Unter den vielen Treibern für schnelles Wachstum im Technologie-Ökosystem stehen Künstliche Intelligenz (KI) und ihre Teilbereiche an vorderster Front. Gartner beschreibt KI als die Anwendung „fortgeschrittener Analysen und logikbasierter Technologien“ zur Simulation menschlicher Intelligenz. Es handelt sich um ein allumfassendes System, das zahlreiche Anwendungsfälle für Einzelpersonen und Unternehmen in einem breiten Spektrum von Branchen bietet.
Es gibt viele Möglichkeiten, KI zu nutzen, um menschliche Aufgaben zu unterstützen, zu automatisieren und zu verbessern, wie die Vielfalt der heute verfügbaren Lösungen zeigt. Diese Produkte versprechen, komplexe Aufgaben schnell und präzise zu vereinfachen und neue Anwendungen zu inspirieren, die bisher unpraktisch oder möglich waren. Einige haben sich gefragt, ob die Technologie sinnvoll genutzt werden kann oder ob sie in bestimmten geschäftlichen Anwendungsfällen effektiver sein wird als Menschen, aber ihre Beliebtheit und Verbreitung stehen außer Frage.
Software für künstliche Intelligenz kann auf viele Arten definiert werden. Erstens würde eine Lean-Beschreibung davon ausgehen, dass es sich um Software handelt, die in der Lage ist, intelligentes menschliches Verhalten zu simulieren. Aus einer breiteren Perspektive betrachtet handelt es sich jedoch um eine Computeranwendung, die Datenmuster und Erkenntnisse lernen kann, um spezifische Kundenprobleme intelligent anzugehen.
Der KI-Softwaremarkt umfasst nicht nur Technologien mit integrierten KI-Prozessen, sondern auch Plattformen, die es Entwicklern ermöglichen, KI-Systeme von Grund auf zu entwickeln. Dies kann von Chatbots bis hin zu Deep- und Machine-Learning-Software und anderen Plattformen mit Cognitive-Computing-Funktionen reichen.
Um eine Vorstellung vom Umfang zu geben, umfasst künstliche Intelligenz Folgendes:
Diese Fähigkeiten werden verwendet, um Software für künstliche Intelligenz für verschiedene Anwendungsfälle zu erstellen, von denen die wichtigsten Wissensmanagement, virtuelle Assistenz und selbstfahrende Autos sind. Da Unternehmen riesige Datenmengen durchforsten müssen, um den Kundenanforderungen gerecht zu werden, steigt der Bedarf an schnelleren und genaueren Softwarelösungen.
Wie erwartet hat die zunehmende Einführung künstlicher Intelligenz auf Unternehmensebene zu einem beschleunigten Marktwachstum auf dem globalen Markt für Software für künstliche Intelligenz geführt. Gartner geht davon aus, dass das Wachstum im Jahr 2022 62,5 Milliarden US-Dollar erreichen wird, was einem Anstieg von 21,3 % gegenüber dem Wert von 2021 entspricht. Bis 2025 erwartet IDC, dass der Markt 549,9 Milliarden US-Dollar erreichen wird.
Ob es darum geht, chirurgische Roboter im Gesundheitswesen anzutreiben, Betrug bei Finanztransaktionen aufzudecken, die Fahrerassistenztechnologie in der Automobilindustrie zu verbessern oder Studenten personalisierte Lerninhalte bereitzustellen, der Hauptzweck von Lösungen mit künstlicher Intelligenz kann sein unterteilt in vier Hauptfunktionskategorien, darunter:
Die Automatisierungsfähigkeiten von KI-Anwendungen stehen im Einklang mit dem Hauptziel von KI, das darin besteht, menschliche Eingriffe bei der Ausführung von Aufgaben zu minimieren, unabhängig davon, ob sie banal oder repetitiv sind oder komplex und herausfordernd. Durch das Sammeln und Interpretieren der riesigen Datenmengen, die ihnen zugeführt werden, können KI-Lösungen genutzt werden, um den nächsten Schritt im Prozess zu bestimmen und ihn nahtlos auszuführen. Es nutzt die Leistungsfähigkeit von ML-Algorithmen, um eine Umfrage zu erstellen, die zeigt, dass 80 % der Unternehmen damit rechnen, bis 2027 intelligente Automatisierung einzuführen.
Die Kernfunktion von Lösungen für künstliche Intelligenz, insbesondere für Unternehmen, besteht darin, eine Wissensbasis aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu erstellen, diese Daten dann zu analysieren und zu interpretieren und dann Vorhersagen zu treffen und Empfehlungen basierend auf seinen Erkenntnissen. Dies wird als KI-Analyse bezeichnet und nutzt maschinelles Lernen, um Daten zu untersuchen und Muster zu zeichnen.
Ganz gleich, ob Analysetools prädiktiv, präskriptiv, erweitert oder beschreibend sind: Künstliche Intelligenz ist von zentraler Bedeutung bei der Bestimmung, wie Daten aufbereitet, neue Erkenntnisse und Muster entdeckt und Geschäftsergebnisse vorhergesagt werden. Auch Unternehmen setzen auf künstliche Intelligenz, um die Datenqualität zu verbessern.
Beziehungsaufbau ist zum heiligen Gral der Kundengewinnung und -bindung geworden. Eine McKinsey-Studie zeigt, dass Personalisierung und Engagement ein sicherer Weg dorthin sind. Mithilfe der Technologie der künstlichen Intelligenz können Unternehmen ihren Kunden personalisierte Dienstleistungen anbieten und ihre Anliegen in Echtzeit vorhersagen und ansprechen. Diese Fähigkeit ist in Programmen wie Konversations-Chatbots und Produktempfehlungen vorhanden, die aus erlerntem Kundenverhalten generiert werden.
Viele Organisationen halten immer noch mit der Technologie Schritt. Gartner berichtet, dass 63 % der digitalen Vermarkter Schwierigkeiten haben, die Personalisierungstechnologie optimal zu nutzen. Ihre Umfrage unter 350 Marketing-Führungskräften ergab, dass nur 17 % KI- und ML-Lösungen aktiv nutzen, obwohl 83 % an deren Wirksamkeit glauben.
Künstliche Intelligenz erhöht nicht nur die Automatisierung traditioneller Prozesse, sondern unterstützt auch neue Dienste und Funktionen, die zuvor nicht realisierbar waren. Von selbstfahrenden Autos und natürlichsprachlichen Diensten für Verbraucher bis hin zu bisher nur vorstellbaren medizinischen Durchbrüchen: Künstliche Intelligenz wird zur Grundlage für neue Produkte und Märkte und wird sich auch weiterhin weiterentwickeln.
Das führende Cloud-Angebot von Google umfasst eine Vielzahl von Tools, die Anwendungsfälle für Entwickler, Datenwissenschaft und Infrastruktur unterstützen. Eine Vielzahl von Sprach- und Sprachübersetzungstools, visuellen, Audio- und Videotools sowie umfassende und maschinelle Monetarisierungsfunktionen stellen KI-Funktionen sowohl für erfahrene Technologieexperten als auch für den Massenverbrauchermarkt bereit. Google wird im Gartner Magic Quadrant 2022 für Cloud AI Developer Services als führend eingestuft.
Wie Google bietet IBM eine Plattform zum Erstellen und Trainieren von Software für künstliche Intelligenz. IBM Watson Studio bietet eine Multi-Cloud-Architektur für Entwickler, Datenwissenschaftler und Analysten zum gemeinsamen „Erstellen, Ausführen und Verwalten“ von Modellen für künstliche Intelligenz. Mit Funktionen, die von AutoAI bis hin zu erklärbarer KI, DL, Modelldrift, Modellmanipulation und Modellrisikomanagement reichen, stellt das Studio Fachexperten die Werkzeuge zur Verfügung, die sie zum Sammeln und Vorbereiten von Daten oder zum Erstellen und Trainieren von KI-Modellen benötigen.
Es bietet diesen Fachleuten außerdem die Flexibilität, KI-Modelle in öffentlichen oder privaten Clouds (IBM Cloud Pak, Microsoft Azure, Google Cloud oder Amazon Web Services) und vor Ort bereitzustellen. IT-Teams können diese Modelle als Open Source nutzen, da sie mit eingebetteten Watson-Tools wie Klassifikatoren für natürliche Sprache erstellt werden. Die Hybridumgebung bietet Entwicklern außerdem mehr Datenzugriff und Flexibilität.
Salesforce wurde 13 Jahre in Folge als führender Anbieter im Gartner Magic Quadrant für CRM Customer Engagement Centers und acht Jahre in Folge als Nr. 1 unter den CRM-Lösungen der International Data Corporation (IDC) ausgezeichnet. Salesforce bietet eine fortschrittliche Suite von Vertriebs-, Marketing- und Customer-Experience-Tools. Salesforce Einstein ist ein Produkt der künstlichen Intelligenz, das Unternehmen dabei hilft, Muster in Kundendaten zu erkennen.
Die Plattform verfügt über eine integrierte Reihe künstlicher Intelligenztechnologie, die Einstein Robot, Prediction Generator, Forecast, Business Cloud Einstein, Service Cloud Einstein, Marketing Cloud Einstein und andere Funktionen unterstützt. Benutzer und Entwickler neuer und bestehender Cloud-Anwendungen können die Vorhersage- und Empfehlungsfunktionen der Plattform auch in ihre Modelle integrieren. Bei der Einführung von Salesforce Einstein im Jahr 2016 verriet beispielsweise Einsteins General Manager John Ball, dass das Unternehmen durch die Gründung von Einstein „Leads in Opportunities und Opportunities in Deals umwandelt, und zwar durch prädiktives Lead-Scoring und automatisierte Datenerfassung.“ bietet branchenspezifische Lösungen. Für Dienstanbieter, Netzwerkbetreiber und Unternehmen in der Telekommunikationsbranche, die ihre Kommunikationsinfrastruktur vor Cyber-Bedrohungen schützen und verteidigen müssen, bietet Oculeus eine Reihe softwarebasierter Lösungen, die ihnen dabei helfen können, den Netzwerkbetrieb besser zu verwalten. Laut Gründer und CEO Arnd Baranowski nutzt Oculeus künstliche Intelligenz und Automatisierung, „um den regulären Kommunikationsverkehr eines Unternehmens zu verstehen und ihn kontinuierlich auf Anomalien in der Basislinie der erwarteten Kommunikationsaktivität zu überwachen. Mit seiner KI-gesteuerten Technologie kann es identifizieren, untersuchen und blockieren.“ Verdächtiger Datenverkehr innerhalb von Millisekunden, bevor dem Unternehmen ein erheblicher finanzieller Schaden zugefügt wird, und der Markenruf des Telekommunikationsdienstleisters geschützt werden 28 % Steigerung gegenüber dem Vorjahr. Ebenso sind Cybersicherheit und Betreiber mit mehr Betrugsbedrohungen und -angriffen konfrontiert.
Edsoma
Edsoma stellt einen weiteren engen Anwendungsfall dar. Die KI-basierte Lese-App verfügt über eine exklusive Echtzeit-Spracherkennung und -erkennungstechnologie, die darauf ausgelegt ist, die Lesestärken und -schwächen von Kindern aufzudecken. Diese Folgetechnologie erkennt die gesprochene Sprache und die Sprechgeschwindigkeit des Benutzers, um festzustellen, ob er die Wörter richtig spricht. Wenn sie Wörter falsch aussprechen, kann ihnen ein Korrekturprogramm dabei helfen, wieder auf den richtigen Weg zu kommen.
Wie Kyle Wallgren, Gründer und CEO von Edsoma, erklärt: „Sobald das E-Book gelesen wird, transkribiert das automatische Spracherkennungssystem (ASR) die Stimme des Kindes in Echtzeit und liefert sofortige Ergebnisse, einschließlich Artikulationsbewertung, Phonetik, Timing und anderes.“ Aspekte. Diese Indikatoren werden zusammengestellt, um Lehrern und Eltern dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen
Diese Technologie soll die mündliche Lesekompetenz von Kindern verbessern und ihnen die nötige Unterstützung bieten, um ihnen eine gesunde Lesekultur zu vermitteln. Edsoma strebt einen Anteil am 127 Milliarden US-Dollar schweren globalen Edtech-Markt an. Durch die Nutzung von Echtzeitdaten zur Bereitstellung von Echtzeitkompetenz hofft Edsoma, zukunftssicheres Lernen auf Basis von KI zu ermöglichen.
Appen war einer der ersten Marktführer als Datenquelle für den gesamten Entwicklungslebenszyklus von Produkten mit künstlicher Intelligenz. Die Plattform stellt Bild- und Videodaten, Sprachverarbeitung, Text und sogar alphanumerische Daten bereit und verbessert diese.
Es folgt vier Schritte, um Daten für die KI-Verarbeitung vorzubereiten:
Appen verfügt über eine Sprachdatenbank mit mehr als 180 Sprachen und ein globales Kompetenzteam von mehr als 1 Million Talenten. Unter den vielen Funktionen ist die KI-gestützte Datenannotationsplattform die beliebteste.
Cognigy ist eine Low-Code-Conversational-KI- und Automatisierungsplattform, die kürzlich im Gartner Magic Quadrant 2022 für Enterprise Conversational AI Platforms als führend ausgezeichnet wurde. Da die Nachfrage nach einem besseren Kundenerlebnis (CX) steigt, verlassen sich immer mehr Unternehmen auf Konversationsanalyselösungen, um tiefer in die Text- und Sprachdaten ihrer Kunden einzudringen und Erkenntnisse zu gewinnen, die eine intelligentere Entscheidungsfindung und automatisierte Bereitstellung von Informationen ermöglichen.
Deshalb automatisiert Cognigy die natürliche Kommunikation zwischen Mitarbeitern und Kunden über multimodale Kanäle und über 100 Sprachen. Darüber hinaus ermöglicht seine Technologie Unternehmen die Entwicklung KI-gestützter Sprach- und Chatbots, die auf Kundenanliegen genauso genau eingehen können wie Menschen.
Cognigy verfügt außerdem über eine Analysefunktion – Cognigy Insights – die Unternehmen datengesteuerte Erkenntnisse liefert, um ihre virtuellen Agenten und Contact Center optimal zu optimieren. Darüber hinaus ermöglicht die Plattform Benutzern die Bereitstellung der Technologie in der Cloud oder vor Ort. Die Plattform, die von Gartner besonders für ihre Kundenreferenz, Flexibilität und Nachhaltigkeit gelobt wurde, hilft Unternehmen dabei, neue Serviceerlebnisse für Kunden zu schaffen.
Synthesis AI-Lösungen generieren synthetische Daten und ermöglichen es Entwicklern, leistungsfähigere und ethischere KI-Modelle zu erstellen. Bei der Bereitstellung von Modellen auf dieser Plattform können Ingenieure mehrere gut beschriftete, fotorealistische Bilder und Videos erhalten. Diese Bilder und Videos sind perfekt mit Beschriftungen wie Tiefenkarten, Oberflächennormalen, Segmentierungskarten und sogar 2D-/3D-Landmarken versehen.
Virtuelles Produkt-Prototyping und die Möglichkeit, eine ethischere KI mithilfe erweiterter Datensätze zu entwickeln, die die gleiche Identität, das gleiche Erscheinungsbild und die gleiche Darstellung erklären, die Teil ihrer Produkte sind. Unternehmen können diese Technologie in Anwendungsfällen für API-Dokumentation, Telefonkonferenzen, digitale Menschen, Authentifizierung und Fahrerüberwachung einsetzen.
Tealiums Datenorchestrierungsplattform ist als universelle Datendrehscheibe für Unternehmen positioniert, die eine leistungsstarke Kundendatenplattform (CDP) für das Marketing-Engagement suchen. Der CDP-Anbieter bietet innerhalb seines Kundendatenintegrationssystems eine Reihe von Lösungen an, die es Unternehmen ermöglichen, besser mit ihren Kunden in Kontakt zu treten. Zu den Produkten von Tealium gehören ein Tag-Management-System (Tealium iQ) zur Verfolgung und Vereinheitlichung seiner digitalen Marketingeinsätze, ein API-Hub zur Erleichterung der Unternehmenskonnektivität, eine auf maschinellem Lernen basierende Datenplattform (Tealium AudienceStream) und Datenmanagementlösungen.
Das Unternehmen hat kürzlich eine umfassende Studie zu wirtschaftlichen Auswirkungen von Forrester gesponsert, in der die Kapitalrendite für Referenzkunden berechnet wurde.
Coro bietet umfassende Cybersicherheitslösungen für mittelständische sowie kleine und mittlere Unternehmen. Die Plattform nutzt künstliche Intelligenz, um Malware, Ransomware, Phishing und Bot-Sicherheitsbedrohungen auf allen Endpunkten zu identifizieren und zu beheben und gleichzeitig den Bedarf an dedizierten IT-Teams zu reduzieren. Darüber hinaus basiert es auf unterbrechungsfreien Sicherheitsprinzipien und ermöglicht die Bereitstellung von Sicherheitslösungen für Organisationen mit begrenzten Sicherheitsbudgets und begrenztem Fachwissen.
Dieser Cybersecurity-as-a-Service (CaaS)-Anbieter zeigt, wie KI höherstufige Dienste für untergeordnete Geschäftsmarktebenen unterstützen kann.
Während die KI-Technologien immer weiter voranschreiten und immer mehr Unternehmen sie übernehmen, müssen IT-Führungskräfte feststellen, wie die von ihnen gewählten Lösungen zu ihren Geschäftszielen passen. Da so viele Anbieter auf der Welle der KI-Innovation reiten, müssen Käufer ihre Lösungen sorgfältig auswählen.
IDC prognostiziert, dass die Entwicklung und Bereitstellung von Plattformen für künstliche Intelligenz und Anwendungen für künstliche Intelligenz weiterhin die am schnellsten wachsenden Bereiche des Marktes für künstliche Intelligenz sein werden. Diese Liste bietet Organisationen einen Ausgangspunkt für die Bewertung der Methoden und Lösungen, die ihren Anforderungen am besten entsprechen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTop 10 der Softwarelösungen für künstliche Intelligenz (KI) im Jahr 2022. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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