Was ist generative KI?
Generative künstliche Intelligenz (generative KI) ist eine Art künstlicher Intelligenz, die neue Inhalte und Ideen wie Konversationen, Geschichten, Bilder, Videos und Musik erstellen kann. KI-Technologien versuchen, menschliche Intelligenz bei unkonventionellen Computeraufgaben wie Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Übersetzung nachzuahmen. Generative KI ist der nächste Schritt in der künstlichen Intelligenz. Sie können die generative KI trainieren, um menschliche Sprache, Programmiersprachen, Kunst, Chemie, Biologie oder jedes komplexe Thema zu lernen. Sie verwendet Trainingsdaten erneut, um neue Probleme zu lösen. Sie kann beispielsweise englischen Wortschatz lernen und aus den Wörtern, die verarbeitet werden, ein Gedicht erstellen. Ihr Unternehmen kann generative KI für verschiedene Zwecke einsetzen, z. B. für Chatbots, Mediengestaltung sowie Produktentwicklung und -design.
Warum ist generative KI wichtig?
Generative KI-Anwendungen wie ChatGPT haben breite Aufmerksamkeit und Fantasie erweckt. Sie können dazu beitragen, die meisten Kundenerlebnisse und Anwendungen neu zu erfinden, neue, noch nie dagewesene Anwendungen zu entwickeln und Kunden dabei zu helfen, ein neues Produktivitätsniveau zu erreichen.
Laut Goldman Sachs könnte generative KI zu einem Anstieg des globalen Bruttoinlandsprodukts (BIP) um 7 Prozent (oder fast 7 Billionen USD) führen. Goldman Sachs geht auch davon aus, dass dies das Produktivitätswachstum innerhalb von 10 Jahren um 1,5 Prozentpunkte steigern könnte.
Als Nächstes zeigen wir einige weitere Vorteile der generativen KI.
Beschleunigt die Forschung
Generative KI-Algorithmen können komplexe Daten auf neue Weise untersuchen und analysieren. So können Forscher neue Trends und Muster entdecken, die sonst möglicherweise nicht offensichtlich wären. Diese Algorithmen können Inhalte zusammenfassen, mehrere Lösungswege schildern, Ideen sammeln und anhand von Forschungsnotizen eine detaillierte Dokumentation erstellen. Deshalb verbessert generative KI die Forschung und Innovation drastisch.
Systeme der generativen KI werden beispielsweise in der Pharmaindustrie eingesetzt, um Proteinsequenzen zu generieren und zu optimieren und die Wirkstoffforschung deutlich zu beschleunigen.
Verbessert das Kundenerlebnis
Generative KI kann auf natürliche Weise auf menschliche Gespräche reagieren und als Werkzeug für den Kundenservice und die Personalisierung von Kunden-Workflows dienen.
Sie können beispielsweise KI-gestützte Chatbots, Sprachbots und virtuelle Assistenten verwenden, die genauer auf Kunden reagieren, um Lösungen beim ersten Kontakt zu finden. Sie können die Kundenbindung erhöhen, indem sie kuratierte Angebote und Kommunikation auf personalisierte Weise präsentieren.
Optimiert Geschäftsprozesse
Mit generativer KI kann Ihr Unternehmen Geschäftsprozesse mithilfe von Machine Learning (ML) und KI-Anwendungen in allen Geschäftsbereichen optimieren. Sie können die Technologie in allen Geschäftsbereichen einsetzen, einschließlich Technik, Marketing, Kundenservice, Finanzen und Vertrieb.
Generative KI kann zum Beispiel Folgendes zur Optimierung tun:
- Extrahieren und Zusammenfassung von Daten aus beliebigen Quellen für Funktionen zur Wissenssuche
- Bewertung und Optimierung von verschiedenen Szenarien zur Kostensenkung in Bereichen wie Marketing, Werbung, Finanzen und Logistik
- Generierung von synthetischen Daten, um beschriftete Daten für überwachtes Lernen und andere ML-Prozesse zu erstellen
Steigert die Mitarbeiterproduktivität
Modelle der generativen KI können die Workflows der Mitarbeiter verbessern und als effiziente Assistenten für alle Mitarbeiter Ihres Unternehmens fungieren. Sie können alles auf menschenähnliche Weise tun,, von der Suche bis hin zur Erstellung.
Die generative KI kann die Produktivität verschiedener Arten von Arbeitnehmern steigern:
- Sie unterstützt kreative Aufgaben, indem sie auf der Grundlage bestimmter Eingaben und Einschränkungen mehrere Prototypen erstellt. Sie kann auch bestehende Designs auf der Grundlage von menschlichem Feedback und spezifizierten Einschränkungen optimieren.
- Sie generiert neue Softwarecode-Vorschläge für Anwendungsentwicklungsaufgaben.
- Sie unterstützt das Management, indem sie Berichte, Zusammenfassungen und Prognosen erstellt.
- Sie generiert neue Verkaufsskripte, E-Mail-Inhalte und Blogs für Marketing-Teams
Sie können Zeit sparen, Kosten senken und die Effizienz in Ihrem Unternehmen steigern.
Wie funktioniert generative KI?
Wie jede künstliche Intelligenz verwendet auch die generative KI Modelle für Machine Learning – sehr große Modelle, die anhand riesiger Datenmengen vortrainiert sind.
Grundlagenmodelle
Basismodelle (FMs – Foundation Models) sind ML-Modelle, die auf einem breiten Spektrum generalisierter und unbeschrifteter Daten trainiert wurden. Sie sind in der Lage, eine Vielzahl von allgemeinen Aufgaben auszuführen.
Basismodelle sind das Ergebnis der neuesten Fortschritte in einer Technologie, die sich seit Jahrzehnten weiterentwickelt hat. Im Allgemeinen verwendet ein FM erlernte Muster und Beziehungen, um das nächste Element in einer Sequenz vorherzusagen.
Bei der Bilderzeugung analysiert das Modell beispielsweise das Bild und erstellt eine schärfere, klarer definierte Version des Bildes. Ähnlich verhält es sich bei Texten. Das Modell sagt das nächste Wort in einer Textfolge auf der Grundlage der vorangegangenen Wörter und ihres Kontexts voraus. Anschließend wählt es das nächste Wort mithilfe von Wahrscheinlichkeitsverteilungstechniken aus.
Große Sprachmodelle
Große Sprachmodelle (LLMs – Large Language Models) sind eine Klasse von FMs. Bei den generativen vortrainierten Transformatormodellen (GPT) von OpenAI handelt es sich beispielsweise um LLMs. LLMs konzentrieren sich speziell auf sprachbasierte Aufgaben wie Zusammenfassung, Textgenerierung, Klassifizierung, offene Konversation und Informationsextraktion.
Das Besondere an LLMs ist ihre Fähigkeit, mehrere Aufgaben auszuführen. Sie können dies tun, weil sie viele Parameter enthalten, die es ihnen ermöglichen, fortgeschrittene Konzepte zu erlernen.
Ein LLM wie GPT-3 kann Milliarden von Parametern berücksichtigen und hat die Fähigkeit, Inhalte aus sehr wenigen Eingaben zu generieren. Sie werden mit Daten aus dem Internet in riesigen Mengen vortrainiert und erlernen dabei die verschiedensten Formen und unzählige Muster kennen. Auf diese Weise lernen die LLMs, ihr Wissen in einer Vielzahl von Kontexten anzuwenden.
Wie wird sich generative KI auf Branchen auswirken?
Während sich generative KI im Laufe der Zeit auf alle Branchen auswirken könnte, sind bestimmte Branchen bereit, schnell von dieser Technologie zu profitieren.
Finanzdienstleistungen
Finanzdienstleister können sich die Leistung generativer KI zunutze machen, um ihre Kunden besser zu bedienen und gleichzeitig die Kosten zu senken:
- Finanzinstitute können Chatbots verwenden, um Produktempfehlungen zu generieren und auf Kundenanfragen zu antworten, was den Kundenservice insgesamt verbessert
- Kreditinstitute können Kreditgenehmigungen mithilfe von Basismodellen für finanziell unterversorgte Märkte, insbesondere in Entwicklungsländern, beschleunigen
- Banken können Betrug bei Forderungen oder Kreditkarten/Krediten schnell erkennen
- Wertpapierfirmen können die Möglichkeiten von Basismodellen nutzen, um ihren Kunden zu geringen Kosten personalisierte Finanzberatung anzubieten
Gesundheitswesen und Biowissenschaften
Einer der vielversprechendsten Anwendungsfälle generativer KI ist die Beschleunigung der Wirkstoffforschung und -erkundung. Generative KI verwendet Modelle, um neuartige Proteinsequenzen mit spezifischen Eigenschaften für die Entwicklung von Antikörpern, Enzymen, Impfstoffen und Gentherapien zu erstellen.
Unternehmen aus den Bereichen Gesundheitswesen und Biowissenschaften können generative Modelle verwenden, um synthetische Gensequenzen für Anwendungen in der synthetischen Biologie und Stoffwechseltechnik zu entwerfen. Sie können beispielsweise neue Biosynthesewege entwickeln oder die Genexpression für Zwecke der Bioproduktion optimieren.
Schließlich kann generative KI verwendet werden, um synthetische Patienten- und Gesundheitsdaten zu erstellen. Dies ist nützlich, um KI-Modelle zu trainieren, klinische Studien zu simulieren oder seltene Krankheiten zu untersuchen, ohne auf große reale Datensätze zugreifen zu müssen.
Automobilindustrie und Fertigung
Automobilunternehmen können generative KI für eine Vielzahl von Anwendungsfällen einsetzen, die von der Technik über die Fahrzeugbedienung bis hin zum Kundenservice reichen. So können sie beispielsweise das Design mechanischer Teile optimieren, um den Luftwiderstand in der Fahrzeugkonstruktion zu reduzieren, oder das Design persönlicher Assistenten anpassen.
Automobilunternehmen nutzen generative KI, um einen besseren Kundenservice dadurch zu bieten, dass sie schnelle Antworten auf die am häufigsten gestellten Fragen von Kunden geben. Mit generativer KI können neue Material-, Chip- und Bauteildesigns erstellt werden, die Herstellungsprozesse optimieren und die Kosten senken.
Generative KI kann auch für die synthetische Datengenerierung verwendet werden, um Anwendungen zu testen. Dies ist besonders hilfreich für Daten, die nicht oft in Test-Datensätzen enthalten sind (z. B. Fehler oder Grenzfälle).
Medien und Unterhaltung
Von Animationen und Drehbüchern bis hin zu abendfüllenden Filmen können generative KI-Modelle neue Inhalte für einen Bruchteil der Kosten und des Zeitaufwands einer herkömmlichen Produktion produzieren.
Hier sind weitere Möglichkeiten, wie Sie generative KI in der Branche einsetzen können:
- Um ganz neue Genres zu erstellen, können Künstler ihre Alben mit KI-generierter Musik ergänzen und aufwerten
- Medienunternehmen können generative KI einsetzen, um ihr Publikumserlebnis zu verbessern, indem sie personalisierte Inhalte und Anzeigen anbieten, die den Umsatz steigern
- Spieleunternehmen können mit generativer KI neue Spiele entwickeln und Spielern das Erstellen von Avataren ermöglichen
Telekommunikation
Frühe Anwendungsfälle von generativer KI in der Telekommunikation konzentrieren sich auf die Neuerfindung des Kundenerlebnisses. Das Kundenerlebnis wird durch die kumulativen Interaktionen der Subscriber an allen Kontaktpunkten der Customer Journey definiert.
Zum Beispiel können Telekommunikationsunternehmen generative KI einsetzen, um den Kundenservice mit menschenähnlichen Live-Gesprächsagenten zu verbessern. Sie können auch die Netzwerkleistung optimieren, indem sie Netzwerkdaten analysieren, um Lösungen zu empfehlen. Und sie können Kundenbeziehungen mit personalisierten persönlichen Verkaufsassistenten neu erfinden.
Energie
Generative KI eignet sich für Aufgaben im Energiesektor, die komplexe Datenanalysen, Mustererkennung, Prognosen und Optimierungen umfassen. Energieunternehmen können den Kundenservice verbessern, indem sie Unternehmensdaten analysieren, um Nutzungsmuster zu identifizieren. Mit diesen Informationen können sie gezielte Produktangebote, Energieeffizienz-Programme oder Initiativen zur Nachfragesteuerung entwickeln.
Generative KI kann beim Netzmanagement helfen, die Betriebssicherheit von Standorten erhöhen und die Energieproduktion durch die Simulation von Reservoiren optimieren.
Wie funktionieren Modelle der generativen KI?
Herkömmliche Modelle für Machine Learning waren unterschiedlich oder konzentrierten sich auf die Klassifizierung von Datenpunkten. Sie versuchten, die Beziehung zwischen bekannten und unbekannten Faktoren zu bestimmen. Sie betrachten zum Beispiel Bilder – bekannte Daten wie Pixelanordnung, Linien, Farben und Formen – und ordnen sie Wörtern zu – dem unbekannten Faktor. Mathematisch funktionierten die Modelle, indem sie Gleichungen identifizierten, die unbekannte und bekannte Faktoren numerisch als X- und Y-Variable abbilden konnten.
Generative Modelle gehen noch einen Schritt weiter. Anstatt eine Bezeichnung anhand bestimmter Features vorherzusagen, versuchen sie, Features mit einer bestimmten Bezeichnung vorherzusagen. Mathematisch berechnet die generative Modellierung die Wahrscheinlichkeit, dass X und Y zusammen auftreten. Sie lernt die Verteilung verschiedener Datenmerkmale und deren Beziehungen kennen.
Generative Modelle analysieren beispielsweise Tierbilder, um Variablen wie unterschiedliche Ohrformen, Augenformen, Schwanzmerkmale und Hautmuster aufzuzeichnen. Sie lernen Merkmale und ihre Beziehungen kennen, um zu verstehen, wie verschiedene Tiere im Allgemeinen aussehen. Sie können dann neue Tierbilder nachstellen, die nicht im Trainingssatz enthalten waren.
Als Nächstes zeigen wir Ihnen einige breite Kategorien der Modelle der generativen KI.
Diffusionsmodelle
Diffusionsmodelle erzeugen neue Daten, indem sie iterativ kontrollierte zufällige Änderungen an einer ersten Daten-Stichprobe vornehmen. Sie beginnen mit den Originaldaten und fügen subtile Änderungen (Rauschen) hinzu, wodurch sie dem Original zunehmend weniger ähnlich werden. Dieses Rauschen wird sorgfältig kontrolliert, um sicherzustellen, dass die generierten Daten kohärent und realistisch bleiben.
Nach dem Hinzufügen von Rauschen bei mehreren Iterationen kehrt das Diffusionsmodell den Prozess um. Durch die umgekehrte Rauschunterdrückung wird das Rauschen schrittweise entfernt, sodass ein neues Datenmuster entsteht, das dem Original ähnelt.
Generative gegnerische Netzwerke
Das generative gegnerische Netzwerk (GAN) ist ein weiteres generatives KI-Modell, das auf dem Konzept des Diffusionsmodells aufbaut.
GANs arbeiten, indem sie zwei neuronale Netzwerke auf kompetitive Weise trainieren. Das erste Netzwerk, als Generator bekannt, generiert gefälschte Datenproben, indem es zufälliges Rauschen hinzufügt. Das zweite Netzwerk, der sogenannte Diskriminator, versucht, zwischen echten Daten und gefälschten Daten zu unterscheiden, die vom Generator erzeugt werden.
Während des Trainings verbessert der Generator kontinuierlich seine Fähigkeit, realistische Daten zu erzeugen, während der Diskriminator besser darin wird, echte von falschen Daten zu unterscheiden. Dieser gegnerische Prozess setzt sich fort, bis der Generator Daten erzeugt, die so überzeugend sind, dass der Diskriminator sie nicht von echten Daten unterscheiden kann.
GANs werden häufig zur Generierung realistischer Bilder, zur Stilübertragung und zur Datenerweiterung verwendet.
Variationelle Auto-Encoder
Variationelle Auto-Encoder (VAEs) lernen eine kompakte Darstellung von Daten, die als latente Umgebung bezeichnet wird. Die latente Umgebung ist eine mathematische Darstellung der Daten. Sie können sie sich als einen eindeutigen Code vorstellen, der die Daten anhand all ihrer Attribute darstellt. Wenn Sie beispielsweise Gesichter untersuchen, enthält die Latenzumgebung Zahlen, die die Augenform, die Nasenform, die Wangenknochen und die Ohren angeben.
VAEs verwenden zwei neuronale Netzwerke – den Encoder und den Decoder. Das neuronale Netzwerk des Encoders ordnet die Eingabedaten einem Mittelwert und einer Varianz für jede Dimension der latenten Umgebung zu. Das Netzwerk generiert eine zufälligen Stichprobe aus einer Gaußschen Normalverteilung. Dieses Beispiel ist ein Punkt in der latenten Umgebung und stellt eine komprimierte, vereinfachte Version der Eingabedaten dar.
Das neuronale Netzwerk des Decoders nimmt diese Stichprobe aus der latenten Umgebung und rekonstruiert ihn wieder in Daten, die der ursprünglichen Eingabe ähneln. Mathematische Funktionen werden verwendet, um zu messen, wie gut die rekonstruierten Daten mit den Originaldaten übereinstimmen.
Transformator-basierte Modelle
Das Transformator-basierte Modell der generativen KI baut auf den Encoder- und Decoder-Konzepten von VAEs auf. Transformator-basierte Modelle fügen dem Encoder weitere Ebenen hinzu, um die Leistung bei textbasierten Aufgaben wie das Verstehen, Übersetzen und kreatives Schreiben zu verbessern.
Transformator-basierte Modelle verwenden einen Selbstaufmerksamkeitsmechanismus. Sie wägen die Bedeutung verschiedener Teile einer Eingabesequenz bei der Verarbeitung jedes Elements in der Sequenz ab.
Ein weiteres wichtiges Feature ist, dass diese KI-Modelle kontextuelle Einbettungen implementieren. Die Kodierung eines Sequenzelements hängt nicht nur vom Element selbst ab, sondern auch von seinem Kontext innerhalb der Sequenz.
Funktionder Transformator-basierten Modelle
Um zu verstehen, wie Transformator-basierte Modelle funktionieren, stellen Sie sich einen Satz als eine Folge von Wörtern vor.
Die Selbstaufmerksamkeit hilft dem Modell dabei, sich bei der Verarbeitung jedes Wortes auf die relevanten Wörter zu konzentrieren. Um verschiedene Arten von Beziehungen zwischen Wörtern zu erfassen, verwendet das Transformator-basierte generative Modell mehrere Encoder-Schichten, sogenannte Aufmerksamkeitsköpfe. Jeder Kopf lernt, sich um verschiedene Teile der Eingabesequenz zu kümmern. Dadurch kann das Modell verschiedene Aspekte der Daten gleichzeitig berücksichtigen.
Jede Ebene verfeinert auch die kontextuellen Einbettungen. Die Ebenen machen die Einbettungen informativer und erfassen alles, von der Grammatik-Syntax bis hin zu komplexen semantischen Bedeutungen.
Wie hat sich die Technologie der generativen KI entwickelt?
Primitive generative Modelle werden seit Jahrzehnten in der Statistik verwendet, um die numerische Datenanalyse zu unterstützen. Neuronale Netzwerke und Deep Learning waren die jüngsten Vorläufer moderner generativer KI. Variationelle Auto-Encoder, die 2013 entwickelt wurden, waren die ersten tiefengenerativen Modelle, die realistische Bilder und Sprache erzeugen konnten.
VAeS führte die Möglichkeit ein, neuartige Variationen mehrerer Datentypen zu erstellen. Dies führte zur raschen Entstehung anderer Modelle der generativen KI wie generative gegnerische Netzwerke und Diffusionsmodellen. Diese Innovationen konzentrierten sich auf die Generierung von Daten, die zunehmend echten Daten ähnelten, obwohl sie künstlich erstellt wurden.
Im Jahr 2017 kam es mit der Einführung von Transformatoren zu einem weiteren Wandel in der KI-Forschung. Transformatoren integrierten die Encoder- und Decoder-Architektur nahtlos mit einem Aufmerksamkeitsmechanismus. Sie optimierten den Trainingsprozess von Sprachmodellen mit außergewöhnlicher Effizienz und Vielseitigkeit. Bemerkenswerte Modelle wie GPT erwiesen sich als grundlegende Modelle, die in der Lage waren, umfangreiche Rohtextkorpora vorab zu trainieren und für verschiedene Aufgaben zu optimieren.
Transformatoren veränderten, was für die Verarbeitung natürlicher Sprache möglich war. Sie ermöglichten generative Fähigkeiten für Aufgaben, die von der Übersetzung und Zusammenfassung bis hin zur Beantwortung von Fragen reichten.
Viele Modelle der generativen KI machen weiterhin erhebliche Fortschritte und haben branchenübergreifende Anwendungen gefunden. Jüngste Innovationen konzentrieren sich auf die Verfeinerung von Modellen für die Arbeit mit proprietären Daten. Forscher wollen auch Texte, Bilder, Videos und Sprache erstellen, die immer menschenähnlicher werden.
Was sind die Bet Practices bei der Einführung generativer KI?
Wenn Ihr Unternehmen Lösungen der generativen KI implementieren möchte, sollten Sie die folgenden Best Practices in Betracht ziehen, um Ihre Bemühungen zu verbessern.
Mit internen Anwendungen beginnen
Beginnen Sie bei der Einführung generativer KI am besten mit der internen Anwendungsentwicklung, mit Schwerpunkt auf Prozessoptimierung und Mitarbeiterproduktivität. Sie erhalten eine kontrolliertere Umgebung, in der Sie Ergebnisse testen und gleichzeitig Fähigkeiten und Verständnis für die Technologie aufbauen können. Sie können die Modelle ausgiebig testen und sie sogar anhand interner Wissensquellen anpassen.
Auf diese Weise haben Ihre Kunden eine viel bessere Erfahrung, wenn Sie die Modelle irgendwann für externe Anwendungen verwenden.
Transparenz verbessern
Kommunizieren Sie klar und deutlich über alle Anwendungen und Ergebnisse der generativen KI, damit Ihre Benutzer wissen, dass sie mit KI und nicht mit Menschen interagieren. Beispielsweise kann sich die KI als KI vorstellen oder KI-basierte Suchergebnisse können markiert und hervorgehoben werden.
Auf diese Weise können Ihre Benutzer nach eigenem Ermessen mit den Inhalten interagieren. Sie können auch proaktiver mit Ungenauigkeiten oder versteckten Verzerrungen umgehen, die die zugrunde liegenden Modelle aufgrund ihrer begrenzten Trainingsdaten aufweisen könnten.
Sicherheit implementieren
Implementieren Sie Integritätsschutz, damit Ihre Anwendungen der generativen KI nicht versehentlich unbefugten Zugriff auf vertrauliche Daten ermöglichen. Beteiligen Sie die Sicherheitsteams von Anfang an, damit alle Aspekte von Anbeginn berücksichtigt werden können. Beispielsweise müssen Sie möglicherweise Daten maskieren und personenbezogene Daten (PII) entfernen, bevor Sie Modelle anhand interner Daten trainieren.
Ausgiebig testen
Entwickeln Sie automatisierte und manuelle Testprozesse, um die Ergebnisse zu validieren, und testen Sie alle Arten von Szenarien, denen das System der generativen KI begegnen kann. Stellen Sie verschiedene Gruppen von Beta-Testern zusammen, die die Anwendungen auf unterschiedliche Weise ausprobieren und die Ergebnisse dokumentieren. Das Modell wird auch durch Tests kontinuierlich verbessert. Außerdem erhalten Sie mehr Kontrolle über die erwarteten Ergebnisse und Antworten.
Welches sind die gängigen Anwendungen von generativer KI?
Mit generativer KI können Sie Machine Learning schneller für Ihr Unternehmen nutzen und es für eine breitere Palette von Anwendungsfällen einsetzen. Generative KI kann in allen Geschäftsbereichen zum Einsatz kommen, darunter für Technik, Marketing, Kundenservice, Finanzen und Vertrieb. Codegenerierung ist eine der vielversprechendsten Anwendungen für generative KI, und mit Amazon CodeWhisperer, einem KI-Begleiter beim Codieren, erzielen wir hervorragende Ergebnisse hinsichtlich der Produktivität von Entwicklern. Während der Vorschau führte Amazon eine Produktivitätsherausforderung durch. Teilnehmer, die Amazon CodeWhisperer verwendeten, hatten eine um 27 % höhere Wahrscheinlichkeit, Aufgaben erfolgreich zu erledigen, und zwar durchschnittlich 57 % schneller als diejenigen, die CodeWhisperer nicht verwendeten.
Neben der Codegenerierung gibt es viele Anwendungen, in denen Sie generative KI einsetzen können, um das Kundenerlebnis, die Produktivität der Mitarbeiter, die Geschäftseffizienz und die Kreativität erheblich zu verbessern. Generative KI macht es möglich, das Kundenerlebnis durch Funktionen wie Chatbots, virtuelle Assistenten, intelligente Kontaktzentren, Personalisierung und Inhaltsmoderation zu verbessern. Die Produktivität Ihrer Mitarbeiter steigert generative KI unter anderem durch Unterstützung bei Konversationssuche, Inhaltserstellung und Textzusammenfassung. Mit intelligenter Dokumentenverarbeitung, Wartungsassistenten, Qualitätskontrolle und Sichtprüfung sowie der Generierung synthetischer Trainingsdaten können Sie Ihren Geschäftsbetrieb verbessern. Schließlich können Sie generative KI verwenden, um die Produktion aller Arten kreativer Inhalte aus Kunst und Musik durch das Generieren von Text, Animationen, Video und Bildern zu beschleunigen.
Wie kann AWS die generative KI unterstützen?
Amazon Web Services (AWS) macht es einfach, Anwendungen der generativen KI für Ihre Daten, Anwendungsfälle und Kunden zu erstellen und zu skalieren. Mit generativer KI in AWS erhalten Sie Sicherheit und Datenschutz auf Unternehmensniveau, Zugriff auf branchenführende FMs, von der generativen KI gestützte Anwendungen und einen datenorientierten Ansatz.
Treffen Sie aus einer Reihe generativer KI-Technologien, die alle Arten von Organisationen in jeder Phase der Einführung und Reife von generativer KI unterstützen:
- Die Code-Generierung ist eine der vielversprechendsten Anwendungen für generative KI. Mit Amazon CodeWhisperer, einem KI-Programmierbegleiter, können Sie hervorragende Ergebnisse bei der Produktivität von Entwicklern erzielen. Während der Vorschauphase stand Amazon vor einer Produktivitätsherausforderung. Teilnehmer, die CodeWhisperer verwendeten, hatten eine um 27 Prozent höhere Wahrscheinlichkeit, Aufgaben erfolgreich abzuschließen. Im Durchschnitt erledigten sie Aufgaben 57 Prozent schneller als diejenigen, die CodeWhisperer nicht verwendeten.
- Amazon Bedrock ist ein weiterer vollständig verwalteter Service, der eine Auswahl an leistungsstarken FMs und ein breites Spektrum an Funktionen bietet. Sie können ganz einfach mit verschiedenen Top-FMs experimentieren, sie privat mit Ihren Daten anpassen und verwaltete Agenten erstellen, die komplexe Geschäftsaufgaben ausführen.
- Sie können auch Amazon SageMaker JumpStart verwenden, um Open-Source-FMs zu entdecken, zu erkunden und bereitzustellen – oder sogar Ihr eigenes zu erstellen. SageMaker JumpStart bietet eine verwaltete Infrastruktur und Tools, um die skalierbare, zuverlässige und sichere Modellerstellung, das Training und die Bereitstellung zu beschleunigen.
- AWS HealthScribe ist ein HIPAA-fähiger Service, der es Anbietern von Gesundheitssoftware ermöglicht, medizinische Anwendungen zu entwickeln, die anhand der Analyse von Gesprächen zwischen Patient und Arzt automatisch medizinische Aufzeichnungen generieren. AWS HealthScribe kombiniert Spracherkennung und generative künstliche Intelligenz (KI), um den Aufwand für die klinische Dokumentation zu verringern, indem Gespräche zwischen Patient und Arzt transkribiert und leichter zu überprüfende klinische Notizen erstellt werden.
- Mithilfe von Amazon Q in QuickSight können Geschäftsanalysten mithilfe von Befehlen in natürlicher Sprache mühelos Grafiken erstellen und anpassen. Die neuen generativen BI-Authoring-Funktionen erweitern die Abfragen von QuickSight Q in natürlicher Sprache über die Beantwortung gut strukturierter Fragen hinaus (z. B. „Was sind die zehn meistverkauften Produkte in Kalifornien?“) um Analysten dabei zu helfen, schnell anpassbare Grafiken aus Fragmenten zu erstellen (z. B. „Die 10 besten Produkte“), die Absicht einer Abfrage zu verdeutlichen, indem sie Folgefragen stellen, Visualisierungen verfeinern und komplexe Berechnungen durchführen.
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