Künstliche Intelligenz ist ein ständig wachsendes Universal-Lexikon mit Echtzeitzugriff

KI in der Medizin macht es vor

Im Fernsehen lief bei Maischberger Anfang April 2024 ein interessantes Interview mit Dr. Eckart von Hirschhausen, der einer KI eine Reihe von Symptomen nannte (Kribbeln und Schmerzen in den Fingern, Taubheitsgefühle, Heiserkeit), die die KI sofort und präzise einer äußerst seltenen Krankheit (Amyloidose) zuordnete. Von Hischhausen zeigte sich überrascht: „Jetzt bin ich aber echt baff, kein normaler Arzt wäre auf eine solche Diagnose gekommen. Es ist wirklich so, dass Patienten und Patientinnen mit solchen seltenen Erkrankungen über Jahre von Pontius zu Pilatus laufen und immer wieder vertröstet werden.“

Dieses Beispiel zeigt die riesige Power der KI, wenn sie richtig eingesetzt wird und mit den richtigen Daten befüllt ist. Die Genauigkeit von Diagnosen hängt entscheidend von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. Schlechte Datenqualität führt unweigerlich zu irreführenden oder falschen Ergebnissen, die Therapie-Entscheidungen negativ beeinflussen. Daten müssen sauber, konsistent und vollständig sein, um verlässliche Diagnosen zu ermöglichen. Und das ist nicht nur in der Medizin so, sondern auch bei Unternehmenskennzahlen.

Quelle: ARD Sendung Maischberger ab Minute 07:10

KI in der Business Intelligence

Welche Stärken hat KI im Bereich BI?

Auch im Business Intelligence (BI)-Bereich nimmt die Verwendung künstlicher Intelligenz (KI) eine immer zentralere Rolle ein. Es geht im Besonderen um diese 3 Technologien:

Maschinelles Lernen (ML): Hier helfen Algorithmen und Modelle dabei, Muster in Daten zu identifizieren und Probleme eigenständig zu lösen.

Deep Learning (DL): Dies ist eine spezielle Form des maschinellen Lernens, bei dem komplexe Konzepte durch hierarchische Schichten von einfachen Repräsentationen gelernt werden.

Natural Language Processing (NLP): Diese Technik zielt darauf ab, natürliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten, um eine direkte Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zu ermöglichen.

Wie verändert KI die Business Intelligence? In einem vereinfachten Modell besteht Business Intelligence aus Schichten für Datenaufnahme, Datenverarbeitung und Datenzugriff. Hier einige Beispiele, wie KI diese Schichten revolutioniert:

Datenaufnahmeschicht: ML kann den Datenimport automatisieren und die Datenqualität verbessern.

Datenverarbeitungsschicht: NLP ermöglicht die Gruppierung und Klassifizierung von unstrukturierten Texten, während DL die Integration von Bild- und Videoinformationen ermöglicht.

Datenzugriffsschicht: Durch Sprachkommandos können Informationen abgerufen und Dashboards angezeigt werden, und auch Multimediadaten können für Abfragen genutzt werden.

AI und die HICO

Wir sind leidenschaftliche und professionelle BI-Experten und Datenmanagement-Berater, die Sie bei der datenbasierten Planung und Entscheidungsfindung unterstützen. Wir konzipieren und implementieren integrierte Business Intelligence- und Controllingsysteme der 4. Generation über Branchen und Funktionen hinweg mit marktführender Software, so dass Ihre internen Wertschöpfungsprozesse deutlich verbessert werden.

Mit unseren Kunden erschaffen wir eine faktenbasierte Welt, in der Menschen in der Zusammenarbeit aufblühen durch unsere Bereiche Analytics, Planung und Data & Cloud.

Analytics und AI

Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in den Bereich Analytics bietet Unternehmen eine Vielzahl von Vorteilen und Chancen, um ihre Geschäftsziele zu erreichen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Einer der herausragenden Gründe für den Einsatz von AI in Analytics liegt in der Fähigkeit von KI-Algorithmen, große Datenmengen schnell und präzise zu analysieren. Dies ermöglicht Unternehmen, Einblicke in ihre Daten zu gewinnen, die sie sonst möglicherweise übersehen hätten.

Durch die Verwendung von KI können Unternehmen komplexe Muster und Trends in ihren Daten identifizieren, die für menschliche Analysten möglicherweise schwer zu erkennen sind. Diese Erkenntnisse können dazu beitragen, neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren, Risiken zu minimieren und effektive Strategien zu entwickeln. Darüber hinaus ermöglicht die Vorhersage- und Prognosefähigkeit von KI Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Ressourcen effektiv zu nutzen.

Ein weiterer Vorteil der Integration von KI in Analytics besteht in der Automatisierung von Aufgaben. Viele repetitive und zeitaufwändige Aufgaben im Analyseprozess können mithilfe von KI automatisiert werden, wodurch Analysten Zeit für komplexere Aufgaben und die Gewinnung wertvoller Einblicke haben.

Durch die Analyse großer Datenmengen kann KI Unternehmen dabei unterstützen, das Verhalten ihrer Kunden besser zu verstehen und personalisierte Angebote oder Dienstleistungen bereitzustellen. Dies trägt nicht nur zur Verbesserung der Marketingstrategien bei, sondern steigert auch die Kundenzufriedenheit und -bindung.

Neben der verbesserten Kundenbindung und personalisierten Ansprache hilft die Integration von KI in Analytics Unternehmen auch dabei, Risiken frühzeitig zu erkennen und zu managen. Insbesondere in Bereichen wie Finanzdienstleistungen, Versicherungen oder der Gesundheitsbranche kann dies von entscheidender Bedeutung sein.

Planung und AI

Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich der Planung bietet eine Vielzahl von Vorteilen und Möglichkeiten, die herkömmliche Planungsprozesse deutlich verbessern können. Durch den Einsatz von KI können Unternehmen präzisere Prognosen erstellen, indem sie auf große Mengen historischer Daten zugreifen und komplexe Modelle entwickeln, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Dies ermöglicht es ihnen, besser auf Nachfrageänderungen, Markttrends und andere Variablen zu reagieren. Darüber hinaus können Unternehmen durch die Analyse von Daten und die Verwendung von KI-Algorithmen ihre Ressourcen besser planen und optimieren, was zu einer erhöhten Effizienz, Kostenersparnis und der Vermeidung von Engpässen führen kann.

Ein weiterer Vorteil der Integration von KI in die Planung besteht in der schnelleren Reaktionsfähigkeit von Unternehmen. KI-Modelle können Daten in Echtzeit analysieren und Entscheidungen automatisieren, was es Unternehmen ermöglicht, schnell auf sich ändernde Bedingungen zu reagieren. Dies ist besonders wichtig in dynamischen Umgebungen wie der Produktion, dem Supply Chain Management oder dem Vertrieb. Zusätzlich können KI-Systeme potenzielle Chancen und Risiken frühzeitig erkennen, indem sie Daten analysieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, proaktiv zu handeln und sich auf künftige Herausforderungen vorzubereiten.

Darüber hinaus kann der Einsatz von KI im Bereich der Planung die strategische Planung verbessern. Durch die Analyse von Daten und die Identifizierung von Trends können KI-Systeme Unternehmen dabei unterstützen, langfristige strategische Pläne zu entwickeln. Dies ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen über Investitionen, Produktentwicklung und Markteintritt zu treffen. Zusammengefasst bietet der Einsatz von KI im Bereich Planning eine Vielzahl von Vorteilen, die Unternehmen dabei unterstützen können, ihre Effizienz zu steigern, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern und bessere Entscheidungen zu treffen.

Data & Cloud und AI

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich Data & Cloud bietet eine Vielzahl von Vorteilen und Möglichkeiten, die die Effizienz und Leistungsfähigkeit von Unternehmen erheblich verbessern können. Eine der wichtigsten Gründe für den Einsatz von KI in diesem Bereich liegt in der Automatisierung von Aufgaben. KI kann repetitive Aufgaben wie die Datenbereinigung, -integration und -analyse automatisieren, was den Mitarbeitern ermöglicht, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren, und den gesamten Datenverarbeitungsprozess beschleunigt.

Darüber hinaus ermöglicht der Einsatz von KI schnellere und präzisere Analysen. KI-Algorithmen können große Mengen an Daten schnell durchforsten und dabei Muster und Zusammenhänge identifizieren, ohne lange auf manuelle Analyseprozesse warten zu müssen. Dies wiederum ermöglicht es Unternehmen, Einblicke zu gewinnen, Trends zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Ein weiterer Vorteil liegt in der Vorhersage und Optimierung. Durch den Einsatz von KI können Unternehmen prädiktive Analysemodelle entwickeln, um zukünftige Trends und Ereignisse vorherzusagen. Auf dieser Grundlage können Unternehmen proaktiv handeln und ihre Strategien entsprechend anpassen, um Chancen zu nutzen und Risiken zu minimieren.

Des Weiteren trägt der Einsatz von KI zur Personalisierung von Dienstleistungen und Produkten bei. Indem sie Daten aus verschiedenen Quellen analysiert, kann KI helfen, Kundenverhalten und -präferenzen besser zu verstehen. Basierend auf diesen Erkenntnissen können Unternehmen personalisierte Dienstleistungen und Produkte anbieten, die genau auf die Bedürfnisse ihrer Kunden zugeschnitten sind.

Effiziente Ressourcennutzung ist ein weiterer wichtiger Aspekt. Durch den Einsatz von KI in der Cloud können Unternehmen ihre Ressourcen effizienter nutzen, da sie Skalierbarkeit und Flexibilität bieten. KI-Modelle können je nach Bedarf Ressourcen automatisch skalieren, was zu einer optimalen Nutzung der Infrastruktur führt und Kosten spart.

Schließlich trägt KI auch zur Sicherheit und Compliance bei. Sie kann Anomalien und potenzielle Bedrohungen frühzeitig erkennen und die Sicherheit von Daten in der Cloud verbessern. Darüber hinaus kann KI dabei helfen, Compliance-Anforderungen einzuhalten, indem sie kontinuierlich Daten überwacht und auf Regelverstöße hinweist.

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