Verständnis von KI-Modellen

Typen von KI-Modellen  

Machine-Learning-Modelle  
Machine Learning (ML) ist ein Teilbereich der KI. Zwar nutzt jedes ML-Modell KI, doch nicht jede KI setzt ML ein. Während KI darauf abzielt, Maschinen zu menschlichem Verhalten zu befähigen, konzentriert sich ML darauf, Maschinen beizubringen, Entscheidungen zu treffen und Vorhersagen zu treffen – ohne explizite Programmierung. . ML-Modelle erkennen Muster in Daten und verbessern ihre Leistung im Laufe der Zeit. 
  
Deep-Learning.KI-Modelle  
Deep-Learning-Modelle, auch bekannt als tiefe neuronale Netzwerke, sind fortgeschrittene Formen von ML. Inspiriert von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns verarbeiten diese Modelle große Mengen unstrukturierter Daten, wie Texte, Bilder oder Audio. Sie sind besonders stark in der Mustererkennung und generieren wertvolle Erkenntnisse und Prognosen. Typische Anwendungsbereiche umfassten die Gesichtserkennung, Natural Language Processing (NLP), Virtual Reality und autonomes Fahren.

Generative KI-Modelle  
Generative KI (GenAI) bezeichnet Modelle, die neue Inhalte erzeugen können: Texte, Bilder, Musik, Videos, Übersetzungen oder Code. Diese Modelle werden mit umfangreichen Datensätzen trainiert und nutzen Deep Learning, um Muster zu erkennen und daraus originäre Ergebnisse zu generieren. Bekannte Beispiele: ChatGPT (gesprächsbasierte KI), DALL-E (Text-zu-Bild-Generierung). GenAI hat die KI-Landschaft revolutioniert und neue Anwendungsmöglichkeiten für Unternehmen und die breite Öffentlichkeit geschaffen.

Sprachmodelle  
Sprachmodelle sind KI-Systeme, die darauf ausgelegt sind, menschliche Sprache zu verstehen und erzeugen. Die leistungsfähigsten unter ihnen sind große Sprachmodelle (LLMs), die zur GenAI zählen. LLMs werden mit riesigen Textdatensätzen und fortschrittlichen ML-Methoden trainiert und liefern auf Aufforderung kontextbezogene, nuancierte Antworten. Beispiele sind ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot und Meta AI.
 
Prädiktive KI-Modelle 
Diese Modelle nutzen KI und ML, um Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Prognosen auf Basis statistischer Datenanalysen zu generieren. Während prädiktive Analytik nicht neu ist, verbessert KI die Geschwindigkeit und Genauigkeit dieser Prozesse durch die Nutzung großer Datensätze. Anwendungsfelder umfassen das Bestandsmanagement, Kundenverhaltensanalysen, das Risikomanagement und die Prognose zukünftiger Trends.
 
Computer-Vision-KI-Modelle  
Computer Vision KI-Modelle verwenden ML, um Computern beizubringen, visuelle Informationen ähnlich wie der Mensch zu interpretieren. Diese Modelle analysieren Bilder und Videos, um Muster zu erkennen und Objekte zu klassifizieren. Anwendungen reichen von Gesichtserkennung über medizinische Bildgebung bis hin zu autonomem Fahren. Modelle wie DALL-E und DALL-E 2, die Bildgenerierung beinhalten, kombinieren Computer Vision mit NLP.
 
Empfehlungs-KI-Modelle 
Empfehlungs-KI-Modelle analysieren das Nutzerverhalten mit Hilfe von Big-Data-Analysen und ML-Algorithmen, um interessante Inhalte oder Produkte vorzuschlagen. Sie kommen auf Plattformen wie Netflix, Spotify oder sozialen Netzwerken zum Einsatz und personalisieren das Nutzererlebnis auf Basis von früheren Käufen, Suchverhalten und weiteren Merkmalen.

Wie KI-Modelle funktionieren

Der Prozess der Erstellung eines KI-Modells, das Daten verstehen, interpretieren und daraus Erkenntnisse gewinnen kann, umfasst mehrere Schritte: 

• Datenerfassung: Daten bilden die Grundlage eines jeden KI-Modells; damit ist die Datenerfassung von entscheidender Bedeutung – ob einfacher Text oder komplexes Dataset.  
• Datenbereinigung und -vorbereitung: Erfasste Daten müssen bereinigt und vorbereitet werden, bevor ein KI-Modell sie verwenden kann. Unnötige, irrelevante oder falsche Daten werden ausgeschlossen und die Daten so formatiert, dass die KI sie verwenden kann. Die Datenqualität ist entscheidend – sie wirkt sich direkt auf die Genauigkeit und Zuverlässigkeit eines Modells aus. 
• Training: Das KI-Modell wird durch Einspeisen der Daten in einen ausgewählten Algorithmus trainiert, was es dem Modell ermöglicht, zu lernen und seine Leistung kontinuierlich zu verbessern. 
• Testen: Nach dem Training wird das Modell daraufhin überprüft, ob es zuverlässige Antworten liefert. 
• Finetuning: Liefert ein Modell nicht die gewünschte Ergebnisqualität, muss es angepasst und feinjustiert werden, bis es den definierten Anforderungen entsprich. 
• Bereitstellung: Sobald ein Modell einsatzbereit ist, kann es innerhalb der Organisation implementiert und produktiv genutzt werden. 
• Kontinuierliche Verbesserung: Da sie mit neuen Daten arbeiten, können KI-Modelle lernen und sich anpassen, was ihnen ermöglicht, ihre Leistung fortlaufend zu verbessern.

Geschäftliche Anwendungsfälle von KI

Unternehmen setzen KI in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen ein – und ständig kommen neue hinzu Häufige Anwendungsfälle sind: 
 
Kundenservice: Das ist eine der bekanntesten Anwendungen von KI. Viele Unternehmen nutzen bereits Chatbots und virtuelle Assistenten, um Kunden bei Fragen und Problemlösungen zu unterstützen. Die Bots werden immer ausgefeilter, übernehmen immer mehr Aufgaben und entlasten damit menschliche Mitarbeitende, die sich dadurch auf schwierigere Fälle konzentrieren können KI kann auch für Personalisierung und Empfehlungen eingesetzt werden, um Kunden auf der Grundlage ihres Bestellverlaufs neue Produkte oder Dienstleistungen zu empfehlen.  
 
Produktivität und Effizienz: KI ist sehr gut darin, mühsame und zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren, um Zeit und Ressourcen zu sparen und es Menschen zu ermöglichen, sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren. KI kann außerdem bestehende Prozesse analysieren, Leistungslücken oder Engpässe identifizieren, Optimierungsvorschläge für Workflows machen und datenbasierte Priorisierungen einsetzen, um die Effizienz zu steigern. 
 
Supply Chain Management: KI kann zur Automatisierung und Verbesserung vieler Prozesse innerhalb von Lieferketten eingesetzt werden, um eine höhere Effizienz und einen besseren Kundenservice zu erreichen. Beispielsweise verbessern KI-Anwendungen die Genauigkeit von Bedarfsprognosen, optimieren Lagerbestände, überwachen die Produktion, automatisieren Versandprozesse und minimieren Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung und Fehlerbehebung. 
 
Inhaltserstellung: GenAI-Tools ermöglichen es Nutzerinnen und Nutzern, hochwertige Texte, visuelle Inhalte und Musik allein durch Aufforderungen (Prompts) in natürlicher Sprache zu erstellen. Die Einsatzmöglichkeiten reichen vom Schreiben, Redigieren und Korrekturlesen über Grafikdesign, Bild- und Videoproduktion bis hin zu interaktivem Storytelling. KI kann auch bei der Erstellung von Code und beim Debugging helfen. 
 
Risikominderung und Sicherheit: KI kann eingesetzt werden, um Risiken zu reduzieren und wichtige physische wie digitale Werte zu schützen. KI ist bereits ein Schlüsselelement für Cybersicherheitsmaßnahmen, einschließlich der Identifizierung von Systemanfälligkeiten, der Überwachung des Betriebs und der Abwehr von Bedrohungen. KI kann auch eingesetzt werden, um potenziellen Betrug zu erkennen und Daten für die regulatorische Compliance zu verwalten. 
 
Innovation: Die Automatisierung und Effizienzsteigerung durch KI straffen Prozesse und schaffen Freiräume für kreative Ideen und strategisches Denken. KI kann zudem die Forschung und Entwicklung beschleunigen, neue Produkte mitgestalten und Marketing- sowie Vertriebsprozesse gezielt optimieren. Und KI-gesteuerte Datenanalyse kann Unternehmen dabei helfen, neue Chancen zu erkennen und wettbewerbsfähig zu bleiben. 
 
Das sind nur einige Beispiele dafür, wie KI im Geschäftsbereich eingesetzt wird. Ständig kommen neue Anwendungen hinzu – und Unternehmen entdecken, wie sie KI für ihre speziellen Bedürfnisse anpassen können. 

Ethische und gesellschaftliche Implikationen

KI bietet großes Potenzial zum Nutzen der Menschheit – birgt aber auch Risiken. Wer KI entwickelt, trägt die Verantwortung, möglichen Schaden zu verhindern. Zu den ethischen und gesellschaftlichen Herausforderungen im Zusammenhang mit KI-Modellen zählen unter anderem: 

• Genauigkeit: Generative KI-Modelle sind dafür bekannt, „Halluzinationen“ zu erzeugen – also Inhalte, die faktisch falsch oder frei erfunden sind und nicht auf realen Daten basieren.  
• Voreingenommenheit: Wenn Modelle mit Datensätzen trainiert werden, die voreingenommen sind, können diese Verzerrungen ins Modell übernommen und in dessen Verhalten verankert werden. Auf diese Weise können gesellschaftliche Vorurteile – etwa rassistische Tendenzen – in den Ausgaben von KI-Systemen fortgeschrieben werden. 
• Digital gefälschter Inhalt: Böswillige Akteure können KI-Modelle verwenden, um Deepfakes zu erstellen, die persönlichen Schaden verursachen oder bei Cyberverbrechen eingesetzt werden können.  
• Urheberrecht: KI-Modelle verwenden oft öffentlich zugängliche Inhalte ohne Zustimmung ihrer Eigentümer. Dadurch entstehen Fragen zu Urheberrechtsverletzungen und Plagiaten – zumal sich oft kaum nachvollziehen lässt, wie genau ein Modell bestimmte Inhalte verwendet. 
• Datenschutz: Sensible persönliche Daten, die zur Schulung von KI-Modellen verwendet werden, müssen geschützt werden. 
• Transparenz und Verantwortlichkeit: Der Entscheidungsprozess von KI-Modellen ist oft intransparent, was die Bewertung ihrer Ergebnisse und die Zuweisung von Verantwortung erschwert.  

KI-Ethikstandards wie die Empfehlung zur Ethik der künstlichen Intelligenz der UNESCO bieten Orientierung für Organisationen, die bestrebt sind, KI-Modelle auf ethische und verantwortungsvolle Weise zu entwickeln und zu betreiben. Immer mehr Regierungen weltweit arbeiten an Gesetzgebungen, um den Einsatz von KI zu regulieren. 

Zukünftige Trends in der KI-Modellierung

Die Reise der KI beginnt gerade erst, und die KI-Modellierung wird sich weiterentwickeln. Einige Trends, die Organisationen im Auge behalten sollten, beinhalten: 
 
Agentische KI: Diese Form der KI basiert auf „Agenten“, die Aufgaben eigenständig für eine andere Instanz übernehmen können. Während herkömmliche KI-Systeme auf Eingaben und feste Programmierung angewiesen sind, verhalten sich agentenbasierte KI-Modelle eher wie menschliche Mitarbeitende: Sie verstehen Kontext und Anweisungen, setzen eigene Ziele, handeln selbstständig zur Zielerreichung und passen ihr Verhalten bei Bedarf flexibel an – mit minimalem menschlichem Eingreifen. Diese Modelle können aus Benutzerverhalten und anderen Quellen jenseits der ursprünglichen Trainingsdaten des Systems lernen.
 
Multimodale KI: Multimodale KI bezeichnet Systeme, die Inhalte über verschiedene Datenmodalitäten hinweg verarbeiten und erzeugen, etwa Text, Bilder und Videos. Während viele heutige KI-Modelle auf eine einzelne Modalität spezialisiert sind, ermöglichen technologische Fortschritte zunehmend eine nahtlose Integration und den flexiblen Wechsel zwischen verschiedenen Modalitäten. Zum Beispiel können bestimmte KI-Modelle Bilder aus Textbeschreibungen generieren oder Videos auf Grundlage von textlichen oder visuellen Eingaben erstellen. Diese Fähigkeiten verbessern die Benutzerinteraktion, indem sie größere Flexibilität und intuitive Anwendungen bieten. 
 
Geschlossene KI-Modelle: Die bekanntesten KI-Modelle, etwa ChatGPT, DALL-E, Claude, Googles Gemini und Microsoft Copilot, sind proprietäre Modelle. Diese proprietären Modelle von Drittanbietern werden mit enormen Datenmengen trainiert – ein Aufwand, den nur wenige Unternehmen selbst stemmen können – und sie sind dementsprechend äußerst leistungsfähig Sie haben jedoch auch Nachteile. Die Governance solcher Modelle kann sich schwierig gestalten, da ihr „Black-Box“-Charakter es erschwert nachzuvollziehen, wie genau sie zu ihren Ergebnissen gelangen Unternehmen sind mit gutem Grund oft zurückhaltend, wenn es darum geht, sensible Daten oder geistiges Eigentum in ein System einzuspeisen, das einem externen Anbieter gehört.  
  
Open-Source-KI: Open Source Modelle bieten eine Alternative, die weit weniger Ressourcen erfordert als das Erstellen und Trainieren eines LLM. Open Source Modelle sind häufig kostenlos verfügbar, was Unternehmen die Möglichkeit bietet, auf bestehendem Code aufzubauen. Diese Modelle ermöglichen mehr Transparenz und individuelle Anpassung durch Finetuning als proprietäre Lösungen, und sie können einem Unternehmen dauerhaft zur Verfügung stehen. Unternehmen können Open-Source-Modelle nutzen, um ihre Daten vertraulich zu behandeln und gleichzeitig das Potenzial von KI zu nutzen, um daraus in maßgeschneiderten Anwendungen echten Mehrwert zu schaffen. Open-Source-Modelle demokratisieren den Zugang zu KI – und ihre Verbreitung wird in Zukunft weiter zunehmen.  

Zum Beispiel bietet Databricks DBRX, ein allgemeines LLM, das Unternehmen jeder Größe eine anpassbare und transparente Generative KI ermöglicht. DBRX dient als Ausgangspunkt, der gezielt feinabgestimmt oder für spezifische KI-Anwendungen angepasst werden kann. DBRX übertrifft alle etablierten Open-Source-Modelle in Standard-Benchmarks.

Datenzentrierte KI mit Databricks

Die Fähigkeit, KI-Modelle effizient zu verwalten, ist für Unternehmen heute entscheidend, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Mosaic AI ist Teil der Databricks Data Intelligence Platform, die Daten, Modelltraining und Produktionsumgebungen in einer zentralen Lösung zusammenführt. So können Organisationen ihre Unternehmensdaten sicher nutzen, um eigene ML- und generative KI-Modelle zu erweitern, feinabzustimmen oder komplett neu zu entwickeln. Mit Mosaic AI können Organisationen sicher und kosteneffizient produktionsreife KI-Systeme aufbauen, sämtliche KI-Modelle zentral bereitstellen und verwalten und Daten, Features und KI-Modelle an einem Ort überwachen.