So wählen Sie die beste KI-Plattform aus

KI-Plattformen ermöglichen es Einzelpersonen, Machine-Learning- (ML) und Deep Learning-Modelle auf eine skalierbarere Weise zu erstellen, zu bewerten, zu implementieren und zu aktualisieren. KI-Plattform-Tools ermöglichen es Wissensarbeitern, Daten zu analysieren, Prognosen zu formulieren und Aufgaben schneller und präziser auszuführen, als dies manuell möglich ist.

KI spielt eine zentrale Rolle als Katalysator in der neuen Ära des technologischen Fortschritts. PwC rechnet vor, dass „KI im Jahr 2030 bis zu 15,7 Billionen USD zur Weltwirtschaft beitragen könnte, mehr als die derzeitige Wirtschaftsleistung von China und Indien zusammen.“ PwC schätzt, dass davon „6,6 Billionen USD wahrscheinlich aus Produktivitätssteigerungen und 9,1 Billionen USD wahrscheinlich aus konsumseitigen Effekten stammen.“ Betrachtet man die potenziellen Auswirkungen in der Industrie, so schätzt das McKinsey Global Institute, dass aufkommende Technologien, die KI nutzen, allein im verarbeitenden Gewerbe bis 2025 einen Wertzuwachs von 3,7 Billionen USD erzielen werden. Die KI-Technologie erweist sich schnell als eine entscheidende Komponente der Business Intelligence in Unternehmen aller Branchen. Große Cloud-Infrastrukturanbieter wie IBM, Amazon AWS, Microsoft Azure und Google Cloud haben den Markt erweitert, indem sie KI-Plattformen in ihr Angebot aufgenommen haben.

KI-Plattformen bieten eine breite Palette von Funktionen, die Unternehmen dabei helfen können, Abläufe zu rationalisieren, datengestützte Entscheidungen zu treffen, KI-Anwendungen effektiv bereitzustellen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Diese Entwicklungsplattformen unterstützen die Zusammenarbeit zwischen Data-Science- und Engineering-Teams, was durch die Reduzierung redundanter Aufgaben und die Automatisierung von Routineaufgaben, wie etwa der Datenduplizierung oder -extraktion, zu Kosteneinsparungen führt. Einige KI-Plattformen bieten auch erweiterte KI-Funktionen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Spracherkennung.

Trotzdem kann die Auswahl einer Plattform zur Herausforderung werden, da ein ungeeignetes System nicht nur höhere Kosten verursachen, sondern auch die Nutzung anderer wertvoller Tools oder Technologien einschränken kann. Bei der Bewertung der besten KI-Plattformen für Ihr Unternehmen sind neben dem Preis zahlreiche weitere Faktoren zu berücksichtigen. Ein Verständnis der verfügbaren KI-Tools und ihrer Fähigkeiten kann Ihnen helfen, fundierte Entscheidungen bei der Auswahl einer Plattform zu treffen, die Ihren Geschäftszielen entspricht.

KI-Plattformen unterstützen bei einer Vielzahl von Aufgaben, die von der Durchsetzung der Data Governance über eine bessere Workload-Verteilung bis hin zur beschleunigten Konstruktion von Machine-Learning-Modellen reichen. Da der Erfolg mit KI in der Regel von der Fähigkeit eines Unternehmens abhängt, schnell Modelle in großem Maßstab bereitzustellen, ist es wichtig, dass Sie bei Ihrer KI-Plattform auf die richtigen Funktionen achten, um die Ziele Ihres Unternehmens zu unterstützen. Hierzu können unter anderem gehören:

MLOps-Funktionen

• Orchestrierungspipelines: Mit einer einzigen einheitlichen Plattform verfügen Teams über einen gemeinsamen Satz von Tools für Datenanalyse, Data Science und ML, der eine Vielzahl von ML-Algorithmen unterstützt, einschließlich neuronale Netze für komplexe vorausschauende Analysen. Diese einheitliche Erfahrung optimiert den Prozess der Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen, indem sie Workflows zur Steigerung der Effizienz rationalisiert.
• AutoML-Tools: Automatisiertes maschinelles Lernen, auch bekannt als AutoML, unterstützt eine schnellere Modellerstellung mit Low-Code- und No-Code-Funktionalität.
• Decision Optimization: Vereinfachen Sie die Auswahl und Bereitstellung von Optimierungsmodellen und bieten Sie Dashboards für die Ergebnispräsentation, die Verbesserung der Zusammenarbeit und die Empfehlung optimaler Handlungspläne an. Sie können den Kompromiss zwischen unterschiedlichen Geschäftszielen optimieren – wie z. B. die Senkung der Kosten für den Kundenservice oder die Verbesserung der Kundenzufriedenheit – und die beste Vorgehensweise in der jeweiligen Situation bestimmen.
• Visuelle Modellierung: Kombinieren Sie visuelle Data Science mit Open-Source-Bibliotheken und Notebook-basierten Schnittstellen auf einer einheitlichen Daten- und KI-Plattform. Indem Sie Daten mit Visualisierungen aus verschiedenen Perspektiven untersuchen, können Sie Muster, Verbindungen, Erkenntnisse und Beziehungen innerhalb dieser Daten identifizieren und große Informationsmengen schnell verstehen.
• Automatisierte Entwicklung: Mit AutoAI können Einsteiger schnell loslegen und fortgeschrittene Data Scientists das Experimentieren in der KI-Entwicklung beschleunigen. AutoAI automatisiert Datenaufbereitung, Modellentwicklung, Feature-Engineering und Hyperparameteroptimierung.
• Generator für synthetische Daten: Synthetische Daten können als Alternative oder Ergänzung zu realen Daten verwendet werden, wenn diese nicht ohne Weiteres verfügbar sind, was besonders beim Experimentieren hilfreich sein kann. Plattformfunktionen können Sie bei der Erstellung eines Satzes synthetischer Tabellendaten unterstützen, der die vorhandenen Daten oder ein benutzerdefiniertes Datenschema nutzt. Sie können sich mit Ihrer vorhandenen Datenbank verbinden, eine Datendatei hochladen, Spalten anonymisieren und so viele Daten generieren wie nötig sind, um Ihre Datenlücken zu schließen oder Ihre klassischen KI-Modelle zu trainieren.

Generative KI-Funktionen

• Inhaltsgenerator: Generative KI bezieht sich auf Deep-Learning-Modelle, die auf der Grundlage der Daten, mit denen sie trainiert wurden, Text, Bilder und andere Inhalte generieren können. KI-Plattformen können Inhalte generieren und bei verschiedenen Aufgaben helfen, wie der Erstellung von Marketing-E-Mails und Kundenpersonas.
• Automatisierte Klassifizierung: KI-Plattformen können schriftliche Eingaben lesen und klassifizieren, wie die Bewertung und Sortierung von Kundenbeschwerden oder die Überprüfung der Stimmung des Kundenfeedbacks.
• Zusammenfassungsgenerator: KI-Plattformen können komplexe Texte in eine hochwertige Zusammenfassung verwandeln und die wichtigsten Punkte aus Finanzberichten, Sitzungsprotokollen und mehr erfassen.
• Datenextraktion: Plattformfunktionen helfen dabei, komplexe Details zu sortieren und schnell die notwendigen Informationen aus großen Dokumenten abzurufen. Dies geschieht durch die Identifizierung von benannten Entitäten, die Analyse von Begriffen und Bedingungen und vieles mehr.

KI-Plattformen können Ihnen dabei helfen, die Leistungsfähigkeit der KI-Technologie zu nutzen, die Ihrem Unternehmen eine Reihe von Vorteilen bringt, wie z. B. mehr Automatisierung, Skalierbarkeit und Sicherheit. Diese Plattformen ermöglichen es Unternehmen, riesige Datenmengen zu analysieren, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und sich schnell an die sich verändernde Marktdynamik anzupassen, was letztlich zu Innovationen und einem Wettbewerbsvorteil führt.

Verstärkte Automatisierung

Die Automatisierung spielt eine entscheidende Rolle bei der Beschleunigung von Umfang und Tempo der Aktivitäten im gesamten Datenlebenszyklus. Sobald Teams einen erfolgreichen, wiederholbaren Prozess identifiziert haben, wie z. B. eine konstante Datenkennzeichnung, können sie nach Möglichkeiten suchen, ihn mit maschinellem Lernen zu automatisieren. In diesem Fall würde der Einsatz der Funktionen der KI-Plattform zur Automatisierung der Datenkennzeichnung zu genaueren Vorhersagen und einer verbesserten Nutzbarkeit der Datenvariablen führen.

Mehr Skalierbarkeit

Die Skalierbarkeit sowohl in der Trainings- als auch in der Produktionsphase von ML-Modellen ist von entscheidender Bedeutung, da die Erstellung und das Training von Modellen auf einem lokalen Rechner, wie z. B. einem Laptop, ihre Grenzen hat. Dies mag für kleinere Datensätze ausreichend sein, aber Data Scientists können diesen Ansatz nicht für robustere Modelle verwenden. Für die Skalierung benötigen sie einen zentralisierten Workflow, der die Transparenz und die Zusammenarbeit mit anderen Anwendern ermöglicht, um Daten an Standards anzupassen und die Rechenverfügbarkeit sowie die GPU- und TPU-Nutzung zu überwachen.

Bessere Integration

Eine KI-Plattform sollte auch benutzerfreundliche Integrationen bieten, die die Verwendung von Open-Source-Software und Bibliotheken erleichtern. Die meisten Plattformen sind bereits mit gängigen Open-Source-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Scikit-learn kompatibel. Für ein umfassendes KI-Ökosystem sollten Sie jedoch eine KI-Plattform wählen, die nahtlosen und bequemen Zugriff auf Open-Source-Plattformen wie MongoDB, Redis und PostgreSQL bietet.

Außerdem werden die besten KI-Plattformen von Unternehmen und Teams entwickelt und gepflegt, die intensiv in der Open-Source-Community tätig sind. Sie tragen zur Forschung bei, stellen Ressourcen bereit und stellen ihr Fachwissen zur Verfügung. So bereichern sie die Vielfalt der Fähigkeiten und Forschungsbeiträge und erweitern gleichzeitig das Spektrum innovativer Technologien, die für Fachleute in den Bereichen Data Science und maschinelles Lernen zugänglich sind.

IBM war einer der ersten Verfechter von Open Source, unterstützte einflussreiche Communitys wie Linux, Apache und Eclipse und drängte auf offene Lizenzen, offene Governance und offene Standards. Die Verbindung von IBM mit Open Source wurde nach der Übernahme von Red Hat noch stärker in den Vordergrund gerückt.

Darüber hinaus ist es wichtig, die Bereitstellungs- und Nutzungsstrategie für Ihre KI-Plattform zu berücksichtigen. Wird sie vor Ort implementiert oder mithilfe einer Cloud-Plattform gehostet? Ist sie für den internen Teamgebrauch gedacht oder soll sie für externe Kunden zugänglich sein? Diese Faktoren sind auch wichtig, um die KI-Plattform zu identifizieren, die sich am effektivsten integrieren lässt, um Ihren Geschäftszielen gerecht zu werden.

Erhöhte Sicherheit

Open-Source-Pakete werden häufig von Data Scientists, Anwendungsentwicklern und Dateningenieuren verwendet, können jedoch ein Sicherheitsrisiko für Unternehmen darstellen. Sicherheitskontrollen sind unerlässlich, um sich vor sich schnell entwickelnden Bedrohungen zu schützen. Die besten KI-Plattformen verfügen in der Regel über verschiedene Maßnahmen, die sicherstellen, dass Ihre Daten, Anwendungsendpunkte und Ihre Identität geschützt sind.

Zu den wichtigsten Sicherheitsmaßnahmen gehören:

• Netzwerksicherheit: Netzwerksicherheit hat drei Hauptziele: die Verhinderung des unbefugten Zugriffs auf Netzwerkressourcen, die Erkennung und Unterbrechung laufender Cyberangriffe und Sicherheitsverletzungen sowie die Gewährleistung, dass autorisierte Benutzer bei Bedarf sicheren Zugriff auf die Netzwerkressourcen haben

• Datensicherheit: Datensicherheit schützt digitale Informationen während ihres gesamten Lebenszyklus vor unbefugtem Zugriff, Beschädigung oder Diebstahl
• Sicherheit der Mitarbeiter: Die Sicherheit der Mitarbeiter schützt Ihre Arbeitsbereiche durch die Zuweisung von rollenbasierten Zugriffskontrollen für Mitarbeiter

Verbesserte Governance

Die KI-Governance soll eine ethische, verantwortungsvolle und konforme Entwicklung und Implementierung der KI- und ML-Modelle eines Unternehmens gewährleisten. Eine KI-Plattform mit durchdachten Governance-Funktionen ermöglicht eine verbesserte Zusammenarbeit und Koordination bei Modellgenehmigungen, Überwachung und Compliance-Governance. KI-Governance ist unerlässlich, um Vertrauen in die datengesteuerten Entscheidungen zu schaffen, die von Unternehmen getroffen werden, die Erkenntnisse dieser Plattformen nutzen. Dieses Vertrauen erstreckt sich auch auf die Einhaltung interner Compliance-Vorgaben und externer Vorschriften.

Mangelnde KI-Governance kann zu Konsequenzen wie Ineffizienz, finanziellen Strafen und erheblicher Schädigung der Markenreputation führen. Sie kann auch die Skalierung von ML-Prozessen behindern, was die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse erschwert und Fehler aufgrund falscher oder unvollständiger Daten riskiert. Die Strafen können erheblich sein. Bankbetreiber erhalten siebenstellige Bußgelder für voreingenommene Kreditberechtigungsmodelle und potenzielle DSGVO-Bußgelder von bis zu 20 Millionen Euro oder vier Prozent des Jahresumsatzes.

Darüber hinaus ist die Sicherstellung eines angemessenen Benutzerzugriffs ein wesentliches Element der Governance innerhalb einer KI-Plattform, da dadurch verhindert werden kann, dass versehentlich bestimmte Fehler gemacht werden, die sich auf das gesamte System auswirken. IT-Administratoren sollten in der Lage sein, Konten basierend auf Jobrollen zuzuweisen, Benutzeraktivitäten zu überwachen und den nahtlosen Austausch und die Zusammenarbeit zwischen Anwendern zu erleichtern.

Suchen Sie nach einer Plattform, die robuste Governance-Praktiken implementiert, um die Standardisierung von Daten, die Abschwächung von Verzerrungen und die Einhaltung von Branchenvorschriften zu gewährleisten.

Technischer Support

Wenn Sie Unterstützung bei der Schulung und Ausbildung, zuverlässigen Fehlerberichten und -verfolgung, der Lösung von Problemen oder der Reaktion auf Notfälle benötigen, ist es ratsam, eine KI-Plattform zu wählen, die Ihnen die benötigte Unterstützung bietet.

Eine starke Benutzer-Community sowie Support-Ressourcen (z. B. Foren, Dokumentation, Kundensupport) können ebenfalls von unschätzbarem Wert sein, wenn es um die Behebung von Problemen und den Wissensaustausch geht.

Die Einführung von KI ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um wettbewerbsfähig zu bleiben und das Risiko zu vermeiden, ins Hintertreffen zu geraten. Die folgenden Anwendungsfälle zeigen, wie Unternehmen KI in ihre jeweiligen Branchen integriert haben.

Gesundheitswesen

Die Stärken von KI können dazu beitragen, die unzähligen Herausforderungen im Gesundheitswesen zu meistern – Herausforderungen, die immer größer werden.

Bewältigung von Herausforderungen in der Radiologie

Da der Umfang und die Komplexität der Patientendaten zunehmen, wächst auch der Druck auf die Radiologen, effizienter zu arbeiten und größere Patientenmengen zu bewältigen. Die Umstellung auf eine wertorientierte Versorgung macht Erstattungen schwieriger und veranlasst Unternehmen, nach Möglichkeiten zu suchen, die Effizienz und Produktivität zu steigern, um ihre finanziellen Ziele zu erreichen. Wie zu erwarten, haben diese Veränderungen und wachsenden Anforderungen zu wachsender Frustration und Burnout bei den Anbietern geführt.

Mit ihren robusten Bild- und Datenanalysefunktionen kann die KI Radiologen bei folgenden Aufgaben unterstützen:

• Bildgewinnung
• Erste Lektüre und Interpretationen
• Priorisierung und Triage von Studien
• Empfehlungen zu relevanten Befunden aus Patientenakten in der elektronischen Patientenakte
• Empfehlungen für relevante Ergebnisse aus der Literatur oder klinischen Leitlinien

Finanzdienstleistungen

Heute durchläuft der Bankensektor einen Wandel durch den Einsatz von KI. Für Banker, die mit Verbrauchern arbeiten, können KI-gestützte Forschungssysteme den Zugang zu wichtigen Informationen über verschiedene Produkte der Bank erheblich verbessern, wie z. B. Daten zu Funktionen, Leistungen, Geschäftsbedingungen, Preisen und anderen wichtigen Informationen, die Bankern die Bereitstellung eines besseren Services ermöglichen.

Dieser verbesserte Zugang zu Informationen, der durch KI ermöglicht wird, stattet Banker mit einem leistungsstarken Toolkit aus, um einen erstklassigen Service zu bieten. Mit fundiertem Wissen über das Produktangebot der Bank und einem klaren Verständnis der individuellen Kundenprofile können sie ihre Empfehlungen und Lösungen genauer anpassen und sie auf die individuellen finanziellen Ziele und Umstände jedes Kunden abstimmen.

Eine Bank stellte fest, dass ihre Chatbots, die von IBM Watson verwaltet wurden, 55 Prozent aller Kundenfragen, Forderungen und Nachrichten erfolgreich beantworteten – wodurch die anderen 45 Prozent schneller an menschliche Banker weitergeleitet werden konnten. Ein Teil der effektiven Implementierung von KI besteht darin, zu bestimmen, wann es an der Zeit ist, dass die KI den Staffelstab übergibt.

Die Finanzbranche nutzt KI effektiv, um in weiteren Bereichen Unterstützung zu bieten, darunter:

• Automatisierung von Bonitätsprüfungen
• Betrugserkennung in Echtzeit
• Prävention von Geldwäsche
• Forderungsbearbeitung

Einzelhandel

In den letzten zwei Jahren mussten wir alle neue, hybride Ansätze in Bezug auf Arbeit, Elternschaft, soziale Interaktion und Einkaufen finden. Das Aufkommen des „hybriden Shoppings“, bei dem digitale und physische Berührungspunkte im Geschäft miteinander verbunden werden, ist zum Mainstream geworden. Hybrides Einkaufen ist die Hauptkaufmethode für 27 Prozent aller Verbraucher und 36 Prozent der Generation Z. Über alle Altersgruppen hinweg sind fast drei von vier (72 Prozent) Verbrauchern insgesamt auf Geschäfte als Teil ihrer primären Kaufmethode angewiesen.

Dies ist sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance: Wie können Einzelhändler hybride Einkaufserlebnisse, die Online-, Laden-, mobile und virtuelle Kanäle umfassen, nahtlos in einer einzigen Customer Journey verweben?

Der Einzelhandel befindet sich im digitalen Wandel und setzt dabei auf KI, um Schlüsselfunktionen in fünf Hauptbereichen zu ermöglichen:

• Personalisierte Einkaufserfahrungen: KI liefert hyper-lokale Erkenntnisse und Empfehlungen in Echtzeit.
• Leistungsstarke Mitarbeiter: KI-gestützte Filialmitarbeiter interagieren mit Verbrauchern über alle Touchpoints hinweg.
• Intelligente Workflows: KI optimiert die Abläufe in der Filiale, die Bestandsverwaltung und die Lieferungen.
• Einsatzzentrale: KI-Technologie überwacht und behebt effizient Vorfälle im Geschäft.
• Betriebsplattform für den Filialbetrieb: Die skalierbare und sichere Grundlage unterstützt KI am Edge und die Datenintegration.

Herstellung

Hersteller stehen häufig vor verschiedenen Herausforderungen, wie unvorhergesehenen Maschinenausfällen oder Problemen bei der Produktlieferung. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit der KI können sie ihre betriebliche Effizienz verbessern, neue Produkte einführen, Produktdesigns anpassen und zukünftige Finanzentscheidungen strategisch treffen, um so die digitale Transformation voranzutreiben.

Zu den wichtigsten KI-Lösungen, die diese Herausforderungen direkt angehen, gehören:

• Vorausschauende Wartung: KI hilft Herstellern, Geräteprobleme anhand von Sensordaten zu erkennen und so eine proaktive Wartung sowie Kosteneinsparungen zu ermöglichen.

• Qualitätssicherung: Die KI-gesteuerte maschinelle Vision auf datengesteuerten Montagelinien identifiziert Produktfehler und gibt Warnungen für Korrekturmaßnahmen aus, um die Qualität aufrechtzuerhalten.
• Bestandsmanagement: KI-gestützte Anwendungen und Tools zum Forecasting verbessern die Bestandskontrolle und reduzieren Überbestände und Fehlmengen im Vergleich zu herkömmlichen Methoden.

IBM watsonx ist ein Portfolio von KI-Produkten mit einer Reihe von KI-Assistenten, die darauf ausgelegt sind, die Auswirkung von KI in Ihrem Unternehmen mit vertrauenswürdigen Daten zu skalieren und zu beschleunigen.

Zu den Kernkomponenten zählen: ein Studio für neue Foundation Models, generative KI und maschinelles Lernen; ein zweckmäßiger Datenspeicher, der auf einer offenen Data-Lakehouse-Architektur aufbaut; und ein Toolkit, um KI-Workflows zu beschleunigen, die von Verantwortlichkeit, Transparenz und Erklärbarkeit geprägt sind.

Mit den KI-Assistenten von watsonx können Mitarbeiter ohne Expertenwissen Aufgaben im Rahmen von zahlreichen Geschäftsprozessen und Anwendungen erledigen. Dazu gehören die Automatisierung des Kundendienstes, die Generierung von Code und die Automatisierung von wichtigen Arbeitsabläufen in Abteilungen wie HR.