Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz (KI)

Wir entwickeln hochmoderne Cloud-Lösungen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, einschließlich Chatbots, intelligenter Agenten und prädiktiver Systeme. Mit den richtigen Trainingsdaten können maschinelle Lernsysteme aus historischen Daten lernen, um unbekannte Muster vorherzusagen.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist ein breites Feld, das darauf abzielt, Computer dazu zu befähigen, menschliches Verhalten nachzuahmen. Zwei Bereiche der KI sind für Unternehmen besonders relevant: Maschinelles Lernen und Generative KI.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinenlernlösungen analysieren historische Daten, um Muster zu extrahieren, die als Modelle bekannt sind. Diese Modelle sind komplexe, automatisch erstellte Programme, die aus Millionen oder Milliarden von miteinander verbundenen Regeln bestehen, von denen jede ein numerisches Gewicht hat. Im Gegensatz zu von Menschen entwickelten Programmen erfassen Maschinenlernmodelle komplexe Datenmuster, die Menschen nicht erkennen können. Diese Modelle werden auf neue Daten angewendet, um Entscheidungen zu treffen.

Maschinelles Lernen wird typischerweise mit der Verarbeitung von Datenbanken oder Bildern in Verbindung gebracht, anstatt sich an natürlichen Sprachkonversationen zu beteiligen, die von Generativer KI unterstützt werden (siehe unten).

Ist Maschinelles Lernen Neu?

Nein, maschinelles Lernen gibt es seit Jahrzehnten. Es ist eine ausgereifte Technologie mit weit verbreiteten, handelsüblichen Werkzeugen.

Wann Maschinelles Lernen Verwenden?

Ein Machine Learning-System basiert vollständig auf den Daten, die ihm während des Trainings zugeführt werden, wie Unternehmensdatenbanken oder Bilder. Es ist nur dann effektiv, wenn die Trainingsdaten Antworten auf die gestellten Fragen enthalten und das System diese Antworten genau zuordnen kann. Machine Learning ist in bestimmten Bereichen vorteilhaft.

Die Integration von maschinellem Lernen in eine Organisation umfasst oft das Experimentieren mit Datensätzen und Aufgaben, um optimale Kombinationen zu identifizieren. Wir empfehlen, mit einem Prototyp zu beginnen: Wählen Sie eine Aufgabe aus, bauen Sie das System, definieren Sie Leistungskennzahlen und bewerten Sie seine Fähigkeiten. Verfeinern Sie dann den Prototyp, indem Sie verschiedene Datensätze, Fragen und Algorithmen testen. Finden Sie Ihren optimalen Punkt in Bezug auf Ihre Daten, geschäftlichen Herausforderungen und Ressourcenbeschränkungen. Anschließend kann ein produktionsreifes System für maschinelles Lernen entworfen und implementiert werden.

Ist maschinelles Lernen dasselbe wie künstliche Intelligenz?

Theoretisch ist Maschinelles Lernen ein Teilbereich der KI. In der Praxis funktioniert es jedoch als eigenständiges Feld.

Wie Werden Generative KI-Modelle Erstellt?

Generative KI nutzt maschinelles Lernen, um automatisch große Sprachmodelle (LLMs) zu erstellen, indem sie Billionen von Wörtern analysiert. Diese Modelle werden trainiert, um eine Aufgabe zu erfüllen: das beste nächste Wort zu identifizieren, um eine von einem Benutzer gestellte Anfrage fortzusetzen. Der Aufbau solcher Modelle erfordert Zehntausende leistungsstarker Server, die Wochen oder Monate lang arbeiten, und kostet Millionen von Dollar. Einmal entwickelt, ermöglichen LLMs menschenähnliche Gespräche, indem sie Text auf einer grundlegenden Ebene interpretieren.

Wie können generative KI-Modelle die Daten meines Unternehmens lernen?

Diese Modelle werden mit öffentlichen Daten trainiert. Obwohl sie über umfangreiches Wissen verfügen, fehlen ihnen oft unternehmensspezifische Details wie interne Handbücher oder Produktkataloginformationen. Die Änderung dieser Modelle ist prohibitively teuer, daher werden sie in der Regel im Originalzustand verwendet. Unternehmensspezifische Daten können vollständig oder teilweise in die Anfragen an das LLM integriert werden.

Was sind KI-Chatbots?

KI-Chatbots bieten eine moderne, kosteneffiziente Lösung, um Mitarbeiter oder Kunden bei der Navigation durch Richtlinien, Produktkataloge, Allgemeine Geschäftsbedingungen und mehr zu unterstützen. Diese Chatbots nutzen Künstliche Intelligenz und Generative KI, um in natürlichen Sprachkonversationen basierend auf bereitgestellten Dokumenten zu interagieren.

KI in PrivacyDocs

Traditionelle Chatbots gibt es seit über einem Jahrzehnt, oft basierend auf vordefinierten Gesprächsabläufen und Schlüsselworterkennung. Das Feld wurde durch KI-Chatbots, die von großen Sprachmodellen (LLMs) angetrieben werden, revolutioniert. LLMs nutzen riesige Mengen an Textdaten, um optimale Antworten basierend auf Fragen und Gesprächsverlauf vorherzusagen. Diese KI-Chatbots sind einfach zu implementieren und zeichnen sich durch die Aufrechterhaltung menschenähnlicher Gespräche aus.

BISOT hat den PrivacyDocs DSGVO-Compliance-Chatbot entwickelt, ein öffentlich verfügbares KI-gestütztes Tool. Dieser virtuelle Assistent hilft Unternehmen, die DSGVO-Compliance mit einer KI zu besprechen, die über Kenntnisse in der DSGVO-Dokumentation verfügt. Er navigiert durch Dokumente, identifiziert Nicht-Compliance, schlägt Verbesserungen vor, erstellt Richtlinien und verfeinert Compliance-Texte und Berichte.

Anfragen wie "Liste meine Compliance-Probleme" werden automatisch mit beeindruckender Genauigkeit beantwortet. Die Cloud-Lösung des Chatbots basiert auf Generativer KI und kann an andere Bereiche angepasst werden, indem neue Dokumente und Anweisungen bereitgestellt werden.

KI-Agenten

KI-Agenten gehen über Chatbots hinaus, indem sie nicht nur mit Benutzern interagieren, sondern auch aus diesen Interaktionen lernen und autonome Aktionen durchführen. Diese sich schnell entwickelnde Technologie zielt darauf ab, häufige Herausforderungen zu bewältigen und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen. Bei BISOT arbeiten wir mit unseren Kunden zusammen, um die Möglichkeiten von KI-Agenten zu erkunden.