„AI“ Was es ist und wie es funktioniert.

ChatGPT über die Frage was AI genau ist, wie es funktioniert und welche Vorteile es für KMU´s bietet.

Interview von Otto Koller

MedienManager: Liebes ChatGPT, was ist AI?

ChatGPT: AI bezieht sich im Allgemeinen auf Computerprogramme und -systeme, die in der Lage sind, bestimmte menschliche Verhaltensweisen zu imitieren. Dazu gehören beispielsweise das Lernen, Entscheiden, Planen, Problemlösen und das Erkennen von Mustern und Zusammenhängen. Im Gegensatz zu traditionellen Programmen, die lediglich vordefinierte Anweisungen ausführen, ist künstliche Intelligenz in der Lage, auf Basis von Daten und Erfahrungswerten zu lernen und Entscheidungen zu treffen.

MedienManager: Welche Teilbereiche innerhalb von AI gibt es?

ChatGPT: Es gibt verschiedene Teilbereiche der AI, die eng miteinander verknüpft sind. Ein wichtiger Bestandteil ist das sogenannte Machine Learning, also die Fähigkeit eines Systems, auf Basis von Daten und Erfahrungen selbstständig Muster und Zusammenhänge zu erkennen und daraus Schlüsse zu ziehen. Ein weiterer Teilbereich ist die sogenannte kognitive Architektur, die dafür sorgt, dass künstliche Intelligenz in der Lage ist, Entscheidungen und Handlungen durchzuführen. Dazu gehört auch die Sprach- und Bilderkennung, die es AI-Systemen ermöglicht, natürliche Sprache oder visuelle Inhalte zu verstehen und darauf zu reagieren.

MedienManager: Welchen Nutzen bietet AI für KMUs

ChatGPT: Die Nutzung von AI kann für KMUs eine Vielzahl von Vorteilen bringen. Durch den Einsatz von AI können Unternehmen ihre Geschäftsprozesse optimieren und automatisieren, was wiederum Zeit und Kosten spart. So können beispielsweise repetitive Aufgaben wie das Sortieren von Daten oder das Erstellen von Berichten automatisch von AI-Systemen übernommen werden. Dies ermöglicht es Mitarbeitern, sich auf anspruchsvollere und kreative Tätigkeiten zu konzentrieren.

Ein weiterer Vorteil von AI ist die Möglichkeit, große Datenmengen zu analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen können beispielsweise mithilfe von AI die Daten ihrer Kunden analysieren und daraus Schlüsse ziehen, welche Produkte oder Dienstleistungen am meisten nachgefragt werden. Diese Erkenntnisse können dann genutzt werden, um Produkte oder Dienstleistungen zu verbessern oder um personalisierte Angebote zu erstellen.

AI kann auch bei der Personalisierung von Angeboten und beim Kundenservice helfen. Durch den Einsatz von AI können Unternehmen personalisierte Angebote erstellen, die auf den individuellen Bedürfnissen und Vorlieben ihrer Kunden basieren. Darüber hinaus können AI-basierte Chatbots eingesetzt werden, um den Kundenservice zu verbessern. Diese Chatbots sind in der Lage, Anfragen von Kunden zu beantworten und Probleme zu lösen, ohne dass menschliche Mitarbeiter eingreifen müssen.

Ein weiterer Vorteil von AI für KMUs ist die Möglichkeit, neue Geschäftsfelder zu erschließen. Durch den Einsatz von AI können Unternehmen beispielsweise neue Produkte oder Dienstleistungen entwickeln, die auf Basis von Datenanalyse und Machine Learning entstanden sind. Ein Beispiel hierfür sind intelligente Assistenzsysteme, die beispielsweise in der Produktion oder im Kundenservice eingesetzt werden können.

Zudem kann AI helfen, Risiken besser einzuschätzen und zu minimieren. So können beispielsweise in der Finanzbranche AI-basierte Systeme eingesetzt werden, um das Risiko von Krediten oder Investments zu bewerten. Auch im Bereich der Cybersicherheit kann AI helfen, Angriffe schneller zu erkennen und zu verhindern.

Nicht zuletzt bietet AI auch neue Möglichkeiten in der Forschung und Entwicklung. Durch die Analyse großer Datenmengen können beispielsweise neue Erkenntnisse in der Medizin gewonnen werden oder neue Materialien und Technologien entwickelt werden.

Um AI erfolgreich einzusetzen, ist jedoch eine umfassende Datenstrategie und entsprechende IT-Infrastruktur notwendig. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie über die notwendigen Daten verfügen und diese auch korrekt und sicher verarbeiten können. Zudem müssen AI-Systeme entsprechend programmiert und trainiert werden, damit sie die gewünschten Ergebnisse liefern.

Fazit

AI bietet KMUs eine Vielzahl von Möglichkeiten, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, neue Geschäftsfelder zu erschließen und Risiken zu minimieren. Durch den Einsatz von AI können Unternehmen Zeit und Kosten sparen, personalisierte Angebote erstellen und neue Erkenntnisse gewinnen. Allerdings ist es wichtig, sich bewusst zu machen, dass AI auch Herausforderungen mit sich bringt und eine umfassende Datenstrategie und IT-Infrastruktur notwendig sind. Werden diese Voraussetzungen jedoch erfüllt, können KMUs von den Vorteilen der künstlichen Intelligenz profitieren und sich wettbewerbsfähiger aufstellen.

Grundsätzlich kann man AI auch als eine unzählige Anzahl von AI Programmen und Tools benennen. Es ist kaum möglich dieses Angebot zu überblicken. In Zukunft wird schon alleine die Frage, welche Anwendungen für eine bestimmte Problemsituation geeignet sind die Basis für eine entgeltliche Beratungsleistung bieten. An diesem kleinen Beispiel lässt sich erahnen, wie viele unterschiedliche neue Arbeitsplätze diese AI-Technologie bieten wird.

MedienManager: Wie viele AI-Programme und AI-Tools gibt es?

ChatGPT: Es ist schwierig, eine genaue Anzahl an AI-Programmen und AI-Tools zu geben, da es sich um eine sehr dynamische und sich schnell entwickelnde Branche handelt. Grundsätzlich kann gesagt werden: Es gibt tausende von AI-Programmen und AI-Tools, die für verschiedene Zwecke entwickelt wurden, einschließlich Spracherkennung, Bildverarbeitung, maschinelles Lernen, Robotik, Automatisierung, medizinische Diagnose-Tools, Finanzanalysesoftware und Sicherheitssoftware und vieles mehr.

Hinzu kommt, dass die AI-Branche permanent und in unvorstellbarem Tempo wächst und sich verändert. Ständig entstehen dadurch neue AI-Programme und AI-Tools, die auf den Markt kommen. Daher ist es nahezu unmöglich eine genaue Anzahl zu geben, aber es gibt definitiv unzählige AI-Programme und AI-Tools.

MedienManager: Benenne 100 AI-Programme und AI-Tools

ChatGPT: Das werde ich gerne versuchen, aber bitte beachten Sie, dass es viele AI-Programme und Tools gibt und es schwierig sein kann, eine umfassende Liste zu erstellen. Hier sind 100 AI-Programme und Tools, die ich kenne:

Anmerkung der Redaktion: Wir haben ChatGPT drei mal hintereinander um die Nennung von je 100 AI-Programm und AI-Tools gebeten.

TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-Learn, Theano, Caffe, Torch, MXNet, Microsoft Cognitive Toolkit, Amazon SageMaker, Google Cloud AI Platform, IBM Watson, Hugging Face, Transformers, OpenAI GPT, spaCy, NLTK, Stanford CoreNLP, Apache OpenNLP, AllenNLP, fastText, Gensim, Word2Vec, GloVe, BERT, ELMO, ULMFiT, GPT-2, BERT-Base, BERT-Large, XLNet, RoBERTa, DistilBERT, Albert, T5, GPT-3, OpenCV, TensorFlow Object Detection API, YOLO, ImageAI, Amazon Rekognition, Google Cloud Vision API, Clarifai, Tesseract OCR, Abbyy FineReader, UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism, WorkFusion, Pega, Kofax, Google Speech API, Amazon Transcribe, Watson Speech to Text, Dragon NaturallySpeaking, Microsoft Azure Speech to Text, Google Translate, Amazon Translate, IBM Watson Language Translator, Deepl, Google BERTScore, Meteor, Rouge, F1 Score, BLEU, PyTorch Lightning, Horovod, TensorFlow Federated, TensorFlow Extended, ONNX, CoreML, PyTorch Mobile, TensorFlow Lite, CNTK, NVIDIA CUDA Toolkit, Anaconda, Jupyter Notebook, Apache Spark, Databricks, Hadoop, Apache Flink, Apache Beam, Apache Kafka, Apache Airflow, Docker, Kubernetes, AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions, Flask, Django, Streamlit, Dash, Bokeh, Plotly, Matplotlib, Seaborn, Altair, Scipy, Pandas, Numpy, PySyft, TensorFlow Privacy, Fairlearn, IBM Adversarial Robustness 360 Toolbox, CleverHans, Foolbox, ART (Adversarial Robustness Toolbox), OpenAI Gym, DeepMind Lab, Unity ML-Agents, Atari Gym, CARLA Simulator, OpenAI Retro, Google Dopamine, Rasa, Snorkel, Ktrain, Ludwig, Weka, RapidMiner, Orange, Alteryx, DataRobot, IBM Watson Studio, Azure Machine Learning, Google AutoML, H2O.ai, Dataiku, SAS, KNIME, Rapid7 InsightVM, Tenable.io, Qualys, McAfee ePolicy Orchestrator, Splunk Enterprise Security, IBM QRadar, Elastic SIEM, LogRhythm NextGen SIEM, Palo Alto Networks Cortex XSOAR, SolarWinds Security Event Manager, Microsoft Power BI, Tableau, QlikView, Looker, Sisense, MicroStrategy, Domo, Google Analytics, Adobe Analytics, Mixpanel, Amplitude, Piwik PRO, Snowflake, Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse Analytics, AWS Glue, Apache NiFi, Talend, StreamSets, Azure Data Factory, Informatica, Attunity, Trifacta, DataRobot Paxata, Apache Storm, Apache Flink, Apache Beam, Apache Samza, Apache Apex, Apache Kafka Streams, Apache Nutch, Scrapy, Beautiful Soup, Selenium, PyAutoGUI, AutoIt, SikuliX, Appium, TestComplete, Ranorex, Katalon Studio, IBM Rational Functional Tester, JMeter, Gatling, SoapUI, LoadRunner, Apache JMeter, Locust, Apache Bench, TensorFlow.js, Caffe2, Apple Core ML, Amazon SageMaker Neo, ONNX Runtime, TensorFlow Serving, TFLite Interpreter, NVIDIA TensorRT, Apache MXNet, Intel OpenVINO, PyTorch, Keras, Theano, Caffe, Torch, MXNet, Chainer, TensorFlow.js, Brain.js, ConvNetJS, Tensorspace, Synaptic, Neuroph, DeepLearning4J, Apache SystemML, IBM Watson Machine Learning, Amazon SageMaker, Microsoft Azure Machine Learning Studio, BigDL, Elephas, CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit), TensorFlow Hub, Hugging Face Transformers, OpenCV, Dlib, Face Recognition, Mediapipe, ImageAI, PyImageSearch, TensorFlow Object Detection API, YOLO (You Only Look Once), OpenVINO, Darknet, NVIDIA DeepStream, Tesseract OCR, Google Cloud Vision API, Amazon Rekognition, Microsoft Azure Cognitive Services, IBM Watson Visual Recognition, Clarifai, NVIDIA CUDA Toolkit, OpenCL, Intel Math Kernel Library (MKL), Numba, TensorFlow Quantum, PennyLane, Qiskit, Xanadu, ProjectQ, Amazon Braket, IBM Quantum Experience, Google Cirq, TensorFlow Federated, PySyft, PaddlePaddle, MindSpore, Google TFX, NVIDIA Deep Learning SDK, Intel AI Analytics Toolkit, Azure Cognitive Services Speech SDK, Google Cloud Speech-to-Text, Amazon Transcribe, IBM Watson Speech to Text, Mozilla DeepSpeech, Kaldi, Snips NLU, Microsoft Bot Framework, Dialogflow, Rasa, Amazon Lex, Wit.ai, IBM Watson Assistant, Microsoft Cognitive Services Language Understanding, Google Cloud Natural Language API, spaCy, NLTK, Gensim, Stanford CoreNLP, Apache OpenNLP, FastText, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach), GPT (Generative Pre-trained Transformer), Transformer-XL, XLNet, ULMFiT (Universal Language Model Fine-tuning), Flair, AllenNLP, Hugging Face Transformers, TensorFlow Text, PyTorch NLP, Ludwig, RapidMiner, Dataiku, KNIME, Alteryx, Databricks, Cloudera Data Science Workbench, Domino Data Lab, IBM Watson Studio,

 

 

Anmerkung der Redaktion: Um unseren Lesern einen Eindruck von der Kommunikationsform von ChatGPT zu geben, haben wir bewusst die Beantwortung unserer Fragen durch ChatGPT 1:1 abgedruckt.