Mit Bing generiert und mit Photoshop bearbeitet
Prädiktive KI steigert seit Jahrzehnten den ROI von Unternehmen durch fortschrittliche Empfehlungsalgorithmen, Risikobewertungsmodelle und Tools zur Betrugserkennung. Der jüngste Anstieg der generativen KI hat sie jedoch zu einem neuen heißen Thema gemacht. Jeder erwägt die Nutzung großer Sprachmodelle für die Inhaltsgenerierung und des Kundenservice oder Verbreitungsmodelle für die Erstellung visueller Inhalte. Wird generative KI zum Schlüsselfaktor für mehr Produktivität?
Um diese Frage zu beantworten, müssen wir uns tiefer mit dem Thema befassen, um die wichtigsten Anwendungsbereiche der generativen und prädiktiven KI zu verstehen. In diesem Artikel besprechen wir die wichtigsten Techniken des maschinellen Lernens, die diese beiden Hauptklassen von KI-Ansätzen vorantreiben, die damit verbundenen einzigartigen Vorteile und Herausforderungen sowie ihre jeweiligen realen Geschäftsanwendungen.
Grundlegende Definitionen
Generative KI und prädiktive KI sind zwei leistungsstarke Arten künstlicher Intelligenz mit einem breiten Anwendungsspektrum in der Wirtschaft und darüber hinaus. Beide Arten von KI nutzen maschinelles Lernen, um aus Daten zu lernen, tun dies jedoch auf unterschiedliche Weise und verfolgen unterschiedliche Ziele.
Prädiktive KI wird verwendet, um zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen. Dies geschieht durch die Identifizierung von Mustern in historischen Daten und die anschließende Nutzung dieser Muster zur Vorhersage zukünftiger Trends. Beispielsweise kann ein prädiktives KI-Modell anhand eines Datensatzes mit Daten zur Kaufhistorie von Kunden trainiert und dann verwendet werden, um vorherzusagen, welche Kunden im nächsten Monat am wahrscheinlichsten abwandern werden.
Generative KI ist eine Art KI, die neue Inhalte wie Texte, Bilder, Musik und Code erstellen kann. Dazu lernt es aus vorhandenen Daten und generiert dann neue Daten, die den Trainingsdaten ähneln. Beispielsweise kann ein generatives KI-Modell anhand eines Datensatzes von Beispielen für Anzeigenkopien trainiert und dann zur Generierung neuer kreativer und effektiver Anzeigenkopien verwendet werden.
Der grundlegende Unterschied besteht darin, dass prädiktive KI Vorhersagen und Prognosen ausgibt, während generative KI neue Inhalte ausgibt. Hier einige Beispiele aus verschiedenen Bereichen:
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Prädiktive NLP-Modelle können Text in vordefinierte Klassen kategorisieren (z. B. Spam vs. Nicht-Spam), während generative NLP-Modelle neuen Text basierend auf einer bestimmten Aufforderung (z. B. einem Social-Media-Beitrag oder einer Produktbeschreibung) erstellen können.
- Bildverarbeitung: Prädiktive Bildverarbeitungsmodelle wie Convolutional Neural Networks (CNNs) können Bilder in vordefinierte Etiketten klassifizieren (z. B. verschiedene Produkte in einem Lebensmittelregal identifizieren). Andererseits können generative Modelle wie Diffusionsmodelle neue Bilder erzeugen, die in den Trainingsdaten nicht vorhanden sind (z. B. virtuelle Modelle für Werbekampagnen).
- Arzneimittelentdeckung: Prädiktive Arzneimittelforschungsmodelle können vorhersagen, ob eine neue Verbindung wahrscheinlich toxisch ist oder Potenzial für eine neue Arzneimittelbehandlung hat. Generative Wirkstoffforschungsmodelle können neue molekulare Strukturen mit gewünschten Eigenschaften wie höherer Wirksamkeit oder geringerer Toxizität erzeugen.
Die unterschiedlichen Algorithmen für maschinelles Lernen, die diese beiden Arten von KI vorantreiben, haben spezifische Stärken und Schwächen, die Sie verstehen müssen, um den richtigen Ansatz für Ihre Geschäftsanforderungen auszuwählen.
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Wie funktionieren prädiktive vs. generative KI-Algorithmen?
Prädiktive KI ist eine Art von KI, die historische Daten nutzt, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse zu treffen. Es basiert normalerweise auf überwachtem Lernen, einer Art maschinellen Lernens, das gekennzeichnete Daten erfordert. Beschriftete Daten sind Daten, die mit korrekten Eingabe- und Ausgabepaaren oder -reihen annotiert wurden. Das Modell lernt die mathematische Beziehung zwischen den Eingabedaten und den Ausgabedaten und nutzt dieses Wissen dann, um Vorhersagen über neue Daten zu treffen.
Die prädiktiven KI-Algorithmen können verwendet werden, um eine Vielzahl von Variablen vorherzusagen, darunter kontinuierliche Variablen (z. B. Verkaufsvolumen) und binäre Variablen (z. B. ob ein Kunde abwandern wird). Sie können auf grundlegenden Modellen des maschinellen Lernens wie linearer Regression, logistischer Regression, Entscheidungsbäumen und Zufallswäldern basieren. In einigen Fällen zeigen Deep-Learning-Algorithmen und Reinforcement Learning dank ihrer Fähigkeit, komplexe Muster in Daten zu lernen, eine außergewöhnliche Leistung für prädiktive KI-Aufgaben. Dadurch eignen sich diese Algorithmen gut für Aufgaben wie die Vorhersage des Kundenverhaltens, die Erkennung von Betrug oder die Prognose von Patientenergebnissen.
Nehmen wir an, ein Gesundheitsdienstleister möchte mithilfe prädiktiver KI Patienten identifizieren, bei denen das Risiko einer Herzerkrankung besteht. Sie können historische Daten ihrer früheren Patienten verwenden, um zu sehen, wie unterschiedliche Merkmale, wie z. B. demografische Daten, Gesundheitszustände und Behandlungen der Patienten, mit Herzerkrankungen zusammenhängen. Modelle des maschinellen Lernens können unerwartete Muster erkennen und recht genaue Vorhersagen darüber liefern, bei welchen Patienten das Risiko einer Herzerkrankung höher ist. Gesundheitsdienstleister können diese Vorhersagen dann nutzen, um personalisierte Präventionspläne zu entwickeln.
Im Gegensatz zur prädiktiven KI generative KI Modelle werden typischerweise mit unbeaufsichtigten oder halbüberwachten Lernalgorithmen trainiert. Das bedeutet, dass sie keine großen Mengen an gekennzeichneten Daten benötigen. Unüberwachte Lernalgorithmen lernen aus unbeschrifteten Daten, während halbüberwachte Lernalgorithmen aus einer Kombination unbeschrifteter Daten und einer kleinen Menge beschrifteter Daten lernen.
Grundsätzlich werden die meisten aktuellen generativen KI-Modelle erstellt, indem ein Teil der Trainingsdaten maskiert und das Modell dann trainiert wird, um die maskierten Daten wiederherzustellen.
Beispielsweise werden große Sprachmodelle (LLMs) trainiert, indem einige der Token in Trainingsdaten zufällig durch ein spezielles Token wie [MASK] ersetzt werden. Das Modell lernt dann, die maskierten Token basierend auf dem Kontext der umgebenden Wörter vorherzusagen.
Eine weitere gängige Art generativer KI-Modelle sind Diffusionsmodelle für die Bild- und Videogenerierung und -bearbeitung. Diese Modelle werden erstellt, indem zunächst dem Bild Rauschen hinzugefügt und dann das neuronale Netzwerk trainiert wird, Rauschen zu entfernen.
Sowohl LLMs als auch Diffusionsmodelle können eine hervorragende Leistung erzielen, wenn sie mit ausreichend großen Mengen unbeschrifteter Daten trainiert werden. Um jedoch die Ergebnisse für bestimmte Anwendungsfälle zu verbessern, optimieren Entwickler häufig generative Modelle anhand kleiner Mengen gekennzeichneter Daten. Die Integration menschlichen Feedbacks durch verstärkendes Lernen kann die Leistung eines Modells weiter verbessern, indem die Anzahl der kontradiktorischen Reaktionen reduziert wird.
Marketing ist einer der ersten Geschäftsbereiche, der von generativer KI profitiert. Beispielsweise könnte eine Marketingagentur ein generatives KI-Modell verwenden, um kreative Inhalte wie Blogbeiträge, Artikel und Social-Media-Beiträge zu generieren. Zunächst können sie ein vorab trainiertes LLM auswählen, das für ihren Anwendungsfall eine akzeptable Leistung zeigt. Anschließend können sie das Modell anhand eines Datensatzes bestehender Inhalte der Kunden der Agentur verfeinern. Sobald das Modell trainiert ist, könnte es verwendet werden, um neue Inhalte zu generieren, die auf die Bedürfnisse der Kunden der Agentur zugeschnitten sind.
Stärken und Schwächen
Wenn es um die prädiktive KI, hier sind die Hauptvorteile der Nutzung dieser Technologie:
- Hohe Genauigkeit: Prädiktive KI-Modelle können trainiert werden, um für viele Aufgaben, wie Produktempfehlung, Betrugserkennung und Risikobewertung, eine sehr hohe Genauigkeit zu erreichen.
- Automation: Prädiktive KI kann viele Aufgaben automatisieren und menschlichen Mitarbeitern die Möglichkeit geben, sich auf strategischere und kreativere Arbeiten zu konzentrieren.
Allerdings hat diese Art von KI ihre eigenen Nachteile Herausforderungen, wie zum Beispiel:
- Beschriftete Datenanforderung: Prädiktive KI-Modelle erfordern gekennzeichnete Daten, deren Erfassung teuer und zeitaufwändig sein kann.
- Hohe Messlatte für den Erfolg: Prädiktive KI-Anwendungen müssen hochpräzise sein, um erfolgreich zu sein. Dies kann insbesondere bei komplexen Aufgaben schwierig zu erreichen sein.
- Modellpflege: Prädiktive KI-Modelle müssen regelmäßig anhand neuer Daten neu trainiert werden, um ihre Genauigkeit beizubehalten. Dies kann für Unternehmen mit begrenzten Ressourcen eine Herausforderung sein.
Generative KI Algorithmen haben ihre eigenen Stärken Punkte:
- Erhöhte Produktivität und Effizienz: Generative KI kann den Prozess der Inhaltserstellung, des Codeschreibens, der Bilderstellung und des Designs viel schneller machen. Dadurch können Unternehmen erheblich Zeit und Geld sparen.
- Kreativität: Generative KI kann neue und innovative Ideen hervorbringen, an die Menschen vielleicht nicht gedacht hätten. Dies kann Unternehmen dabei helfen, neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und ihre bestehenden Produkte und Dienstleistungen zu verbessern.
Da es sich jedoch um eine sehr neue Technologie handelt, weist sie eine Reihe von Vorteilen auf Herausforderungen zu berücksichtigen, darunter:
- Mangelnde Zuverlässigkeit: Generative KI-Anwendungen sind in der Regel äußerst unzuverlässig. Sie können falsche oder irreführende Informationen liefern und erfordern in der Regel einen Menschen, der für alle kundenorientierten Anwendungen auf dem Laufenden ist.
- Vertrauen Sie auf vorab trainierte Modelle: Unternehmen müssen sich in der Regel auf extern erstellte vorab trainierte Modelle für generative KI-Anwendungen verlassen. Dies kann ihre Kontrolle über das Modell und seine Ausgabe einschränken.
- Fragen des Urheberrechts und des geistigen Eigentums: Es gibt Bedenken hinsichtlich des Urheberrechts und des geistigen Eigentums im Zusammenhang mit der Verwendung generativer KI-Modelle. Es ist beispielsweise unklar, wer das Urheberrecht an den Inhalten besitzt, die von einem generativen KI-Modell generiert wurden, das auf urheberrechtlich geschützten Daten trainiert wurde.
Diese Stärken und Schwächen bestimmen weitgehend die wichtigsten Anwendungsbereiche für generative KI und prädiktive KI. Lass uns genauer hinschauen.
Anwendungen aus der realen Welt
Die Anwendungsgebiete von prädiktive KI zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, hochpräzise Prognosen zu erstellen, die eine vollständige Automatisierung bestimmter Aufgaben ermöglichen. Gleichzeitig sind dies auch die Bereiche, in denen es möglich ist, genügend gelabelte Daten zu erhalten, um das KI-Modell zu trainieren. Einige Beispiele für prädiktive KI-Anwendungen sind:
- Produktempfehlungssysteme: Predictive AI kann verwendet werden, um Kunden Produkte auf der Grundlage ihrer bisherigen Kaufhistorie und ihres Surfverhaltens zu empfehlen.
- Betrugserkennungssysteme: Prädiktive KI kann dabei helfen, betrügerische Transaktionen und Aktivitäten zu erkennen.
- Risikobewertungssysteme: Mit prädiktiven KI-Modellen können Unternehmen das Risiko von Ereignissen wie Kreditausfällen, Versicherungsansprüchen und Kundenabwanderung einschätzen.
- Bedarfsprognosesysteme: Durch die genaue Vorhersage der Nachfrage nach Produkten und Dienstleistungen hilft prädiktive KI Unternehmen bei der Planung ihrer Produktions- und Lagerbestände sowie bei der Entwicklung von Marketingkampagnen.
- Vorausschauende Wartungssysteme: Mithilfe von KI lässt sich vorhersagen, wann Maschinen und Anlagen wahrscheinlich ausfallen, und so Unternehmen dabei helfen, kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden und die Lebensdauer ihrer Anlagen zu verlängern.
Im Gegensatz zur prädiktiven KI generative KI erfordert nicht, dass wir die bestmögliche Leistung erbringen. Automatisch generierte Ergebnisse, die „gut genug“ sind, können Unternehmen dennoch dabei helfen, ihre Produktivität und Effizienz zu steigern, sodass sich die Implementierung generativer KI-Lösungen lohnt. Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass generative KI-Anwendungen nicht zuverlässig sind und bei ihrer Bereitstellung möglicherweise falsche Informationen oder unerwartete Ergebnisse liefern.
Unter Berücksichtigung dieser Einschränkungen eignet sich generative KI am besten für experimentelle Umgebungen, bei denen es nicht auf Korrektheit ankommt (z. B. KI-Persona-Chatbots) oder für Anwendungen mit einem Menschen auf dem Laufenden, bei denen Menschen alle Modellausgaben überprüfen und bearbeiten, bevor sie veröffentlichen, senden, oder sie auszuführen.
Einige Beispiele für generative KI-Anwendungen sind:
- Inhaltserstellung: Generative KI-Modelle können die Generierung von Blogbeiträgen, Produktbeschreibungen und Social-Media-Anzeigen beschleunigen. Autoren können beispielsweise detaillierte Anweisungen zur Erstellung von Inhalten bereitstellen und anschließend die Ausgabe überprüfen und bearbeiten.
- Bilderzeugung: Mit generativer KI können realistische Bilder und Videos in den Bereichen Produktdesign, Marketing und Unterhaltung generiert werden. Designer können diese automatisch generierten visuellen Inhalte dann überprüfen, bearbeiten und anordnen, anstatt sie von Grund auf neu zu erstellen.
- Codegenerierung: Generative KI-Modelle können verwendet werden, um Code für Softwareanwendungen zu schreiben oder Entwicklern Codeänderungen vorzuschlagen. Entwickler können den Code dann überprüfen und bearbeiten, bevor sie ihn ausführen.
- Arzneimittelentdeckung: Generative KI kann die Arzneimittelentwicklung beschleunigen, indem sie neue Arzneimittelkandidaten identifiziert und ihre Eigenschaften vorhersagt, während Menschen die Qualitätskontrolle gewährleisten und durch KI generierte Arzneimittelmodelle bewerten.
Prädiktive KI dominiert nach wie vor den Markt für hochwertige KI, da sie Prozesse mit hoher Genauigkeit automatisieren kann, sodass keine menschliche Aufsicht erforderlich ist. Generative KI hingegen ist ein neueres und sich schnell entwickelndes Feld mit dem Potenzial, viele Geschäftsanwendungen zu revolutionieren. Es bleibt zwar abzuwarten, ob generative KI zu einem wichtigen Produktivitätstreiber werden wird, vergleichbar mit prädiktiver KI, ihr Potenzial ist jedoch unbestreitbar.
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