Die Begeisterung für generative KI ist unbestreitbar. Generative KI ist derzeit wohl das heißeste Thema in der Informatik und wird als Lösung für repetitive Arbeit, als allgegenwärtiger KI-Assistent, als neue Herangehensweise an Design und vieles mehr gefeiert. Überall fragen sich Wirtschaftsführer, wie sie diese aufregende Technologie nutzen und sich an der Spitze einer scheinbaren Innovationsblüte positionieren können.

Solche zukunftsorientierten Führungskräfte könnten wichtige Fragen haben, wie zum Beispiel:

Was ist generative KI?

Generative KI ist eine Art künstlicher Intelligenz, die neuronale Netze nutzt, um Muster und Beziehungen in Daten zu lernen und dann neue Daten zu generieren, die dem Original ähneln. Auf diese Weise kann generative KI eine breite Palette von Ausgaben erstellen, darunter Text, Bilder, Musik und sogar Videos.

Der Erfolg solcher Programme hängt von der Qualität und Größe des für das Training verwendeten Datensatzes sowie der Komplexität des neuronalen Netzwerks ab, auf dem die KI basiert. Mit großen, qualitativ hochwertigen Datensätzen und komplexen neuronalen Netzen kann generative KI äußerst realistische und überzeugende Ergebnisse liefern, die von menschengenerierten Daten praktisch nicht zu unterscheiden sind.

Wofür kann generative KI eingesetzt werden?

Es gibt viele Möglichkeiten, generative KI-Programme anzuwenden, aber im Großen und Ganzen sind sie für jede Situation nützlich, in der Inhalte auf der Grundlage eines Musters oder eines bereits vorhandenen Rahmens erstellt werden müssen. Generative KI kann beispielsweise verwendet werden, um Marketingmaterialien für ein bekanntes und verständliches Publikum zu erstellen, Trends anhand vorgegebener Daten und Parameter schnell abzubilden und innerhalb einer Reihe von Anforderungen neuartige Designs für Medikamente, Werkzeuge und Strukturen anzubieten.

Es gibt jedoch mehrere Anwendungen für generative KI, die über die Erstellung von Inhalten hinausgehen. Generative KI-Programme können auch zur Personalisierung von Geschäftsangeboten oder -dienstleistungen eingesetzt werden, indem sie Produktempfehlungen anbieten oder den Grundstein für effektivere Chatbots und Online-Assistenten legen. Generative KI kann Betrug erkennen, indem sie Muster beobachtet und verdächtiges Verhalten kennzeichnet. In ähnlicher Weise können diese Programme Risiken bewerten und Prognosen erstellen, um Unternehmen bei der Planung oder dem Treffen strategischer Entscheidungen zu unterstützen.

Schließlich könnte generative KI bei der Planung, Strategie und Entscheidungsfindung nützlich sein. Beispielsweise können diese Programme neue Möglichkeiten zur Optimierung von Lieferketten oder Pipelines bieten. Aufgrund ihrer Fähigkeit zur Mustererkennung wird generative KI auf medizinische Situationen und Diagnosen angewendet und hilft Anbietern dabei, die Wahrscheinlichkeit bestimmter Erkrankungen auf der Grundlage von Patientendaten vorherzusagen und eine bessere individuelle Versorgung zu bieten. Generative KI könnte dabei helfen, Geschäftsreisen zu planen, Arbeitspläne zu skizzieren und die Echtzeitübersetzung im Geschäftsleben oder im Freizeitleben zu verbessern.

Kurz gesagt, die potenziellen Einsatzmöglichkeiten generativer KI sind vielfältig und vielfältig und werden nur durch die menschliche Vorstellungskraft begrenzt, die zu ihrer Konzeptualisierung erforderlich ist.

Hier sind einige Ideen, wie generative KI auf bestimmte Branchen angewendet werden könnte:

Recht & Finanzen

• Dokumentenzusammenfassung: Generative KI könnte verwendet werden, um Verträge und lange Rechtsdokumente durchzulesen, die wichtigsten Punkte zusammenzufassen oder Änderungen während der Vertragsverhandlung hervorzuheben. Ebenso könnte generative KI genutzt werden, um Basisverträge oder Rechtsdokumente schnell auf der Grundlage vordefinierter Vorlagen und Eingabedaten zu entwerfen.
• Informationsaggregation: Bei der Due-Diligence-Prüfung kann generative KI große Forschungsmengen in leicht verdauliche Materialien verdichten, sodass Anwälte oder Investoren schneller Entscheidungen treffen können.
• Informierte Vorhersagen: Kalkulierte Vermutungen – sei es in Rechtsfällen oder bei finanziellen Ergebnissen – sind ein wichtiger Aspekt für den Erfolg im Geschäft. Aufgrund ihrer Fähigkeit zur Mustererkennung kann generative KI zur Analyse von Trends, historischen Daten und anderen relevanten Faktoren eingesetzt werden, um Vorhersagen zu treffen, Risiken zu identifizieren und Chancen hervorzuheben.

Reisen & Transport

• Streckenoptimierung: Die Lkw-Branche ist ein wichtiger Aspekt der US-Wirtschaft, der mit einem zunehmenden Mangel an Fahrern und Betreibern zu kämpfen hat. Generative KI könnte helfen, indem sie Reiserouten und Lieferketten optimiert und so dazu beiträgt, dass die vorhandene Belegschaft und die Fahrzeugflotten effizienter arbeiten.
• Reiseplanung: Ein Beispiel für das Personalisierungsversprechen generativer KI ist die Reiseplanung. Maßgeschneiderte generative KI-Programme könnten Reiserouten erstellen, Empfehlungen für Flüge und Unterkünfte geben und die Umgebungsbedingungen überwachen, um Reisen je nach Wetterlage anzupassen.
• Vorausschauende Wartung: Reisen und Transport hängen von der ordnungsgemäßen Wartung des verwendeten Fahrzeugs ab, egal ob es sich um Lastkraftwagen oder Flugzeuge handelt. Doch angesichts des Arbeitskräftemangels kann es eine Herausforderung sein, den Überblick über den Unterhalt zu behalten. Aus diesem Grund kann generative KI eingesetzt werden, um Geräteausfälle und Wartungsbedarf vorherzusagen, indem sie Daten von Sensoren und Überwachungsgeräten analysiert und so Probleme, ungeplante Ausfallzeiten und unerwartete Wartungskosten verhindert.

Öl & Gas

• Exploration, Prospektion und Modellierung: Bohren ist einer der ersten Schritte bei der Förderung von Öl oder Gas. Daher ist es wichtig, gute Lagerstätten für natürliche Ressourcen zu finden, bevor mit dem teuren und gefährlichen Prozess begonnen wird. Generative KI kann auf verschiedene Weise helfen, indem sie unterirdische Lagerstätten modelliert, um Eigenschaften vorherzusagen, geologische Daten analysiert, um potenzielle Gasreserven zu identifizieren, und Bohrstandorte für maximalen Ertrag und minimale Umweltbelastung optimiert.
• Vermögensverwaltung: Große Öl- und Gasunternehmen verfügen über eine Vielzahl von Vermögenswerten, darunter schwere Maschinen, Pipelines, Bohrlöcher, Raffinerien und Personal. Um den Überblick über all diese beweglichen Teile zu behalten, können generative KI-Programme Geräte überwachen, die Lieferkette optimieren, potenzielle Verbesserungen in Produktionsplänen identifizieren und das Managementpersonal unterstützen.
• Sicherheitsüberwachung: Ein Großteil der von Mitarbeitern von Öl- und Gasunternehmen geleisteten Arbeit ist körperlich, riskant und findet an abgelegenen, gefährlichen Orten statt. Generative KI kann die Sicherheit der Mitarbeiter gewährleisten, indem sie Umgebungsdaten wie Wettermuster analysiert, um Probleme vorherzusagen, Verbesserungen der Sicherheitsvorschriften zu empfehlen und potenzielle Gefahren mithilfe von Gerätesensoren und Beobachtungsdaten zu identifizieren.

Gesundheitswesen

• Diagnostik & Risikobewertung: Wie bereits erwähnt, könnte die Mustererkennung der generativen KI in der Medizin eingesetzt werden, indem sie Gesundheitsdienstleistern dabei hilft, das Risiko eines bestimmten Patienten für bestimmte Beschwerden einzuschätzen und diesen Patienten auf der Grundlage seines personalisierten Gesundheitsprofils präventiv zu behandeln. Generative KI kann auch hilfreich sein, um symptombasierte Diagnosevorschläge anzubieten, insbesondere bei seltenen oder komplexen Krankheiten.
• Zusammenfassende klinische Anmerkungen: Klinische Notizen sind im Gesundheitswesen ein notorisch heikles Thema, sowohl was das Schreiben als auch das Entziffern betrifft. Anbieter verbringen einen großen Teil ihrer Zeit damit, Notizen zu machen, und Forscher und Administratoren haben oft Schwierigkeiten, diese zu verstehen. Generative KI könnte eine Lösung für dieses Problem sein, indem sie den Anbietern hilft, Besuche schnell zusammenzufassen und die in medizinischen Datenbanken verfügbaren Informationen in einem leicht verdaulichen Format zusammenzufassen.
• Verbesserte Triage: Angesichts des drohenden Personalmangels im Gesundheitswesen werden die Wartezeiten in der Notaufnahme mit Sicherheit länger, was Leben riskiert und gefährdete Patienten unbeaufsichtigt lässt. Generative KI könnte die Triage-Systeme in der Notaufnahme verbessern und die Belastung des Gesundheitspersonals minimieren, indem sie mit ankommenden Patienten interagiert, das Risiko unmittelbarer und lebensbedrohlicher Probleme einschätzt und die weniger unmittelbaren, aber nicht weniger wichtigen Personen während des Wartens überwacht.

Fertigung

• Inverses Design: Im Laufe der Geschichte wurde ein Werkzeug oder Teil größtenteils durch Versuch und Irrtum erstellt, wobei verschiedene Konfigurationen getestet wurden, sodass die nützlichste Version ausgewählt werden konnte. Generative KI bietet jedoch eine neue Möglichkeit zur Konzeptualisierung dieses Prozesses, die als inverses Design bezeichnet wird. Dabei erhält das KI-System eine Reihe von Anforderungen und entwirft dann ein Werkzeug, Teil, Material oder Element speziell für die vorgesehene Rolle. Dadurch wird die Produktion rationalisiert und ineffiziente, zeitaufwändige und kostspielige Prozesse reduziert.
• Qualitätskontrolle: In einigen Fabriken gibt es bereits Bildverarbeitungssysteme, die den Output überwachen und auf fehlerhafte Produkte achten. Aber generative KI könnte solche Systeme enorm verbessern, indem sie intelligentere, schnellere und flexiblere Möglichkeiten zur Qualitätssicherung bietet und auch Empfehlungen zur Vermeidung von Qualitätsproblemen gibt.
• Systemoptimierung: In diesem Zusammenhang bietet generative KI viele Möglichkeiten zur Optimierung von Fertigungsfabriken, Anlagen oder Umgebungen, indem sie Daten zur Geräteleistung analysiert, Ineffizienzen erkennt und Empfehlungen zur Abfallreduzierung gibt.

Verwaltung & Personal

• Personalisiertes Training: Obwohl es in fast allen Branchen einen weit verbreiteten Arbeitskräftemangel gibt, kann die Einstellung neuer Mitarbeiter aufgrund des Zeit- und Arbeitsaufwands, der für die Einarbeitung erforderlich ist, eine Herausforderung sein. Aufgrund ihres personalisierbaren Charakters könnte generative KI eine Möglichkeit bieten, neue Mitarbeiter schnell und effizient zu schulen, indem sie auf sie zugeschnittene Inhalte basierend auf den Parametern der Stelle und dem Hintergrund einer Person erstellt.
• Erweitern einfacher und sich wiederholender Aufgaben: Jeder, der in einem Büro arbeitet, weiß, wie viel Zeit für E-Mails, Terminplanung und andere kleine Aufgaben aufgewendet wird, die von der Kernaufgabe eines bestimmten Jobs ablenken. Ein spannender Anwendungsfall generativer KI besteht darin, einen Großteil der Arbeit zu automatisieren, die Mitarbeiter als „langweilig“ empfinden, sodass sich die Mitarbeiter auf die intellektuell anregenderen und dynamischeren Aufgaben konzentrieren können, die ihnen Spaß machen.
• SEO & Marketing: Verwaltungsaufgaben gehen oft mit einem Aspekt der Öffentlichkeitsarbeit einher, entweder gegenüber den Mitarbeitern intern oder gegenüber dem Markt/der Welt. Generative KI kann bei der Erstellung von Materialien wie Flyern, Social-Media-Anzeigen, Präsentationen und Blogbeiträgen hilfreich sein; Möglichkeiten zur SEO-Optimierung identifizieren; Kampagnen in andere Sprachen übersetzen; und tragen im Allgemeinen dazu bei, wichtige Informationen über das Unternehmen und seine Botschaft zu verbreiten.

Unterhaltung

• Brainstorming-Unterstützung: Trotz des populären Bildes eines Kreativen, der allein im Wald lebt, ist die Produktion von Unterhaltung meist ein gemeinschaftlicher Prozess. Schriftsteller und Künstler brauchen etwas, auf das sie ihre Ideen übertragen können oder das ihnen dabei hilft, ihre Vision klarzustellen. Generative KI-Programme wie ChatGPT können helfen, indem sie grobe Skizzen, Skripte und erste Ideenentwürfe erstellen, mit denen Kreative arbeiten können, den Brainstorming-Prozess beschleunigen und Künstlern dabei helfen, ihre Vision schnell und effizient umzusetzen.
• Inhaltspersonalisierung: Über die derzeitigen Mechanismen hinaus, die Inhalte nach Genre empfehlen, könnte generative KI völlig neue Möglichkeiten für vollständig personalisierte Inhalte wie Bilder, Musik und sogar Shows oder Filme eröffnen, die auf den spezifischen Geschmack eines bestimmten Verbrauchers zugeschnitten sind, wodurch sein Interesse maximiert und der ROI verbessert wird .
• Spezialeffekte: Derzeit ist die Erstellung von Spezialeffekten in Filmen, Fernsehsendungen und Spielen äußerst zeitaufwändig und teuer. Aber unterhaltungsspezifische KI-Programme könnten schnell CGI-Charaktere und Animationen generieren oder komplexe physikbasierte Effekte simulieren, was die Produktion beschleunigen, mehr Inhalte auf den Markt bringen und es Designern und CGI-Künstlern ermöglichen würde, in begrenzter Zeit mehr zu erreichen.

Fazit

Dies sind nur einige Beispiele für die vielfältigen Möglichkeiten, die generative KI-Programme wie DALL-E und ChatGPT bieten. Wenn diese Algorithmen immer besser, intelligenter, schneller und zuverlässiger werden, kann man sich leicht vorstellen, wie sie sich in das tägliche Leben integrieren lassen, Mitarbeiter bei leicht automatisierbaren Aufgaben unterstützen, große und komplexe Netzwerke optimieren, Risiken in einer Vielzahl von Situationen analysieren und helfen Menschen arbeiten, spielen und lernen.

Erfahren Sie mehr über die generative KI-Arbeit bei CSAIL, indem Sie sich mit CSAIL Alliances unter verbinden https://cap.csail.mit.edu/ oder wenden Sie sich an Lori Glover, Geschäftsführerin von CSAIL Global Strategic Alliances, unter [E-Mail geschützt] .

• SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
• PlatoData.Network Vertikale generative KI. Motiviere dich selbst. Hier zugreifen.
• PlatoAiStream. Web3-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
• PlatoESG. Kohlenstoff, CleanTech, Energie, Umwelt, Solar, Abfallwirtschaft. Hier zugreifen.
• PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
• Quelle: https://www.mtlc.co/generative-ai-use-case-scenarios/