Beste Künstliche Intelligenz Software

Software für künstliche Intelligenz (KI) hat sich als transformative Kraft erwiesen, die revolutioniert hat, wie Unternehmen mit Daten und Technologie interagieren. Maschinen- und Deep-Learning-Algorithmen wurden in intelligente Anwendungen integriert, die es ihnen ermöglichen, verschiedene Benutzeraufgaben automatisch auszuführen. Die Automatisierung von Geschäftsprozessen spart den Benutzern Zeit und Energie, vereinfacht ihre Arbeit und ermöglicht es ihnen, effizienter zu arbeiten.

Die kontinuierliche Lernfähigkeit von KI-Software ermöglicht es ihr, sich anzupassen, weiterzuentwickeln und im Laufe der Zeit zu verbessern, was sie unschätzbar wertvoll für die Bewältigung komplexer Branchenherausforderungen macht.

Beste Software für künstliche Intelligenz auf einen Blick:

Beste Machine-Learning-Software: VertexAI
Beste MLOps-Plattform: VertexAI
Beste Software für natürliche Sprachverarbeitung: Amazon Comprehend
Beste Bot-Plattform: IBM watsonx Assistant
Beste Bilderkennungssoftware: Cloud Vision API
Beste Software für KI-Videoerstellung: Synthesia
Beste Plattform für Data Science und Machine Learning: Databricks Data Intelligence
Beste Software für Datenkennzeichnung: SuperAnnotate
Bester KI-Schreibassistent: Grammarly Business

Diese Softwarelösungen werden mit einem Algorithmus bewertet, der die Kundenzufriedenheit und die Marktpräsenz basierend auf Bewertungen unserer Benutzer-Community berechnet. Für weitere Informationen, siehe G2’s Research Scoring Methodology.

Um in die Kategorie der KI-Plattformen aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

Eine Plattform für den Aufbau intelligenter, KI-fähiger Anwendungen bereitstellen
Benutzern ermöglichen, Machine-Learning-Algorithmen zu erstellen und/oder vorgefertigte Machine-Learning-Algorithmen für weniger erfahrene Benutzer anbieten, um Anwendungen zu erstellen
Eine Möglichkeit bieten, wie Entwickler Daten mit den Algorithmen verbinden können, damit diese lernen und sich anpassen

Was ist KI-Software?

Künstliche Intelligenz-Software imitiert menschliche Intelligenz und führt Aufgaben aus, die menschliche kognitive Fähigkeiten erfordern. Sie arbeitet mit komplexen Algorithmen, Maschinenlernmodellen (ML) und neuronalen Netzwerken, um große Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und intelligente Entscheidungen zu treffen.

Anwendungen integrieren KI- und Maschinenlern-Fähigkeiten, um Aufgaben zu automatisieren und prädiktive Funktionen bereitzustellen. Diese intelligenten Anwendungen vereinfachen und erleichtern Geschäftsprozesse mit KI.

Es ist jedoch wichtig, zwischen KI-gestützten Tools und solchen, die bei der Entwicklung intelligenter Anwendungen helfen, zu unterscheiden. KI-Software ist Letzteres.

Die beste KI-Software bietet Entwicklern Werkzeuge, um intelligente Anwendungen zu erstellen, sei es durch das Hinzufügen von ML oder Spracherkennung zu einer Lösung oder durch die Erstellung einer neuen Anwendung von Grund auf mit einer KI-Plattform. Diese Entwicklerwerkzeuge sind oft eingebaute Algorithmen, Bibliotheken oder Frameworks von Code und Entwicklerkits, die Maschinen- und Deep-Learning-Funktionalität für die Software bereitstellen.

Die Nutzung von KI-Software wird schließlich nichts weiter als eine Norm werden: ein Merkmal, das nicht als revolutionär, sondern als notwendig angesehen wird. Die Technologiebranche strebt danach, diese Norm mit KI-Entwicklerwerkzeugen zu erreichen.

Hier ist ein Überblick über die KI-Plattformen, Maschinenlernalgorithmen und Deep-Learning-Frameworks, die für die Entwicklung von künstlicher Intelligenz-Software benötigt werden:

Die Debatte über die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt bleibt umstritten und komplex. Einige Menschen befürchten, dass die Einführung von KI in Unternehmen zu Arbeitsplatzverlusten führen könnte, da Maschinen menschliche Arbeitskräfte ersetzen könnten. Andere argumentieren, dass KI Arbeitsplätze vereinfacht, indem sie Aufgaben automatisiert und Prozesse rationalisiert. Sie wird neue Möglichkeiten schaffen, damit Arbeitnehmer sich auf höherwertige, kreative und strategische Rollen konzentrieren können.

Ein Gleichgewicht zwischen der Fähigkeit der KI, menschliche Fähigkeiten zu erweitern, und der Sicherstellung der Widerstandsfähigkeit und Anpassungsfähigkeit der Arbeitskräfte zu finden, bleibt eine bedeutende Herausforderung.

Wie man künstliche Intelligenz-Software verwendet

Künstliche Intelligenz-Software kann verwendet werden, um komplexe Probleme zu lösen, manuelle Prozesse zu automatisieren und die Entscheidungsfindung durch Datenanalyse zu optimieren. Sie ist ideal für Aufgaben wie Mustererkennung, natürliches Sprachverständnis und prädiktive Modellierung. KI-Software verbessert die Effizienz, reduziert Fehler und deckt Erkenntnisse auf, die mit traditionellen Methoden schwierig zu ermitteln sind.

Hier sind einige wichtige Schritte bei der Nutzung von KI-Software:

Bedürfnisse identifizieren: Beginnen Sie damit, die Probleme zu bestimmen, die das Unternehmen mit KI lösen möchte. Dies kann die Datenverarbeitung, Prozessautomatisierung, Bilderkennung usw. umfassen.
Das richtige Werkzeug wählen: Sobald der Problembereich und die geschäftlichen Bedürfnisse identifiziert wurden, wählen Sie die Software, die die richtigen Lösungen bieten kann. Es gibt mehrere KI-Algorithmen wie Entscheidungsbäume und neuronale Netzwerke, also recherchieren Sie gut und wählen Sie, was den Anforderungen der Organisation entspricht.
Daten sammeln und eingeben: Der nächste Schritt für den Benutzer besteht darin, relevante, genaue und umfassende Daten zu sammeln, die zur Schulung ihres KI-Modells verwendet werden können. Diese Daten helfen ihrer Software, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und alle notwendigen Aufgaben auszuführen.
Werkzeug einrichten und konfigurieren: Dem Benutzer wird geraten, seine Software zusammen mit allen Abhängigkeiten zu installieren und sie ordnungsgemäß gemäß ihrem spezifischen Anwendungsfall zu konfigurieren. Es wird auch empfohlen, die Werkzeuge nach Bedarf zu modifizieren.
Die KI-Software trainieren: Während dieser Zeit müssen Benutzer die gesammelten Daten eingeben, um das KI-Modell zu trainieren. Dieser Schritt ist notwendig, um die Genauigkeit des Algorithmus zu verbessern.
Die KI-Software testen: Nach Abschluss der Trainingsphase sollte der Benutzer die KI-Software auf Genauigkeit und Zuverlässigkeit testen. Wenn die Ergebnisse unbefriedigend sind, können sie ihre Daten verfeinern, Konfigurationen anpassen oder das KI-Modell neu trainieren, um die Leistung zu verbessern.
Bereitstellung: Jetzt, da die Software trainiert und getestet ist, setzen Sie sie in einer Produktionsumgebung ein. Dies beinhaltet die Integration des Modells in eine Webanwendung, mobile App oder andere Systeme.

Merkmale von künstlicher Intelligenz-Software

KI-Software verfügt über Funktionen, die darauf ausgelegt sind, menschliche Intelligenz zu imitieren und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Diese Funktionen können jedoch je nach Verwendungszweck für verschiedene KI-Software variieren.

Natürlicher Sprachdialog: Diese Funktion ermöglicht nahtlose und menschenähnliche Kommunikation zwischen Benutzern und Maschinen. Sie hilft Benutzern, mit Daten zu interagieren und neue Erkenntnisse in einem konversationellen Fluss zu entdecken.
Prozessautomatisierung: Künstliche Intelligenz-Lösungen steigern die Produktivität, indem sie sich wiederholende Aufgaben und Prozesse automatisieren. Dies führt zu verbesserter Effizienz und reduziert den Bedarf an manuellen Eingriffen.
Sicherheit und Datenschutz: Diese Funktion stellt sicher, dass die Sicherheit von Daten und Modellen gewahrt bleibt. Sie adressiert auch Datenschutzbedenken, insbesondere beim Umgang mit sensiblen Informationen.
Anpassung: KI-Fähigkeiten ermöglichen es Benutzern, Algorithmen und Parameter an spezifische Anforderungen anzupassen. Sie kann auch ihre Funktionalität durch Plugins und Erweiterungen von Drittanbietern erweitern.
Überwachung und Protokollierung: Mit dieser Funktion können Benutzer die bereitgestellten KI-Modelle überwachen, relevante Informationen erfassen und protokollieren sowie Leistungsberichte erstellen.
Prädiktive Analytik: KI-Software kann Daten verwenden, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Diese Funktion ist nützlich bei Verkaufsprognosen, Risikobewertungen und präventiver Wartung.
Echtzeitverarbeitung: Durch diese Funktion verarbeitet das KI-Tool Daten und liefert Ergebnisse in Echtzeit. Dies ist wichtig für Anwendungen wie Betrugserkennung oder selbstfahrende Autos.
Datenvorverarbeitung: KI-Technologie kann auch verwendet werden, um Daten zu bereinigen, zu transformieren und vorzubereiten, die Maschinenlernmodelle trainieren.
Feedback-Mechanismen: Das Sammeln von Feedback zur Leistung des KI-Modells ist ein integraler Bestandteil des Prozesses. Es ermöglicht kontinuierliche Verbesserung und Optimierung.

Arten von künstlicher Intelligenz-Software

Es gibt viele Arten von KI-Software, wie Chatbots, KI- und Maschinenlernplattformen sowie Deep-Learning-Lösungen. Jede Unterkategorie bietet wertvolle KI-Funktionen und -Funktionalitäten, die Unternehmen voranbringen können.

Chatbots

Chatbots sind eines der ausgereifteren Bereiche der KI-Software und haben spezifische Anwendungen in der Geschäftswelt, insbesondere bei der Verbesserung der Kundenerfahrung und der Prozessautomatisierung.

Chatbots nutzen die Technologie der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), um Kundengespräche über Text- und Sprachmedien zu führen. Chatbots steigern die menschliche Produktivität, indem sie taktische Aufgaben automatisieren und Zeit für Kreativität und Innovation freisetzen. Chatbots sind der primäre Kontaktpunkt für Callcenter und Live-Kundendienstchats auf Websites. Unternehmen können Kunden oder Interessenten helfen, indem sie einen Chatbot erstellen, der die Schwere einer Anfrage oder den Grund für den Kontakt bestimmt. Diese Lösungen analysieren das allgemeine Thema von Anfragen und leiten Kunden an die richtige Person weiter, die in der Lage ist, auf ihre Anfragen zu reagieren.

Chatbots können auch als virtuelle Assistenten oder Kundensupport-Tools dienen. Aufgrund ihrer Maschinen- und Deep-Learning-Fähigkeiten verbessern Chatbots kontinuierlich ihren Wortschatz und ihre allgemeine Intelligenz, während sie mit Menschen interagieren.

KI-Plattformen

KI-Plattformen sind eine Reihe integrierter Technologien und Software-Frameworks, die die Entwicklung, das Testen, die Bereitstellung und das Management von KI-Anwendungen, ML- und Deep-Learning-Modellen ermöglichen. Sie sind die ideale Lösung für Entwickler, die intelligente Anwendungen auf anderen Plattformen aufbauen möchten. KI-Plattformen bieten eine zentrale Umgebung, die vorgefertigte Algorithmen und Code-Frameworks bereitstellt, um bei der Erstellung der Anwendung von Grund auf zu helfen.

KI-Plattformen sind eine Mischung aus Open-Source- und proprietären Produkten und unterscheiden sich von Cloud-Plattformen als Service (PaaS) Software. Während beide Technologien Werkzeuge und Dienstleistungen für die Anwendungsentwicklung bereitstellen, spezialisieren sich PaaS-Plattformen nicht auf die KI-Entwicklung. Mit KI-Plattformen können Entwickler Maschinen- und Deep-Learning-Bibliotheken und -Frameworks hinzufügen, wenn sie eine Anwendung konstruieren, was ihnen einen intelligenten Vorteil verschafft.

Selbst mit Drag-and-Drop-Funktionalität können diese Plattformen jedoch für Anfänger ohne ausreichende Entwicklungskenntnisse herausfordernd sein.

Maschinenlernplattformen

Die ML-Kategorie umfasst verschiedene Bibliotheken und Frameworks, die Maschinenlernmodelle und -algorithmen entwickeln, bereitstellen und verbessern. Diese Algorithmen erfordern menschliches Training und verwenden oft überwachte oder Verstärkungslern-Modelle, um aus großen Datensätzen zu lernen.

Die Kombination von ML-Algorithmen mit Datensätzen ermöglicht es Unternehmen, Erkenntnisse zu gewinnen und neue Lösungen in großem Maßstab bereitzustellen. ML-Plattformen können als Open-Source-Algorithmen in Software eingebettet werden, sodass die Anwendungen intelligentere Entscheidungen und genaue Vorhersagen treffen können. Der Aufbau von Anwendungen durch diesen Prozess erfordert jedoch hohe Entwicklungskompetenzen und technisches Fachwissen.

Standard-Maschinenlernalgorithmen umfassen Assoziationsregel-Lernen, Bayes'sche Netzwerke sowie Clustering und Entscheidungsbaum-Lernen.

Deep-Learning-Lösungen

Deep-Learning-Algorithmen sind eine Untergruppe von ML-Algorithmen, erfordern jedoch kein menschliches Training. Stattdessen verwenden sie künstliche neuronale Netzwerke (ANN), um automatisch aus Datensätzen zu lernen und Vorhersagen zu treffen. ANN ermöglicht es komplexen Algorithmen, Entscheidungen wie das menschliche Gehirn zu treffen. Dies geschieht jedoch in kleinem Maßstab, da es unmöglich ist, die neuronalen Verbindungen im menschlichen Gehirn nachzuahmen.

Deep Learning verwendet mehrere Schichten miteinander verbundener Knoten, um komplexe Muster effektiv zu erkennen. Es wird häufig in Unterkategorien wie Bilderkennung (Computer Vision), NLP und Spracherkennung eingesetzt. Diese Technologien verwenden ANN und verlassen sich auf die tiefen Schichten neuronaler Verbindungen der Netzwerke, um ihre Lernfähigkeiten zu verbessern.

Mit Bilderkennungsalgorithmen werden Anwendungen trainiert, visuelle Informationen innerhalb von Bildern genau zu identifizieren, zu interpretieren und zu kategorisieren. Es wird häufig für Gesichtserkennung und Objekterkennung in autonomen Fahrzeugen verwendet. NLP ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache und Sprache auf sinnvolle und relevante Weise zu analysieren und darauf zu reagieren. Diese Technologie macht die Mensch-Maschine-Kommunikation intuitiver und einfacher. NLP ist häufig in Anwendungen wie Siri von iPhone, Alexa von Amazon oder Google Assistant zu finden.

Generative KI

Das Aufkommen von generativer KI hat das Spiel der Inhaltserstellung verändert. Diese Technik verwendet neuronale Netzwerke, um die Muster und Strukturen innerhalb bestehender Daten zu identifizieren, um neue synthetische Inhalte zu generieren. Die Eingabedaten können Text, Bild, Ton, Animation und 3D-Modelle umfassen und werden mithilfe von Deep Learning und NLP kategorisiert und übersetzt. Es kann Texteingaben in Bilder umwandeln, ein Bild in ein Video verwandeln und ein Video in Text umwandeln.

Generative KI ist ideal, um Arbeitsabläufe für Fachleute in verschiedenen Branchen und Unternehmen zu rationalisieren und zu automatisieren. Sie kann verwendet werden, um synthetische Daten zu erstellen, um bestehende KI- und ML-Algorithmen zu trainieren. Sie kann auch komplexe Daten analysieren, sodass Unternehmen versteckte Trends und Muster entdecken können.

Kosten von künstlicher Intelligenz-Software

Die Kosten für KI-Software variieren je nach Faktoren wie der Anwendung, der Komplexität der Aufgaben, die sie ausführt, der Anzahl der Benutzer und dem Preismodell des Anbieters. Sie können von frei verfügbaren Open-Source-Tools bis hin zu Unternehmensplattformen reichen, die jährlich Tausende bis sogar Millionen von Dollar kosten.

Hier ist ein allgemeiner Überblick:

Kostenlos oder Open Source: Einige grundlegende KI-Tools sind kostenlos oder als Open-Source-Software verfügbar, insbesondere solche, die für Entwickler und Datenwissenschaftler gedacht sind.
Niedrig bis mittleres Preissegment: Einige KI-Softwarelösungen basieren auf einem Abonnementmodell. Diese können von so niedrig wie 10 $ bis zu mehreren hundert Dollar pro Monat reichen. Dazu können Chatbot-Builder, einfache prädiktive Analysetools und andere niedrigpreisige KI-Lösungen gehören.
Mittleres bis hohes Preissegment: Fortgeschrittene KI-Anwendungen, die von mittelgroßen bis großen Unternehmen genutzt werden, kosten in der Regel mehrere tausend Dollar jährlich. Die Kosten können jedoch je nach Anzahl der Benutzer, dem verarbeiteten Datenvolumen und anderen Faktoren schwanken.
Unternehmensniveau: Größere Unternehmen nutzen umfassende und maßgeschneiderte KI-Lösungen, die mehrere hunderttausend bis Millionen von Dollar kosten. Diese Lösungen umfassen oft umfangreiche Anpassungen, laufenden Support und andere Premium-Funktionen.

Was sind die Vorteile von künstlicher Intelligenz-Software?

KI-Software erstellt intelligente Anwendungen, die menschliche Fähigkeiten erweitern und verbesserte Erfahrungen bieten. Sie ermöglicht es Benutzern, allgemeine Maschinenlern- oder spezifischere Deep-Learning-Fähigkeiten in Softwareanwendungen zu implementieren.

Obwohl dies der primäre und etwas offensichtliche Grund ist, gibt es viele Motivationen hinter dieser Begründung, wobei die folgenden einige der häufigsten Themen sind:

Intelligente Entscheidungsfindung: KI-Lösungen helfen Menschen, intelligente Entscheidungen zu treffen. Maschinenlernen bietet analytische Beweise und erwartete Ergebnisse, wodurch die Unsicherheit bei der Entscheidungsfindung in wichtigen Geschäftsentscheidungen beseitigt wird. Diese Funktion minimiert die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler bei der Entscheidungsfindung und stattet Benutzer mit den notwendigen Daten aus, um ihre Entscheidungen zu rechtfertigen.
Personalisierung: ML-Algorithmen ermöglichen es Softwareentwicklern, ein hohes Maß an Personalisierung zu schaffen und einzigartige Erlebnisse für alle Benutzer bereitzustellen. Durch die Erstellung von Anwendungen, die Benutzerinteraktionen erkennen, profitieren Entwickler von der Implementierung leistungsstarker Empfehlungssysteme, um ihre Software zu verbessern, ähnlich wie Amazon das Einkaufserlebnis personalisiert oder die Inhalts-Empfehlungsfähigkeiten von Netflix.
Konversationelle Schnittstellen: Angesichts der Beliebtheit von konversationellen KI-Angeboten für Verbraucher, wie Amazons Alexa, Apples Siri und Google Home, finden konversationelle Schnittstellen ihren Weg in die B2B-Welt. KI-Software ist der Ausgangspunkt für Softwareunternehmen, die innovativ sein und mit diesen Fortschritten Schritt halten möchten. Die Verwendung von Spracherkennung macht Benutzerinteraktionen mit Anwendungen effizienter und unverwechselbarer.
Prädiktive Fähigkeiten: Prädiktive Funktionalität ermöglicht es einer KI-Lösung, ein Ergebnis zu generieren, das als korrekt angenommen wird, anstatt dass ein Mensch dies manuell tun muss. Dies kann so einfach sein wie das automatische Hinzufügen einer Ausgabe zu einem Bericht durch Ausgabenmanagementlösungen. Mit KI und ML kann die Software die wiederkehrenden Ausgaben verstehen, die ein Benutzer jeden Monat eingibt. So automatisiert die Software die Aufgabe, indem sie die Ausgabe vorhersagt und dem Bericht hinzufügt.
Aufgabenautomatisierung: Unternehmen automatisieren redundante und manuelle Mitarbeiteraufgaben, indem sie KI und Maschinenlernen implementieren. Diese Delegation an KI-Lösungen ermöglicht es Mitarbeitern, sich auf wichtigere Teile ihrer Arbeit zu konzentrieren, die menschliche Expertise und Erfahrung erfordern.

Wer verwendet künstliche Intelligenz-Software?

Die Zeiten, in denen Entwickler hauptsächlich KI-Software zur Erstellung intelligenter Apps verwendeten, sind vorbei. Die Anwendungsfälle und Anwendungen von KI-Software haben sich mit dem Aufstieg von großen Sprachmodellen (LLMs) und generativen KI-Tools wie ChatGPT erweitert.

Von Finanzen bis Gesundheitswesen gibt es keine Branche, die nicht die Kraft der KI nutzt, um ihre Prozesse neu zu erfinden. Finanzinstitute verwenden KI-Algorithmen, um Betrug zu erkennen, Risiken zu bewerten und robuste Anlagestrategien zu entwickeln. KI unterstützt auch medizinische Fachkräfte bei der Vorhersage von Patientenergebnissen, der Gestaltung personalisierter Behandlungspläne und der Diagnose von Krankheiten.

Unternehmen verwenden KI-gestützte virtuelle Assistenten und KI-Chatbots, um den Kundenservice zu unterstützen, indem sie Interaktionen vereinfachen und Benutzererfahrungen verbessern. Unternehmen setzen auch KI ein, um Prozesse wie Datenanalyse, prädiktive Modellierung und Kundenbeziehungsmanagement zu verbessern.

KI wird auch im Marketing und E-Commerce weit verbreitet, um das Kundenverhalten zu analysieren, Werbekampagnen zu optimieren und Benutzererfahrungen zu personalisieren. Darüber hinaus nutzen Regierungs- und Forschungseinrichtungen KI für Datenanalyse, Klimamodellierung und Sicherheitszwecke.

Branchen wie Fertigung, Logistik und Transport integrieren KI, um Kosten zu senken und die Effizienz der Lieferkette zu verbessern.

Herausforderungen mit künstlicher Intelligenz-Software

Viele potenzielle Benutzer gehen davon aus, dass die beste künstliche Intelligenz-Software alles sofort richtig machen kann, aber das ist falsch. Selbst kostenlose KI-Software benötigt Zeit und eine große Menge an Daten, um zu lernen und gemäß den Erwartungen zu funktionieren. Benutzer müssen Maschinenlernalgorithmen mit Verstärkung, überwachten und unüberwachten Lernen trainieren, um eine wirklich intelligente Anwendung zu erstellen.

Zum Beispiel kann ein Computer-Vision-Modell nicht bestimmen, ob ein Bild eine Katze oder ein Hund ist, es sei denn, es hat gelernt, wie eine Katze und ein Hund aussehen.

Es gibt auch einen Mangel an Menschen, die verstehen, wie man diese Algorithmen erstellt und sie trainiert, um die erforderlichen Aktionen auszuführen. Der normale Benutzer kann nicht einfach KI-Software starten und alle seine Probleme lösen lassen. Stattdessen erfordert es umfangreiche Softwareentwicklung und Maschinenlernkenntnisse.

Mit zunehmendem Bedarf an diesen Fachleuten wird jedoch auch die Anzahl der qualifizierten Kandidaten und die Fähigkeiten der von ihnen entwickelten Anwendungen zunehmen.

KI-Technologietrends

In den letzten fünf Jahren war KI einer der bedeutendsten Technologietrends. Da das Marketing für KI jedoch weitergeht, können die Schlagworte überwältigend sein. G2 hat einige Trends innerhalb der KI-Software identifiziert: eingebettete KI und Maschinenlernen als Dienstleistung (MLaaS).

Eingebettete KI

Durch eingebettete KI können Entwickler Maschinenlernen und Deep Learning in Systeme und Netzwerkgeräte integrieren. Diese intelligente Funktionalität ermöglicht es Anwendungen, KI-Modelle auf Geräteebene auszuführen und "intelligente" Aufgaben basierend auf den Ergebnissen auszuführen. Eingebettete KI wird in Software wie CRM, Marketing-Automatisierung und Analytik verwendet, um Prozesse zu rationalisieren, Aufgaben zu automatisieren und prädiktive Fähigkeiten bereitzustellen.

Der Trend zu eingebetteten Geräten kombiniert künstliche Intelligenz mit Datengenerierung, um Effizienz, Datenschutz und Anwendungsleistung zu verbessern. Die Nachfrage nach eingebetteter KI wird mit der Zeit steigen, ähnlich wie bei Trends wie Cloud-Bereitstellung und mobilen Fähigkeiten. In Zukunft werden die Vorteile des Maschinenlernens nicht mehr als besonderes Angebot eines Anbieters gezählt, sondern als erwartetes Merkmal.

Maschinenlernen als Dienstleistung (MLaaS)

MLaaS ist Teil eines breiteren Trends, Softwaredienste über die Cloud bereitzustellen. Der Boom der öffentlichen Cloud-Infrastruktur hat es Unternehmen wie Google, Amazon und Microsoft ermöglicht, Entwicklungs- und Infrastrukturdienste für andere Unternehmen mit einem Pay-as-you-use-Modell anzubieten.

MLaaS ist ein cloudbasiertes Angebot, das Maschinenlernwerkzeuge und -algorithmen als Dienstleistung bereitstellt und es Einzelpersonen ermöglicht, ML-Fähigkeiten zu nutzen, ohne über das Fachwissen zu verfügen. Entwickler können diese vorgefertigten Algorithmen und Lösungen verwenden, um Dateninsights zu gewinnen. Kleine Unternehmen können Zeit, Ressourcen und Geld sparen, indem sie Systeme nutzen, die von anderen Unternehmen entwickelt wurden, anstatt Entwickler mit ihrem Budget einzustellen. Mit dem steigenden Bedarf an KI werden Unternehmen weiterhin auf MLaaS angewiesen sein.

Recherchiert und geschrieben von Matthew Miller

Überprüft und bearbeitet von Shanti S Nair

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