Die 5 Arten von KI, die jedes kleine Unternehmen kennen sollte

Die Softwarebranche ist für ihren Fachjargon berüchtigt, und die Welt der KI bildet da keine Ausnahme. Angesichts der aktuellen Manie rund um alles, was mit KI zu tun hat, ist es für Unternehmer und die breite Öffentlichkeit leicht, sich von den Schlagworten zurückgelassen oder überfordert zu fühlen – aber das Verständnis von KI muss nicht entmutigend sein!

5 Arten von KI

Auch wenn es wie ein sehr weit gefasstes und gewichtiges Konzept erscheint, lässt sich Künstliche Intelligenz tatsächlich in mehrere spezifische Kategorien unterteilen, die jeweils unterschiedliche Vorteile bieten. Von der Automatisierung von Kundeninteraktionen bis hin zum Verständnis komplexer Daten sind die verschiedenen Arten von KI auf die Bewältigung unterschiedlicher Herausforderungen zugeschnitten.

In diesem Artikel untersuchen wir fünf Schlüsselarten von KI, die besonders für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) relevant sind: Generative KI, maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und große Sprachmodelle (LLMs), Robotic Process Automation (RPA)und Computer Vision. Jedes davon kommt mitwesentlichen KI-Anwendungsfällen für KMU.

1. Generative KI

Generative KI ist das erste und offensichtlichste Beispiel für KI und – wie die meisten Menschen wissen – ein leistungsstarkes Werkzeug, das auf der Grundlage der bereitgestellten Eingaben und Parameter neue, originelle Inhalte erstellen kann. Moderne „Gen AI“-Systeme können Texte, Bilder, Designs und andere Arten von Inhalten erstellen, die sich besonders für die Automatisierung und Optimierung verschiedener kreativer Prozesse im Marketing eignen und es Unternehmen ermöglichen, ihre Bemühungen effizienter zu skalieren.

1. Automatisierte Produktbeschreibungen: Gen AI erstellt automatisch einzigartige Produktbeschreibungen für E-Commerce-Websites basierend auf Schlüsselfunktionen, was Zeit spart und Konsistenz gewährleistet.
2. Personalisierte Marketingkampagnen: Durch die Analyse von Kundendaten erstellt generative KI personalisierte Marketinginhalte wie E-Mails und Social-Media-Beiträge, die für ein höheres Engagement auf einzelne Kunden zugeschnitten sind.
3. KI-generierte Social-Media-Inhalte: Generative KI hilft bei der Erstellung ansprechender Social-Media-Beiträge mit Text, Bildern und Videos auf der Grundlage von Markenrichtlinien, sorgt für eine einheitliche Stimme und reduziert gleichzeitig den Arbeitsaufwand.

Trotz der unbestreitbaren Auswirkungen dieser Hauptanwendungen beschränkt sich Gen AI auch nicht ausschließlich auf die Erstellung von Inhalten, wie Sie in unseren anderen Artikeln über diesen schnell wachsenden Bereich erfahren können:

• Geschäftliche Vorteile generativer KI
• Daten in Erkenntnisse umwandeln Generative KI-Lösungen

2. Maschinelles Lernen (ML)

Maschinelles Lernen ist eine ältere (und etwas weniger bekannte) Teilmenge der KI, die es Systemen ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Durch die Einspeisung großer Datenmengen in ML-Algorithmen können Unternehmen Modelle trainieren, um Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungsprozesse zu automatisieren – und das oft auch Auswahl des richtigen KI-Modell-Frameworks ist für das Erreichen dieser Ergebnisse von entscheidender Bedeutung.

Auch wenn sie nicht als ganz so hip gilt wie Gen AI, ist diese Technologie besonders nützlich für Aufgaben, bei denen es um komplexe Mustererkennung und Prognosen geht.

1. Kundensegmentierung: ML-Algorithmen analysieren Kundendaten, um unterschiedliche Segmente zu identifizieren und so personalisiertes Marketing und personalisierte Erlebnisse zu ermöglichen.
2. Nachfrageprognose: ML-Modelle prognostizieren die zukünftige Nachfrage, indem sie Verkaufsdaten und Markttrends analysieren und so den Lagerbestand und die Entscheidungsfindung optimieren.
3. Betrugserkennung: ML erkennt Anomalien bei Finanztransaktionen in Echtzeit und hilft KMU, Betrug ohne spezielle Teams zu verhindern.

3. Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLMs)

Natural Language Processing (NLP) ist ein Zweig, der sich, wie Sie sich vorstellen können, darauf konzentriert, Maschinen in die Lage zu versetzen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen. NLP-Technologien analysieren Text- und Sprachdaten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und natürlichere Interaktionen zwischen Menschen und Computern zu ermöglichen. Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 sind hochmoderne NLP-Modelle, die kohärenten, kontextbewussten Text generieren und fortschrittliche sprachbasierte Anwendungen unterstützen können, KI-Agenten eine große Rolle spielen.

1. KI-gestützte Chatbots: NLP und LLMs ermöglichen ausgefeilte Chatbots, die Kundenanfragen natürlicher verstehen und beantworten, Aufgaben wie FAQs, Empfehlungen und Auftragsabwicklung rund um die Uhr erledigen, den Support verbessern und gleichzeitig die Arbeitsbelastung des Personals reduzieren.
2. Automatisierte E-Mail-Antworten: NLP kann auch eingehende E-Mails verarbeiten, Absichten verstehen und entsprechende Antworten generieren, wodurch der Zeitaufwand für die E-Mail-Verwaltung für Unternehmen mit hohem Anfrageaufkommen erheblich reduziert wird.
3. Stimmungsanalyse für Bewertungen: NLP analysiert Kundenbewertungen plattformübergreifend und ermittelt Stimmungen, um Einblicke in Meinungen, Vorlieben und Schwachstellen zu erhalten, die zur Verbesserung von Produkten, Dienstleistungen und Kundenerlebnissen genutzt werden können.

4. Robotische Prozessautomatisierung (RPA)

Robotic Process Automation (RPA) ist eine KI-Technologie, die die Automatisierung auf die nächste Ebene hebt – indem sie sich wiederholende, regelbasierte Aufgaben wie Dateneingabe, Rechnungsstellung und Compliance-Überwachung erledigt. Durch den Einsatz von Softwarerobotern (oder „Bots“) zur Ausführung dieser Aufgaben können Unternehmen ihre Abläufe rationalisieren, den manuellen Arbeitsaufwand reduzieren und menschliche Fehler minimieren.

1. Rechnungsbearbeitung: RPA-Bots können Daten aus Rechnungen extrahieren, validieren und in Buchhaltungssysteme eingeben, wodurch der manuelle Dateneingabeaufwand reduziert wird.
2. Automatisierung der Dateneingabe: RPA automatisiert Dateneingabeaufgaben wie die Übertragung von Daten zwischen Systemen und das Ausfüllen von Formularen und verbessert so die Effizienz und Genauigkeit.
3. Compliance-Überwachung: Bots können auch Geschäftsprozesse überwachen, um die Einhaltung sicherzustellen, indem sie Dinge wie Spesenabrechnungen automatisch anhand vordefinierter Regeln überprüfen und Unstimmigkeiten zur Überprüfung markieren.

5. Computer Vision

Nicht zuletzt ist Computer Vision eine KI-Technologie, die es Maschinen ermöglicht, visuelle Daten aus der Welt um uns herum zu interpretieren und zu verstehen, mit einem breiten Anwendungsspektrum, das nur wenige Menschen in Betracht ziehen, wenn sie über KI nachdenken. Durch die Analyse von Bildern und Videos können Computer-Vision-Algorithmen Objekte identifizieren, Muster erkennen und sogar aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen. Diese Technologie hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Branchen, wie zum Beispiel:

1. Automatisierte Bestandsverwaltung: Computer-Vision-Systeme können Lagerbestände in Echtzeit überwachen, indem sie Bilder oder Videos von Regalen und Lagerbereichen analysieren, sodass Unternehmen Lagerbestände verfolgen und die Bestandsverwaltung optimieren können.
2. Visuelle Qualitätskontrolle: Computer-Vision-Algorithmen sind mittlerweile äußerst effizient beim Scannen von Produktbildern während der Herstellung, um Fehler, Anomalien oder Inkonsistenzen zu erkennen, die für menschliche Prüfer schwer zu erkennen sind, und helfen Unternehmen dabei, hohe Qualitätsstandards aufrechtzuerhalten.
3. Sicherheits- und Überwachungssysteme: Automatisierte, auf Visionen basierende Sicherheitssysteme eignen sich auch ideal für die Untersuchung von Video-Feeds in Echtzeit, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen, Gesichter zu erkennen und Sicherheitspersonal zu alarmieren, wodurch die Wirksamkeit von Überwachungssystemen erhöht wird.

Nutzung der verschiedenen Arten von KI für Wettbewerbsvorteile

In der sich schnell entwickelnden Geschäftslandschaft von heute sind KI-Technologien kein Luxus mehr, sondern eine echte Notwendigkeit für KMU, die wettbewerbsfähig bleiben wollen. Durch das Verständnis und die optimale Nutzung der fünf Haupttypen der KI können kleine Unternehmen neue Möglichkeiten für Wachstum, Effizienz und Kundenbindung erschließen.

Erste Schritte mit AWS für KI-Lösungen

Auch wenn die Implementierung dieser KI-Lösungen zunächst entmutigend erscheinen mag, muss sie nicht kompliziert sein. Mit Cloud-Plattformen wie AWS können Unternehmen auf gebrauchsfertige KI-Tools zugreifen, die sich nahtlos in Ihre Abläufe integrieren.

Als einfaches Beispiel könnten Sie Dienste wie verwenden Amazon SageMaker, um Modelle für maschinelles Lernen zu vereinfachen, Amazon Rekognition hilft bei der Bildanalyse und Amazon Comprehend kann Kundenfeedback durch Natural Language Processing (NLP) verstehen. Ganz gleich, ob Sie gerade erst anfangen oder expandieren möchten: AWS bietet flexible, skalierbare Lösungen, die Sie bei der Integration von KI ohne große Vorabinvestitionen unterstützen.

Um eine bessere Vorstellung davon zu bekommen, wie AWS Ihnen dabei helfen kann, KI Wirklichkeit werden zu lassen, werfen Sie einen Blick auf unsere Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Steigerung des Einzelhandelsumsatzes mit AWS Generative AI oder lesen Sie AWS-eigener Leitfaden zu ihren Produkten für künstliche Intelligenz. Und vergessen Sie nicht: Unsere Expert:innen stehen Ihnen jederzeit für die Beantwortung Ihrer Fragen zur Verfügung!