Für die Verarbeitung großer Mengen an unstrukturierten Informationen, die für automatisierte und datengesteuerte Prozesse unerlässlich sind, nutzen Unternehmen KI-Plattformen. Diese bieten die nötige Infrastruktur und die Algorithmen für maschinelles Lernen.
Die Plattformen richten sich an viele Nutzer und ermöglichen es ihnen, KI für Informationsauswertung, Automatisierungen und intelligente Anwendungen zu nutzen. KI-Plattformen bieten Lösungen für die Herausforderungen der Digitalisierung in verschiedenen Branchen, z. B. Fintechs.
KI-Plattformen automatisieren die Datenerfassung und passen sich der Entwicklung der zu verwaltenden Informationen an, indem sie Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden. Sie nutzen fortschrittliche Datenverwaltungstechniken wie automatische Klassifizierung und intelligente Speicherung, um Prozesse zu optimieren.
Sobald die Daten erfasst sind, nutzen KI-Plattformen Datenmanagementtechniken. Durch die Nutzung der Cloud, kann die KI Ressourcen auf der Grundlage von Nutzungsmustern dynamisch zuweisen, um Effizienz und Skalierbarkeit zu gewährleisten und Analysen zur Vorhersage des Speicherbedarfs zu ermöglichen. Engpässe und Datenverluste werden so vermieden und die Leistung der IT maximiert.
Die Analyse großer Datenmengen ist das Herzstück einer KI-Plattform. Mithilfe natürlicher Sprachverarbeitung und maschineller Bildverarbeitung unterstützt KI Unternehmen dabei, strukturierte und unstrukturierte Daten zu analysieren und immer genauere Prognosemodelle zu erstellen.
Doch wie verwaltet man Datensätze und wählt den passenden Ansatz, der am besten zu den Eigenschaften der Algorithmen passt?
Bei großen, oft unstrukturierten Datenmengen eignen sich Data Lakes: Es handelt sich um Architekturen, die von den Algorithmen leicht navigiert werden können.
Der Diskurs ändert sich, wenn Large Language Models eingeführt werden. Dabei handelt es sich um vortrainierte generative Algorithmen, die in der Lage sind, natürliche Sprache zu verstehen und kohärent zu reagieren. In diesem Fall sind RAG-Datenbanken (Retrieval-Augmented Generation) ein viel besser geeignetes Instrument zur Organisation der Daten.
Die Sauberkeit der Daten ist für das Training von maschinellen Lernsystemen das A und O. Denn mehr Müll und Rauschen erhöhen das Risiko, dass der Algorithmus diese Fehler in die Analyseergebnisse überträgt. Generative Algorithmen können Anwender zu großen Fehlern verleiten.
Man muss wissen, wie man den richtigen Ansatz zur Datenqualität wählt, ohne die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu beeinträchtigen. Vektordatenbanken und Objektspeicherarchitekturen erleben eine "zweite Jugend", wenn sie nahe an der Datenquelle angesiedelt sind.
Wie kann man sich in diesem Szenario sicher und agil bewegen? Cloud-Anbieter können hier wertvolle Verbündete sein. Sie bieten alle notwendigen Technologien, um Ad-hoc-Lösungen mit vorgefertigten Anwendungen zu erstellen. Diese werden in ihren eigenen Rechenzentren oder vor Ort beim Kunden installiert, um alle KI-Tools zu integrieren und auszubalancieren.