Wir bei ITSG verstehen die Macht der KI und die Auswirkungen, die sie auf Ihr Unternehmen haben kann.
Deshalb widmen wir uns der Bereitstellung innovativer Lösungen, die Innovation
und Fortschritt vorantreiben.
Mit der KI-Entwicklung können Sie das
Potenzial freisetzen, Aufgaben zu automatisieren, bessere
und fundiertere Entscheidungen zu treffen und
komplexe Probleme zu lösen. Ganz gleich, ob Sie
die Kundenerfahrung verbessern,
Geschäftsprozesse optimieren oder
einen Wettbewerbsvorteil erzielen möchten, unsere KI-Entwicklungsdienste können
Ihnen helfen, Ihre Ziele zu erreichen.
Nicht alle digitalen Systeme oder Software, die bestimmte
Aufgaben erfüllen oder intelligentes Verhalten simulieren können, können als
Beispiele für künstliche Intelligenz (KI) angesehen werden.
Hier sind einige Beispiele dafür, was nicht als KI gilt:
Unter Automatisierung versteht man den Einsatz von Computersystemen zur Erledigung von Routine- oder sich wiederholenden Aufgaben, wie z. B. Dateneingabe oder Dateiverwaltung. Diese Art von Systemen basiert in der Regel auf vordefinierten Regeln und Bedingungen und beinhaltet keine Art von Entscheidungsfindung oder Lernen.
Ein Softwareprogramm, das bestimmte Aufgaben auf der Grundlage einer Reihe von vordefinierten Regeln oder Bedingungen ausführt, gilt nicht als KI. Diese Art von Systemen wird oft als regelbasierte Systeme oder Expertensysteme bezeichnet und ist darauf ausgelegt, vordefinierte Antworten auf bestimmte Eingaben oder Situationen zu geben.
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, bei dem es darum geht, Computersystemen beizubringen, aus Daten zu lernen, aber nicht alle Arten des maschinellen Lernens gelten als KI. So gelten beispielsweise Systeme, die bekannte statistische Modelle oder Algorithmen verwenden, um Vorhersagen zu treffen oder Klassifizierungsaufgaben zu erfüllen, nicht als KI.
Reaktive Maschinen sind Computersysteme, die auf bestimmte Eingaben oder Situationen reagieren können, aber nicht in der Lage sind, aus früheren Erfahrungen zu lernen oder Entscheidungen auf der Grundlage eines breiteren Kontexts zu treffen. Beispiele für reaktive Maschinen sind Ampelsysteme und andere Arten von Systemen, die auf bestimmte Reize reagieren können, aber keine Art von Lernen oder Anpassung beinhalten.
Im Allgemeinen sind KI-Systeme darauf ausgelegt, menschenähnliche Intelligenz und menschliches Verhalten zu simulieren, und
beinhalten eine Form des Lernens oder der Anpassung auf der Grundlage von Daten oder Erfahrungen. Es gibt zwar keine
einheitliche Definition von KI, aber sie zeichnet sich im Allgemeinen durch ihre Fähigkeit aus, Entscheidungen auf der Grundlage eines
breiteren Kontexts zu treffen und aus neuen Informationen zu lernen.
Nicht alle digitalen Systeme oder Software, die bestimmte Aufgaben erfüllen oder intelligentes Verhalten simulieren können, können als Beispiele für künstliche Intelligenz (KI) angesehen werden.
Data as a Service (DaaS) ist ein Datenbereitstellungsmodell, bei dem die Daten den Nutzern auf Anfrage zur Verfügung gestellt werden, in der Regel über eine cloudbasierte Plattform. Es ermöglicht Unternehmen, auf Daten zuzugreifen und sie zu nutzen, ohne in die für ihre Verwaltung und Speicherung erforderliche Infrastruktur investieren zu müssen. DaaS-Anbieter bieten eine Reihe von datenbezogenen Diensten an, darunter Datenspeicherung, -verarbeitung, -analyse und -visualisierung, um den Nutzern zu helfen, Erkenntnisse und Werte aus ihren Daten abzuleiten. Beispiele für DaaS sind Datenmarktplätze, Datenintegrationsplattformen und Data-Warehousing-Dienste.
Datengestützte Produkte werden mit datengesteuerten Merkmalen und Funktionen erweitert. Diese Funktionen werden in der Regel durch Algorithmen des maschinellen Lernens unterstützt, die es dem Produkt ermöglichen, aus dem Nutzerverhalten und den Daten zu lernen, um personalisierte und kontextrelevante Erfahrungen zu liefern. Beispiele für datengestützte Produkte sind Fitness-Tracker, die anhand von Daten personalisierte Trainingspläne erstellen, Smart-Home-Geräte, die anhand von Daten die Umgebungseinstellungen auf der Grundlage des Nutzerverhaltens anpassen, und Autos, die anhand von Daten den Kraftstoffverbrauch und die Leistung optimieren.
Data as Insights bezieht sich auf eine Art von Datenprodukt, das umsetzbare Einblicke und Erkenntnisse aus der Datenanalyse liefert, wobei häufig Techniken wie Data Mining, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz eingesetzt werden. Data-as-Insights-Produkte konzentrieren sich darauf, durch die Nutzung von Daten einen Mehrwert zu schaffen, indem sie Entscheidungsträgern relevante, nützliche und zeitnahe Erkenntnisse liefern und ihnen helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und auf der Grundlage datengestützter Empfehlungen geeignete Maßnahmen zu ergreifen. Diese Produkte werden häufig in verschiedenen Branchen wie dem Finanzwesen, dem Marketing und dem Gesundheitswesen eingesetzt, um Geschäftsabläufe zu verbessern, die Effizienz zu steigern und das Wachstum zu fördern.
ÜBER
100
Experten für Datenmanagement und -analytik
in ITSG Global
ITSG Global hat ein umfangreiches Team von
erfahrenen Spezialisten für künstliche Intelligenz aufgebaut.
Derzeit widmen sich über 100 Experten von ITSG Global
der Datenverwaltung und -analyse,
die verwandte Technologien und
Methoden umfasst. Mit unserem weitreichenden und umfassenden
Wissen sind wir in der Lage,
komplexe und anspruchsvolle Anforderungen aus diesen
Bereichen in effiziente Lösungen umzuwandeln.
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