Analytische KI und ihr Unterschied zur generativen KI

Organisationen, die neu in der KI-Technologie sind, laufen Gefahr, eine ältere und etabliertere Form der KI, die sogenannte „analytische KI“, zu übersehen. Diese Form der KI ist keineswegs veraltet und bleibt für die meisten Unternehmen eine wichtige Ressource. Obwohl einige KI-Anwendungen sowohl analytische als auch generative KI verwenden, sind diese 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 künstliche Intelligenz (KI) ist eine Form der Datenanalyse, die künstliche Intelligenz – insbesondere fortgeschrittene Formen des maschinellen Lernens – für Business-Intelligence-Zwecke nutzt. Obwohl analytische KI sich deutlich von den herkömmlichen Datenanalysemethoden unterscheidet, die in vielen Unternehmen zum Einsatz kommen, konzentriert sie sich auf das Erreichen desselben Ziels: die Analyse von Datensätzen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und datengesteuerte Entscheidungen zu steuern.

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 herkömmlicher Datenanalyse liegt in der Art der Technologien, die zum Generieren und Abrufen dieser Erkenntnisse verwendet werden. Obwohl diese Tools wirkungsvoll sind, bieten sie den meisten Benutzern häufig nur eine statische Datenansicht. Sie sind in hohem Maße auf statistische Analysen angewiesen, um Erkenntnisse zu gewinnen, und erfordern von den Analysten, dass sie 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 bei weitem am häufigsten verwendet, da sie Berichte und Analysen mit Schwerpunkt auf vergangenen Ereignissen bietet.

Mithilfe der deskriptiven Analyse lässt sich die Gesamtleistung auf aggregierter Ebene verstehen. Für ein Unternehmen ist dies der bei weitem einfachste Einstieg, da die Daten für die Erstellung von Berichten und Anwendungen sofort verfügbar sind.

Diagnostische Analytik: Die diagnostische Analytik verwendet wie die deskriptive Analytik historische Daten, um eine Frage zu beantworten. Doch statt sich auf das „Was“ zu konzentrieren, befasst sich die diagnostische Analyse mit der wichtigen Frage, warum in den Daten ein Ereignis oder eine Anomalie auftritt. Diagnostische Analysen sind tendenziell zugänglicher und für ein breiteres Spektrum an Anwendungsfällen geeignet als maschinelles Lernen/prädiktive Analysen.

Predictive Analytics: Predictive Analytics ist eine erweiterte Form der Analyse, die auf der Grundlage historischer Daten mithilfe von maschinellem Lernen bestimmt, was wahrscheinlich passieren wird. Historische Daten machen den Großteil der deskriptiven und diagnostischen Analysen aus, die als Grundlage für die Erstellung prädiktiver Analysemodelle dienen.

Prescriptive Analytics: Prescriptive Analytics ist die vierte und letzte Säule der modernen Analytik. Bei der präskriptiven Analyse handelt es sich um die Analyse spezifischer Richtlinien. Im Wesentlichen handelt es sich dabei um eine Kombination aus beschreibender, diagnostischer und prädiktiver Analytik zur Unterstützung der Entscheidungsfindung. Vorhandene Situationen oder Bedingungen und die Konsequenzen einer Entscheidung oder eines Ereignisses werden angewendet, um eine geleitete Entscheidung oder Aktion für den Benutzer zu generieren.

Denn der Schwerpunkt von Generative AI liegt auf der Erstellung neuer Inhalte durch das Erlernen von Mustern aus vorhandenen Daten. Dabei kommen Deep-Learning-Techniken wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Transformationsmodelle zum Einsatz, 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, bei der Inhaltserstellung und mehr. Die Hauptfunktionen von Gen AI sind die Erstellung von Inhalten, die Steigerung der Vorstellungskraft und Kreativität, die Verbesserung von Trainingsdaten und die Erstellung personalisierter Eindrücke.

Die Hauptfunktionen von Gen AI sind die Erstellung von Inhalten, die Steigerung der Vorstellungskraft und Kreativität, die Verbesserung von Trainingsdaten und die Erstellung personalisierter Eindrücke.

Der Unterschied zwischen analytischer 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 KI und generativer KI:

Erstens: unterschiedliche Zwecke und Fähigkeiten. Der Hauptzweck der generativen KI besteht darin, mithilfe von Deep-Learning-Modellen neuronaler Netzwerke neue Inhalte zu generieren. Bei analytischer KI handelt es sich um KI-Systeme auf Basis statistischen maschinellen Lernens, die für bestimmte Aufgaben wie Klassifizierung, Vorhersage oder Entscheidungsfindung auf der Grundlage strukturierter Daten entwickelt wurden.

Zweitens sind die Algorithmen unterschiedlich. In Bezug auf algorithmische Methoden verwendet generative KI häufig komplexe Techniken, wie etwa die Umwandlung sequenzieller Texteingaben in kohärente Ausgaben oder die Vorhersage des nächsten Wortes auf Grundlage des vorhandenen Datenkontexts, um Inhalte zu generieren. KI lernt, Muster in Daten zu erkennen, um neue Versionen dieser Daten zu erstellen. Analytische KI verwendet eine Vielzahl einfacherer Methoden des maschinellen Lernens, darunter überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen.

Drittens: unterschiedliche Anlagerenditen. Generative KI kann die Erstellung von Inhalten profitabel 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, lässt sich ihr wirtschaftlicher Wert nur schwer messen und das Trainieren generativer KI-Modelle ist für die Benutzer mit Kosten verbunden.

Für analytische KI liefert es bessere wirtschaftliche Erträge durch prädiktive Modelle, die Unternehmen dabei helfen können, die Nachfrage vorherzusagen, die Bestandsverwaltung zu optimieren, Markttrends zu erkennen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Dies kann zu geringeren Kosten, einer verbesserten Ressourcenzuweisung und höheren Einnahmen durch bessere Entscheidungsfindung führen.

Viertens der Unterschied im Risiko. Generative KI kann überzeugende „Deepfakes“ produzieren, die leicht zu Fehlinformationen, Identitätsdiebstahl und Betrug führen können. Darüber hinaus können diese Modelle Datenschutzrisiken ausgesetzt sein, wenn die Trainingsdaten vertrauliche Informationen enthalten oder so manipuliert werden, dass unerwünschte Ergebnisse erzeugt werden.

KI-Trainingsdaten sind zudem durch Cybersicherheitsverletzungen gefährdet und können für böswillige Zwecke missbraucht werden, etwa für Cyberangriffe oder die Verbreitung von Fehlinformationen. Daher sind Sicherheitsmaßnahmen erforderlich, um diese Risiken zu mindern. Analytische KI erscheint derzeit weniger risikobehaftet als generative KI, weshalb sie in vielen Unternehmen bereits seit längerem eingesetzt wird.

Zusammenfassend lässt sich sagen: Berücksichtigen Sie bei der Entscheidung zwischen analytischer und generativer KI Ihre spezifischen Anforderungen und Ziele. 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 Benutzererlebnisse personalisieren müssen, 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 unerlässlich, da sie mehr Kriterien als jede andere KI-Technologie erfüllt, um die Anforderungen und Aufgaben der Diplomatie zu erfüllen. Um KI-Analysen in der Industrie anwenden 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, etwa 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 geht es um den Aufbau einer Infrastruktur, die ein Datenbanksystem und ein Serversystem umfasst, um KI-Analysen durchführen zu können und so dem diplomatischen Sektor bei der Vorhersage und Prognose der Lage und Ereignisse in der Welt zu helfen. Da die Datenmenge jedoch immer größer wird, ist 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.

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