Was ist die General Purpose Technology der künstlichen Intelligenz (AI GPT)?
Die allgemeine Technologie der künstlichen Intelligenz (Artificial Intelligence General Purpose Technology, AI GPT) ist eine Technologie, die die Wirtschaft und die Geschäftswelt umwälzt, da sie viele Geschäftsprozesse in Unternehmen verändert.
Beispiele hierfür sind:
- Deep Learning und ergänzende Innovationen
- Maschinelles Lernen bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
- Generative vortrainierte Transformatoren
Diese Beispiele haben Einfluss auf verschiedene Sektoren, vom Gesundheitswesen über das Bildungswesen bis hin zur Unternehmensautomatisierung.
Wie unterscheidet sich AI GPT von anderen Technologien?
Die Artificial Intelligence General-Purpose Technology (AI GPT) unterscheidet sich von anderen Technologien durch ihre Vielseitigkeit und breite Anwendbarkeit.
Während viele Technologien bestimmten Funktionen oder Branchen dienen, kann KI GPT diese Grenzen überschreiten und sich gleichzeitig auf verschiedene Sektoren auswirken, da sie Merkmale anderer Technologietypen, wie z. B. disruptive und aufkommende Technologien, in sich vereint.
Ihre Fähigkeit, sich anzupassen, zu lernen und verschiedene Aufgaben zu erfüllen, hebt sie jedoch von anderen Technologien ab und macht sie zu einer transformativen Kraft über mehrere Bereiche hinweg und zu einer disruptiven und aufstrebenden Technologie.
Im Gegensatz zu spezialisierten Technologien verfügen KI-Systeme für allgemeine Zwecke über die Flexibilität, ein breites Spektrum an Herausforderungen zu bewältigen, was sie zu einem robusten und einflussreichen Werkzeug in der heutigen Technologielandschaft macht.
Anwendungsbereiche für KI-Allzwecktechnologie
AI-GPT hat viele verschiedene Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen, da es die Effizienz steigert und viele geschäftliche Herausforderungen löst.
Investitionen in generative KI-Lösungen überschritten im Jahr 2022 1,7 Milliarden US-Dollar und wachsen weiter, da immer mehr Branchen erkennen, wie sie von einer KI-Digitalisierung profitieren können.
Effizienzsteigerung in den Materialwissenschaften
Generative KI revolutioniert die Automobil-, Luft- und Raumfahrt-, Verteidigungs-, Medizin-, Elektronik- und Energieindustrien, indem sie neue Materialien mit präzisen physikalischen Eigenschaften schafft.
Im sogenannten inversen Designprozess werden gewünschte Eigenschaften skizziert und Materialien identifiziert, die diese wahrscheinlich aufweisen. Dies beseitigt die Abhängigkeit von zufälligen Entdeckungen.
Dieser Ansatz führt zur Entdeckung von Materialien mit verbesserten Leitfähigkeiten, magnetischer Anziehung oder Korrosionsbeständigkeit, insbesondere in Energie- und Transportanwendungen.
Optimierung von Gesundheitsgeräten
KI hat die Fähigkeit, Krankheiten durch die Analyse von medizinischen Bildern und CT-Scans, einschließlich Röntgenaufnahmen und MRTs, zu diagnostizieren.
Der Algorithmus kann aus umfangreichen Datensätzen lernen, Muster zu erkennen, die mit bestimmten Krankheiten verbunden sind. Zum Beispiel kann er Lungenkrebs aus CT-Scans identifizieren oder Hautkrebs diagnostizieren, indem er Muster in einem Datensatz von Hautbildern erkennt.
Fachkräftemangel
Angesichts eines Mangels an Arbeitskräften mit KI-Expertise suchen Unternehmen oft externe Unterstützung. Das Data Science and AI Elite Team von IBM, bestehend aus fast hundert Datenwissenschaftlern, spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung von Technologielücken und der Bewältigung der Herausforderungen der KI-Adoption.
In den letzten drei Jahren hat das Team erfolgreich Projekte in 50 Ländern durchgeführt und Kunden in verschiedenen Unternehmungen unterstützt, darunter die Reduzierung von Strandmüll, die Optimierung der Betriebskosten eines Telekommunikationsunternehmens um 15% und die proaktive Bewältigung von Voreingenommenheit in Einstellungsprozessen.
Testen neuer Werkzeuge
Die größte deutsche Fluggesellschaft, die Deutsche Lufthansa, erkannte das Potenzial für verbesserte Kundenservices, gestärkte Mitarbeiter und verbesserte operationale Effizienz durch eine robuste Daten- und KI-Strategie.
In Zusammenarbeit mit IBM und der Nutzung seiner Cloud-Computing-Dienste wechselte Lufthansa von KI-Proofs-of-Concept zur Skalierung von Datenwissenschaftsprojekten in der gesamten Organisation.
Die Fluggesellschaft richtete eine dedizierte Rechenplattform ein, die es ihren Datenwissenschaftlern ermöglichte, KI-Initiativen zu experimentieren und zu testen, bevor sie sie im gesamten Unternehmen implementierten.
Fazit
Vor einer Investition in die General-Purpose-Technologie der künstlichen Intelligenz (AI GPT) ist es wichtig, ihre Besonderheit zu verstehen.
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