AI-Beratungsdienste

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Entwicklung und Herstellung von Maschinen befasst, die die menschliche Intelligenz nachahmen und wie Menschen reagieren und denken. Der größte Vorteil der KI besteht darin, dass sie große Datenmengen auf eine Weise verarbeiten kann, wie wir es nicht können. Und wenn wir ihr genügend Daten zur Verfügung stellen, kann sie Entscheidungen treffen, Muster erkennen und sogar menschenähnliche Urteile fällen.

Heute ist KI das Herzstück von Anwendungen wie Bildklassifizierung und -erkennung sowie zahlreicher Vorhersagesysteme, wie z. B. Ampelsysteme. Von selbstfahrenden Autos über KI-Chatbots wie Googles Bard, Amazons Alexa und Apples Siri bis hin zu generativen KI-Tools wie ChatGPT, DALL-E und Midjourney - KI ist mittlerweile Teil unseres Alltags geworden.

Bei der KI-Beratung arbeiten wir mit Unternehmen zusammen, um zu verstehen, wie KI in ihrer Branche eingesetzt werden kann, und um eine Strategie für die Umsetzung zu entwickeln. Ihr Hauptzweck besteht darin, die Hindernisse für die Einführung von KI zu beseitigen, die durch den begrenzten Zugang zu Fachwissen und die hohen Kosten für die Entwicklung von KI-Anwendungen entstehen.

KI-Beratungsdienste helfen Unternehmen dabei, das wahre Potenzial von KI zu erschließen und herauszufinden, wie sie das Wachstum fördern und die Abläufe verbessern kann. Sie werden auch benötigt, weil:

• KI ist nicht nur komplex, sondern entwickelt sich auch ständig weiter, was es für Unternehmen schwierig macht, zu verstehen, wie sie sie für ihren Anwendungsfall einsetzen können.
• Viele Unternehmen schöpfen das wahre Potenzial der KI nicht aus oder wissen nicht, wie sie sie in ihrer Branche einsetzen können.
• Die Implementierung von KI ist nicht nur teuer, sondern erfordert auch viel Zeit und Ressourcen. Um sicherzustellen, dass Unternehmen das Beste aus ihrer Investition herausholen, benötigen sie fachkundige Unterstützung.

Bei AI Superior setzen wir eine robuste KI-Engine und fortschrittliche Algorithmen ein, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und transformative Ergebnisse zu erzielen.

Ein Berater für künstliche Intelligenz ist jemand, der Unternehmen dabei hilft, KI zu verstehen und sie bei der Implementierung, Wartung und Optimierung von KI-basierten Lösungen umfassend zu unterstützen. Diese Fachleute arbeiten sowohl mit großen als auch mit kleinen Unternehmen zusammen und übernehmen eine Reihe von Aufgaben, wie z. B.:

• Bewertung des Potenzials von AI für ein Unternehmen
• Identifizieren und bestimmen, wie KI das Wachstum fördern und die Abläufe verbessern kann
• Entwicklung einer umfassenden Strategie für die KI-Implementierung auf der Grundlage der Bedürfnisse des Unternehmens
• Unterstützung bei der Auswahl, Integration, Anpassung und Bereitstellung von KI-Modellen
• Unterstützung bei der Optimierung von KI-Lösungen zur Verbesserung von ROI und Leistung
• Kontinuierliche Unterstützung und Wartung für KI-Systeme bereitstellen
• Verwalten verschiedener KI-gesteuerter Projekte
• Entwicklung von Zukunftsstrategien für Unternehmen zur Expansion

AI-Beratungstätigkeiten lassen sich grob in fünf Kategorien einteilen:

Strategieentwicklung: Bei der Strategieentwicklung geht es darum, die Bereitschaft Ihres Unternehmens für die Einführung von KI zu bewerten und einen Aktionsplan zu erstellen. Berater für künstliche Intelligenz treffen sich in der Regel mit ihren Kunden, um Bereiche für die KI-Integration zu bestimmen und die für die Einführung erforderlichen Tools aufzulisten. Ziel ist es, die notwendigen Datenpipelines und IT-Infrastrukturen zu schaffen, um KI in die bestehenden Systeme des Unternehmens zu integrieren und die Entwicklung von KI-Systemen zu gewährleisten, die von den Nutzern positiv aufgenommen werden.

Proof of Concept: Es ist wichtig, die Machbarkeit und die Auswirkungen einer KI-Lösung zu ermitteln, bevor sie in größerem Maßstab umgesetzt wird. Viele KI-Projekte werden schließlich aufgegeben, weil es an einer Bewertung und Evaluierung mangelt. Deshalb testen unsere KI-Berater zunächst ein System in kleinem Maßstab, um Ihnen bei der Auswahl einer wirtschaftlich tragfähigen Lösung zu helfen und das Risiko eines Fehlschlags zu verringern.

Umsetzung: Sobald ein Plan vorliegt und eine KI-Lösung als praktikabel erachtet wird, arbeitet das KI-Beratungsunternehmen an der Umsetzung des Projekts. Dazu gehören der Aufbau des erforderlichen Rahmens, die Auswahl und Anpassung des Modells und die Integration der KI-Lösung in das bestehende System.

Optimierung: Die Berater für künstliche Intelligenz optimieren kontinuierlich die eingesetzten Modelle, um die Qualität der Ergebnisse zu verbessern und den höchsten ROI zu gewährleisten.

Wartung: Zu den Wartungsarbeiten gehören in der Regel die regelmäßige Überprüfung der Systeme auf Fehler und die Aktualisierung von Funktionen, um sicherzustellen, dass die Unternehmen ihren Kunden, die KI nutzen, erstklassige Dienste anbieten.

Der Preis für KI-Beratung kann je nach Umfang, Anforderungen und Komplexität des Projekts variieren. Andere Faktoren wie Anpassungsbedarf, Datenverfügbarkeit und Integrationsanforderungen beeinflussen den Preis ebenfalls. Auch wenn wir ohne Kenntnis des Projekts keine genaue Zahl nennen können, beginnen unsere KI-Beratungsleistungen in der Regel bei einigen Tausend Euro und können je nach Art Ihres Projekts auch höher ausfallen. Wir haben ein transparentes Preismodell und bieten flexible Preisoptionen sowie feste KI-Entwicklungspläne für Startups.

Der KI-Projektlebenszyklus ist ein strukturierter Ansatz für die Entwicklung von KI-Lösungen, der dem bestehenden Softwareentwicklungszyklus folgt und gleichzeitig die besonderen Herausforderungen von KI/ML-Projekten berücksichtigt. Der Lebenszyklus umfasst mehrere Phasen, die jeweils eigene Ziele, Zwecke und Qualitätssicherungskriterien haben, die erfüllt werden müssen, bevor das Projekt in die nächste Phase übergehen kann. Die Phasen des Lebenszyklus von KI-Projekten sind:

Sammlung und Analyse der Anforderungen: In dieser Phase geht es darum, das Problem zu verstehen und herauszufinden, wie eine KI-Lösung helfen kann. Die Anforderungen, Ziele und Beschränkungen des Projekts werden in dieser Phase erfasst.

Datenanalyse, -erfassung und -aufbereitung: Das Team analysiert die vorhandenen Daten, die für das Training und die Bewertung des KI-Modells verwendet werden sollen. Es werden Pipelines zur Datenerfassung, -bereinigung und -vorverarbeitung erstellt, um die Datenqualität sicherzustellen.

Entwicklung des Modells: Diese Phase umfasst die Auswahl der richtigen Algorithmen, die Konfiguration von Parametern und Hyperparametern, das Trainieren des Modells anhand der in der vorherigen Phase vorbereiteten Daten und das Experimentieren, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Vorausschauende Validierung: In dieser Phase wird die Leistung des Modells bewertet, um sicherzustellen, dass es die vordefinierten Kriterien erfüllt und den gewünschten Grad an Zuverlässigkeit und Genauigkeit aufweist.

Bereitstellung des Modells: Das entwickelte Modell und die Datenpipeline werden dann in die Zielumgebung (die Prozesse des Kunden) integriert. Dies kann eine Reihe von Aktivitäten umfassen, darunter die Integration des Modells in bestehende Legacy-Systeme, die Sicherstellung der Skalierbarkeit, das Testen des integrierten Systems auf ordnungsgemäße Funktionalität und die Behebung etwaiger Probleme.

Retrospektive Validierung: Das Modell wird noch einmal in der Produktionsumgebung getestet und validiert, um sicherzustellen, dass es den gewünschten Qualitätsstandard erfüllt.

Überwachung und Optimierung: Das KI-Modell wird ständig auf seine Leistung überwacht, um sicherzustellen, dass es keine Anomalien gibt. Verbesserungen und Aktualisierungen werden regelmäßig vorgenommen, um die Fähigkeiten des Modells zu verbessern und sicherzustellen, dass es den sich ändernden Geschäftsanforderungen entspricht.

Wie lange es dauert, den Lebenszyklus eines KI-Projekts abzuschließen, hängt von einer Reihe von Faktoren ab, darunter die Verfügbarkeit von Daten, die Komplexität des Problems, das Sie lösen möchten, und die gewünschte Skalierbarkeit. Es kann zwischen mehreren Wochen und einigen Monaten dauern - wir können eine genauere Schätzung abgeben, sobald wir mehr über Ihre Anforderungen wissen.

Daten sind für jedes KI-Projekt unverzichtbar - sie sind notwendig, um Modelle zu trainieren und sie dazu zu bringen, bestimmte Aufgaben auszuführen, wie z. B. Dinge vorherzusagen und Muster zu lernen. Ohne Daten ist es unmöglich, ein genaues und gut funktionierendes KI-Modell zu trainieren, das Ihren Anforderungen entspricht. Theoretisch können Sie realistische, zufällig generierte Daten verwenden, um einen Prototyp zu erstellen, aber die Relevanz, Qualität und Quantität der Daten hat großen Einfluss darauf, wie gut ein KI-System funktioniert. Und wenn Sie KI erfolgreich in Ihr Unternehmen einbinden und implementieren wollen, sind ausreichend hochwertige und relevante Daten unerlässlich.

Welche Daten für KI benötigt werden, hängt von der Art Ihres Projekts und den Zielen ab, die Sie erreichen wollen. So benötigen Sie beispielsweise Textdaten für NLP, Bilddaten, wenn Ihr Projekt Computer Vision beinhaltet, oder Sensordaten für IoT-Anwendungen. Unabhängig von Ihrem Anwendungsfall müssen die Daten die realen Szenarien, mit denen die KI schließlich konfrontiert wird, genau widerspiegeln, um ein äußerst zuverlässiges Modell zu erhalten.

Die von Ihnen benötigten Daten lassen sich in der Regel in vier Kategorien einteilen:

• Trainingsdaten, die den Problembereich darstellen. Sie sollten beschriftet werden, um die gewünschten Ergebnisse anzugeben.
• Validierungsdaten für die Feinabstimmung und Bewertung des KI-Modells. Sie helfen, die Genauigkeit des Modells zu optimieren und seine Leistung zu bewerten.
• Testdaten, die für die Bewertung des trainierten Modells verwendet werden. Dieser Datensatz sollte sich von den Trainings- und Validierungsdaten unterscheiden, um eine unvoreingenommene Bewertung der Leistung des Modells zu gewährleisten.
• Produktionsdaten, die das eingesetzte Modell zur Erfüllung seiner Aufgaben in einer Produktionsumgebung verwendet.

Bei AI Superior übernehmen wir die Datenaufbereitung für Sie. Wir helfen Ihnen, die Daten zu sammeln und zu organisieren, sie zu bereinigen, um Fehler und Inkonsistenzen zu beseitigen, und sie so aufzubereiten, dass sie für die Entwicklung eines KI-Modells besser geeignet sind, damit Sie sich nicht mit all diesen Problemen herumschlagen müssen. Mit unseren Data Enablement Services können wir Ihnen helfen, die wahre Kraft Ihrer Daten zu nutzen, damit Sie Ihre Ziele erfolgreich erreichen.

Sie können feststellen, ob Sie bereit sind, KI in Ihr Projekt zu integrieren, indem Sie sich zunächst die Zeit nehmen, um zu analysieren, was KI eigentlich ist. Analysieren Sie dann die Probleme, mit denen Sie derzeit konfrontiert sind, und überlegen Sie, wie KI helfen kann, diese zu lösen. Sobald Sie eine Liste von Ideen haben, nutzen Sie Beratungsdienste für künstliche Intelligenz, um Ihre Ideen zu analysieren und die beste auszuwählen, die Ihr Problem effizient löst. Ihr Berater kann Ihnen dann helfen, Ihre Idee zum Leben zu erwecken.

Heute wird KI für eine Reihe von Anwendungen genutzt, vor allem aber für Expertensysteme für KI-gestützte Entscheidungsfindung und Vorhersagen, KI-gesteuerte Chatbots, die NLP und Spracherkennung nutzen, und intelligente Systeme, die maschinelles Sehen einsetzen.
Vor allem Unternehmen nutzen KI für Vorhersagen für Aufgaben wie Personalplanung, Bestandsoptimierung, medizinische Diagnoseanwendungen und Vertrieb. Der Einsatz von KI zur Entscheidungsfindung und Vorhersage ermöglicht es Unternehmen, Chancen zu erkennen und die Verhaltensmuster und Bedürfnisse der Kunden zu verstehen.

In ähnlicher Weise haben die meisten Unternehmen bereits irgendeine Art von Nicht-KI-Chatbot eingesetzt, um Kunden zu unterstützen, aber konversationelle KI-Chatbots heben den Kundenservice auf eine ganz neue Ebene. Sie sorgen für eine bessere Reaktionsfähigkeit und bieten eine persönlichere Erfahrung, indem sie NLP nutzen, um uns zu verstehen und menschenähnliche Unterstützung zu bieten. Sowohl große als auch kleine Unternehmen und sogar Banken nutzen KI-Chatbots und -Assistenten, um Kunden besser zu bedienen.

Weitere Anwendungen von KI sind KI für das Marketing, wo Unternehmen die Technologie nutzen, um mehr aus ihrem Budget herauszuholen, KI im Bankensektor zur Betrugserkennung und -prävention, KI-gestützte Assistenten, KI für autonome Fahrzeuge und KI für die Verarbeitung, um Unternehmen zu helfen, Daten schneller und effizienter zu verarbeiten.