DEIT AI ML

Vollautomatisiertes Fahren im öffentlichen Verkehr in zehn Jahren? Gastautor Michael Fait von Thoughtworks plädiert für Realismus und Sorgfalt. Um autonomes Fahren zu realisieren, müssen KI-Systeme noch viele Fahrstunden absolvieren und insbesondere Module wie Objekterkennung, -verfolgung und -vorhersage verbessern. Aktuell bleiben vollautomatisch fahrerlose Autos noch Zukunftsmusik.

In Anbetracht der fortschreitenden Generative-AI-Welle setzen Unternehmen vermehrt auf Large Language Models (LLMs) in Cloud-Plattformen. Dies bietet Skalierung nach Bedarf, erfordert jedoch sorgfältige Ressourcenüberwachung und Sicherheitsmaßnahmen. Orchestrierungs-Tools wie Kubernetes sind hilfreich, um die Effizienz von LLMs in Cloud-Umgebungen zu gewährleisten. Die Auswahl eines sicheren Cloud-Anbieters ist entscheidend, ebenso wie die Implementierung einer eigenen Security-Strategie und Technologie-Stacks.

Maßnahmen zur Cyber-Sicherheit müssen KI-Systeme schützen, weil KI die betriebliche Effizienz steigert und neue Sicherheitsherausforderungen im IIoT entstehen. KI optimiert Prozesse in der Fertigung, Lieferkette und Qualitätskontrolle, erfordert jedoch umsichtigen Einsatz. Sicherheitsprotokolle und ethische Richtlinien sind notwendig, um das volle Potenzial der KI im IoT sicher und ethisch zu nutzen.

Generative KI (GenAI) und Large Language Models (LLMs) beeinflussen die Geschäftsmöglichkeiten vieler Unternehmen. Um erfolgreich zu sein, müssen diese in Testdaten, automatisierte Modellqualitäts- und Performance-Tests, RAG-Qualität und Qualitätsmetriken investieren. Empfohlene Best Practices umfassen Software-Qualitätssicherung, automatisierte Tests, RAG-Evaluierung und die Entwicklung von Qualitätsmetriken. Dies ermöglicht die Gewährleistung der Qualität und Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle.

Laut Gartner werden bis 2028 ein Drittel der Interaktionen mit generativen KI-Diensten von autonomen Agenten und Handlungsmodellen übernommen. Autonome Agenten sollen verschiedene Aufgaben übernehmen und die Interaktion mit großen Sprachmodellen vereinfachen. Die Technologie wird voraussichtlich in den Bereichen Gesundheitswesen, Bildung, Gaming und Versicherungswesen Auswirkungen haben. Gartner empfiehlt Unternehmen, klare Zielfunktionen zu definieren und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen, um autonome Agenten effektiv einzusetzen.

Bevor Sie sich vom anhaltenden Hype um große Sprachmodelle vereinnahmen lassen, sollten Sie fünf Schlüsselfragen stellen. Überprüfen Sie, ob ein Large Language Model wirklich Mehrwert bringt, wie es um die Haftungsrisiken steht, ob es wirklich günstiger ist, wie die Systemwartung gehandhabt wird und wie Ihre Testing-Prozesse aussehen.

Gemäß Gartner bleibt die Cloud die beste Plattform für die Bereitstellung von Großanwendungen mit GenAI. Bis 2025 sollen 10% der Daten mit generativer KI erstellt werden. Unternehmen benötigen jedoch Fachwissen und Ressourcen, was die Cloud-Technologie zur bevorzugten Option macht. Digitale Souveränität und Nachhaltigkeit werden zur Auswahl von Public Cloud GenAI-Services führen.

Die KI-Revolution frisst ihre eigenen Kinder, im Falle von GenAI eventuell die Prompt Engineers. Aktuelle Studien zeigen, dass das KI-Modell selbst besser prompst. Neue Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass Prompt Engineering am besten durch das KI-Modell selbst vorgenommen wird. Positive Aufforderungen können die Leistung des Modells verbessern. Tools wie Dspy automatisieren diesen Prozess effektiv.

Anthropic hat sein Flaggschiff-Modell Claude auf die Version 3.0 aktualisiert, wodurch Verbesserungen in verschiedenen Aufgaben und eine höhere Verarbeitungsgeschwindigkeit erreicht wurden. Das Unternehmen bietet die Claude-KI nun in drei Versionen an und betont sein Engagement für eine verantwortungsvolle Entwicklung von generativer KI. Claude 3 schneidet laut Anthropic-Messungen in allen Kategorien besser ab als GPT und Gemini.

Supergraph-basierte GraphQL-Implementierungen können Unternehmen nicht nur in Sachen APIs weiterbringen. Foto: Urban Images | shutterstock.com Die Unternehmens-IT ist seit jeher eine Art…

Generative KI revolutioniert Software-Entwicklung durch intelligente Codegenerierung und Prozessverbesserung. Durch Anwendung in Low-Code-Szenarien bietet GenAI Unterstützung für Programmierer und Nicht-Entwickler. Die Technologie hat das Potenzial, den Entwicklungsprozess zu demokratisieren und die Innovationsmöglichkeiten zu verbessern. Unternehmen müssen die richtigen Anwendungsfälle identifizieren und klare Eingabeaufforderungen zur Codegenerierung perfektionieren, um von GenAI optimal zu profitieren.

KI-Assistenten sollen Prozesse erleichtern, erfordern jedoch klare Strategie und Vorbereitung für erfolgreichen Einsatz. Datenqualität und -strategie sind entscheidend. Unternehmen sollten Zeit in KI-Strategie investieren und Mitarbeitende für Interaktion mit KI schulen. Change Management unterstützt digitale Transformation. Frustration und Anpassungsbereitschaft sind zu erwarten. Neue Skills sind notwendig.
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Microsoft Azure AI Studio wurde angekündigt, um Generative-AI-Anwendungen zu entwickeln. Die Plattform bietet eine Vielzahl von KI-Modellen und Tools wie Playground und Prompt Flow. Es ist eine vielversprechende Plattform, um effizient KI-Anwendungen zu erstellen, erfordert jedoch Kenntnisse in Prompt Engineering und Embeddings. Die Kosten variieren je nach Modell und Bereitstellung. (Wörteranzahl: 58)