4 disruptive KI-Trends des Jahres 2021, die das Spiel verändert haben

Künstliche Intelligenz ist überall verbreitet. Sei es Wirtschaft, Gesundheit, Unterhaltung, Navigation, Fertigung oder Logistik; KI hat auf die eine oder andere Weise einen Einfluss gehabt.

Als die Welt unter der Pandemie litt, spielte künstliche Intelligenz eine wesentliche Rolle bei der Beschleunigung der Arbeitsprozesse im Gesundheitswesen.

Auch in der Vergangenheit waren KI und maschinelles Lernen maßgeblich an der Entwicklung von Technologien, Geräten und Mechanismen beteiligt, die uns dabei geholfen haben, die Art und Weise, wie wir unsere täglichen Aufgaben erledigen, zu verändern. Etwas so Triviales wie das Entfalten der Vorhänge kann jetzt mithilfe von KI erledigt werden. Faszinierend, nicht wahr?

Es wird spekuliert, dass der globale KI-Marktwert bis 2025 126 Milliarden US-Dollar überschreiten wird, und ein Bericht von Global New Wire prognostiziert eine jährliche jährliche Wachstumsrate von 35,6 % zwischen 2021 und 2026.

Maschinelles Lernen ist eine der Hauptkomponenten der KI. Es hilft bei der Bereitstellung wirkungsvoller Dienste wie dem Verständnis des Benutzerverhaltens, der Bereitstellung von Empfehlungen, Daten zu wichtigen Analysen und vielem mehr.

Unternehmen nutzen KI und die damit verbundenen Technologien, um höhere Umsätze zu erzielen, indem sie Technologien wie Bestandsoptimierung, Preisempfehlung, Kundendienstanalysen, Umsatz- und Nachfrageprognosen implementieren und so eine umfassende Abdeckung technologiegestützter Dienste bereitstellen.

Obwohl KI in jeder Branche über operative Fähigkeiten verfügt, gab es in einigen Bereichen mehr KI-basierte Innovationen als in anderen.

Hier sind fünf KI-Trends des Jahres 2021, die Sie für Ihr Unternehmen nutzen sollten.

KI-Trends im Jahr 2021

Verarbeitung natürlicher Sprache

Natural Language Processing (NLP) ist eine Technik, die es Maschinen und Systemen ermöglicht, unstrukturierte Daten zu verstehen. Dadurch können die Maschinen per Text oder Sprache reagieren und so die Kommunikationsweise eines Menschen nachahmen.

Mit anderen Worten: KI-gestütztes NLP überträgt die Fähigkeit, einen Text und gesprochene Wörter zu verstehen, an einen Computer, ähnlich wie es ein Mensch tun würde. So wie wir mit einer anderen Person kommunizieren, hilft NLP einer Maschine, die gleiche Qualität zu erreichen.

Es kann dabei helfen, große Texte oder Informationen in Artikeln, Blogs, Berichten oder sogar einer E-Mail zu verarbeiten und zu analysieren.

Was kann NLP tun?

• Spracherkennung: Bereitstellung von Speech-to-Text-Diensten, wie sie in Siri oder Google Assistant angezeigt werden.
  

• Teil-der-Sprache-Tagging: Hilft dabei, bestimmte Wörter/Phrasen in einem Satz zu erkennen, indem deren Wortart verstanden wird. Sprachmarkierung wird auch als grammatikalisches Tagging bezeichnet.
  

• Stimmungsanalyse: Mit einem praktischen Verständnis der Sprache im Text kann NLP dabei helfen, Emotionen im Text zu identifizieren. Es kann subjektive Qualitäten wie Sarkasmus, Verwirrung, Emotionen usw. hervorheben.
  

Wenn diese Elemente in alltägliche technische Anwendungen und Systeme integriert sind, können wir Maßnahmen wie Spam-Erkennung, maschinelle Übersetzung (Google Translate), Chatbots, virtuelle Agenten, Stimmungsanalyse in sozialen Medien und Textzusammenfassung implementieren.

Generativer vortrainierter Transformator (GPT)

Die erste Version von GPT wurde 2018 mit 117 Millionen Parametern veröffentlicht. GPT-2 kam 2019 mit 1,5 Milliarden Parametern heraus. GPT-3 verfügt über 175 Milliarden Parameter, was es zu einer besseren Option macht.

Die GPT-Technologie ist die Idee von Elon Musks OpenAI, deren Mission es ist, „ den Weg zu sicherer künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI) zu entdecken und umzusetzen“.

GPT arbeitet nach dem Vorbild eines autoregressiven Sprachmodells, das Deep Learning nutzt, um menschenähnliche Texte zu kuratieren. Einfach ausgedrückt handelt es sich um ein Autovervollständigungsprogramm, das vorhersagt, „was als nächstes kommt“.

Eines der besten Beispiele für GPT-3 in Aktion ist dieser vom Guardian veröffentlichte Artikel. GPT-3 gilt als das leistungsstärkste Sprachmodell aller Zeiten, da es versteht, wie Menschen kommunizieren und ein riesiges Reservoir an englischen Sätzen verarbeiten.

GPT-3 nutzt neuronale Netze, um neue Satzmuster zu erstellen und zu entdecken und gleichzeitig die Regeln der Sprache zu verstehen.

Es gibt mehrere KI-gestützte Tools zum Schreiben von Artikeln, Blogs, Social-Media-Beiträgen, E-Mails und vielen anderen Inhaltsformaten. Eines dieser Tools, „SEO Assistant“, wird von Scalenut entwickelt und eingesetzt und als KI-Assistent für Content-Ersteller und Vermarkter präsentiert, um maßgeschneiderte Inhalte zu erstellen und neue Content-Ideen zu generieren.

KI im Gesundheitswesen

Die COVID-Pandemie verlangsamte die Geschwindigkeit KI-gestützter Innovationen in anderen Bereichen und verlagerte sie auf die Suche nach besseren Gesundheitslösungen inmitten einer globalen Krise. Von der Bereitstellung besserer Gesundheitslösungen, Gesundheitsüberwachung, Verwaltung und Einhaltung können wir einige unglaubliche Veränderungen in der Branche erwarten.

KI kann der Gesundheits- und Medizinbranche dabei helfen, ihre Entdeckungs- und Innovationsrate bei Krankheiten zu beschleunigen, die Lebenserwartung zu erhöhen, den Zugang zu Gesundheitsdiensten zu verbessern und das Patientenerlebnis zu verbessern.

Darüber hinaus wird KI für nichtmedizinische und unterstützende Systeme eingesetzt. Im ersten Fall kann das Krankenhauspersonal KI-gestützte Systeme nutzen, um Verwaltungsdaten zu verarbeiten und zu organisieren. Es kann dabei helfen, die Verarbeitung von Dokumenten, die Führung von Aufzeichnungen, die Speicherung und den Zugriff auf Daten zu beschleunigen.

Als unterstützendes System können Ärzte und Labortechniker die Fähigkeiten der KI nutzen, um MRT-Scans, Röntgenaufnahmen und CT-Scans zu analysieren und so schnellere Ergebnisse zu erzielen. Virtum ist ein Beispiel dafür, wie KI für die Bildanalyse und das Screening eingesetzt wird.

KI in der Kunst

Dies könnte eine der unerwartetsten und am wenigsten bekannten Anwendungen der künstlichen Intelligenz sein. Während die Erstellung origineller Inhalte und das Entdecken von Mustern zu einem regelmäßigen Anwendungsfall von KI geworden ist, ist die Produktion von Kunst voller Emotionen und Gefühle etwas Neues und eine Erkundung wert.

Mit Hilfe von KI geschaffene Kunst wird als synthetische Medien bezeichnet. Hier nutzen Künstler KI, um das Ergebnis zu automatisieren oder die bestehenden Medien- und Kunstwerkproduktionssysteme zu verbessern.

Dieses Gemälde wurde mit einem KI-gestützten Tool namens The Painting Fool erstellt.

Computational Creativity stellt ein weiteres Teilgebiet der KI in der Kunst dar. Dabei bilden Computerprogramme die kreativen Elemente künstlerischen Denkens und Verhaltens nach.

Auch wenn es sich um eine finstere Version der KI handelt, zeigt Deep Fake die enorme Kreativität und Anwendbarkeit dieser Technologie bei der Erzeugung menschenähnlicher Emotionen, Stimmen, Handlungen und Arten, Dinge zu sagen oder zu tun. Aber wir haben auch Start-ups wie Sensity, die dieselbe Technologie nutzen, um Deep Fakes zurückzuentwickeln und die manipulierten Bilder, Nachrichteneinblicke und Videos zu identifizieren.

Neben der bildenden Kunst kann man auch Musikkompositionen mit einem KI-basierten System namens probabilistischen Ansätzen betreiben. Einige Startups wie Brain.fm haben diese Technologie bereits auf die nächste Stufe gebracht.

KI in Deep Analytics und Hyperautomation

Die Erstellung automatisierter Arbeitsabläufe ist mit Abstand einer der unglaublichsten Anwendungsfälle von KI. Auch hier arbeiten KI und NLP zusammen, um Geschäftsprozesse aufzubauen, die ohne menschliches Eingreifen effektiv funktionieren.

Unternehmen, die KI in ihren Abläufen und Systemen einsetzen, erzielen einen besseren Geschäftswert, sofern sie über einen gut durchdachten Plan zur Nutzung von KI verfügen. Im Bild unten sehen Sie den Unterschied zwischen Unternehmen, die KI verwenden, und anderen, die keine KI verwenden.

Ein System, das die täglichen Geschäftsprozesse automatisiert und menschliche Eingriffe reduziert, profitiert von einer geringeren Fehlerquote. Durch eine kontinuierliche Implementierung wird die Fehlerquote weiter verringert, was zu einer Verbesserung des Geschäftsergebnisses führt.

Beispielsweise sorgt ein einfacher Prozess von Produktempfehlungen, den Amazon nutzt, für 35 % seines Gesamtumsatzes.

Abschluss

Diese KI-Trends schaffen nicht nur neue Möglichkeiten der Geschäftsabwicklung und der Interaktion mit der Welt um uns herum, sondern verschieben auch die Grenzen bestehender Systeme und Abläufe.

Unternehmen, die KI einsetzen, heben sich von der Masse ab. Sie profitieren von einer besseren Gesamtleistung, effizienteren Arbeitsabläufen und einer stärkeren Ressourcenoptimierung.

Neben der Verbesserung der Arbeitsprozesse wird KI auch zur Vorhersage und Minderung von Risiken eingesetzt und hilft Unternehmen dabei, ihre Interessen, Arbeitsabläufe und Abläufe vor unerwünschten Problemen und Eventualitäten zu schützen.

Das Beste an KI ist ihre Flexibilität. Es kann entsprechend den Anforderungen des Benutzers gestaltet werden, vorausgesetzt, dieser verfügt über die richtigen Ressourcen, um KI für seine Arbeit zu nutzen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die künstliche Intelligenz angesichts der Vielzahl an Innovationen, die wir in diesem Bereich beobachten, auf dem Vormarsch ist.