Prädiktive und generative KI
KI wird sowohl von Einzelpersonen als auch von Organisationen in Bereichen wie Forschung, Analyse und Entwicklung immer häufiger eingesetzt. Dabei basieren die meistgenutzten KI-Anwendungen auf der prädiktiven und der generativen KI.
Dabei wird die prädiktive KI beispielsweise für Vorhersagen, Analysen und Diagnosen eingesetzt, während die generative KI genutzt wird, um zum Beispiel Texte, Bilder oder Videos zu generieren.
Um alle Vorteile von Künstlicher Intelligenz zu nutzen, wird vor allem eine Kombination aus beiden angewendet.
Die Rolle der prädiktiven KI
Mit Hilfe von prädiktiver KI werden Daten gesammelt und analysiert, um Vorhersagen über Ereignisse, Verhaltensweisen und Trends in der Zukunft zu treffen. Dadurch können z.B. im Marketing Vorhersagen über das Kundenverhalten getroffen werden sowie personalisierte Kauf- und Webseitenanalysen durchgeführt werden, um den Kunden das bestmögliche Angebot zum richtigen Zeitpunkt bereitzustellen.
Prädiktive KI verwendet Datensätze und untersucht die darin enthaltenen Trends und Muster. Im Gegensatz zur generativen KI wird bei der prädiktiven KI jedoch nicht aus historischen Daten etwas Neues geschaffen. Es werden ausschließlich Rückschlüsse daraus gezogen und deshalb häufig in der Datenwissenschaft eingesetzt.
Funktionsweise
- Daten werden gesammelt und organisiert.
- Die Daten werden bereinigt und alle Anomalien werden entfernt.
- Das für die Daten am besten geeignete Vorhersagemodell wird erstellt.
- Das Modell wird auf seine Genauigkeit geprüft.
Die Vorteile der prädiktiven KI
Verbesserte Entscheidungsfindung:
Mit Hilfe von prädiktiver KI können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen, die auf großen Datensätzen basieren, indem sie zukünftige Trends und Ergebnisse vorhersagen. Beispielsweise kann ein Einzelhändler zukünftige Verkaufszahlen prognostizieren und entsprechend Lagerbestände planen.
Effizienzsteigerung:
Durch die Automatisierung von Vorhersagen und die Optimierung und Beschleunigung von Prozessen können Unternehmen ihre Effizienz erheblich steigern. Dies führt zu Kosteneinsparungen, Fehlerreduzierung und einer besseren Ressourcennutzung.
Risikomanagement:
Prädiktive Modelle können helfen, Risiken zu identifizieren und zu mindern. Beispielsweise können Banken und Versicherungen Kredit- und Versicherungsrisiken besser bewerten und Maßnahmen ergreifen, um Verluste zu minimieren.
Wettbewerbsvorteile:
Einer der bemerkenswerten Vorteile der prädiktiven KI für Unternehmen ist ihre Fähigkeit, angemessene Prognosedaten zu liefern, die es Unternehmen ermöglichen, vorauszuplanen und Wettbewerbsvorteile gegenüber ihren Konkurrenten zu erhalten. Eine adäquate Vorhersage zukünftiger Ereignisse hilft Unternehmen bei der Planung und Maximierung jeder Chance.
Grenzen der prädiktiven KI
Datenqualität und -verfügbarkeit:
Prädiktive Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Unvollständige, ungenaue oder verzerrte Daten können zu falschen Vorhersagen führen. Es kann auch Herausforderungen bei der Datenverfügbarkeit geben, insbesondere bei neuen oder sich schnell verändernden Märkten.
Ethik und Datenschutz:
Die Verwendung personenbezogener Daten für Vorhersagen wirft Fragen zum Datenschutz und zur Datensicherheit auf. Es besteht die Gefahr, dass sensible Informationen missbraucht werden oder ungewollte Konsequenzen haben. Außerdem können prädiktive Modelle bestehende Vorurteile und Ungerechtigkeiten in den Daten verstärken. Wenn die Trainingsdaten verzerrt sind, können die Vorhersagen ebenfalls verzerrt sein, was zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führen kann.
Komplexität und Verständnis:
Die Entwicklung und Implementierung prädiktiver Modelle erfordert spezialisiertes Wissen und Fähigkeiten. Darüber hinaus können die Modelle sehr komplex und schwer zu interpretieren sein. Dies macht es Entscheidungsträgern schwer, die Ergebnisse zu verstehen und zu vertrauen.
Änderungen der Daten:
Die Annahme, dass die Zukunft auf historischen Daten basiert, kann problematisch sein. Denn unvorhergesehene Ereignisse oder drastische Änderungen in präsenten Bedingungen können die Genauigkeit der Vorhersagen beeinträchtigen und zu Falschaussagen führen.
Die Rolle der generativen KI
Generative KI generiert mit Hilfe von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Algorithmen neue Inhalte wie zum Beispiel Texte, Code, Audio, Grafiken oder Videos. Dabei durchläuft die KI eine Reihe von Prozessen, bei denen Datensätze eingespeist, analysiert und die Ergebnisse ausgegeben werden. Dabei wird aus den verfügbaren Daten, im Gegensatz zur prädiktiven KI, immer weiter neues Wissen und neue Daten entwickelt, die zur Generierung neuer Inhalte genutzt werden.
Funktionsweise:
- Sammlung und Aufbereitung von Daten. Prüfung auf Konsistenz und Relevanz.
- Auswahl der Modellarchitektur und Initialisierung
- Training des Modells anhand der aufbereiteten Daten
- Auswertung, Test, Validation und Einsatz
Die Vorteile der generativen KI
Kreativität und Innovation:
Generative KI kann neue Inhalte wie Bilder, Musik, Texte oder Designs leichter, schneller und ansprechender erstellen. Denn die Möglichkeiten der KI können über menschliche Fähigkeiten, Vorstellungen oder Können hinausgehen.
Automatisierung und Effizienz:
Die Fähigkeit, automatisch neue Daten und Inhalte zu generieren, kann Prozesse und Aufgaben in verschiedenen Branchen beschleunigen, automatisieren und effizienter gestalten. Das macht die Erstellung von personalisierten Inhalten, beispielsweise in der Medienproduktion, im Marketing oder im Design, schneller und einfacher.
Wirtschaftlich:
Mit KI-Technologie wie generativer KI können Unternehmen Geld sparen, indem sie einige sich wiederholende Aufgaben automatisieren und so den Bedarf an manueller Arbeit verringern. Durch die Automatisierung kreativer Prozesse und die Reduzierung menschlichen Arbeitsaufwands können Kosten in Bereichen wie Grafikdesign, Content-Erstellung und Videoproduktion gesenkt werden.
Datenerweiterung:
In maschinellen Lernprozessen kann generative KI verwendet werden, um künstliche Daten zu erzeugen und so Datensätze zu erweitern und zu diversifizieren, was die Leistung anderer Modelle verbessern kann.
Die Grenzen der generativen KI
Ethik und Urheberrecht:
Generative KI kann für schädliche Zwecke missbraucht werden, wie das Erstellen von unangemessenen, täuschenden oder voreingenommenen Inhalten, was ethische Bedenken aufwirft. Da generative KI auf bestehenden Daten basiert, kann es schwierig sein Urheberrechtsfragen zu klären, insbesondere wenn Inhalte stark von den Trainingsdaten beeinflusst sind.
Datenabhängigkeit:
Generative KI-Modelle haben keinen eigenen Verstand. Generative KI ist stark auf die Qualität und Quantität der Trainingsdaten angewiesen. Verzerrte oder unzureichende Daten können zu ungenauen oder unerwünschten Ergebnissen führen.
Missbrauch und Fehlinformationen:
Mit der Entwicklung von Tools, die generative KI-Funktionen nutzen, haben in letzter Zeit gefälschte Bilder von bekannten Persönlichkeiten oder gefälschte Songs, die mit Hilfe von KI erstellt wurden, zugenommen. Generative KI könnte dazu verwendet werden, diese gefälschten Inhalte zu erstellen und Menschen auszunutzen.
Datenschutz:
Nutzer haben oft keine Kontrolle darüber, wie ihre Daten gesammelt, verwendet und verarbeitet werden. Es fehlt die Transparenz, wie generative Modelle trainiert werden und welche Daten dafür verwendet werden. Denn oft werden für das Training Daten aus dem Internet oder anderen Datenquellen genutzt. Diese Daten können persönliche oder sensible Informationen enthalten, die ohne Zustimmung der betroffenen Personen genutzt werden. Außerdem erfordert die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen hohe Sicherheitsmaßnahmen.
Verantwortung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz
Die Vorzüge der prädiktiven und generativen KI, wie beispielsweise Entscheidungsprozesse zu verbessern, Effizienz zu steigern und innovative Lösungen zu bieten, sind enorm. Dennoch ist es entscheidend, die damit verbundenen Herausforderungen zu erkennen und sich ihnen bei der Verwendung bewusst zu sein, insbesondere hinsichtlich der Qualität der Daten, ethischer Bedenken und des Datenschutzes. Durch sorgfältige Anwendung und Überwachung können die Vorteile genutzt und potenzielle Risiken minimiert werden.
Soorce legt großen Wert auf die Einhaltung der Datenschutzgrundverordnung und damit auf den Schutz unserer Daten. Wir gehen keine Risiken ein und schützen die Daten unserer Kunden. Deshalb haben wir unsere eigene KI implementiert, die wir täglich in unseren Arbeitsalltag einbinden können. Dadurch müssen wir keine Risiken eingehen und können auch von weiteren Vorteilen profitieren: „KI-Datenschutz – 4 Gründe warum wir unsere eigene Soorce KI nutzen„