40 % der weltweiten Arbeitskräfte werden nach der Entwicklung der KI neue Fähigkeiten erlernen müssen

Francesco Fontanot, Daten- und KI-Vertriebsleiter für IBM Lateinamerika, sprach mit infobae über die Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die internen Strukturen von Unternehmen

Derzeit sind Unternehmen auf der Suche nach Menschen mit den Fähigkeiten, mit KI zu arbeiten. (Illustratives Bild Infobae)

Der Aufstieg von künstliche Intelligenz (KI) hat eine bedeutende Revolution in der Funktionsweise von Unternehmen auf der ganzen Welt markiert. Die Fähigkeit von Unternehmen, große Datenmengen zu sammeln, zu verarbeiten und zu nutzen, hat zur Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen geführt, die komplexe Aufgaben automatisieren, die Entscheidungsfindung verbessern und interne Prozesse optimieren können.

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Innerhalb dieser Dynamik benötigen Unternehmen insbesondere fünf Rollen, damit KI optimal umgesetzt werden kann: „der Datenwissenschaftler, der Dateningenieur, der generative KI-Entwickler, der Datenethiker und der Daten- und KI-Lösungsarchitekt“, sagte er. Francesco FontanorWer ist der Leiter des Daten- und KI-Vertriebs für IBM Lateinamerika?

Eine Studie dieses Unternehmens ergab, dass „ungefähr eins 40 % der weltweiten Arbeitskräfte müssen sich aufgrund der KI umschulen und neue Fähigkeiten erlernen“, bemerkte Fontanor.

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Unternehmen sind heute aktiv auf der Suche nach Fachkräften mit praktischer Erfahrung, die sowohl traditionelle künstliche Intelligenz als auch generative künstliche Intelligenz einsetzen können, um geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen.

Unternehmen implementieren KI zunehmend in ihre internen Funktionen. (Illustratives Bild Infobae)

Traditionelle KI basiert auf Algorithmen, die vordefinierten Regeln folgen, um spezifische Probleme wie Klassifizierung oder Mustererkennung zu lösen. Stattdessen konzentriert sich generative KI auf die autonome Erstellung neuer Inhalte mithilfe probabilistischer und Deep-Learning-Modelle.

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Dies bedeutet: einzigartige Anwendungen für jeden Ansatz: Traditionelle KI ist für logische und spezifische Aufgaben wertvoll, während generative KI sich bei der Erstellung origineller Inhalte auszeichnet.

“Der Traditionelle KI Es wird seit mehreren Jahren in Bereichen wie dem Kundenservice eingesetzt. Zu den häufigsten Fällen zählen Conversational Service Agents, Transactional Service Agents oder Second Generation Service Agents sowie Kaufempfehlungs-Engines von Webplattformen, Film-, Serien- oder Songempfehlungen von Streaming- oder Musikplattformen usw.“, erklärte die Führungskraft.

Traditionelle KI widmet sich hauptsächlich der Datenverarbeitung. (Freepik)

Mit dem Generative KIDer Fokus auf das Kundenerlebnis wird sich radikal ändern und zu einem exponentiellen Wachstum der Datenmengen führen, die Unternehmen und Institutionen erfassen und verarbeiten müssen: „Ein Anwendungsfall, den wir bereits erfolgreich an Kunden in der Region liefern. Es ist das Kognitive.“ Callcenter“, fügte er hinzu.

Diese Lösung basiert auf dem Einsatz von Technologie, um ein differenziertes Erlebnis im Kundenservice zu schaffen. Ihr Fokus liegt auf der effektiven Beantwortung von Anfragen und Fragen sowie der Bereitstellung präziser und detaillierter Informationen. Darüber hinaus ist es in der Lage, Kundenbeschwerden und -ansprüche über verschiedene Kanäle zu verwalten, ohne auf menschliches Eingreifen angewiesen zu sein.

„Es integriert verschiedene Technologien wie traditionelle KI, generative KI, Sprache-zu-Text und Text-zu-Sprache-Konvertierung sowie Technologien zur Suche und Beantwortung von Fragen zu Geschäftsdokumenten mithilfe natürlicher Sprachverarbeitung und LLM-Modellen“, betonte er. Fontanot.

Daher benötigen Unternehmen zunehmend Experten für künstliche Intelligenz, die die Entwicklungsprozesse und die korrekte Implementierung dieser Technologie unterstützen.

Ein Beispiel für generative KI ist ChatGPT. EFE/ Rayner Peña R.

Traditionelle, generative KI oder auch traditionelle Business Intelligence sind „sehr leistungsstarke“ Technologien, die dabei helfen, die Entscheidungsfindung auf verschiedenen Ebenen von Unternehmen zu unterstützen. Beispielsweise könnten Unternehmen darüber nachdenken KI zu bewerten ROIein Maß zur Bewertung der Rentabilität oder Effizienz einer Investition im Verhältnis zu ihren Kosten.

Soll jedoch künstliche Intelligenz zum Einsatz kommen, müssen Unternehmen die Bedeutung eines guten Datenschemas verstehen, damit das Sprachmodell richtig trainiert werden kann.

„Es ist eine Voraussetzung essentiell Und grundlegend „Verfügen Sie über eine moderne Datenarchitektur, die darauf vorbereitet ist, große Informationsmengen mit großer Geschwindigkeit, Qualität, Governance, Sicherheit und Ethik zu verarbeiten, die mit Algorithmen verbundenen Vorurteile zu vermeiden und die Vertraulichkeit der Daten zu wahren“, forderte die Führungskraft.

Das Gespräch mit Fontanor Es fand im Rahmen der IBM Summit Peru-Veranstaltung statt, einem Raum, in dem Themen wie Hybrid Cloud, Cybersicherheit, Daten und künstliche Intelligenz, Aufgabenautomatisierung, Codegenerierung und Kundenservice diskutiert wurden.

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Source: javiko.edu.vn