KI-Strategien kombinieren Vorhersage und Schlussfolgerung für Vorteile

Unternehmen, die die Unterscheidung zwischen prädiktiven KI-Systemen und solchen, die Schlussfolgerungen ziehen können, verstehen und sie zu kombinieren wissen, werden einen erheblichen Wettbewerbsvorteil erzielen, so Sean Kamkar, Chief Technology Officer bei Zest AI. Die Realität von KI ist nuancierter als eine einzige Technologie; es handelt sich um eine Konvergenz zweier grundlegend unterschiedlicher Systeme.

Prädiktive KI, oft unterstützt durch maschinelles Lernen, zeichnet sich durch die Identifizierung von Mustern in großen Mengen historischer Daten aus. In der Kreditindustrie können diese Modelle beispielsweise die Rückzahlungswahrscheinlichkeit und das Betrugsrisiko mit größerer Präzision vorhersagen als herkömmliche Methoden. Generative KI hingegen synthetisiert Informationen, navigiert durch Mehrdeutigkeiten und kommuniziert in menschlicher Sprache. Ihre Rolle ist es, Schlussfolgerungen zu ziehen und zu übersetzen, nicht nur vorherzusagen.

Das Verständnis dieses Unterschieds ist entscheidend, da viele Organisationen versuchen, generative KI für Aufgaben einzusetzen, für die sie nicht konzipiert wurde. Große Sprachmodelle sind leistungsfähig, aber keine deterministischen Vorhersagesysteme. Sich auf Schlussfolgerungen ohne zugrundeliegende Daten zu verlassen, kann zu unzuverlässigen Entscheidungen führen. Gleichzeitig können Vorhersagesysteme ohne Interpretierbarkeit eine andere Herausforderung darstellen, bei der das Verständnis der Ergebnisse schwierig wird.

Dieses Muster zeigt sich branchenübergreifend, beispielsweise im Gesundheitswesen und bei autonomen Fahrzeugen, wo prädiktive Intelligenz mit schlussfolgernder Intelligenz kombiniert wird. Im Kreditwesen wird maschinelles Lernen eingesetzt, um reproduzierbare Bewertungen sicherzustellen, während generative KI hilft, Ergebnisse im Kontext zu interpretieren und die Auswirkungen von Politikänderungen zu simulieren.

Organisationen, die die größten Erfolge erzielen, ersetzen nicht Menschen durch KI, sondern bauen Systeme, in denen verschiedene Formen der Intelligenz sich ergänzen: statistische Modelle identifizieren Muster, generative Systeme übersetzen Komplexität in nutzbare Erkenntnisse und Menschen liefern Kontext, Aufsicht und Urteilsvermögen. Die effektivsten Unternehmen werden diejenigen sein, die Vorhersage, Schlussfolgerung und menschliches Urteilsvermögen in Systemen kombinieren, die Menschen effektiver machen.