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Der Einfluss der Technologie auf unser Leben war in den letzten zehn Jahren so tiefgreifend, dass wir uns eine Welt ohne sie kaum noch vorstellen können. Dank Innovationen wie der generativen KI, die von vorausschauenden Unternehmen entwickelt wurde, müssen wir das auch nicht.
Generative KI macht in verschiedenen Sektoren Furore, darunter Gesundheitswesen, Fertigung, Bankwesen, Unterhaltung, Bildung, Energie und Landwirtschaft.
Im Gesundheitswesen unterstützt die generative KI Radiologen bei der Analyse medizinischer Bilder, um Krankheiten wie Krebs, Herzkrankheiten und neurologische Störungen zu erkennen.
In der Unterhaltungsindustrie hilft sie bei der Erstellung neuer Inhalte, der Personalisierung von Anwendererlebnissen und der Optimierung von Produktionsprozessen.
In der Konsumgüterindustrie nutzen Unternehmen wie Alloy.ai maschinelles Lernen, prädiktive Analytik und generative KI, um Konsumgüterunternehmen bei der Verwaltung ihrer Lieferketten, Lagerbestände und Verkäufe zu unterstützen. Alloy.ai arbeitet mit strategischen Partnern wie Westernacher im Bereich der digitalen Lieferkette zusammen, um Hunderten von Einzelhändlern und E-Commerce-Partnern KI-basierte Lösungen anzubieten.
GenAI 101: Was ist das? Und worauf kommt es an, wenn KI und digitale Lieferketten aufeinandertreffen?
Generative KI verbessert auch die Abläufe in der Lieferkette, indem sie Prozesse automatisiert, erweitert und beschleunigt. Sie ermöglicht eine schnellere und genauere Entscheidungsfindung durch die Analyse von Daten und Einblicken.
Wie funktioniert das Ganze?
Generative KI bezieht sich auf Modelle der künstlichen Intelligenz, die entwickelt wurden, um neue Inhalte wie Text, Audio, Bilder oder Video zu erzeugen. Sie umfasst in der Regel vier Hauptarbeitsschritte: Datenerfassung, Modelltraining, Inhaltserstellung und Verfeinerung. Insgesamt sind Training und Verfeinerung die wichtigsten und am schwierigsten zu erweiternden Komponenten. Sobald das Modell trainiert ist, kann es neue Inhalte generieren, indem es Stichproben aus dem latenten Raum oder einem Generierungsnetzwerk zieht. Der generierte Inhalt ist eine Synthese dessen, was das Modell aus den Trainingsdaten gelernt hat. Je nach Aufgabenstellung und Anwendung kann der generierte Inhalt weiter verfeinert oder nachbearbeitet werden, um seine Qualität zu verbessern oder spezifische Anforderungen zu erfüllen. Diese Technologie ist nützlich für die Entwicklung virtueller Assistenten, die Erstellung dynamischer Videospielinhalte und die Erzeugung synthetischer Daten für das Training anderer KI-Modelle.
Generative KI ist in der Welt der Lieferketten von großer Bedeutung, da sie die Effizienz und Entscheidungsfindung durch die Analyse großer Datenmengen drastisch verbessern kann.
Um effizient trainiert werden zu können, benötigen generative KI-Modelle eine große Menge relevanter Daten von hoher Qualität. Die Beschaffung solcher Daten kann eine Herausforderung darstellen, insbesondere in Bereichen, in denen Daten nicht verfügbar, sensibel oder geschützt sind, wie etwa im Gesundheitswesen oder im Finanzsektor.
Komplexes Training
Das Training dieser Modelle ist ressourcenintensiv, zeitaufwändig und teuer, was für kleinere Unternehmen oder solche, die neu auf dem Gebiet der KI sind, ein Hindernis darstellt. Aufgrund des Umfangs und der Komplexität der Lieferkettendaten, einschließlich der verschiedenen Quellen, Formate und Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Stufen, ist es schwierig, genaue und robuste KI-Algorithmen zu entwickeln, die komplexe Lieferkettenvorgänge separat optimieren können.
Kontrolle der Ausgabe
Es kann schwierig sein sicherzustellen, dass die Ergebnisse der generativen KI relevant und angemessen sind. Modelle können Inhalte erzeugen, die falsch, beleidigend oder voreingenommen sind. Darüber hinaus können Deepfakes und irreführende Texte für Fehlinformationen oder Betrug missbraucht werden, was zu Unsicherheit und potenziellen Rechtsstreitigkeiten führt.
KI optimal nutzen: Lösungen, die funktionieren
Führende Technologieunternehmen integrieren zunehmend KI-Tools in ihre fortschrittlichen Produkte, um die Nutzererfahrung zu verbessern. Ein Paradebeispiel für diese Innovation ist der generative KI-Copilot – ein virtueller, konversationeller Assistent, der durch künstliche Intelligenz, insbesondere große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), unterstützt wird. Diese KI-Copiloten sollen Nutzer bei einer Reihe von Aufgaben und Entscheidungsprozessen unterstützen, indem sie die Leistungsfähigkeit von LLMs nutzen, um riesige Datenmengen zu interpretieren, zu analysieren und zu verarbeiten. Auf diese Weise können sie personalisierte Echtzeit-Einblicke liefern und den Nutzern helfen, komplexe Herausforderungen mit Leichtigkeit und Effizienz zu bewältigen.
SAP hat eine solche Funktion entwickelt, mit der Berater bis zu 1,5 Stunden pro Tag einsparen können, indem sie schnelle Antworten auf Fragen zu SAP-Implementierungen erhalten. Joule ist ein fortschrittlicher, generativer KI-Copilot, der in das SAP Cloud Enterprise Portfolio integriert ist und proaktive, kontextbezogene Erkenntnisse aus allen SAP-Anwendungen und Drittquellen liefert. Er wurde von SAP entwickelt und nutzt generative KI, um die Effizienz von Geschäftsprozessen zu verbessern. Im Gegensatz zu Tools wie ChatGPT stützt sich Joule hauptsächlich auf Daten aus SAP-Software, wodurch Sicherheit und Datenschutz gewährleistet sind. Joule basiert auf einem von SAP entwickelten Sprachmodell für Geschäftsdatenanwendungen.
Wenn Sie mehr über andere SAP-Tools, künstliche Intelligenz und deren Einsatzmöglichkeiten im Transportmanagement erfahren möchten, lesen Sie das White Paper: Künstliche Intelligenz im Transportmanagement.
