Organisationen, die sich neu mit KI beschäftigen, laufen Gefahr, eine ältere, etabliertere Form der KI, die sogenannte „analytische KI“, zu übersehen. Diese Form der KI ist alles andere als veraltet und bleibt für die meisten Unternehmen eine wichtige Ressource. Obwohl einige KI-Anwendungen sowohl analytische als auch generative KI nutzen, sind die beiden KI-Ansätze weitgehend getrennt.
 |
| Der Hauptunterschied zwischen analytischer KI und herkömmlicher Datenanalyse liegt in der Art der Technologien, die zum Generieren und Abrufen dieser Erkenntnisse verwendet werden. |
Schlüsselkonzepte und Funktionen der analytischen KI
Analytische KI ist eine Form der Datenanalyse, die künstliche Intelligenz – insbesondere fortgeschrittene Formen des maschinellen Lernens – für Business-Intelligence-Zwecke nutzt. Analytische KI unterscheidet sich zwar deutlich von den traditionellen Datenanalysemethoden, die in vielen Unternehmen eingesetzt werden, verfolgt aber das gleiche Ziel: die Analyse von Datensätzen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Analytische KI verwendet fortschrittliche KI-Methoden wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Deep Learning, um große Datensätze zu analysieren, Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen auf dynamische Weise zu steuern, indem sie direkt auf Benutzerinteraktionen reagiert.
Der Hauptunterschied zwischen analytischer KI und traditioneller Datenanalyse liegt in der Art der Technologie, die zur Generierung und zum Zugriff auf diese Erkenntnisse verwendet wird. Diese Tools sind zwar wirkungsvoll, bieten den meisten Nutzern jedoch oft nur eine statische Sicht auf die Daten. Sie sind stark auf statistische Analysen angewiesen, um Erkenntnisse zu gewinnen, und Analysten müssen ihre eigenen Schlussfolgerungen ziehen, anstatt sich auf die Technologie zu verlassen.
Hauptmerkmale der analytischen KI
Deskriptive Analyse: Die deskriptive Analyse beantwortet die Frage „Was ist passiert?“. Diese Art der Analyse wird von Kunden mit Abstand am häufigsten verwendet und liefert Berichte und Analysen, die sich auf vergangene Ereignisse konzentrieren.
Deskriptive Analysen werden verwendet, um die Gesamtleistung auf aggregierter Ebene zu verstehen. Sie sind für ein Unternehmen der bei weitem einfachste Einstieg, da die Daten zum Erstellen von Berichten und Anwendungen sofort verfügbar sind.
Diagnostische Analytik: Diagnostische Analytik nutzt, wie deskriptive Analytik, historische Daten, um eine Frage zu beantworten. Anstatt sich auf das „Was“ zu konzentrieren, befasst sich diagnostische Analytik mit der wichtigen Frage, warum ein Ereignis oder eine Anomalie in den Daten aufgetreten ist. Diagnostische Analytik ist tendenziell zugänglicher und für ein breiteres Anwendungsspektrum geeignet als maschinelles Lernen/prädiktive Analytik.
Predictive Analytics: Predictive Analytics ist eine Form der erweiterten Analyse, die anhand historischer Daten mithilfe von maschinellem Lernen wahrscheinliche Ereignisse ermittelt. Historische Daten umfassen größtenteils beschreibende und diagnostische Analysen, die als Grundlage für die Erstellung von Predictive-Analytics-Modellen dienen.
Prescriptive Analytics: Prescriptive Analytics ist die vierte und letzte Säule moderner Analytik. Prescriptive Analytics befasst sich mit spezifischen, präskriptiven Analysen. Es handelt sich im Wesentlichen um eine Kombination aus deskriptiver, diagnostischer und prädiktiver Analytik zur Unterstützung der Entscheidungsfindung. Bestehende Situationen oder Bedingungen sowie die Konsequenzen einer Entscheidung oder eines Ereignisses werden angewendet, um eine geleitete Entscheidung oder Aktion für den Benutzer zu generieren.
Generative KI konzentriert sich auf die Erstellung neuer Inhalte durch das Erlernen von Mustern aus vorhandenen Daten. Sie nutzt Deep-Learning-Techniken wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Transformationsmodelle, um Text, Bilder, Musik usw. zu generieren. Generative KI hat aufgrund ihrer Fähigkeit, menschenähnliche Inhalte zu generieren, große Aufmerksamkeit erlangt und findet Anwendung in der Kreativbranche, der Content-Erstellung und mehr. Die Hauptmerkmale der generativen KI sind die Erstellung von Inhalten, die Förderung von Vorstellungskraft und Kreativität, die Verbesserung von Trainingsdaten und die Erstellung personalisierter Eindrücke.
 |
| Die Hauptfunktionen von Gen AI sind die Erstellung von Inhalten, die Förderung von Vorstellungskraft und Kreativität, die Verbesserung von Trainingsdaten und die Erstellung personalisierter Eindrücke. |
Der Unterschied zwischen analytischer KI und generativer KI
Es gibt viele Unterschiede zwischen analytischer und generativer KI. Auf der Grundlage dieser Unterschiede finden Unternehmen/Firmen Wege, durch den Einsatz von KI effektiv zu arbeiten. Unterschiede zwischen analytischer und generativer KI:
Erstens unterscheiden sich Zweck und Fähigkeiten. Generative KI dient vor allem der Nutzung neuronaler Deep-Learning-Netzwerkmodelle zur Generierung neuer Inhalte. Analytische KI hingegen bezieht sich auf statistische KI-Systeme auf Basis maschinellen Lernens, die für spezifische Aufgaben wie Klassifizierung, Vorhersage oder Entscheidungsfindung auf Basis strukturierter Daten entwickelt wurden.
Zweitens unterscheiden sich die Algorithmen. Generative KI nutzt oft komplexe algorithmische Methoden, wie die Umwandlung sequenzieller Texteingaben in zusammenhängende Ausgaben und die Vorhersage des nächsten Wortes anhand des vorhandenen Datenkontexts, um Inhalte zu generieren. Generative KI lernt, Muster in Daten zu erkennen, um neue Versionen dieser Daten zu generieren. Analytische KI nutzt eine Reihe einfacherer Methoden des maschinellen Lernens, darunter überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen.
Drittens der Unterschied beim Return on Investment. Generative KI kann die Erstellung von Inhalten rentabel machen, da sie geringere Kosten als die Erstellung durch Menschen verursacht und das Potenzial bietet, einzigartige und ansprechende Inhalte zu erstellen, die Kunden anziehen und binden. Obwohl generative KI viele Vorteile bietet, ist ihr wirtschaftlicher Wert schwer zu messen, und das Training generativer KI-Modelle ist kostspielig.
Analytische KI liefert bessere wirtschaftliche Erträge durch prädiktive Modelle, die Unternehmen dabei helfen, die Nachfrage zu prognostizieren, das Bestandsmanagement zu optimieren, Markttrends zu erkennen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Dies kann zu Kostensenkungen, einer verbesserten Ressourcenallokation und höheren Umsätzen durch bessere Entscheidungsfindung führen.
Viertens gibt es einen Unterschied im Risiko. Generative KI kann überzeugende „Deepfakes“ produzieren, die zu Fehlinformationen, Identitätsdiebstahl und Betrug führen können. Darüber hinaus können diese Modelle Datenschutzrisiken bergen, wenn die Trainingsdaten sensible Informationen enthalten oder so manipuliert werden, dass unbeabsichtigte Ergebnisse entstehen.
Analytische KI-Trainingsdaten sind zudem Risiken durch Cybersicherheitsverletzungen und Missbrauch für böswillige Zwecke ausgesetzt, beispielsweise für Cyberangriffe oder die Verbreitung von Fehlinformationen. Daher sind Sicherheitsmaßnahmen erforderlich, um diese Risiken zu minimieren. Analytische KI scheint derzeit weniger risikoreich als generative KI und wird daher in vielen Unternehmen bereits seit langem eingesetzt.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Sie bei der Entscheidung zwischen analytischer und generativer KI Ihre spezifischen Anforderungen und Ziele berücksichtigen sollten. Wenn es darum geht, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und Prozesse zu optimieren, ist analytische KI die richtige Wahl. Wenn Sie hingegen neue Inhalte erstellen, Innovationen schaffen oder das Nutzererlebnis personalisieren möchten, ist generative KI die ideale Wahl.
 |
| Generative KI-Tools werden als Chatbots eingesetzt, die nicht nur Internetsuchen, sondern auch Kundendienst- und Verkaufsgespräche ersetzen sollen. |
Einige Empfehlungen
Der Einsatz analytischer KI in der Diplomatie ist essenziell, da sie mehr Kriterien erfüllt als jede andere KI-Technologie, um den Anforderungen und Aufgaben des diplomatischen Sektors gerecht zu werden. Um analytische KI in diesem Sektor einsetzen zu können, müssen jedoch folgende Voraussetzungen erfüllt sein:
Erstens ist es notwendig, Humanressourcen mit ausreichendem Wissen und Erfahrung in der KI-Technologiebranche (einschließlich künstlicher Intelligenz und auf menschlicher Intelligenz basierender Intelligenz) aufzubauen.
Zweitens: KI-Technologie auf Branchendienste anwenden, beispielsweise zum Beantworten von E-Mails und zur direkten Interaktion mit Menschen über Chatbot-Technologie. Typischerweise nutzte das deutsche Auswärtige Amt von 2021 bis 2023 die KI-Technologie namens FACIL zur Interaktion mit Bürgern und bearbeitete 40.000 Anfragen pro Monat.
Drittens: Aufbau einer Infrastruktur mit Datenbank- und Serversystem, um KI-Analysen durchführen zu können und so die Weltlage und Ereignisse für den diplomatischen Sektor vorherzusagen. Aufgrund des zunehmenden Datenvolumens ist jedoch ein ausreichend großes Serversystem erforderlich.
Viertens muss der diplomatische Sektor seine eigene analytische KI aufbauen, was für die Gewährleistung von Sicherheits- und ethischen Fragen von größter Bedeutung ist.
[Anzeige_2]
Quelle
Kommentar (0)