder Spracherkennung. Sie k\u00f6nnen Informationen \u00fcber vorherige Zeitschritte speichern und f\u00fcr die Vorhersage k\u00fcnftiger Schritte verwenden. Beispiele in der Praxis: Fertigung<\/a> (Produktionsprozesse), Finanzdienstleistungen (Aktienkursvorhersage), Versicherungen (Risikobewertung).<\/p>\n\n\n\n

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        \n\t\t\t\t\t\n<\/svg>\n\t\t\t\tConvolutional Neural Networks (CNN)<\/strong>\t<\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n

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        werden h\u00e4ufig in der Bild-, Objekt- und Gesichtserkennung gebraucht. Ihre Kernkompetenz: die Verarbeitung von Bildern und visuellen Daten. Beispiele in der Praxis: Flugh\u00e4fen (Identifikation von Personen), Medizin (R\u00f6ntgenaufnahmen, MRT-Scans), Automobilindustrie (Verkehrszeichen und Hindernisse).<\/p>\n\n\n\n

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        \n\t\t\t\t\t\n<\/svg>\n\t\t\t\tLong Short-Term Memory Networks (LSTM)<\/strong>\t<\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n

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        sind eine spezielle Form von RNN, die Abh\u00e4ngigkeiten in Daten erfassen k\u00f6nnen. Beispiele in der Praxis: Kundensupport (durch intelligente Chatbots), Nachrichtenagenturen (automatische Textzusammenfassung), maschinelle \u00dcbersetzungsdienste (f\u00fcr globale Korrespondenz).<\/p>\n\n\n\n

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        \n\t\t\t\t\t\n<\/svg>\n\t\t\t\tGenerative Adversarial Networks (GAN)<\/strong>\t<\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n

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        bestehen aus einem Generator- und einem Diskriminator-Netzwerk und werden in der Bildgenerierung, Text-zu-Bild-\u00dcbersetzung oder der kreativen Kunstgenerierung angewendet. Beispiele in der Praxis: Immobilienbranche (3D-Modelle von Angeboten), Filmproduktion (Spezialeffekte), Werbung (zielgruppenspezifische Inhalte).<\/p>\n\n\n\n

        Wo Unternehmen von neuronalen Netzen profitieren k\u00f6nnen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

        Die Beispiele zeigen, dass k\u00fcnstliche neuronale Netze eine vielf\u00e4ltige Bandbreite von Einsatzbereichen abdecken. Das gilt auch f\u00fcr die Unternehmenswelt \u2013 sei es in Marketing<\/a> und Vertrieb (Zielgruppen segmentieren, Kundenverhalten analysieren, Produkte personalisieren), dem Kundenservice<\/a> (Anfragen mit Chatbots oder Sprachassistenten beantworten), Forschung und Entwicklung, Qualit\u00e4tskontrolle oder Personalmanagement<\/a>. \u00dcberall sind neuronale Netze im Spiel.<\/p>\n\n\n\n

        So auch im Customer Relationship Management (CRM)<\/a>, einem zentralen Bestandteil f\u00fcr die Pflege von Kundenbeziehungen. Durch neuronale Netze beziehungsweise Deep Learning hat sich die CRM-Landschaft in den vergangenen Jahren dramatisch ver\u00e4ndert und damit die Art revolutioniert, wie Unternehmen ihre Kund:innen betreuen. Die Netze k\u00f6nnen f\u00fcr verschiedene Aufgaben angepasst werden und diese automatisch l\u00f6sen. Ihre Rolle geht \u00fcber die Datenanalyse hinaus; sie tragen au\u00dferdem dazu bei, Gesch\u00e4ftsmodelle zu transformieren. Vor allem durch Verbesserungen wie diese:  <\/p>\n\n\n\n

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        Personalisierung:<\/strong> Neuronale Netze analysieren das Verhalten und die Pr\u00e4ferenzen von Kund:innen aus historischen Daten, um ma\u00dfgeschneiderte Angebote und Dienstleistungen zu kreieren. Das erm\u00f6glicht eine gezieltere Ansprache.  <\/p>\n\n\n\n

        Kommunikation:<\/strong> Durch Deep-Learning-Algorithmen<\/a> k\u00f6nnen Unternehmen automatisierte Kundenkommunikationssysteme<\/a> entwickeln, die auf nat\u00fcrliche Weise mit Kund:innen interagieren. Chatbots und virtuelle Assistenten, basierend auf neuronalen Netzen, unterst\u00fctzen Service-Mitarbeitende, beantworten Anfragen oder schlie\u00dfen mit menschen\u00e4hnlichen Konversationen sogar Verk\u00e4ufe ab. <\/p>\n\n\n\n

        Vorhersagen:<\/strong> Neuronale Netze k\u00f6nnen via Deep-Learning-Technologien dazu verwendet werden, k\u00fcnftiges Kundenverhalten zu prognostizieren. In Daten erfassen sie Muster, Zusammenh\u00e4nge und Trends, die Unternehmen helfen, die Nachfrage zu prognostizieren, das Bestandsmanagement<\/a> zu optimieren oder Marketingkampagnen<\/a> auszurichten.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

        Sicherheit:<\/strong> Nicht nur im CRM-Bereich ist es von gro\u00dfer Bedeutung, Betrugsabsichten fr\u00fchzeitig wahrzunehmen. Neuronale Netze sind in der Lage, ungew\u00f6hnliche Verhaltensweisen und verd\u00e4chtige Aktivit\u00e4ten zu identifizieren.  <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

        So setzen Sie neuronale Netze in Ihrem Unternehmen ein  <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

        In der \u00c4ra von Digitalisierung und Big Data f\u00fchren k\u00fcnstliche neuronale Netze zu datengest\u00fctzten Entscheidungen. Schlie\u00dflich sind Daten in ihrer Relevanz wie eine eigenst\u00e4ndige W\u00e4hrung: Sie bieten Einblicke in Kundenverhalten oder Marktrends, helfen bei Entscheidungsfindung, Kosteneinsparungen und Prozessoptimierung und k\u00f6nnen letztlich die Wettbewerbsf\u00e4higkeit eines Unternehmens verbessern.  <\/p>\n\n\n\n

        Allerdings h\u00e4ngt der erfolgreiche Einsatz von neuronalen Netzen nicht \u201enur\u201c an der technischen Expertise. Hier sind acht Aspekte, die Entscheider:innen beachten sollten:  <\/p>\n\n\n\n

        1. Verst\u00e4ndnis<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

        Es beginnt mit einem soliden Verst\u00e4ndnis f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz. Das m\u00fcssen keine tiefgreifenden Detailkenntnisse sein, aber es ist wichtig, grunds\u00e4tzlich zu begreifen, was k\u00fcnstliche Intelligenz leisten kann \u2013 und wie sie die Welt ver\u00e4ndert. Erst dieses Verst\u00e4ndnis erm\u00f6glicht es, die Vor- und Nachteile von neuronalen Netzen im Kontext von Deep Learning und KI richtig zu bewerten.   <\/p>\n\n\n\n

        2. Strategie<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

        Entscheidend ist die Integration ins Gesch\u00e4ftsmodell einer Organisation \u2013 Stichwort Bigger Picture. Das bedeutet, dass KI-Initiativen nicht isoliert betrachtet werden, sondern mit den Unternehmenszielen in Einklang stehen m\u00fcssen, um echten Mehrwert sowohl f\u00fcr die Kund:innen als auch das Unternehmen selbst zu schaffen. Es braucht hier also eine klare Vision davon, wie neuronale Netze in die Gesamtstrategie passen.<\/p>\n\n\n\n

        3. Infrastruktur<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

        Als Ger\u00fcst f\u00fcr den reibungslosen Betrieb von KI-Systemen bedarf es einer robusten technischen Infrastruktur. Dazu geh\u00f6ren leistungsstarke Computerressourcen, spezialisierte Hardware und geeignete Software-Plattformen. Ohne diese Infrastruktur lassen sich neuronale Netze nicht effektiv nutzen, was die Umsetzung von KI-Projekten erheblich erschwert.  <\/p>\n\n\n\n

        4. Datenschutz<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

        Wie kann gew\u00e4hrleistet werden, dass sensible Informationen in den von neuronalen Netzen verarbeiteten Daten zu jedem Zeitpunkt gesch\u00fctzt sind? Wie wird verhindert, dass diese Informationen in die falschen H\u00e4nde geraten? F\u00fcr strenge Sicherheitsstandards m\u00fcssen Unternehmen gew\u00e4hrleisten, Daten w\u00e4hrend der Anwendung von neuronalen Netzen konsequent zu verschl\u00fcsseln sowie Datenlecks und unbefugte Zugriffe zu verhindern. <\/p>\n\n\n\n

        5. Ethik<\/strong> 
        Wenn man so will, kann der zu Beginn erw\u00e4hnte Film \u201eMatrix\u201c als eine Art philosophische Erkundung der Beziehung zwischen menschlicher Realit\u00e4t und der von Computern geschaffenen Virtualit\u00e4t betrachtet werden. Die wichtige Botschaft lautet: Die Technologie muss verantwortungsvoll angewendet werden. Beim Training mit verzerrten Datens\u00e4tzen besteht n\u00e4mlich die Gefahr, dass neuronale Netze gewisse Vorurteile \u00fcbernehmen oder verst\u00e4rken. Das kann zu ethischen Bedenken f\u00fchren, gerade in Bereichen wie Kreditvergabe, Bewerbungsprozessen und Strafjustiz. Gegenma\u00dfnahmen sind beispielsweise eine sorgf\u00e4ltige Auswahl der Trainingsdaten sowie Mechanismen, die diskriminierende Entscheidungen korrigieren. Salesforce beispielsweise folgt bei der Entwicklung von neuen Produkten eigens entwickelten         Ethical and Inclusive Products Guidelines<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

        6. Transparenz<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

        Neuronale Netze k\u00f6nnen in ihrer Struktur sehr komplex sein, ihre Schlussfolgerungen sind mitunter schwer nachvollziehbar. Unternehmen sollten daran arbeiten, Modelle zu entwickeln, die transparent sind und Ergebnisse (besser) erkl\u00e4ren k\u00f6nnen \u2013 damit die Funktionsweise der Netze nicht als sogenannte Black Box angesehen wird.   <\/p>\n\n\n\n

        7. Fachkr\u00e4fte<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

        Die Automatisierung durch k\u00fcnstliche Intelligenz kann menschliche Arbeitskraft bei bestimmten T\u00e4tigkeiten ersetzen. Und die Angst unter Arbeitnehmer:innen ist bereits reell: Laut einer Umfrage des Pr\u00fcfungs- und Beratungsunternehmens Deloitte f\u00fcrchten 43% aller Befragten, ihren Job in den n\u00e4chsten f\u00fcnf Jahren wegen KI zu verlieren. Zugleich erfordert die Entwicklung und vor allem die sachgem\u00e4\u00dfe Bedienung von KI-Systemen andere F\u00e4higkeiten. Das bedeutet, dass Unternehmen auf der einen Seite neue Talent suchen m\u00fcssen, aber auch gezielt in die F\u00f6rderung, Umschulungen und Weiterbildungen ihrer Belegschaft investieren m\u00fcssen. <\/p>\n\n\n\n

        8. Haftung<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

        Besonders bei sicherheitskritischen Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen und medizinischen Diagnosesystemen ist Vertrauen in die Zuverl\u00e4ssigkeit von neuronalen Netzen elementar. Doch im Falle von Fehlern stellen sich rechtliche wie technische Fragen. Einerseits ist klar, dass die Hersteller von neuronalen Netzen deren Qualit\u00e4t garantieren (m\u00fcssen). Andererseits sind die Nutzenden in der Pflicht, die Technologie richtig und verantwortungsvoll einzusetzen.<\/p>\n\n\n\n

        Wie K\u00fcnstliche Intelligenz und neuronale Netze die Customer Experience optimieren<\/strong>  <\/h2>\n\n\n\n

        Neuronale Netze und K\u00fcnstliche Intelligenz im Allgemeinen bieten Unternehmen viele Chancen, die Beziehung zu ihre Kund:innen aufzubauen und zu st\u00e4rken. Daher hat Salesforce als Marktf\u00fchrer im Bereich CRM die KI Einstein<\/a> entwickelt. Sie hilft Unternehmen, in allen Bereichen \u2013 von Vertrieb<\/a> \u00fcber Service<\/a>, Marketing<\/a>, Commerce<\/a> und IT \u2013 noch personalisiertere Kundenerlebnisse zu bieten und so langfristige Kundenbeziehungen aufzubauen. Neben pr\u00e4diktiven F\u00e4higkeiten wie Einstein Next Best Action<\/a> oder der Einstein Send Time Optimization<\/a> verf\u00fcgt Einstein auch \u00fcber generative<\/a> Skills. <\/p>\n\n\n\n

        So bietet die Plattform vielf\u00e4ltige Funktionen wie Vorhersageanalysen, automatisierte Prozessoptimierung und Chatbots. Die Schutzschicht Einstein Trust Layer<\/a> stellt mit Verschl\u00fcsselungs- und Anonymisierungstechnologien sicher, dass Unternehmen auf vertrauensw\u00fcrdige Weise von KI profitieren. Drei Beispiele: Data Masking sorgt f\u00fcr die Sicherheit sensibler Daten, der Datenzugriff wird streng f\u00fcr autorisierte Benutzer:innen reguliert, und KI-Anwendungen werden fair und transparent gestaltet.  <\/p>\n\n\n\n

        Und wie geht\u2018s jetzt weiter?  <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

        Die faszinierende Welt von KI und neuronalen Netzen verspricht eine anhaltend aufregende Entwicklung zu nehmen. Realistisch erscheint, dass wir permanent neue Anwendungsgebiete entdecken werden. Zugleich schreitet die Automatisierung immer weiter voran: Routineaufgaben werden zunehmend von KI-Systemen \u00fcbernommen, was nach Ansicht von Arbeitsmarkt-Expert:innen nicht in gro\u00dfem Ma\u00dfstab zum Verlust von Arbeitspl\u00e4tzen f\u00fchrt, sondern Raum f\u00fcr Potenziale er\u00f6ffnet. Parallel werden Unternehmen (noch) st\u00e4rker auf Datenschutzbestimmungen und ethische Richtlinien achten m\u00fcssen.  <\/p>\n\n\n\n

        Am Ende d\u00fcrfte uns im n\u00e4chsten Schritt eine Symbiose bevorstehen: die Kombination menschlicher Expertise mit maschineller Intelligenz. So werden die kommenden Jahre nicht nur von Innovation gepr\u00e4gt sein, sondern auch von kontinuierlicher Anpassung. Und weil das f\u00fcr uns alle gilt, ist es Zeit, das Thema zu umarmen. Mit unserem Lexikon zu K\u00fcnstlicher Intelligenz beantworten wir die wichtigsten Fragen, damit auch Sie mit KI loslegen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

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        Neuronale Netze pr\u00e4gen unseren Alltag, aber viele bekommen es gar nicht mit. Zumindest nicht bewusst. Geh\u00f6ren Sie dazu? Dann lesen Sie hier, wie das maschinelle Lernmodell auch Ihr Business beeinflusst. 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