Die effektive Implementierung von künstlicher Intelligenz unterscheidet wettbewerbsfähige Unternehmen von denen, die nicht wettbewerbsfähig sind und/oder es nicht sein werden. In diesem Artikel untersuche ich fünf mögliche Strategien zur Optimierung der KI-Fähigkeiten.

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Die Beherrschung der Eingabeaufforderungen hilft bei der Interaktion mit ia, insbesondere bei der Beherrschung von Booleschen. Gut strukturierte Aufforderungen verbessern die Qualität und Relevanz der Antworten. Techniken umfassen:

• Aufforderung mit Beispielen, um das Lernen zu leiten
• Chain Prompts für logisches Denken
• Kontextbezogene Aufforderungen für spezifische Antworten

Für diejenigen, die mehr wissen wollen, siehe auch dieses Papier

Dies geht jedoch nur bis zu einem gewissen Punkt. Das grundlegende Konzept, das es zu verstehen gilt, ist, dass je mehr Wissen über ein bestimmtes Thema vorhanden ist, desto besser ist die Antwort, die man erhält. So wie ein Physiker bessere Antworten zu physikalischen Themen erhält, wird ein Jurist bessere Antworten zu rechtlichen Fragen erhalten, weil er die richtige Fachsprache verwendet. Es mag paradox klingen, aber je mehr Sie über ein bestimmtes Thema wissen, desto präzisere Antworten werden Sie erhalten. So war es bei der Google-Suche, so ist es auch bei der KI. Ich werde dies später unter Bezugnahme auf das hier Gesagte und stattdessen unter Bezugnahme auf die Verwendung von Eingabeaufforderungen beim Training generischer Modelle näher erläutern.

Integration von Erweiterungen in LLMs. Z. B. Gemini im Google-Ökosystem

Ein weiterer nützlicher Ansatz zur Nutzung des Potenzials dieses Instruments ist die Verwendung von so genannten "Erweiterungen" innerhalb eines bestehenden "Ökosystems".

Gemini Extensions bringen KI-Funktionalität in alltägliche Tools:

• Automatische Zusammenfassungen von YouTube-Videos
• Analysieren von E-Mails in Google Mail
• Unterstützung bei der Reiseplanung
• Dokumentarische Zusammenfassungen

Erstellung dynamischer Zielgruppensegmente mit KI oder warum es nicht notwendig ist, die Gedanken der Menschen zu lesen, um ihr Verhalten vorherzusagen oder zu beeinflussen.

Zielgruppensegmentierung mit KI ermöglicht schnelles Feedback zu Marketing und Inhalten:

• Definition detaillierter Ziele
• Ausbildung mit Branchendaten
• Schnittstelle für die Bewertung von Ideen
• AI-Feedback-Analyse
• Unterstützung kreativer Brainstorming-Prozesse

Der Einsatz spezieller Plattformen und/oder eigener Algorithmen, die das Verhalten eines Käufers überwachen, ermöglicht es, im Laufe der Zeit ein "psychologisches" Profil des Käufers zu erstellen und manchmal sogar seine zukünftigen Gedanken und sein Kaufverhalten vorherzusagen. Lesen Sie hier mehr

Aufbau von AI-Chatbots

Die Umwandlung von Unternehmenswissen in interaktive Systeme erfordert:

• Systematische Sammlung von Quellen
• Auswahl der IA-Plattform
• Durchführung von Schulungsprotokollen
• Ständig aktualisierte Inhalte

Einführung von IA-Tutoren

Im Bildungsbereich unterstützen KI-Tutoring-Systeme das Lernen durch:

• Kommunikation in natürlicher Sprache
• Maßgeschneiderte Routen
• Integration in bestehende Programme
• Anpassung an Lernstile
• Unterstützung für Pädagogen

Zukunftsperspektiven:

• Konzentration auf den Aufbau menschlicher Kapazitäten
• Iteration auf der Grundlage von Feedback
• Aktualisierung der Kenntnisse
• Ausrichtung der Folgenabschätzung auf die Unternehmensziele
• Evaluierung neuer Anwendungen mit einem strategischen Ansatz

Unternehmen, die ein Gleichgewicht zwischen Technologie und konkreten Zielen herstellen, profitieren am meisten von diesen Instrumenten.