KI-Datenwissenschaft: Modelle, Analysen und Nutzungsmöglichkeiten für kleine Unternehmen

AI data science

Wenn alle deine Mitbewerber KI nutzen, wie kannst du dir dann einen Wettbewerbsvorteil sichern?


Die Antwort besteht darin, fortschrittliche KI- und Data-Science-Funktionen zu nutzen, die es dir ermöglichen, mit KI weiter zu gehen als die Konkurrenz.


Grundlagen der Datenwissenschaft


Datenwissenschaft oder Data Science ist das multidisziplinäre Fachgebiet des Verstehens von Daten. Die Daten können strukturiert vorliegen, etwa im XML- oder JSON-Format, oder unstrukturiert sein, wie etwa die Milliarden von Datenpunkten, die wir in Social Media finden. 


KI ist in der Datenwissenschaft von unschätzbarem Wert, da Datenwissenschaftler sie nutzen können, um enorme Datenmengen zu verarbeiten und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. 


Jüngste Durchbrüche im Bereich von Sprachmodellen haben KI in der Datenwissenschaft wichtiger denn je gemacht. 

Das richtige Tool: Warum GPTs?


„Generative Pre-trained Transformers“ – oder GPTs – stellen einen bedeutenden Durchbruch in der KI- und Datenwissenschaftstechnologie dar. Sie basieren auf der Transformer-Architektur, die Spracheingaben in Tokens umwandelt und sie parallel verarbeitet, um den Kontext und das nächste Wort in einer Sequenz zu verstehen. Die Ausgabe wird dann an einen Decoder gesendet, der sie wieder in Wörter umwandelt. 


Transformer bieten aufgrund ihrer Fähigkeit, Kontext bereitzustellen, und auch aufgrund ihrer höheren Geschwindigkeit erhebliche Vorteile bei der Sprachverarbeitung. 

Zu den derzeit beliebtesten Tools, die die Transformer-Architektur nutzen, gehören

  • DALL-E
  • Stable Diffusion
  • und ChatGPT.

GPT-Modelle sind zum De-facto-Standard für textverarbeitende KI geworden. 

Müll rein, Müll raus


Du musst mit den richtigen Daten arbeiten, um Data Science in deinem Unternehmen erfolgreich einzusetzen. Es gilt die uralte Programmiermaxime „Garbage in, garbage out“: Qualitativ minderwertiger Input führt auch zu mangelhaften Ergebnissen.

 

Obwohl GPT beispielsweise ein phänomenales Tool ist, kann es nicht unabhängig denken. Es braucht Daten, um Schlussfolgerungen zu ziehen. 


Als Werkzeuge der Artificial Narrow Intelligence (ANI) sind GPT-Modelle auf eine einzelne oder begrenzte Aufgabe spezialisiert – die Sprachverarbeitung. Sie führen statistische Berechnungen mit den verschlüsselten Tokens durch, die sie erhalten, um ihre Ausgabe zu generieren. Es ist reine Mathematik und GPT-Modelle können ihre Ausgabe nur auf die Daten stützen, die ihnen vorliegen. 


Da ChatGPT überwiegend mit westlichen Daten und insbesondere Daten aus den USA trainiert wurde, hat die vorhergesagte Ausgabe oftmals bestimmte Neigungen. Das kann zu Herausforderungen führen, wenn du die GPT-Funktionalität intern in deinem Unternehmen oder in einem Chatbot auf deiner Website implementieren möchtest. 


Bei einem hervorragenden Tool wie einem GPT-basierten Modell benötigst du also Folgendes:


  • Korrekte/angemessene Daten
  • Korrektes/angemessenes Training mit diesen Daten 


Glücklicherweise ist es durchaus auch möglich, die Daten eines GPT-Modells zu verbessern. 

Optimierte GPT-Modelldaten für bessere Unternehmensanwendungen


Damit ein GPT-Modell die benötigte Ausgabe liefern kann, musst du die Daten bereitstellen, mit denen es arbeiten soll. Nehmen wir beispielsweise an, du hast einen ChatGPT-Chatbot implementiert, der die OpenAI API aufruft. Dann kannst du alle Benutzereingaben so modifizieren, dass sie Anweisungen enthalten, Daten nur aus dem Datenspeicher deines Unternehmens abzurufen. 


LlamaIndex ist ein Tool, mit dem du eine Vielzahl domänenspezifischer Unternehmensdaten aus mehreren Quellen integrieren kannst, einschließlich APIs, PDFs und SQL, um sie dann mit einem Large Language Model (LLM) zu verwenden. 


Eine andere Möglichkeit besteht darin, sich anstatt ChatGPT für ein Open-Source-LLM zu entscheiden. Dieses Modell kannst du dann mit deinen eigenen Datensätzen trainieren. Arbeite dafür etwa mit einem Datenexperten zusammen, der dich bei der Feinabstimmung deiner Datenmodelle unterstützt, um sie besser an unternehmensspezifische Daten anzupassen. 

Erweiterte Einsatzmöglichkeiten von KI für Analysen und andere Aufgaben


Durch die programmatische Kombination von Daten mit einem automatisierten KI-Tool kannst du fortschrittliche KI- und Data-Science-Funktionen in deinem Unternehmen nutzen. 


KI-Agents beispielsweise sind KI-Werkzeuge, die völlig unabhängig agieren, um ein vorgegebenes Ziel zu erreichen. Du kannst einen KI-Agent bitten, Tausende von E-Mails zu sichten und ihn dann je nach Inhalt der Nachricht bestimmte Aktionen ausführen lassen. Der KI-Agent benötigt keine zweite Aufforderung – er macht einfach weiter, bis er das Ziel erreicht. 


Ein weiteres Beispiel ist die Kombination von ChatGPT-Funktionen mit grundlegender Programmierung, um Verkaufsgespräche automatisch zu analysieren, die Stimmung deiner Kunden zu verstehen, Terabytes alter Unternehmensdaten zusammenzufassen oder Dateien zu durchsuchen und die Informationen zu verarbeiten. 


Unabhängig davon, welches KI-Tool du einsetzt: Es ist wichtig, dass menschliche Kontrolle Teil davon ist. KI ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Produktivitätssteigerung, lässt sich jedoch am besten in Kombination mit der menschlichen Komponente nutzen.

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