KI ist allgegenwärtig und wir alle wissen es, wenn wir über das eine oder andere neue Produkt oder die eine oder andere Anwendung in unserem Feed lesen. Den Kern der KI-Algorithmen bilden die Daten in Type von Zahlen. Lassen Sie uns additionally über die Auswirkungen von KI auf unser Leben anhand von Zahlen bzw. Statistiken sprechen. Rund 77 % der Geräte nutzen KI. Eine der wichtigsten Anwendungen von KI, insbesondere die Entstehung generativer KI bei der Konversation in menschenähnlicher Sprache, hat es 85 % der KI-Benutzer ermöglicht, diese zur Erstellung von Inhalten zu verwenden.
Wenn man die Auswirkungen auf die gesamte Branche betrachtet, ist der Einzelhandel führend: 72 % der Einzelhändler setzen KI ein, und 63 % der IT- und Telekommunikationsbranche nutzen sie. Zweifellos bringt sie bemerkenswerte Vorteile. Nehmen wir zum Beispiel Netflix, das durch den Einsatz von maschinellen Lerntechniken 1 Milliarde Greenback spart. Aber diese Automatisierung und Weiterentwicklung hat noch eine andere Seite, nämlich den Ersatz menschlicher Arbeitskräfte. Berichten zufolge könnten intelligente Roboter bis 2030 30 % der weltweiten Belegschaft ausmachen und 375 Millionen Karrieren beeinflussen.
Die Zahlen können je nach Quelle unterschiedlich ausfallen, aber eines ist klar: KI verändert die Artwork und Weise, wie Unternehmen geführt werden, rasant und bringt Vor- und Nachteile mit sich. Analysieren wir additionally die Auswirkungen von KI auf den Technologiesektor.
Code-Assistenten
KI-Algorithmen analysieren große Datenmengen, um umsetzbare Geschäftserkenntnisse zu generieren und Unternehmen dabei zu helfen, durch Automatisierung und vieles mehr ihre Effizienz zu steigern.
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Wenn wir schon beim Thema Effizienz sind, denken Sie daran, wie KI-gestützte Code-Assistenten Entwickler bei der Softwareentwicklung unterstützen können, indem sie Autovervollständigung vorschlagen, Boilerplate-Code schreiben, Syntaxfehler, Sicherheitslücken usw. erkennen. Wie bei vielen anderen KI-Anwendungen empfiehlt es sich jedoch, sie zu nutzen, um die Produktivität der Entwickler zu steigern. Eine übermäßige Abhängigkeit von Code-Assistenten zum Schreiben von produktionsreifem Code muss vermieden werden.
Web-Sicherheit
Die Cybersicherheit bringt zahlreiche Herausforderungen mit sich, darunter das Vorhandensein einer großen Anzahl anfälliger Systeme oder Geräte professional Unternehmen, vielfältige Angriffsmethoden, einen Mangel an Fachkräften mit Cyber-Kompetenz und eine überwältigende Datenmenge. Ein selbstlernendes, KI-basiertes Cybersicherheitssystem könnte diese Herausforderungen bewältigen, indem es kontinuierlich Daten aus Unternehmenssystemen sammelt und analysiert und Informationen in Bereichen wie IT-Asset-Inventar, Bedrohungsexposition, Kontrollwirksamkeit, Vorhersage von Sicherheitsverletzungen, schnelle Reaktion auf Vorfälle und Erklärbarkeit des Modells bereitstellt.
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Der Vorteil einer solchen Technologie besteht darin, dass sie Skalierbarkeit und Geschwindigkeit bietet und die Grenzen menschlicher Fähigkeiten übersteigt. Aufgaben wie Bedrohungserkennung und Vorfallmanagement erfordern die Analyse von Echtzeitdaten aus mehreren Quellen, die mithilfe von KI-Algorithmen proaktiv überwacht werden können.
KI-gestützte Chatbots
Ob Code-Assistenten oder der Einsatz von KI-Techniken für die Cybersicherheit: Diese sind näher an den Unternehmen und für deren Kunden oft nicht offensichtlich. Konzentrieren wir uns additionally auf eine der am weitesten verbreiteten KI-Anwendungen: die Bereicherung des Kundenerlebnisses durch generative KI-gestützte intelligente Assistenten.
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Kunden brauchen ein Discussion board, in dem sie sich austauschen und Antworten auf ihre Fragen und Anliegen erhalten können – und virtuelle Assistenten sind eine großartige Möglichkeit, diesem Bedürfnis gerecht zu werden. Sie stellen ihnen jederzeit und überall auf Knopfdruck Informationen zur Verfügung.
Traditionelle vs. Gen-KI-Assistenten
Solche traditionellen virtuellen Assistenten gibt es jedoch schon seit einiger Zeit. Wo additionally verbessern auf generativer KI basierende intelligente Assistenten das Gesamterlebnis?
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Ihre Fähigkeit, sich in menschenähnlicher Sprache zu unterhalten, ermöglicht es ihnen, den Kontext sehr intestine zu verstehen. Dieses kontextbezogene Lernen umfasst ein differenziertes Sprachverständnis, die Erstellung einer wohlformulierten Antwort, die das Kundenerlebnis verbessert, und die Verkürzung der Zeit zur Lösung der Anfrage. Gen-AI-Assistenten können natürlichere und flüssigere Gespräche führen, was zu einer persönlicheren Antwort führt.
Eine Welt der Personalisierung und Möglichkeiten
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Und ja, in der Zukunft dreht sich alles um Personalisierung. Sie erspart den Benutzern die kognitive Überlastung, indem sie ihre eigene benutzerdefinierte Ebene anwenden, die ihren Bedürfnissen entspricht. Das ist ein wichtiger Treiber für den Einsatz von KI, da sie den jeweiligen Benutzer direkt anspricht und sich an seine Eigenschaften anpasst. Die Vorteile sind vielfältig und reichen von der Vorhersage des Kundenverhaltens über Empfehlungen, Inhaltserstellung und Berichterstellung bis hin zur Integration von KI in bestehende technische Produkte, um Benutzer-Workflows und -Prozesse zu optimieren. Diese glänzende Geschichte der KI-Fortschritte hat jedoch noch eine andere Seite.
Die andere Seite: Unterbrechung der Belegschaft
Die schnelle Integration von KI in Geschäftsprozesse hat Bedenken hinsichtlich Arbeitsplatzverlusten geweckt. Der Einsatz von KI zur Automatisierung sich wiederholender und routinemäßiger Aufgaben, die traditionell von Menschen ausgeführt werden, hat zum Verlust von Arbeitsplätzen in Branchen wie Fertigung, Einzelhandel, Kundendienst und Verwaltungsfunktionen geführt. Nicht alle Sektoren und Berufe sind gleichermaßen betroffen, tatsächlich werden auch neue Arbeitsplätze geschaffen. Profile wie Immediate Engineers, KI-Ethiker, Accountable AI- und Compliance Officers und KI-Auditoren tauchen in der KI-gesteuerten Wirtschaft schnell auf.
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Die sozioökonomischen Auswirkungen auf Arbeitnehmer mit Routinetätigkeiten mit geringer Qualifikation stellen jedoch eine größere Herausforderung bei der Anpassung an den technologischen Wandel dar. Politiker, Unternehmen und andere Interessengruppen müssen zusammenarbeiten, um diese Herausforderungen anzugehen und die negativen Auswirkungen auf Arbeitnehmer und Gesellschaft als Ganzes abzumildern. Dazu gehören die Organisation von Schulungsprogrammen, die Verankerung von Initiativen für lebenslanges Lernen und die Förderung der Schaffung neuer Arbeitsplätze in aufstrebenden Branchen.
Ethische Überlegungen
Nicht nur die Anwender, sondern auch die Konsumenten von KI-generierten Antworten und Vorhersagen sind besorgt. Die Qualität von KI-Algorithmen hängt weitgehend von den zugrunde liegenden Daten ab, mit denen sie trainiert werden. Solche Daten können Benutzerinformationen oder smart Particulars wie PII (Private Identifiable Data) enthalten. Vor kurzem sind Nachrichten aufgetaucht, in denen Unternehmen Benutzerdaten verwenden, um ihre Modelle zu trainieren, ohne um deren ausdrückliche Zustimmung zu bitten. Eine solche unbefugte Verwendung personenbezogener Daten verletzt die Datenschutzrechte der Benutzer und ist ein großes Downside, wenn es um den Einsatz von KI-Systemen geht.
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Darüber hinaus erschwert die Blackbox-Natur der Algorithmen es nicht nur den Benutzern, sondern auch den Entwicklern, die Gründe für die Modellreaktion zu verstehen. Daher müssen Unternehmen große Anstrengungen unternehmen, um eine verantwortungsvolle KI zu entwickeln, die den Datenschutz respektiert und die Modelltransparenz fördert. Obwohl KI vielversprechende Vorteile wie erhöhte Effizienz und die Fähigkeit zur Entwicklung neuartiger Lösungen bietet, ist es entscheidend, die Bedenken von Benutzern und Mitarbeitern verantwortungsbewusst zu berücksichtigen, um ihr Potenzial voll auszuschöpfen.
Vidhi Chugh ist eine KI-Strategin und eine Führungspersönlichkeit im Bereich der digitalen Transformation, die an der Schnittstelle zwischen Produkt, Wissenschaft und Technik arbeitet, um skalierbare Systeme für maschinelles Lernen zu entwickeln. Sie ist eine preisgekrönte Innovationsführerin, Autorin und internationale Rednerin. Ihre Mission ist es, maschinelles Lernen zu demokratisieren und den Fachjargon zu überwinden, damit jeder Teil dieser Transformation sein kann.