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Veröffentlichen Sie einen JobKünstliche Intelligenz (KI) ist in der Wirtschaft ein heißes Thema, aber viele Unternehmen sind sich nicht sicher, wie sie diese effektiv nutzen können. Ich werde einige praktische Anwendungen der KI besprechen und mich dabei auf Bereiche konzentrieren, in denen sie echte Auswirkungen haben kann.
Es gibt viele Möglichkeiten, wie wir KI in der Industrie einsetzen können. Generative KI mag Schlagzeilen und Medienaufmerksamkeit machen, aber meiner Erfahrung nach sind die häufigsten Anwendungen von KI, die wir heute in der Industrie sehen, immer noch traditionelles maschinelles Lernen und Statistik. Ich würde behaupten, dass sich die Kapitalrendite für ein KI-Projekt am ehesten bei der Entwicklung sehr einfacher Modelle erzielen lässt, vielleicht solcher, die mit Stift und Papier ausgearbeitet werden können, wenn sie mit Geschäftsdaten und unternehmensinternem Geschäftswissen kombiniert werden, obwohl es ein enormes Potenzial für Hybridmodelle gibt, bei denen Deep Learning, NLP und generative KI mit Daten aus Geschäftsprozessen wie Projektkosten- und Erfolgsdaten kombiniert werden.
Manchmal ist die Antwort nein. Komplexe KI-Modelle sind möglicherweise nicht erforderlich, wenn Sie über gute, saubere Daten verfügen. Wenn Sie beispielsweise keinen Zugriff auf Kostendaten für klinische Studien haben, ist das Sammeln dieser Daten die größere Hürde, nicht das Erstellen eines ausgefallenen Modells.
Fast Data Science - London
Wenn Sie für eine Bildungseinrichtung arbeiten und fünf Zahlen zu einem bestimmten Studenten kennen, können Sie die Wahrscheinlichkeit vorhersagen, dass dieser Student bei der nächsten Prüfung durchfällt ?
Dies ist ein Vorhersageproblem, das wir mit einfachen Modellen des maschinellen Lernens, wie der linearen Regression oder sogar einfachen Durchschnittswerten, sowie mit komplexeren Modellen angehen.
Bevor Sie sich mit komplexerem maschinellem Lernen befassen, sollten Sie einige einfache Lösungen wie Durchschnittswerte oder eine einfache lineare Regression ausprobieren. Diese Tools sind einfach, schnell und günstig zu implementieren und leicht anzupassen, um Zahlen wie Kosten oder Risiken vorherzusagen. Sie können beispielsweise eine erklärbare Formel erstellen, die das Durchfallrisiko eines Studenten , das Kündigungsrisiko eines Mitarbeiters oder das Risiko einer klinischen Studie, nicht aussagekräftig zu enden , auf einer Skala von 0 bis 100 ausdrückt, die jeder mit Stift und Papier berechnen kann.
Dieser Ansatz hat eine Reihe von Vorteilen, nämlich, dass er
Der Nachteil einfacher Modelle besteht darin, dass sie nur begrenzte Möglichkeiten bieten und von Anfang an sauber strukturierte Eingaben (keine Bilder oder Texte) erfordern, die nicht immer verfügbar sind.
Eine andere Art von KI, die sich heute in Unternehmen und in der Industrie immer weiter verbreitet, ist Deep Learning . Ein Beispiel hierfür wären Anwendungen wie Computer Vision, bei denen Sie beispielsweise ein Straßenbild als Hydranten oder Gullydeckel klassifizieren möchten. Deep-Learning-Modelle oder künstliche neuronale Netzwerke sind sehr lose von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert . Neuronale Netzwerke können riesige Datenmengen verarbeiten und so komplexe Aufgaben bewältigen, die früher außerhalb der Reichweite von Maschinen lagen. Deep-Learning-Modelle eignen sich hervorragend für Aufgaben wie die automatisierte visuelle Inspektion. In dieser Hinsicht können wir erkennen, dass sie im Allgemeinen Kosten sparen und einem Unternehmen ermöglichen, einige Betriebskosten zu senken. Allerdings erreichen sie nicht immer den Transformationsgrad, der mit einem intelligenten, sehr geschäftsorientierten Prognosemodell erreicht werden kann.
1. Automatisierte visuelle Inspektion: Deep Learning eignet sich hervorragend für die Bild- und Videoerkennung. In der Fertigung können Deep-Learning-Algorithmen beispielsweise so trainiert werden, dass sie Produkte auf einer Produktionslinie automatisch auf Defekte prüfen. Dies verbessert die Qualitätskontrolle erheblich, da Probleme frühzeitig erkannt werden, was Zeit und Ressourcen spart. Stellen Sie sich eine Autofabrik vor, in der Deep Learning selbst kleinste Lackfehler oder falsch ausgerichtete Teile auf einem laufenden Fließband erkennen kann.
2. Vorausschauende Wartung: Deep Learning kann Sensordaten von Maschinen analysieren, um potenzielle Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. Dies ermöglicht eine proaktive Wartung und verhindert kostspielige Ausfallzeiten und Produktionsverzögerungen. Windkraftanlagen können beispielsweise Deep Learning nutzen, um Vibrationen und andere Sensordaten zu analysieren und damit Komponentenausfälle vorherzusagen. So können Techniker Wartungsarbeiten planen, bevor es zu einem Ausfall kommt.
3. Fortgeschrittene Robotik: Deep Learning verleiht Robotern mehr Autonomie und Anpassungsfähigkeit. Roboter können darauf trainiert werden, komplexe Aufgaben in unstrukturierten Umgebungen wie Lagerhallen oder Logistikzentren zu erledigen. Deep-Learning-Algorithmen können Robotern helfen, Hindernisse zu umfahren, Objekte unterschiedlicher Formen und Größen zu identifizieren und aufzunehmen und sogar heikle Aufgaben auszuführen, die zuvor menschliches Eingreifen erforderten.
4. Personalisierte Kundenerlebnisse: Deep Learning kann das Kundenerlebnis branchenübergreifend personalisieren. Im Einzelhandel und insbesondere im E-Commerce können Deep-Learning-Algorithmen die Kaufhistorie und das Browsing-Verhalten von Kunden analysieren, um relevante Produkte oder Angebote zu empfehlen, zukünftige Ausgaben von Kunden vorherzusagen oder Verkaufskontakte zu priorisieren. Auf ähnliche Weise kann Deep Learning auf E-Learning-Plattformen Lernpfade für Studenten auf Grundlage ihrer individuellen Stärken und Schwächen personalisieren. KI kann auch einige Geschäftsprozesse im Personalwesen automatisieren .
5. Arzneimittelforschung und medizinische Diagnose: Deep Learning macht im Gesundheitssektor große Fortschritte. Deep-Learning-Algorithmen können medizinische Bilder wie Röntgen- oder MRT-Bilder analysieren, um Krankheiten mit hoher Genauigkeit zu erkennen und so eine frühzeitige Diagnose zu ermöglichen. Darüber hinaus kann Deep Learning eingesetzt werden, um große Datensätze der medizinischen Forschung zu untersuchen ( „Text Mining“ ), um die Arzneimittelforschung und -entwicklung zu beschleunigen .
Generative KI hat die Welt mit ihrer Fähigkeit, Texte in menschlicher Qualität zu generieren, im Sturm erobert. Diese KI-Modelle wie GPT-3, Gemini, Copilot, LLaMA und andere werden anhand riesiger Text- und Code-Datensätze trainiert und können nahezu menschliche Texte oder Bilder produzieren und sogar Code in Programmiersprachen wie Python ausgeben!
In der Geschäftswelt bietet generative KI eine Reihe von Möglichkeiten, die in Organisationen erforscht werden:
Man darf jedoch nicht vergessen, dass sich generative KI noch in der Entwicklung befindet. Die Ergebnisse können zwar beeindruckend sein, aber um Genauigkeit und Sachlichkeit zu gewährleisten, müssen sie möglicherweise von Menschen bearbeitet werden.
Halluzinationen sind ein Problem und Sie müssen vorsichtig sein, wenn der Vorgang sicherheitsrelevant oder geschäftskritisch ist. Außerdem müssen Sie Ihre rechtlichen Verpflichtungen hinsichtlich des Datenschutzes, sensibler Daten , geschützter und urheberrechtlich geschützter Daten und personenbezogener Informationen im Allgemeinen kennen.
Viele Organisationen beginnen mit der Ausarbeitung generativer KI-Richtlinien, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter bei der Verwendung dieser Tools gesetzeskonform handeln. Wenn Sie Unterstützung bei der Ausarbeitung einer KI-Richtlinie, einer KI-Strategie oder allgemein bei KI- und Daten-Governance benötigen, wenden Sie sich bitte an Fast Data Science.
Neben generativer KI gibt es noch RAG (Retrieval Augmented Generation) und Prompt Engineering , bei denen wir die Benutzeranfrage zusammen mit zusätzlichen Informationen, wie etwa rechtlichen Informationen oder branchenspezifischen Informationen, an GPT senden. Wir senden dies an GPT und erhalten dann ein Ergebnis, das alle Möglichkeiten von GPT sowie alle Informationen nutzt, die wir in unserer Datenbank haben.
Unser Insolvency Bot , den wir in Zusammenarbeit mit einem interdisziplinären Team der Royal Holloway University, Gunnercooke und der University of Surrey entwickelt haben, zeigt, wie die Leistung eines generativen KI-Modells durch Retrieval Augmented Generation (RAG) mit einer Datenbank domänenspezifischen Wissens, in diesem Fall zum englischen und walisischen Insolvenzrecht, verbessert werden kann. Wie wir den Insolvency Bot entwickelt haben, können Sie in unserem begleitenden Blogbeitrag nachlesen.
Wir haben festgestellt, dass RAG (Prompt Engineering) die Häufigkeit von KI-Halluzinationen und falschen Antworten erheblich reduzierte, als wir unser RAG-Modell anhand eines Testsatzes evaluierten.
RAG hat die Leistung des generativen KI-Modells im Insolvenzbereich deutlich verbessert
Eine Form der KI, die manchmal übersehen wird, ist die traditionelle Verarbeitung natürlicher Sprache . Fast Data Science konzentriert sich auf NLP, obwohl wir auch in den anderen Bereichen des maschinellen Lernens und der KI tätig sind.
Anwendungsbeispiele für NLP sind häufig folgende Szenarien: Sie haben ein Dokument und möchten alle im Text erwähnten Unternehmen oder Medikamentennamen oder Produktnamen und Produktcodes finden, alle Daten und Uhrzeiten ermitteln oder diese semantisch verknüpfen oder herausfinden, ob eine positive oder negative Stimmung gegenüber einem bestimmten Unternehmen besteht.
Mit herkömmlicher NLP können wir große Mengen an Textdaten analysieren, um Bedeutungen und Erkenntnisse daraus zu gewinnen, wie zum Beispiel Protokolle klinischer Studien .
Normalerweise verfügt ein Unternehmen über unstrukturierte Daten, die sich über die Jahre angesammelt haben . Dies ist in bestimmten Branchen sehr verbreitet, beispielsweise im Rechts- , Finanz- , Medizin- , Pharma- und Versicherungswesen. Oft kommt es zu unerwünschten Ereignissen oder kostspieligen Zwischenfällen, die man gerne vermeiden möchte.
In der Schifffahrt beispielsweise läuft ein Schiff in einen Hafen ein und wird von den Hafenbehörden wegen Verstoßes gegen die MOU-Regeln fünf Tage lang festgehalten, was Kosten in Höhe von 5 Millionen US-Dollar verursacht. Bei der Inspektion der Schiffe wird ein Inspektionsbericht als PDF erstellt.
Ein NLP-Projekt mit geringem Geschäftswert wäre: Lesen Sie den Inspektionsbericht und klassifizieren Sie Verstöße in „Rettungsboote“, „Brandschutz“ und „Besatzungsbedingungen“.
Eine Initiative mit hohem Geschäftswert könnte sein: Lesen Sie den Inspektionsbericht und sagen Sie voraus, dass das Schiff mit einer Wahrscheinlichkeit von 60 % beim nächsten Stopp im Hafen von Singapur beschlagnahmt wird .
Um die Leistungsfähigkeit von NLP zu verstehen, stellen Sie sich vor, Sie hätten einen intelligenten Hochschulabsolventen, der die Dokumente liest, niemals schläft und Zugriff auf die Geschäftsdaten hat. Was würde er tun, wenn er ein neues Dokument sieht?
NLP kann auch dann einen Mehrwert bringen, wenn die Dokumente völlig unbeschriftet und unsortiert sind: Wir können Themen mithilfe von unüberwachtem Lernen erkunden und entdecken.
Traditionelle NLP ist zwar weniger auffällig als generative KI, aber dennoch ein wichtiges Tool für Unternehmen, die mit großen Mengen an Textdaten arbeiten . Die Fähigkeit, Bedeutung und Struktur aus der Sprache zu extrahieren, erschließt wertvolle Erkenntnisse, die zu einer besseren datengesteuerten Entscheidungsfindung führen können.
Zu den häufigsten und nützlichsten Initiativen, die Sie im Bereich KI durchführen können, zählen Dinge wie die Vorhersage der Kosten, des Risikos oder der Dauer eines Projekts.
Stellen Sie sich beispielsweise vor, Sie verfügen über Daten zu 100 klinischen Studien, die in der Vergangenheit in Ihrer Organisation durchgeführt wurden. Zu jeder klinischen Studie wissen Sie ein paar Dinge, und Sie wissen, wie viel die vergangenen klinischen Studien gekostet haben. Sie möchten nun für eine zukünftige klinische Studie, für die Sie diese Datenpunkte kennen, die Kosten vorhersagen.
Und das ist in allen möglichen Branchen wirklich wertvoll: die Vorhersage von Kosten oder des Risikos eines Scheiterns, die Vorhersage , ob ein Bauprojekt scheitern und zu Rechtsstreitigkeiten führen wird , oder die Vorhersage, ob ein in einen Hafen einlaufendes Schiff wahrscheinlich von den Hafenbehörden beschlagnahmt wird. Das sind alles Dinge, die sich im Hinblick auf die Bilanz oder die Risikoexposition eines Unternehmens wirklich sehr mächtig auswirken.
Tatsächlich verbringen wir viel Zeit damit, über generative KI zu reden, obwohl wir Probleme und Modelle eigentlich aus der Perspektive des Geschäftswerts betrachten sollten.
Es ist außerdem eine gute Idee, Ihr Data-Science-Projekt mit einem Kickoff-Meeting zu planen und sich darauf vorzubereiten, dass es eine Weile dauern wird, bis Sie Zugriff auf die Daten erhalten.
Durch die Kombination von generativer KI oder traditioneller NLP mit geschäftsorientierten Modellen können wir häufig einen enormen Mehrwert erzielen. In unserem Clinical Trial Risk Tool verwenden wir beispielsweise NLP, um wichtige Merkmale aus Studienprotokollen zu extrahieren, und dann ein einfacheres lineares Modell, um Kosten und Risiken zu berechnen.
Dies wird als hybride KI bezeichnet und kann sehr leistungsstark sein. Es handelt sich häufig um die Option mit den größten finanziellen Auswirkungen für ein Unternehmen.
Viele Unternehmen verfügen über einen Schatz an ungenutztem Potenzial: unstrukturierte Daten wie E-Mails, Berichte und Verträge. NLP kann den Wert dieser Daten freisetzen. Stellen Sie sich einen „immer verfügbaren“ Business-Analysten vor, der Berichte liest, Verstöße klassifiziert und sogar zukünftige Probleme vorhersagt – das ist die Leistungsfähigkeit von NLP in einem Hybridmodell.
Bei Fast Data Science sind wir auf NLP-Lösungen spezialisiert . Wir können Ihnen dabei helfen, Ihre unstrukturierten Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, die Effizienz zu verbessern, Risiken zu reduzieren und Ihnen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Konzentrieren Sie sich auf die praktischen Anwendungen von NLP und erfassen Sie den verborgenen monetären und Effizienzwert Ihrer Daten. Kontaktieren Sie Fast Data Science noch heute und erfahren Sie, wie NLP und KI Ihr Unternehmen auf die nächste Stufe bringen können.
Wir haben außerdem einige Ressourcen für die Planung und Durchführung von Data-Science-Projekten in einer praktischen Checkliste im Abschnitt „Ressourcen“ unserer Website bereitgestellt, zusammen mit einem im Browser integrierten Gantt-Diagramm-Generator für NLP-Projekte , einem Data-Science-Roadmap-Planer , einer Kalkulationstabelle für die Projektkostenplanung und einem Projektrisiko-Tool .
Vielleicht möchten Sie einen Blick auf unsere Liste der 26 wichtigsten Konzepte der Datenwissenschaft werfen.
Ribary, M., et al. Insolvency Bot: Ein GPT-basiertes Rechtsberatungstool für kleine Unternehmen in Not [Langfassung] . Zenodo, 12. September 2023, doi:10.5281/zenodo.10029735.
Wood TA und McNair D. Clinical Trial Risk Tool: Softwareanwendung mit natürlicher Sprachverarbeitung zur Ermittlung des Risikos mangelnder Aussagekraft von Studien . Gates Open Res 2023, 7:56 doi: 10.12688/gatesopenres.14416.1 .
T. Mikolov et al.. Effiziente Schätzung von Wortdarstellungen im Vektorraum , arXiv : 1301.3781 (2013)
Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever und Geoffrey E. Hinton. ImageNet-Klassifizierung mit tiefen Convolutional Neural Networks. Communications of the ACM 60.6 (2017): 84-90.
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Generative KI Einführung Generative KI , ein Teilbereich der KI, verändert Branchen grundlegend und gestaltet die Zukunft. Durch die Nutzung fortschrittlicher Algorithmen kann generative KI Inhalte, Designs und Lösungen erstellen, die zuvor undenkbar waren.
Große Daten Das Aufkommen von Big Data hat ganze Branchen revolutioniert und traditionelle Geschäftsmodelle und Entscheidungsprozesse verändert. In dieser umfassenden Untersuchung gehen wir der Frage nach, was Big Data ist, welche erheblichen Auswirkungen es auf die Geschäftsstrategie hat und wie Unternehmen riesige Datenmengen nutzen können, um Innovationen voranzutreiben und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
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