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Künstliche Intelligenz ist unaufhaltsam auf dem Vormarsch. Mit der Generativen Künstlichen Intelligenz (kurz GenAI) hat das Thema eine neue Dimension erreicht, die tiefgreifende Veränderungen mit sich bringt - auch in der Energiewirtschaft. Über welche Marktrollen sich die Anwendungsfelder erstrecken und wie der Einstieg gelingt, zeige ich in diesem Blog-Beitrag.

Die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) hat sich mit der Einführung von generativen Modellen wie ChatGPT rasant weiterentwickelt. Dieser Blog-Beitrag wirft einen Blick auf Anwendungsfälle generativer KI und blickt auf die zukünftigen Möglichkeiten, die sich aus dieser Technologie ergeben.

Large Language Models (LLMs), allen voran ChatGPT, haben im letzten Jahr alle Bereiche der Informatik im Sturm erobert. Da sie auf einer breiten Datenbasis trainiert werden, sind LLMs grundsätzlich anwendungsagnostisch einsetzbar. Trotz ihres umfangreichen Wissens weisen sie jedoch gerade in hochspezialisierten Anwendungsfällen Lücken auf, die im schlimmsten Fall nur scheinbar durch Halluzinationen kompensiert werden. Um diese Gefahr reduzieren, hat sich „Retrieval Augmented Generation“ (RAG) etabliert.

In der heutigen Zeit, die durch eine zunehmende Komplexität in der Softwareentwicklung gekennzeichnet ist, kommt dem effizienten Management von Projektkonfigurationen eine zentrale Bedeutung zu. Insbesondere im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), wo Flexibilität und Präzision entscheidend sind, ermöglicht Hydra eine effiziente Professionalisierung. Dieser Blog-Beitrag gibt eine kurze Einführung in Hydra und zeigt, wie dieses Tool mit seinen dynamischen Funktionen das Management von Softwareprojekten, insbesondere im KI-Bereich, neu definiert.

Microsoft hat für ChatGPT in OpenAI investiert und integriert nun generative KI in Tools wie Microsoft 365. Diese KI-basierten Copiloten verbessern die Produktivität und Effizienz, insbesondere in regulierten Branchen mit wiederkehrenden Aufgaben und großen Datenmengen. Als Finanz- oder Schadenmanager helfen sie, Arbeitsabläufe zu optimieren. In meinem Blog-Beitrag geht es um den „Copilot für Microsoft 365“ im Banken- und Versicherungsumfeld als Beispiel für einen KI-gestützten Assistenten.

Die KI-Verordnung (EUKIVO) wurde Ende 2023 nach intensiven Verhandlungen zwischen dem Europäischen Parlament und dem Europäischen Rat abgeschlossen. Diskussionen über die Definition von KI und die Einteilung der Systeme in Risikoklassen prägten die Debatten. Zahlreiche Details wurden geklärt, insbesondere zu verbotenen Praktiken (höchste Risikoklasse) und Hochrisiko-KI-Systemen. Nationale Interessen und die Entwicklung bestimmter Technologien spielten eine wichtige Rolle, etwa beim Verbot der biometrischen Echtzeitidentifikation im öffentlichen Raum und beim Umgang mit Foundation Models oder generativer KI. Wie die Einigung zur EU-KI-Verordnung im Detail aussieht, zeige ich in diesem Blog-Beitrag.

In diesem Blog-Beitrag tauche ich tiefer mit euch in die Welt der vielversprechenden Rückverfolgbarkeitswerkzeuge ein und gehe über die Theorie hinaus, indem ich praxisnahe Anwendungen in KI-Projekten zeige. Ich werde eine Demo durchführen, um zu zeigen, wie diese Werkzeuge nicht nur die technische Seite der Forschung unterstützen, sondern wie sie auch in der Praxis eingesetzt werden können.

In diesem Blog-Beitrag möchte ich mit euch eine spannende Reise durch die Welt der Rückverfolgbarkeit in KI-Projekten unternehmen und euch einen Einblick in die Herausforderungen des Black-Box-Dilemmas geben. Außerdem werde ich die Schlüsselrolle der Rückverfolgbarkeit in der transparenten und ethisch verantwortlichen Entwicklung von KI-Systemen näher erklären.

Der dritte Teil meines Blog-Beitrags zum Thema „Maschinenerstellte Zusammenfassung von Texten mit Aleph Alpha Luminous über R“ ist der letzte meiner Blog-Serie. Hier werde ich anhand eines Beispiels auf High-Level-Ebene die verschiedenen Schritte in einer Transformationspipeline erläutern und die Zwischenergebnisse zeigen.