Was ist prädiktive KI?

Analysten nutzen seit langem die vorausschauende Analyse zum Treffen datengestützter Entscheidungen in Unternehmen. Die prädiktive KI-Technologie beschleunigt jedoch die statistische Datenanalyse und kann sie aufgrund der schieren Datenmenge, die maschinellen Lernalgorithmen zur Verfügung steht, genauer machen. Die prädiktive KI gelangt durch die Analyse von Tausenden von Faktoren und potenziell vielen Jahrzehnten an Daten zu ihren Schlussfolgerungen. Diese Vorhersagen können Unternehmen bei der Vorbereitung auf zukünftige Trends helfen.

Die prädiktive KI wird manchmal mit der deskriptiven oder präskriptiven Analyse verwechselt. Mit der deskriptiven Analyse können Unternehmen nachvollziehen, warum etwas in der Vergangenheit passiert ist, während die vorausschauende Analyse ihnen bei der Vorhersage wahrscheinlicher Ereignisse hilft. Die präskriptive Analyse empfiehlt Unternehmen Maßnahmen, mit denen sie die gewünschten Ergebnisse erzielen können.

Die prädiktive KI wird branchenübergreifend eingesetzt, um Erkenntnisse in das Kundenverhalten zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu optimieren. Sie kann alles vorhersagen – von der Abwanderung von Kunden über Unterbrechungen in der Lieferkette bis hin zu mechanischen Ausfällen. So ermöglicht sie eine proaktive Planung, indem sie zuverlässige und genaue Forecasts bereitstellt.

Die Genauigkeit und Leistung von prädiktiven KI-Modellen hängen weitgehend von der Qualität und Quantität der Trainingsdaten ab. Strenge Verfahren zur Datenverwaltung, Datenbereinigung, Validierung und konsistente Aktualisierungen der Datensätze garantieren, dass die verwendeten Daten zuverlässig sind, was wiederum die Genauigkeit der Vorhersagemodelle erhöht.

Um eine prädiktive KI-Anwendung zu erstellen, muss ein Unternehmen relevante Daten aus verschiedenen Quellen erfassen und diese bereinigen, indem fehlende Werte, Sonderfälle oder irrelevante Variablen definiert werden. Die Daten werden dann in Trainings- und Testsätze aufgeteilt, wobei der Trainingssatz zum Trainieren des Modells und der Testsatz zur Bewertung seiner Leistung verwendet wird. Die prädiktive KI nutzt Big-Data-Analysen und Deep Learning, um historische Daten, Muster und Trends zu untersuchen. Je mehr Daten den Algorithmen für maschinelles Lernen zur Verfügung gestellt werden, desto besser sind die Vorhersagen.

Darüber hinaus sollten Unternehmen unbedingt ethische Überlegungen anstellen und Verzerrungen in prädiktiven KI-Modellen minimieren. Verzerrungen in Daten oder Algorithmen können zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führen. Verfahren der ethischen KI schützen vor nachteiligen Auswirkungen und schaffen Vertrauen bei Anwendern und Stakeholdern.

Sobald die Daten vorliegen, können Data Scientists das prädiktive KI-Modell trainieren. Dabei können verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens wie lineare Regression, Entscheidungsbäume und neuronale Netze zum Einsatz kommen. Die Wahl des Algorithmus hängt von der Art der Daten und der Art der Vorhersage ab.

Die prädiktive KI verwendet eine Teilmenge von Algorithmen für maschinelles Lernen und KI, um genaue Vorhersagen zu treffen.

Neuronale Netze werden häufig für verschiedene Aufgaben eingesetzt, da sie komplexe Muster aus großen Datensätzen lernen können.

Die lineare Regression ist eine Technik, die hauptsächlich zur Identifizierung von Korrelationen zwischen Variablen eingesetzt wird, während die logistische Regression für Klassifizierungsaufgaben praktisch ist, z. B. um Daten in verschiedene Gruppen zu kategorisieren.

Support-Vector-Maschinen werden ebenfalls zur Klassifizierung eingesetzt und bieten eine robuste Leistung in Szenarien mit klaren Trennlinien.

Entscheidungsbäume schätzen Ergebnisse, indem sie Daten basierend auf Merkmalswerten in Zweige aufteilen, wodurch die Klassifizierungsgenauigkeit verbessert wird.

K-Means-Clustering wird eingesetzt, um Daten auf der Grundlage von Ähnlichkeit in Gruppen zu sortieren und so die Identifizierung zugrunde liegender Muster in den Daten zu unterstützen.

Unabhängig davon, welchen Algorithmus ein Unternehmen verwendet, lernt das Modell während des Trainings die Beziehungen und Muster in den Daten und passt seine internen Parameter an. Es versucht, die Differenz zwischen den vorhergesagten Ergebnissen und den tatsächlichen Werten im Trainingssatz zu minimieren. Dieser Prozess ist oft iterativ, wobei das Modell seine Parameter auf der Grundlage des beobachteten Fehlers wiederholt anpasst, bis es einen optimalen Zustand erreicht.

Modelle, die mit vielfältigeren und repräsentativeren Daten trainiert werden, neigen zu besseren Vorhersagen. Auch die Wahl des Algorithmus und die während des Trainings festgelegten Parameter können sich auf die Genauigkeit des Modells auswirken. Bei ausreichender Datenmenge kann ein maschinelles Lernmodell das Sortieren von Informationen und das Verarbeiten von Daten erlernen und so genauere Ergebnisse erzielen.

Mit prädiktiver KI können Datenbanken mithilfe von Einbettungen schnell und effizient abgefragt werden. Einbettungen sind eine Möglichkeit zum Speichern von Informationen, anhand derer die KI bestimmte Ähnlichkeiten und Beziehungen erkennen kann. Einbettungen werden von unüberwachten neuronalen Netzwerkschichten erstellt und wandeln Informationen in Vektoren um. Diese werden dann in einem mathematischen Raum platziert, der mit allen anderen Informationen im Datensatz in Beziehung steht. Einbettungen, die sich zu Clustern zusammenfassen lassen, werden als relevant für einander betrachtet, sodass die KI alle relevanten Daten schnell „lesen“ und eine Vorhersage treffen kann.

Erklärbarkeit und Transparenz in KI-Modellen sind für den Aufbau von Vertrauen und die Durchsetzung von Vorschriften von entscheidender Bedeutung. Erklärbare KI hilft den Stakeholdern zu verstehen, wie Vorhersagen getroffen werden. Transparenz ist entscheidend, um das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen und gesetzliche und ethische Standards zu erfüllen, insbesondere in sensiblen Bereichen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen.

Bei Anwendungen der vorausschauenden Analyse werden strukturierte Daten wie Verkaufszahlen, Sensormesswerte und Finanzaufzeichnungen in Algorithmen des maschinellen Lernens wie Regression oder Entscheidungsbäume eingespeist, um Echtzeitanalysen zu ermöglichen. Die Algorithmen analysieren historische Korrelationen zwischen Variablen, die den Ergebnissen vorausgingen. Diese Muster fließen in quantitative Modelle ein, um Ereignisse unter neuen Bedingungen vorherzusagen. Die Präzision wird immer besser, je mehr relevante, bereinigte Daten über längere Zeiträume in die Modelle einfließen, um die Korrelationen zu verfeinern. Mit zunehmenden Erfolgen steigt auch das Vertrauen in die Vorhersagen.

Da externe Faktoren einen Einfluss haben können, misst die prädiktive KI potenzielle Ergebnisse, keine Gewissheiten. Wenn man sich jedoch stark auf Prognosen verlässt und das menschliche Urteilsvermögen außen vor lässt, kann dies zu Verzerrungen führen. Die Vorhersage menschlichen Verhaltens wirft auch ethische Fragen auf. Darum sollten Unternehmen bei der Nutzung dieser Prognosen Vorsicht walten lassen. 

Sowohl die prädiktive KI als auch die generative KI nutzen maschinelles Lernen in Kombination mit dem Zugriff auf Big Data. Die prädiktive KI nutzt maschinelles Lernen, um die Zukunft zu extrapolieren. Die Tools der generativen KI (wie ChatGPT oder Llama 3) verwenden große Sprachmodelle (LLMs), um aus Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache neue Inhalte zu generieren. Generative KI-Modelle nutzen statistische Analysen zur Erstellung einer Art Vorhersage. Hierbei geht es jedoch darum, die richtigen Wörter, Codesegmente oder visuellen Darstellungen vorherzusagen, die generiert werden sollen.

Der Einsatz von prädiktiven KI-Modellen oder generativer KI ist nicht streng binär. Anstatt sich zwischen den beiden zu entscheiden, können viele Unternehmen von der strategischen Einführung sowohl generativer als auch prädiktiver KI profitieren. Wenn sie mit Bedacht kombiniert werden, können sich ihre spezialisierten Fähigkeiten gegenseitig ergänzen.

Damit prädiktive KI den größtmöglichen Nutzen bringt, muss sie in bestehende Geschäftsprozesse und Workflows integriert werden. Diese Integration trägt dazu bei, dass die von KI-Systemen generierten Erkenntnisse und Vorhersagen handlungsrelevant sind und einen Mehrwert bieten können. Unternehmen sollten sich darauf konzentrieren, prädiktive KI auf ihre strategischen Ziele und betrieblichen Anforderungen abzustimmen, um in vollem Umfang davon profitieren zu können.

Mithilfe von prädiktiver KI kann festgestellt werden, wann die Verbrauchernachfrage am höchsten ist und ein Geschäft mehr Artikel auf Lager haben sollte. Beispielsweise kann ein Geschäft im Falle einer Naturkatastrophe wie einem Hurrikan sicherstellen, dass es die wichtigsten Artikel auf Lager hat.

Die prädiktive KI kann ermitteln, wann die Wahrscheinlichkeit von Staus am größten ist, sodass LKWs die Nachfragespitzen bei der Warenlieferung effektiv bedienen können.

Mithilfe von prädiktiver KI können Dienstleister Benutzeranfragen vorhersehen, die Customer Experience verbessern und das Verhalten auf der Grundlage von Kundendaten und früheren Aktivitäten vorhersagen.

Mit genügend Daten kann die prädiktive KI dabei helfen, potenzielle gesundheitliche Probleme auf der Grundlage der Krankengeschichte eines Patienten vorherzusagen.

Die prädiktive KI kann durch die Vorhersage des Benutzerverhaltens dem Marketing bei der Entwicklung von Inhalten, Produkten und Botschaften helfen, die bei potenziellen Kunden Anklang finden.

Die prädiktive KI kann Marktbewegungen vorhersagen und Transaktionsdaten analysieren, um Betrugsfälle besser zu erkennen, z. B. eine ungewöhnliche Geräteanmeldung, ein neuer Standort oder eine Anfrage, die nicht dem üblichen Verhalten eines bestimmten Benutzers entspricht.

Die prädiktive KI kann Verkaufsdaten, Saisonalität und nichtfinanzielle Faktoren untersuchen, um Preisstrategien zu optimieren, die Verbrauchernachfrage vorherzusagen oder bevorstehende Markttrends vorherzusagen.

Die prädiktive KI kann das Schadenmanagement optimieren und potenzielle Verluste vorhersagen.

Durch die Überwachung von Vibrationen, Temperatur und anderen Sensordaten von Maschinen kann die prädiktive KI ausfallgefährdete Geräte ermitteln, sodass diese proaktiv gewartet werden können und Ausfallzeiten vermieden werden.

Streaming-Plattformen verwenden Vorhersagemodelle, um personalisierte Inhalte vorzuschlagen, die den Vorlieben der Benutzer auf der Grundlage ihres Seh- und Hörverhaltens entsprechen.

Die Automatisierung von Prozessen am Arbeitsplatz mit prädiktiver KI kann kurzfristige Aufgaben bei der Datenanalyse erledigen, die Automatisierung weiter verbessern und es den Mitarbeitern ermöglichen, ihre Energie auf die Entscheidungsfindung und kreative Entscheidungen zu konzentrieren.