unser whitepaper führt sie durch die entscheidenden schritte:
- die Erstellung einer Transformations-Roadmap.
- die Bestimmung einer passenden Architektur.
- die Kombination von GenAI mit anderen Technologien, um ganzheitliche Lösungen zu schaffen.
- die Implementierung eines operativen Change-Management Framework.
- das Einbauen von wichtigen Kontrollen und Sicherheitsvorkehrungen.
mehr zu generativer künstlicher intelligenz (genAI).
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definition
Generative Künstliche Intelligenz bezieht sich auf ein Gebiet der KI, das Algorithmen verwendet. Ziel: neue Daten zu erzeugen, die denen ähnlich sind, auf welchen sie trainiert wurden. Diese Art von KI kann Texte, Bilder, Musik und andere Formen von Medien erzeugen, die für Menschen einen realistischen Mehrwert erzeugen.
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funktionsweise
Generative AI-Modelle, wie z.B. GANs (Generative Adversarial Networks) oder VAEs (Variational Autoencoders), lernen aus einer großen Menge von Daten: Um Muster und Strukturen zu erkennen. Nach dem Training können diese Modelle neue Daten erzeugen, die den gelernten Mustern entsprechen. Das bedeutet, dass sie beispielsweise neue Bilder kreieren können, die noch nie zuvor gesehen wurden, aber dennoch realistisch aussehen.
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anwendungsbereiche
Generative AI wird in vielen Bereichen eingesetzt. Darunter in der Kunst, bei der Erzeugung von Medieninhalten, in der personalisierten Werbung, im Produktdesign und sogar in der Forschung. Dort wird sie zur Erzeugung von Hypothesen oder zur Simulation von Daten verwendet.
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vorteile
Der Hauptvorteil der generativen AI ist ihre Fähigkeit, kreative und effiziente Lösungen für Probleme zu bieten, die traditionell menschliche Kreativität erfordern.
sind sie bereit, ihren geschäftswert durch genAI zu steigern?
Laden Sie unser Whitepaper herunter und erfahren Sie mehr dazu, wie Sie GenAI zu Ihrem Wettbewerbsvorteil nutzen können.
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