Analytische KI und der Unterschied zwischen KI-Generationen

Organisationen, die KI-Technologien entdecken, laufen Gefahr, eine ältere, etabliertere Form der KI zu übersehen: die „analytische KI“. Diese Form der KI ist alles andere als veraltet und bleibt für die meisten Unternehmen eine unverzichtbare Ressource. Obwohl einige KI-Anwendungen sowohl analytische als auch generative KI nutzen, unterscheiden sich diese beiden KI-Ansätze grundlegend.

Der grundlegende Unterschied zwischen KI-Analysen und traditioneller Datenanalyse liegt in den Technologien, die zur Generierung und zum Zugriff auf diese Erkenntnisse verwendet werden.

Das Konzept und die wichtigsten Merkmale analytischer KI.

Analytische KI ist eine Form der Datenanalyse, die künstliche Intelligenz – insbesondere fortgeschrittene Formen des maschinellen Lernens – für Business-Intelligence-Zwecke nutzt. Obwohl sie sich von traditionellen Datenanalysemethoden vieler Unternehmen unterscheidet, verfolgt die analytische KI dasselbe Ziel: die Analyse von Datensätzen, um handlungsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu ermöglichen.

Die KI-Analyse nutzt fortschrittliche KI-Methoden wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Deep Learning, um große Datensätze zu analysieren, Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung dynamisch zu steuern, wobei die Analyse direkt auf die Interaktion der Nutzer reagiert.

Der Hauptunterschied zwischen KI-Analysen und traditionellen Datenanalysen liegt in den Technologien, die zur Generierung und zum Zugriff auf diese Erkenntnisse eingesetzt werden. Obwohl diese Tools wirkungsvoll sind, bieten sie den meisten Nutzern oft eine statische Datenansicht. Sie stützen sich stark auf statistische Analysen, um Erkenntnisse zu gewinnen, und erfordern von den Analysten, eigene Schlussfolgerungen zu ziehen, anstatt sich auf die Technologie zu verlassen.

Hauptmerkmale der KI-Analyse

Deskriptive Analyse: Die deskriptive Analyse beantwortet die Frage „Was ist passiert?“. Diese Analyseart wird von Kunden mit Abstand am häufigsten genutzt und liefert Berichte und Analysen, die sich auf vergangene Ereignisse konzentrieren.

Die deskriptive Analyse dient dazu, die Gesamtleistung auf aggregierter Ebene zu verstehen und ist mit Abstand der einfachste Weg für ein Unternehmen, damit zu beginnen, da die Daten für die Erstellung von Berichten und Anwendungen leicht verfügbar sind.

Diagnostische Analyse: Ähnlich wie die deskriptive Analyse nutzt die diagnostische Analyse historische Daten, um eine Frage zu beantworten. Anstatt sich jedoch auf das „Was“ zu konzentrieren, geht die diagnostische Analyse der entscheidenden Frage nach, warum ein Ereignis oder eine Anomalie in den Daten auftritt. Die diagnostische Analyse ist in der Regel zugänglicher und für ein breiteres Anwendungsspektrum geeignet als maschinelles Lernen/prädiktive Analysen.

Prädiktive Analytik: Prädiktive Analytik ist eine fortgeschrittene Form der Datenanalyse, die mithilfe von maschinellem Lernen auf Basis historischer Daten vorhersagt, was wahrscheinlich geschehen wird. Historische Daten, die einen Großteil der deskriptiven und diagnostischen Analysen umfassen, die als Grundlage für die Erstellung prädiktiver Analysemodelle dienen, bilden die Basis dieser Modelle.

Präskriptive Analyse: Die präskriptive Analyse bildet die vierte und letzte Säule der modernen Analyse. Sie beinhaltet eine Analyse mit konkreten Handlungsempfehlungen. Im Wesentlichen kombiniert sie deskriptive, diagnostische und prädiktive Analysen, um den Entscheidungsprozess zu steuern. Bestehende Situationen oder Bedingungen sowie die Konsequenzen einer Entscheidung oder eines Ereignisses werden herangezogen, um dem Nutzer eine fundierte Entscheidung oder Handlungsempfehlung zu geben.

Generative KI konzentriert sich auf die Erstellung neuer Inhalte durch das Lernen von Mustern aus vorhandenen Daten. Sie nutzt Deep-Learning-Techniken wie generative adversarial networks (GANs) und Transformationsmodelle, um Texte, Bilder, Musik usw. zu generieren. Generative KI hat aufgrund ihrer Fähigkeit, menschenähnliche Inhalte zu erstellen, große Aufmerksamkeit erregt und findet Anwendung in der Kreativwirtschaft, der Content-Erstellung und weiteren Bereichen. Zu den wichtigsten Merkmalen generativer KI gehören die Erstellung von Inhalten, gesteigerte Vorstellungskraft und Kreativität, verbesserte Trainingsdaten und personalisiertes Branding.

Die Hauptmerkmale von Gen AI sind die Erstellung von Inhalten, die Förderung von Vorstellungskraft und Kreativität, die Stärkung der Trainingsdaten und die Schaffung personalisierter Erlebnisse.

Der Unterschied zwischen analytischer KI und generativer KI

Es gibt viele Unterschiede zwischen analytischer und generativer KI, und Unternehmen können anhand dieser Unterschiede Wege finden, ihre Abläufe mithilfe von KI effektiver zu gestalten. Die wichtigsten Unterschiede zwischen analytischer und generativer KI sind:

Zunächst einmal unterscheiden sich ihre Ziele und Fähigkeiten. Generative KI dient primär dazu, mithilfe von Deep-Learning-Modellen neuronaler Netze neue Inhalte zu generieren. Analytische KI hingegen bezeichnet KI-Systeme, die auf statistischem maschinellem Lernen basieren und für spezifische Aufgaben wie Klassifizierung, Vorhersage oder Entscheidungsfindung auf Grundlage strukturierter Daten entwickelt wurden.

Zweitens unterscheiden sich die Algorithmen. Generative KI nutzt typischerweise komplexe Techniken, wie die Umwandlung sequenzieller Texteingaben in kohärente Ausgaben oder die Vorhersage des nächsten Wortes basierend auf dem Kontext vorhandener Daten, um Inhalte zu generieren. Generative KI lernt, Muster in Daten zu erkennen und neue Versionen dieser Daten zu erstellen. Analytische KI hingegen verwendet eine Reihe einfacherer Methoden des maschinellen Lernens, darunter überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen.

Drittens gibt es Unterschiede beim Return on Investment. Generative KI kann durch die Erstellung von Inhalten Gewinne erzielen, da sie im Vergleich zur menschlichen Content-Erstellung geringere Kosten bietet und das Potenzial besitzt, einzigartige und ansprechende Inhalte zu erstellen, die Kunden gewinnen und binden. Obwohl generative KI viele Vorteile bietet, ist ihr wirtschaftlicher Wert schwer zu messen, und den Nutzern entstehen Kosten für das Training des generativen KI-Modells.

KI-Analysen ermöglichen höhere wirtschaftliche Erträge durch prädiktive Modelle, die Unternehmen bei der Bedarfsprognose, der Optimierung des Bestandsmanagements, der Identifizierung von Markttrends und datengestützten Entscheidungen unterstützen. Dies kann zu Kostensenkungen, einer verbesserten Ressourcenzuweisung und Umsatzsteigerungen durch bessere Entscheidungsfindung führen.

Viertens bestehen Unterschiede im Risikoniveau. KI-generierte Daten können überzeugende „Deepfakes“ erzeugen, die leicht zu Fehlinformationen, Identitätsdiebstahl und Betrug führen können. Darüber hinaus können diese Modelle Datenschutzrisiken bergen, wenn die Trainingsdaten sensible Informationen enthalten oder manipuliert werden, um unbeabsichtigte Ergebnisse zu erzeugen.

Daten, die im KI-Analysetraining verwendet werden, sind ebenfalls Risiken durch Cybersicherheitslücken ausgesetzt und können für böswillige Zwecke wie Cyberangriffe oder die Verbreitung von Fehlinformationen missbraucht werden. Daher sind Sicherheitsmaßnahmen erforderlich, um diese Risiken zu minimieren. Aktuell scheint analytische KI weniger riskant zu sein als generative KI und wird bereits seit Längerem in vielen Unternehmen eingesetzt.

Zusammenfassend lässt sich sagen: Bei der Entscheidung zwischen analytischer und generativer KI sollten Sie Ihre spezifischen Anforderungen und Ziele berücksichtigen. Wenn es darum geht, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und Prozesse zu optimieren, ist analytische KI die richtige Wahl. Geht es hingegen darum, neue Inhalte zu erstellen, Innovationen voranzutreiben oder die Nutzererfahrung zu personalisieren, ist generative KI die ideale Option.

KI-generierte Tools wie Chatbots werden bereits eingesetzt und sollen voraussichtlich nicht nur Internet-Suchaktivitäten, sondern auch Kundendienstaufgaben und Verkaufsgespräche ersetzen.

Einige Empfehlungen

Der Einsatz von KI-Analysen in der Diplomatie ist unerlässlich, da sie besser als jede andere KI-Technologie geeignet sind, die Anforderungen und Aufgaben des diplomatischen Sektors zu erfüllen. Um KI-Analysen jedoch in der Praxis anwenden zu können, müssen folgende Bedingungen erfüllt sein:

Zunächst ist es notwendig, eine Belegschaft mit ausreichendem Wissen und Erfahrung im Bereich der KI-Technologie aufzubauen (einschließlich künstlicher Intelligenz und auf menschlicher Intelligenz basierender Intelligenz).

Zweitens ist der Einsatz von KI-Technologie in Branchendienstleistungen wie der Beantwortung von E-Mails und der direkten Interaktion mit Bürgern über Chatbots von entscheidender Bedeutung. Ein Paradebeispiel hierfür ist der Einsatz der KI-Technologie FACIL durch das Auswärtige Amt zur Bürgerkommunikation von 2021 bis 2023, die monatlich 40.000 Anfragen bearbeitete.

Drittens ist der Aufbau der Infrastruktur, einschließlich Datenbank- und Serversystemen, notwendig, um KI-Analysen zu ermöglichen, die den diplomatischen Bereich bei der Vorhersage globaler Ereignisse unterstützen können. Aufgrund der stetig wachsenden Datenmenge ist jedoch ein ausreichend leistungsstarkes Serversystem erforderlich.

Viertens muss der diplomatische Sektor eine eigene KI-Analyseplattform entwickeln; dies ist von entscheidender Bedeutung, um die Einhaltung von Sicherheits- und Ethikstandards zu gewährleisten.

Quelle: https://baoquocte.vn/ai-phan-tich-va-su-khac-biet-voi-ai-tao-sinh-298800.html