Ein Beispiel für Deep Learning in Aktion ist das Gesundheitswesen. Durch die Analyse großer Mengen medizinischer Daten können Deep-Learning-Algorithmen Ärzten und Experten helfen, genauere Diagnosen und Behandlungspläne zu erstellen. Dies führt zu besseren Ergebnissen für die Patienten und zu geringeren Kosten für die Gesundheitsbranche insgesamt. So können wir beispielsweise Deep-Learning-Algorithmen trainieren, um frühe Anzeichen von Krankheiten wie Krebs zu erkennen, so dass Ärzte früher mit der Behandlung beginnen und die Ergebnisse für die Patienten möglicherweise verbessern können. In einer Studie aus dem Jahr 2021 haben Forscher des Johns Hopkins Kimmel Cancer Center eine neue Bluttesttechnologie mit künstlicher Intelligenz entwickelt und eingesetzt, um Lungenkrebs erfolgreich zu erkennen. In einer neuen Studie mit 724 Personen hat diese Technologie nun mehr als 80 % der Leberkrebsfälle erfolgreich erkannt. Weitere Beispiele aus der Gesundheitsbranche:https://www.philips.com/a-w/ab...
Ein weiteres Beispiel für Deep Learning ist die Finanzbranche, wo es betrügerische Transaktionen erkennen und das Risikomanagement verbessern kann. Durch die Analyse großer Datenmengen können Deep-Learning-Algorithmen Muster und Anomalien erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten könnten. Dies kann Unternehmen dabei helfen, Verluste zu vermeiden und ihr Ergebnis zu verbessern. Die Deutsche Bank hat vor kurzem eine Partnerschaft mit NVIDIA bekannt gegeben, um den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) im Finanzdienstleistungssektor zu beschleunigen.
In der Fertigungsindustrie können Deep-Learning-Algorithmen Produktionsprozesse optimieren und Verschwendung reduzieren. Durch die Analyse von Daten aus Sensoren und anderen Quellen können Deep-Learning-Algorithmen Ineffizienzen erkennen und Verbesserungen vorschlagen. Dies kann Unternehmen dabei helfen, ihre Betriebskosten zu senken und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern. Viele Führungskräfte sind sich unsicher, wie sie KI-Lösungen so einsetzen können, dass sie sich tatsächlich positiv auf den Gewinn auswirken. In einem ersten Schritt können Führungskräfte aus der Industrie ein besseres Verständnis für die KI-Technologie und deren Einsatz zur Lösung spezifischer Geschäftsprobleme gewinnen. Zu diesem Zweck sollten sie eine allgemeine Richtung und einen Fahrplan festlegen und sich dann auf Bereiche konzentrieren, in denen KI einen greifbaren Wert schaffen kann. Eine Möglichkeit, wie KI Mehrwert schaffen kann, ist die Erweiterung der Fähigkeiten von Wissensarbeitern, insbesondere von Ingenieuren, durch den Einsatz von Vorhersagefunktionen zur Verarbeitung von Daten, zur Erkennung von Mustern und zur Erstellung von Empfehlungen. Beispiele für KI-Technologien, die zur Lösung von Geschäftsproblemen im Industriesektor eingesetzt werden können, sind KI-Planungsagenten, die komplexe Fertigungsstraßen optimieren können, und maschinelle Lernmodelle, die Ausfälle von Anlagen vorhersagen und verhindern können.
Deep Learning kann eine breite Palette von Aufgaben automatisieren, von der Dateneingabe und -analyse bis hin zum Kundendienst. ChatGPT und KI-Bildgeneratoren sind Beispiele dafür, wie Deep Learning bereits jetzt verschiedene Branchen und die Art und Weise, wie wir arbeiten, verändert. Es wird den Bedarf an teuren Arbeitskräften und das Risiko menschlicher Fehler verringern, was Unternehmen helfen kann, Geld zu sparen und die Effizienz zu steigern. Ein Content Creator, der KI einsetzt, kann z. B. 10-mal mehr Artikel schreiben; ein Designer oder Entwickler kann ein neues Produkt oder eine Funktion 10-mal schneller liefern; ein Anwalt kann 10-mal mehr Fälle auf einmal bearbeiten usw. usw. (Faktor 10 nur ein Beispiel!)
KI ist heute aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Viele Endnutzer verwenden KI inzwischen täglich in ihren Anwendungen. Viele Unternehmen nutzen Tools, die von KI unterstützt werden. Größere KI-Projekte und Partnerschaften werden eingegangen. Die Entwicklungen der letzten 2-3 Jahre haben enorme Fortschritte gemacht. Für die Verwendung von Modellen für benutzerdefinierte Probleme ist nicht mehr ein 10-köpfiges Team mit Doktortitel erforderlich. Eine neue Ära hat bereits begonnen, wir stehen zwar noch am Anfang, sind aber schon mittendrin. Wenn Ihr Unternehmen heute noch keine KI einsetzt, wird es auf lange Sicht der Konkurrenz nachgeben müssen.
