Generative KI ist eine der bahnbrechendsten Technologien der letzten Jahre und treibt Innovationen in allen Bereichen von der Fertigung bis zum Service voran. Sie ist auch eine der Technologien, die sich am schnellsten weiterentwickeln. Hier finden Sie eine Einführung in die KI-Konzepte, die Sie im Zusammenhang mit dem Service und den Kunden, die Sie betreuen, verstehen müssen.
Setzen Sie ein Lesezeichen für dieses generative KI-Glossar - und halten Sie es für Ihr nächstes Meeting bereit. Wir werden es niemandem verraten.
Allgemein
- Voreingenommenheit: Unfaire oder verzerrte Urteile, Entscheidungen oder Ergebnisse in Modellen oder Algorithmen des maschinellen Lernens. Voreingenommenheit kann aus verzerrten Trainingsdaten oder dem Design des Algorithmus selbst resultieren und zu diskriminierendem oder unfairem Verhalten führen, insbesondere in Bereichen wie automatisierte Entscheidungsfindung, Kreditvergabe und Einstellung.
- Chatbot: Ein Computerprogramm oder eine KI-Anwendung, die eine menschliche Unterhaltung durch Text oder Sprache simuliert. Chatbots können für verschiedene Zwecke eingesetzt werden, z. B. für den Kundensupport, die Informationsbeschaffung und als virtuelle Assistenten. Sie nutzen Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um Benutzeranfragen oder -befehle zu verstehen und darauf zu reagieren.
- ExpertSync: Ein von Aquant entwickeltes Verfahren, mit dem wir das Wissen Ihrer erfahrenen Experten in die KI-Diagnoselösungen einfließen lassen. ExpertSync steigert nachweislich die Qualität der Problemlösung im Service durch die einzigartige Kombination von Aquant-KI, die auf einer speziell kuratierten Mischung aus historischen Daten, unstrukturierten Technikernotizen und validierten Expertenlösungen basiert.
- Generative KI: Ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Erstellung oder Generierung neuer Inhalte wie Text, Bilder, Musik oder andere Medien konzentriert. Generative KI-Modelle wie GPT-4 und GANs (Generative Adversarial Networks) sind in der Lage, kreative und realistische Inhalte auf der Grundlage von Mustern und Daten zu erstellen, auf die sie trainiert wurden.
- Generative Pre-Trained Transformer (GPT): Eine von OpenAI entwickelte Familie von groß angelegten Sprachmodellen. GPT-Modelle werden anhand großer Mengen von Textdaten vortrainiert und können für verschiedene Aufgaben zum Verstehen und Erzeugen natürlicher Sprache fein abgestimmt werden. GPT-4 zum Beispiel ist bekannt für seine Fähigkeit, menschenähnlichen Text zu generieren und eine Vielzahl von NLP-Aufgaben zu erfüllen.
- Horizontale KI: Technologien und Anwendungen der künstlichen Intelligenz mit breiter und allgemeiner Funktionalität für verschiedene Branchen und Anwendungsfälle. Diese KI-Systeme sind nicht branchenspezifisch und können horizontal eingesetzt werden, um viele Probleme zu lösen. So gelten beispielsweise NLP-Tools, die im Dienstleistungssektor, im Finanzwesen, im elektronischen Handel und in anderen Bereichen eingesetzt werden, als horizontale KI.
- Großes Sprachmodell (LLM): Ein Modell der künstlichen Intelligenz, das auf umfangreichen Datensätzen trainiert wurde, um menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Diese Modelle, wie z. B. GPT-4o und GPT-4o, sind dafür bekannt, dass sie kohärente und kontextuell relevante Texte entwickeln, was sie für verschiedene Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung nützlich macht.
- Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst. NLP-Technologie ermöglicht es Computern, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren, was sie für Aufgaben wie Sprachübersetzung, Stimmungsanalyse und Chatbots wertvoll macht.
- Service-Sprachverarbeitung (SLP): Die einzigartige NLP-Engine von Aquant, die Service-Sprache liest und in Freitext beschriebene Beobachtungen/Symptome und Lösungen identifiziert.
- Vektoren: Numerische Darstellungen von Wörtern in einem hochdimensionalen Vektorraum. Diese Darstellungen erfassen semantische Beziehungen zwischen Wörtern und ermöglichen es Algorithmen, die Bedeutung und den Kontext von Wörtern auf der Grundlage ihrer Nähe im Vektorraum zu verstehen. Wortvektoren sind von grundlegender Bedeutung für die Verarbeitung natürlicher Sprache, z. B. für die Ähnlichkeit von Wörtern, die Stimmungsanalyse und die maschinelle Übersetzung. Sie werden in der Regel mit Techniken wie Word2Vec oder GloVe erzeugt.
- Vertikale KI: Systeme und Anwendungen der künstlichen Intelligenz für bestimmte Branchen oder Nischen. Diese KI-Systeme sind hochspezialisiert und optimiert, um bestimmte Aufgaben, Herausforderungen oder Arbeitsabläufe innerhalb eines bestimmten vertikalen Marktes zu bewältigen. Vertikale KI-Lösungen können zum Beispiel KI im Gesundheitswesen für medizinische Diagnosen oder KI in der Fertigung für die Optimierung von Produktionsprozessen umfassen.
Daten & Genauigkeit
- Bereinigung von Daten: Identifizieren und Korrigieren von Fehlern, Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten in einem Datensatz. Dazu gehören das Entfernen doppelter Datensätze, die Behandlung fehlender Werte und die Korrektur von Formatierungsproblemen zur Verbesserung der Datenqualität. Dies wird auch als Datenbereinigung oder Data Scrubbing bezeichnet.
- Datenübernahme: Sammeln, Importieren und Aufbereiten von Daten für maschinelles Lernen oder Datenanalyseanwendungen. Dabei werden Daten aus verschiedenen Quellen erfasst, in ein geeignetes Format umgewandelt und in einem Datenspeicher für die weitere Analyse gespeichert.
- Datenintegrität: Die Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus. Sie stellt sicher, dass die Daten nicht beschädigt, verändert oder beeinträchtigt werden, so dass ihre Qualität und Vertrauenswürdigkeit für Analysen und Entscheidungen erhalten bleibt.
- Datenvalidierung: Eine Reihe von Prüfungen und Verfahren, mit denen sichergestellt wird, dass die Daten korrekt und konsistent sind und mit den vordefinierten Kriterien oder Standards übereinstimmen. Sie umfasst die Überprüfung der Datenqualität durch verschiedene Validierungstechniken, wie z. B. die Kreuzvalidierung, um die Modellleistung oder die Zuverlässigkeit der Daten zu bewerten.
- Halluzinationen: Eine Situation, in der ein Modell falsche oder gefälschte Informationen in seiner Ausgabe erzeugt. Dies ist der Fall, wenn das Modell Text erzeugt, der nicht auf sachlichen oder genauen Daten beruht, was zu irreführenden oder fehlerhaften Ergebnissen führt.
- Parameter: Interne Variablen oder Gewichtungen, die ein maschinelles Lernmodell verwendet, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage von Eingabedaten zu treffen. Diese Parameter werden aus Trainingsdaten erlernt und sind entscheidend für die Fähigkeit des Modells, sich zu verallgemeinern und bei neuen, ungesehenen Daten gute Ergebnisse zu erzielen.
- Prompt-Technik: Entwurf und Ausarbeitung spezifischer Anweisungen oder Abfragen (Prompts), um den Modellen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) die gewünschten Antworten zu entlocken. Dazu gehört die Formulierung von Prompts, die die Ausgabe des Modells in Richtung der gewünschten Informationen oder des gewünschten Verhaltens lenken.
- Verstärkungslernen: Ein Paradigma des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent lernt, Entscheidungen zu treffen oder in einer Umgebung zu handeln, um eine kumulative Belohnung zu maximieren. Der Agent lernt durch Versuch und Irrtum und passt seine Handlungen auf der Grundlage von Rückmeldungen aus der Umgebung an. Dieser Ansatz wird häufig in Anwendungen wie Spielen, Robotik und autonomen Systemen verwendet.
Ethik
- Leitplanken: Eine Reihe von vordefinierten Regeln, Einschränkungen oder ethischen Richtlinien, die die Entwicklung, den Einsatz und die Nutzung von Systemen der künstlichen Intelligenz leiten sollen. Diese Leitplanken dienen als Grenzen, um sicherzustellen, dass KI-Technologien verantwortungsvoll und ethisch vertretbar eingesetzt werden. Sie verhindern, dass KI-Systeme schädliche oder unerwünschte Verhaltensweisen an den Tag legen und fördern Transparenz, Fairness und Verantwortlichkeit bei KI-Anwendungen. Leitplanken können Richtlinien für den Umgang mit Voreingenommenheit und Diskriminierung in KI-Modellen, die Gewährleistung des Datenschutzes und der Datensicherheit sowie die Einhaltung rechtlicher und regulatorischer Anforderungen umfassen. Sie sind ein wesentlicher Bestandteil der KI-Governance und helfen Unternehmen und Entwicklern, sich mit den ethischen und gesellschaftlichen Auswirkungen der KI-Technologie auseinanderzusetzen.
- Datenschutz: Schutz der persönlichen Informationen und Daten von Personen, wenn KI-Systeme im Spiel sind. Es wird sichergestellt, dass KI-Anwendungen und Datenverarbeitungsaktivitäten die Datenschutzgesetze und -vorschriften einhalten. Zu den Maßnahmen können Datenanonymisierung, Zustimmungsmanagement und Zugangskontrollen zum Schutz sensibler Informationen gehören.
- Sicherheit: Schutz von KI-Systemen und ihren Daten vor unbefugtem Zugriff, Verstößen und Cyber-Bedrohungen. Sie umfasst Maßnahmen wie Verschlüsselung, Zugangskontrollen, sichere Codierungspraktiken und regelmäßige Sicherheitsaudits, um die mit dem Einsatz von KI verbundenen Risiken zu mindern. Sicherheit ist entscheidend, um zu verhindern, dass KI-Systeme ausgenutzt oder kompromittiert werden.
Aquant's Service-Pilot bietet einen deutlichen Vorteil gegenüber anderen generativen KI-Tools, da es ein tiefes Verständnis von Service und die Qualität der gesammelten Daten bietet. Fordern Sie eine Demo an um mehr darüber zu erfahren, wie diese Begriffe und Tools in Ihre KI-Reise passen.
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