Kennenlernen der Hauptbestandteile von künstlicher Intelligenz
Lernziele
Nachdem Sie diese Lektion abgeschlossen haben, sind Sie in der Lage, die folgenden Aufgaben auszuführen:
- Bestimmen von Technologien, die Lösungen für künstliche Intelligenz umfassen
- Beschreiben der Rolle von Workflows und Regeln bei der Verwendung von KI-Vorhersagen
Sie haben in letzter Zeit wahrscheinlich viel über künstliche Intelligenz gehört – keine Woche vergeht ohne eine Meldung darüber, welche neuen und erstaunlichen Dinge KI für uns zu leisten vermag. Verständlicherweise sind Menschen wie Sie – aus den unterschiedlichsten Branchen – sehr neugierig auf diese transformative Technologie. Sie können es kaum erwarten, KI einzusetzen, haben aber vielleicht viele Fragen dazu, was KI kann und was nicht. Dass sich die Technologie hinter KI mit unglaublicher Geschwindigkeit verändert, macht die Beantwortung dieser Fragen nicht leichter.
Um zu verstehen, was künstliche Intelligenz zu bieten hat, ist es wichtig, die grundlegenden Bausteine der KI-Technologie zu kennen. In diesem Modul erfahren Sie, wie diese Bausteine aussehen, was Sie für den Einstieg in Ihr erstes KI-Projekt benötigen und wie KI verwendet wird, um Unternehmen über Leadbewertungen, Vertriebsprognosen, Marketing, Service und mehr zu unterstützen.
Die Hauptzutaten
Künstliche Intelligenz mag ein wenig geheimnisvoll, vielleicht sogar ein bisschen magisch erscheinen, wenn Sie zum ersten Mal hören, was sie leisten kann. Tatsächlich lässt sich die KI hinter Geschäftsanwendungen auf ein paar kleine Bestandteile reduzieren, die – innovativ kombiniert – einen echten Mehrwert für Unternehmen schaffen. Man kann sich die Bestandteile künstlicher Intelligenz auch als Zutaten vorstellen, die sich zu einem perfekten Rezept für Ihr Unternehmen zusammenfügen. Wenn Sie die Zutaten auf eine Weise, kombinieren, erhalten Sie ein Gericht. Wenn Sie die Zutaten auf eine andere Weise kombinieren, erhalten Sie ein anderes Gericht. Diese einfachen Zutaten können zu einer beeindruckenden Vielfalt an Lösungen für Ihre Geschäftsanforderungen führen.
Lassen Sie uns einen Blick auf die Hauptzutaten einer soliden KI-Plattform werfen: Ja/Nein-Vorhersagen und Antworten, numerische Vorhersagen, Klassifizierungen, Empfehlungen und Zusammenfassung.
Ja/Nein-Vorhersagen und Antworten
Die erste Zutat sind Ja/Nein-Vorhersagen. Mit Ja/Nein-Vorhersagen können Sie Fragen wie "Ist dies ein guter Lead für mein Unternehmen?" oder "Wird dieser potenzielle Kunde meine E-Mail öffnen?" beantworten. KI hilft Ihnen bei der Beantwortung dieser Fragen, indem historische Daten analysiert werden, die Sie in Ihrem System gespeichert haben.
Ja/Nein-Vorhersagen erfolgen im Allgemeinen in Form einer Wahrscheinlichkeit (z. B. "Die Wahrscheinlichkeit, dass Marlene Schmitt diese Art von E-Mail öffnet, liegt bei 67 %). Aber manchmal werden Wahrscheinlichkeiten in Bewertungen umgewandelt. Bewertungen sind nur eine andere Darstellung der Wahrscheinlichkeit von "Ja" und können als Zahlen auf einer numerischen Skala (z. B. 0 bis 100) oder sogar als Anzahl von Sternen in einer Umfrage mit Fünf-Sterne-Bewertung dargestellt werden. Denken Sie daran, dass diese Bewertungen dieselbe Wahrscheinlichkeit zeigen, nur auf eine andere Art und Weise. Auch mithilfe generativer KI können Sie mehr als nur eine einfache Ja-und-Nein-Frage stellen, z. B. "Begrüßungs-E-Mail für einen potenziellen Kunden schreiben" oder "Mir helfen, eine Zusammenfassung für meinen Blogpost zu erstellen". Generative KI liefert Ihnen eine Antwort, die auf Ihre Anfrage abgestimmt ist. Generative KI beantwortet nicht nur Ihre Frage, sondern verbessert ihre Antwort auf der Grundlage Ihres Feedbacks ständig. Je detaillierter und spezifischer Sie Ihre Anfrage formulieren, desto hilfreicher ist die Antwort.
Numerische Vorhersagen
Als Nächstes kommen numerische Vorhersagen. Numerische Vorhersagen sind oft die Grundlage für Prognoselösungen (z. B. "Wie viel Umsatz wird dieser neue Kunde bringen?"), werden jedoch auch in anderen Zusammenhängen wie dem Kundenservice eingesetzt (z. B. "Wie viele Tage werden wir brauchen, um das Problem dieses Kunden zu lösen?"). Um diese Zahlen zu ermitteln, verwenden numerische Vorhersagen ebenfalls Ihre historischen Daten.
Klassifizierungen
Als Nächstes sind da Klassifizierungen. Für Klassifizierungen werden häufig Deep Learning-Funktionen verwendet, um unstrukturierte Daten wie Freitext oder Bilder zu verarbeiten. Die Idee hinter der Klassifizierung besteht darin, nützliche Informationen aus unstrukturierten Daten zu extrahieren und Fragen wie "Wie viele Getränkedosen sind auf diesem Bild zu sehen?" zu beantworten. Damit kann sogar eine Aussage wie "Ich möchte die gleichen Schuhe noch einmal kaufen, die ich letztes Mal gekauft habe" einen Workflow anstoßen, der die letzte Schuhbestellung nachschlägt und das gleiche Paar Schuhe in den Online-Einkaufswagen legt.
Die Klassifizierung mittels Deep Learning ist sehr robust, selbst wenn die unstrukturierten Daten in verschiedener Form vorliegen. Nehmen Sie das vorherige Beispiel der Schuhe. Sie könnten einfach sagen: "Ich möchte noch ein Paar dieser Schuhe" oder "Gib mir diese noch einmal." Ganz gleich, wie die Anfragen formuliert werden, die zugrunde liegende Deep Learning-Engine einer KI-Plattform kann sie im Allgemeinen alle verstehen, ähnlich wie es Ihr Gehirn kann.
Eine andere Art der Klassifizierung – mit oder ohne Deep Learning – wird als Clustering bezeichnet. Diese Art von KI-Zutat gewinnt Erkenntnisse aus Ihren Daten, die sonst vielleicht unbemerkt geblieben wären. Wenn Sie beispielsweise Kleidung verkaufen, könnte KI herausfinden, dass sowohl ältere Männer vom Land als auch urbane Zwanzigjährige eine bestimmte Art von Pullover gern kaufen. Obwohl Ihre Intuition Ihnen vielleicht sagt, dass es sich um zwei völlig verschiedene Gruppen handelt, zeigen die Daten, dass sie sich in Bezug auf die von ihnen gekauften Produkte ähnlich verhalten, sodass Sie für beide Gruppen ähnliche Marketingstrategien anwenden könnten.
Empfehlungen
Als Nächstes geht es um Empfehlungen. Empfehlungen sind wichtig, wenn Sie eine große Anzahl von Artikeln haben, die Sie Benutzern empfehlen möchten. Viele E-Commerce-Websites wenden Empfehlungsstrategien auf Produkte an. Damit können Sie beispielsweise herausfinden, dass Personen, die ein bestimmtes Paar Schuhe gekauft haben, oft auch ein bestimmtes Paar Socken bestellen. Wenn ein Benutzer diese Schuhe in seinen Einkaufswagen legt, empfiehlt KI automatisch die passenden Socken.
Empfehlungen eignen sich nicht nur für Produkte. Marketingspezialisten verwenden die Technik auch, um Geschäftskunden Inhalte wie Whitepaper vorzuschlagen. Und Arbeitgeber könnten Empfehlungen in ihrem Personalbeschaffungssystem verwenden, um Bewerbern Stellenausschreibungen nahezulegen. Und als Benutzer können Sie Empfehlungen erhalten, wenn Sie beim Verfassen einer E-Mail oder bei der Bearbeitung eines Kundenvorgangs einmal nicht weiterkommen. Generative KI kann Ihnen Antworten oder Vorlagen generieren und zur Verfügung stellen, die Ihnen den Einstieg erleichtern. Oder Sie können Einstein um Hilfestellung beim Formulieren und der Erledigung der Aufgabe bitten.
Workflows und Regeln
Workflows und Regeln sind technisch gesehen kein Bestandteil von KI, spielen aber bei der Verwertung von KI eine wesentliche Rolle. Nehmen Sie folgendes Beispiel. Die KI sagt voraus, dass ein bestimmter Kunde mit einer Wahrscheinlichkeit von 25 % seinen Vertrag nicht verlängert. Dies nur zu wissen, reicht nicht aus – Sie müssen etwas dagegen tun. Und hier kommen Workflows und Regeln ins Spiel. In diesem Beispiel könnte Ihr Workflow eine Kundenbindungskampagne anstoßen, wenn die KI vorhersagt, dass ein Kunde wahrscheinlich nicht verlängert wird.
Zusammenfassung
Zuletzt kommt die Zusammenfassung. Die Zusammenfassung spielt für die Funktionsweise der generativen KI eine große Rolle. Stellen Sie sich vor, Sie müssen sich stundenlang Aufzeichnungen anhören oder ein zehnseitiges Papier zu den Werten von Salesforce lesen. Generative KI hilft Ihnen dabei, Informationsblöcke in schnellen und leicht erfassbaren Notizen für Sie zusammenzufassen. Anstatt Aufzeichnungen oder Notizen stundenlang durchzugehen, fasst Einstein die wichtigsten Informationen übersichtlich zusammen, sodass Sie auf dem Laufenden bleiben können, ohne sich stundenlang mit einem Thema beschäftigen zu müssen.
Mit diesen grundlegenden KI-Zutaten können Sie benutzerdefinierte KI-Anwendungen erstellen, die eine Vielzahl von Geschäftsanforderungen erfüllen. In der nächsten Lektion lernen Sie die ersten Schritte beim Erstellen eigener KI-Lösungen kennen.
