Agent-basierte KI bezieht sich auf Systeme der künstlichen Intelligenz oder KI-Agenten, die autonom oder teilautonom interagieren, argumentieren und halb-autonom handeln können. Agenten können sich weiterentwickeln von Einzelschritt-Antworten zu mehrstufigen Denkprozessen und von gesteuerten zu automatisierten Tätigkeiten. Ausgehend von einer Basis allgemeiner, öffentlich zugänglicher Daten können sie übergehen zu proprietären, kontextrelevanten Daten.
Generative KI konzentriert sich auf die Erstellung von Inhalten – wie Text, Bildern oder Code – auf der Grundlage von Prompts. Generative KI-Modelle analysieren die riesige Menge an Inhalten, Datenbanken und Plattformen, mit denen sie trainiert wurden, um die beste Antwort vorherzusagen und ein Resultat auf Grundlage eines User-Prompts zu generieren.
Prädiktive KI analysiert historische Daten und verwendet statistische Algorithmen, um neue, noch nicht gesehene Daten zu klassifizieren, zu kennzeichnen und Vorhersagen zu treffen. Sie antizipiert das, was als Nächstes kommt, basierend auf dem, was bereits geschehen ist. Sie stützt sich auf maschinelle Lernmodelle und generiert Wahrscheinlichkeiten oder nach Relevant sortierte Vorhersagen, nicht garantierte Ergebnisse. Zu den Anwendungsfällen gehören die Vorhersage der Kundenabwanderung, die Lookalike-Modellierung von Zielgruppen und die Vorhersage künftiger Verkaufstrends als Grundlage für Marketingstrategien.
Adobe investiert seit mehr als einem Jahrzehnt in prädiktive KI und setzte maschinelles Lernen zunächst in Adobe Analytics und Adobe Target ein. Heute wird prädiktive KI in allen Kreativ- und Marketinganwendungen genutzt, um eine erkenntnisgesteuerte Automatisierung, intelligente Ideenfindung und optimierte Journeys zu ermöglichen.
Bei Adobe nutzen Agent-First und eigenständige Anwendungen einen oder mehrere Agenten von Adobe Experience Platform, um ein umfassendes Kundenerlebnis zu bieten, wie z. B. Adobe Brand Concierge. Agent-First-Tools verwenden einen oder mehrere Adobe Experience Platform-Agenten, um neue oder erweiterte Funktionen in Adobe-Anwendungen wie Adobe Experience Manager Sites Optimizer bereitzustellen.
Prädiktive KI ist eine Art künstlicher Intelligenz, die auf der Technologie des maschinellen Lernens aufbaut, um Daten zu analysieren und so die Erkennung von Trends und die Vorhersage von Ergebnissen zu ermöglichen.
Generative KI erstellt Inhalte – Text, Bilder, Code, Video und Audio – anhand von Prompts. Der Schwerpunkt liegt hier auf dem Generieren, Formulieren und Zusammenfassen von Content.
Agent-basierte KI ist ein zielorientiertes System, das mit begrenzter menschlicher Interaktion autonom handeln kann, um Ergebnisse zu erzielen. Sie konzentriert sich auf Handlungen, Entscheidungsfindung und die ein- bis mehrstufige Ausführung. Agent-basierte KI ist die Krönung der generativen KI und kann sowohl prädiktive als auch generative Modelle verwenden. Diese Modelle können eingesetzt werden, um Rückschlüsse zu ziehen oder Inhalte zu erstellen, während ein bestimmtes Ziel verfolgt wird, z. B. eine Kampagne zu starten oder auf Kundenfeedback zu reagieren.
KI für Unternehmen bezieht sich auf die Integration von künstlicher Intelligenz in die Abläufe, Systeme und Strategien großer Unternehmen. Im Gegensatz zu allgemeinen KI-Anwendungen wie Chatbots oder Sprachassistenten ist KI für Unternehmen auf Skalierbarkeit, Sicherheit und Leistung ausgelegt, um eine Vielzahl komplexer Geschäftsanforderungen zu erfüllen.
KI für Unternehmen bietet diese Anwendungsmöglichkeiten:
- Automatisierung von repetitiven Aufgaben wie Rechnungsbearbeitung und Kundensupport
- Bereitstellung von prädiktiven Erkenntnissen wie Nachfrage- und Abwanderungsprognosen
- Optimierung von Lieferketten, Marketingkampagnen und Vertriebsstrategien
- Ermöglichung von Entscheidungen in Echtzeit auf der Grundlage großer Datensätze
Unternehmen berichten von Produktivitätssteigerungen, Kosteneinsparungen und besseren Kundenerlebnissen als Vorteile des Einsatzes von KI-Lösungen für Unternehmen.
Ja, wenn sie richtig implementiert wird. KI-Plattformen für Unternehmen wie Adobe sind mit Data-Governance-Frameworks, rollenbasierten Zugriffskontrollen, Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO oder HIPAA und verschlüsselten Datenpipelines ausgestattet. Unternehmen müssen fortlaufend Audits durchführen und KI-Modelle überwachen, um Missbrauch oder „Bias“ zu verhindern und Modell- oder Datendrift zu erkennen.
Jede Branche kann von KI für Unternehmen profitieren. Zu den wichtigsten Anwendern von KI für Unternehmen gehören:
- Das Finanzwesen für Betrugsaufdeckung und Risikomodellierung
- Das Gesundheitswesen zur Unterstützung von Diagnostik und Patientenmanagement
- Einzelhandel und E-Commerce zur Verbesserung der Personalisierung und Vereinfachung der Bestandsprognose
- Die Fertigungsindustrie zur Unterstützung der vorausschauenden Wartung und Qualitätskontrolle
- Logistik und Lieferkette für Routenoptimierung und die Unterstützung der Bedarfsplanung
Wir empfehlen, mit einem klar definierten Geschäftsproblem zu beginnen. Die Phasen sind dann:
- Bewertung Bewerten der Bereitschaft des Unternehmens und Auswählen einer KI-Technologie, die verantwortungsvoll entwickelt wurde.
- Pilotprojekte Identifizieren und Vorbereitung prioritärer Use Cases und deren Pilotierung anhand von geschäftlichen und ethischen KI-Kriterien.
- Einführung Schulung und Befähigung der Mitarbeitenden, gefolgt von der Implementierung unter Berücksichtigung von Unternehmensrichtlinien.
- Überwachen. Messen der Performance anhand von geschäftlichen und verantwortlichen KI-Benchmarks für das laufende Risikomanagement.
Weitere Informationen im AI Inflection Point
