Die Rolle und die Vorteile von KI im Cloud Computing

Es gibt zwei Möglichkeiten, KI in Bezug auf Cloud-Computing zu betrachten. Zum einen arbeiten Cloud-Computing-Anbieter mit Hochdruck daran, immer ausgefeiltere KI-gestützte Services und Anwendungen auf ihren Plattformen verfügbar zu machen. Zum anderen ist es die KI – und die durch sie erleichterte Automatisierung und blitzschnelle Entscheidungsfindung –, die diese Hyperscale-Cloud-Plattformen zunehmend ermöglicht.

Beides ist wahr. Daher sind die Zukunft des Cloud-Computing und die KI sowohl verflochten als auch spannend. Folgendes könnte die Zukunft bringen.

Was ist KI?

KI oder künstliche Intelligenz bezieht sich auf Computersysteme, die Algorithmen und Daten verwenden, um Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern würden, wie z. B. das Erkennen von Sprache oder das Erstellen eines Bildes als Antwort auf eine Eingabeaufforderung. In einigen Fällen kann KI Dinge tun, die Menschen nicht können, wie z. B. komplexe Berechnungen und Analysen mit riesigen Datenmengen in Sekundenschnelle und mit extrem hoher Präzision durchführen, um Anomalien zu erkennen.

KI-Technologie verbessert sich rasant und findet viele Einsatzmöglichkeiten, darunter die Verbesserung der Kommunikation mit Kunden, die Erstellung digitaler Medien, die genauere Diagnose, die Verbesserung der Cybersicherheit und sogar die Beratung bei Geschäftsentscheidungen.

Der Begriff „künstliche Intelligenz“ wird oft synonym mit verwandten Technologien wie maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning verwendet. Der Unterschied besteht darin, dass KI im Allgemeinen das Forschungsgebiet beschreibt, während sich maschinelle Lernsysteme eher auf lernähnliche Verbesserungen bei der Ausführung einer bestimmten, definierten Aufgabe konzentrieren, die auf Trainingsdaten basieren, die sie aufnehmen. Deep Learning ist ein ähnlicher Prozess, der auf komplexen neuronalen Netzen basiert, die die Architektur des menschlichen Gehirns simulieren sollen. Diese Struktur ermöglicht es Deep-Learning-Systemen, komplexe, nichtlineare Beziehungen zu erkennen und aus komplizierten oder ungenauen Daten Bedeutungen abzuleiten. Große Sprachmodelle (LLMs), wie die von ChatGPT oder Cohere, trainieren mit Deep Learning und großen Mengen an kuratierten Daten. Nach dem Training wird das LLM zum Kern eines generativen KI-Systems, das Fragen beantworten kann, indem es die richtige Antwort ableitet oder vorhersagt. Das Ergebnis: verblüffende, menschenähnliche Antworten auf Fragen.

Um den vollen Nutzen aus KI zu ziehen, investieren viele Unternehmen in Data-Science-Teams und suchen nach ausgeklügelten KI-Modellen und -Diensten, auf denen sie ihre eigenen Anwendungen aufbauen können.

Was versteht man unter Cloud-Computing?

Einfach ausgedrückt: Mit Cloud-Computing können Sie IT-Services mieten, anstatt sie zu kaufen. Anstatt in Datenbanken, Software, Einrichtungen und Hardware zu investieren, können Unternehmen ihre Rechenleistung über das Internet abrufen und nach Bedarf bezahlen. Zu den Hauptmerkmalen des Cloud-Computing gehören, dass es gemessen, skalierbar und auf Abruf verfügbar ist.

Cloud-Angebote umfassen Infrastrukturen wie Server, Speicher und Datenbanken sowie auf dieser Infrastruktur basierende Dienste wie Datenanalyse, künstliche Intelligenz und Anwendungen für Geschäftsfunktionen wie Enterprise Resource Planning (ERP) und Human Capital Management. Diese Anwendungen enthalten immer mehr Funktionen, die auf KI basieren. Ein Beispiel ist die Möglichkeit, gedruckte Dokumente in digitale Form umzuwandeln und diese Dokumente dann in Funktionen wie Kreditoren- und Debitorenbuchhaltung zu klassifizieren.

Wichtige Erkenntnisse

• KI ist ein integraler Bestandteil des Cloud-Computing und verbessert die Automatisierung, Entscheidungsfindung und Skalierbarkeit von Cloud-Services.
• Cloud-Computing bietet die notwendige Infrastruktur für KI und ermöglicht es Unternehmen, KI-Technologien ohne erhebliche Investitionen in Hardware und Software zu nutzen.
• KI steigert im Cloud-Computing die Effizienz von Unternehmen durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben, die Verbesserung der Datenanalyse und die Verbesserung der Cybersicherheit.
• Die Synergie zwischen KI und Cloud-Computing treibt innovative Anwendungen wie generative KI, IoT und KI-gestützte Business Intelligence voran.
• Die Einführung von KI im Cloud-Computing kann eine Herausforderung darstellen, da sie Datenschutzbedenken, Integrationsprobleme und einen Mangel an KI-Fachwissen mit sich bringt.

KI und Cloud-Computing erklärt

KI und Cloud-Computing sind eng miteinander verbunden. Ein Grund: Anbieter von Cloud-Computing waren früh dabei, herauszufinden, wie man KI nutzen kann, um bessere Dienstleistungen zu erbringen. KI-Systeme sind sehr gut darin, Entscheidungen in der begrenzten Welt einer IT-Architektur zu treffen, und das ermöglicht es Cloud-Computing-Anbietern, eine Reihe von Vorgängen in ihren riesigen Rechenzentren zu automatisieren. KI kann Technologiedienstleistungen bereitstellen und skalieren, potenzielle Fehler erkennen, auf Anzeichen eines Cyberangriffs überwachen und Hinweise auf Betrug in einer Reihe von Anwendungsfällen erkennen. Dies sind nur einige wenige Beispiele aus einer wachsenden Liste von Möglichkeiten, die Cloud-Computing-Unternehmen dabei helfen, Tausenden oder Millionen von Kunden Hyperscale-Technologiedienstleistungen kostengünstig anzubieten.

Ebenso wichtig ist, dass die Cloud zur ersten Wahl wird, um KI in Geschäftsanwendungen einzubetten. Anbieter integrieren KI in ihre eigenen Angebote, wie z. B. Software-as-a-Service (SaaS)-Anwendungen, die durch eine Vielzahl von KI-Technologien und in jüngster Zeit durch eingebettete LLM-Funktionen erweitert wurden. Cloud-Anbieter arbeiten auch mit Unternehmen zusammen, die generative KI in ihre Abläufe integrieren möchten. Mit ausgeklügelten LLMs in Cloud-Architekturen können Unternehmen ihre eigenen Daten nutzen, um KI-Modelle zu trainieren und einzusetzen, die auf ihre spezifischen Betriebsabläufe zugeschnitten sind, oder, was häufiger der Fall ist, das Training eines bestehenden Modells zu erweitern, sei es im Gesundheitswesen, in der Logistik, im Rechtswesen, in der Regierung oder in einem anderen Bereich. Zu den Cloud-Kunden gehören sogar Entwickler von KI-Modellen, die große Mengen an Rechen- und Speicherkapazität benötigen, um ihre Modelle mit riesigen Datenmengen zu trainieren.

Cloud-Anbieter werden zunehmend hochentwickelte KI-gestützte Dienste anbieten, wie z. B. Anwendungsentwicklungsplattformen, bei denen Entwickler die gewünschten Anwendungsfunktionen beschreiben und die KI-Plattform schnell den ersten Codeentwurf schreiben lässt.

Warum ist KI für Cloud-Computing wichtig?

Cloud-Computing-Anbieter setzen auf KI, um die automatisierten Systeme zu betreiben, die IT-Dienstleistungen und SaaS-Anwendungen zuverlässig und zu möglichst niedrigen Kosten bereitstellen. KI hilft bei der Bereitstellung, Batchverarbeitung und Abstimmung von Hyperscale-Cloud-Systemen und entlastet den Menschen von diesen Aufgaben. Da immer mehr Unternehmen die Vorteile einer breiten Palette von KI-Diensten sowie die aufstrebenden Fähigkeiten der generativen KI nutzen möchten, sind Cloud-Computing-Unternehmen zudem bestrebt, diesen Unternehmen entgegenzukommen. Kurz gesagt führt der Weg des geringsten Widerstands zur Nutzung von KI-Fähigkeiten direkt über die Cloud.

Es stimmt auch, dass Cloud-Computing für die KI wichtig ist. Das liegt daran, dass das Training generativer KI-Systeme wie LLMs extrem rechenintensiv ist, was zu einem Wettbewerb um die weltweit verfügbare Rechenleistung führt. Hyperscale-Cloud-Anbieter bieten diese Leistung auf Abruf an und ermöglichen es KI-Unternehmen, die GPU-Cluster zu mieten, die sie benötigen, um KI-Workloads mit hoher Leistung und zu angemessenen Kosten auszuführen.

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Wie verändert KI das Cloud-Computing-Geschäft?

Die Verfügbarkeit von KI-gestützten Diensten in der Cloud war der Schlüssel zur zunehmenden Nutzung von KI in Unternehmen. Das liegt daran, dass die Erstellung, Schulung und sichere Bereitstellung von KI-Modellen für alle außer den größten Organisationen technisch zu anspruchsvoll und zu teuer ist, um sie im Alleingang zu versuchen. Mit KI-gestützten Infrastrukturdiensten, in KI eingebetteten SaaS-Services und einer wachsenden Auswahl an verschiedenen Technologien, die über APIs verfügbar sind, können immer mehr Unternehmen KI nutzen, um Prozesse zu automatisieren, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und neue Geschäftsmöglichkeiten zu nutzen.

Die Vorteile für Unternehmen ergeben sich aus zwei Aspekten. Erstens entlasten KI-Assistenten Teams, die diese Aufgaben früher manuell erledigten, von sich wiederholenden Aufgaben wie der Eingabe und Klassifizierung von Rechnungen und Bestellanforderungen oder dem Abgleich von Ausgaben mit Belegen und Richtlinien, wodurch die Effizienz und Genauigkeit der Teams verbessert wird. Zweitens können KI-gesteuerte Analysen Geschäftsleuten Empfehlungen und Ratschläge geben, die auf den in Unternehmensdaten erkannten Mustern basieren. Die Beratung kann von der Frage, wann mehr von bestimmten Produkten bestellt werden sollte, bis hin zu Empfehlungen für Änderungen in den Lieferketten reichen, die auf einer komplexen Analyse des Verkäuferverhaltens und des Unternehmensbedarfs basieren.

Vorteile von KI im Cloud-Computing

Cloud-Computing-Anbieter, die KI in ihren Rechenzentren einsetzen, profitieren von Vorteilen, die weit über die unmittelbaren Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen hinausgehen. Indem sie das, was sie entwickelt haben, als markenbezogene KI-Dienste für Kunden anbieten, können sie dazu beitragen, die Kundentreue und Rentabilität zu steigern.

Zu den Vorteilen von KI im Cloud-Computing gehören:

• Automatisierung: Mit KI können Cloud-Anbieter und ihre Kunden viele der IT-Prozesse automatisieren, die für die Bereitstellung ihrer Dienste erforderlich sind, darunter das Patchen, die Sicherung und die Skalierung der Rechenkapazität. Auch Unternehmen nutzen KI-Prozesse, darunter intelligente Automatisierung, um Funktionen wie Dokumentenmanagement und Fabrikbetrieb schneller und präziser zu gestalten.
• Kosteneinsparungen: KI kann dazu beitragen, Kosten zu senken, indem komplexe Aufgaben schneller und mit weniger Personal erledigt werden. Zu den Aufgaben können IT- und Datensicherheitsvorgänge sowie Geschäftsfunktionen wie die Automatisierung des Helpdesks gehören. Kunden können mithilfe von KI ihre Cloud-Nutzung an ihre dynamischen Bedürfnisse anpassen. Indem Kunden ihre eigenen Kosteneinsparungen sehen, kann sich die Kundentreue verbessern – insbesondere bei Cloud-Anbietern, die sich bemühen, ihre Abrechnungsmodelle einfach und transparent zu halten. Wenn bestehende Kunden mehr Cloud-Services nutzen, kann dies für Anbieter eine höhere Marge bedeuten, als neue Kunden zu finden, zu gewinnen und zu betreuen.
• Cloud-Management: KI ermöglicht die skalierbare Ausführung von Cloud-Diensten, indem viele Aspekte des IT-Managements automatisiert werden. KI kann beispielsweise Services bereitstellen und skalieren, Fehler erkennen und vorhersehen und Cyberangriffe abwehren, und das oft mit wenig oder gar keiner menschlichen Beteiligung. Die Nutzung von Tracking-Diensten und die Rechnungsstellung sowie die Bereitstellung komplexer Systeme zur Überwachung und Verwaltung der Arbeitslast für Kunden können mit KI-Unterstützung einfacher und skalierbarer gestaltet werden.
• Datenmanagement: KI kann jedem Unternehmen helfen, seine wesentlichen Daten besser und kostengünstiger zu verwalten. Zu den Aufgaben, die KI übernehmen kann, gehören das Verschieben von Daten nach Bedarf, das Bereinigen von Daten und das Scannen von Netzwerken, um Probleme mit der Datensicherheit oder -erfassung zu erkennen.
• Vorhersageanalysen: KI ist besonders gut in dieser beliebten Form der Datenanalyse. Unternehmen nutzen Vorhersageanalysen, um Trends zu erkennen, Zusammenhänge zu finden und Ursachen zu verknüpfen, sodass sie schneller fundiertere Entscheidungen treffen können.
• Personalisierung: Die ausgeprägten Beobachtungs- und Mustererkennungsfähigkeiten von KI helfen Unternehmen, einschließlich Cloud-Anbietern, das Verhalten und die Wünsche ihrer Kunden besser zu verstehen. So können Unternehmen personalisierte Dienstleistungen und genauere Vorschläge anbieten und so die Kundenbindung und den Umsatz steigern.
• Erhöhte Produktivität und Effizienz: KI ist bei Aufgaben, die Menschen als schwierig oder mühsam empfinden, unübertroffen. Mit KI-gestützten Prozessen können Unternehmen Aufgaben wie die Verwaltung von Dokumenten, das Sortieren von Paketen, den Abgleich von Rechnungen und sogar die Zusammenfassung von Dokumenten wie Rechtsgutachten schneller und genauer erledigen als Menschen. Der zusätzliche Vorteil dieser Effizienz besteht darin, dass die Mitarbeiter mehr Zeit für komplexere Aufgaben haben, die menschliche Erfahrung und Beziehungen erfordern.
• Verbesserte Sicherheit und Bedrohungserkennung: Wenn KI in ein gut durchdachtes Datensicherheitskonzept eingebunden ist, kann sie Netzwerke und Benutzer überwachen, indem sie nach Mustern sucht, die auf Probleme hinweisen. Im Gegensatz zu Menschen kann KI große Datenmengen genau überwachen, da sie die vom Netzwerk erzeugten Datenströme schnell analysiert.
• Verbesserte Skalierbarkeit: Da KI bei der Automatisierung so vieler Prozesse helfen kann, können Cloud-Anbieter große Rechenzentren mit einem Maß an elastischer Skalierbarkeit betreiben, das unmöglich zu erreichen wäre, wenn Menschen Dienste manuell bereitstellen und verwalten müssten. Diese Effizienz kommt auch Cloud-Kunden zugute, die ihre Arbeit in den Bereichen Marketing, Logistik, Gesundheitswesen und anderen Bereichen schneller und mit weniger Personalaufwand skalieren können.

Herausforderungen der KI im Cloud Computing

Obwohl Cloud-Computing-Anbieter bereits daran arbeiten, die Hürden für den Einsatz von KI zu senken, gibt es nach wie vor Herausforderungen, vor allem im Zusammenhang mit der Datenverwaltung und der Einstellung von Personal mit dem richtigen Fachwissen.

• Datenschutz: KI bringt ihre eigenen Herausforderungen in Bezug auf Datensicherheit und Datenschutz mit sich. Zum Beispiel besteht die Möglichkeit, dass KI-Modelle Details aus sensiblen Datensätzen „durchsickern“ lassen, die für ihr Training verwendet wurden. Kunden werden Cloud-Anbieter bevorzugen, die strenge Kontrollen in Bezug auf Datenverwaltung und -sicherheit bieten.
• Integration: KI funktioniert mit sauberen, gut organisierten Daten. Und sie wird intelligenter, wenn die Daten aus vielen verschiedenen Quellen stammen. Die Herausforderung besteht also darin, Daten aus verschiedenen internen Geschäftsbereichen oder Partnerstandorten sowie aus externen Quellen, wie Wetterdaten oder Open-Government-Daten, zu integrieren und zu standardisieren.
• Fachkräftemangel: Menschen mit dem nötigen Fachwissen, um KI-Modelle zu entwerfen, zu trainieren und einzusetzen, sind schwer zu finden und teuer in der Einstellung und Bindung. Selbst wenn KI-Modellentwickler und Cloud-Services die Bausteine bereitstellen, benötigen Unternehmen oft erfahrene Datenmanager und Data Scientists, damit die KI für sie funktioniert.

Einsatzmöglichkeiten von KI im Cloud-Computing

Die Motivation, die oben genannten Herausforderungen zu meistern, ergibt sich aus den vielfältigen Möglichkeiten, KI und Cloud gemeinsam zu nutzen, um die Abläufe in Unternehmen zu optimieren und Zeit für kreativere Aufgaben zu gewinnen. Zu den beliebten und spannenden Einsatzbereichen gehören:

• Chatbots: Chatbots waren eines der ersten Softwareprogramme, die entwickelt wurden, um menschliche Kommunikation zu simulieren und in den Kundenservice einzusteigen. Leider haben sie vor der Einführung von KI keine besonders gute Arbeit geleistet und waren eher dazu geneigt, Kunden zu verärgern, als Probleme zu lösen. Mit KI und Cloud-Computing können Unternehmen nun APIs nutzen, um auf große Sprachmodelle zuzugreifen, und erhalten so leistungsstarke Chatbots, die gesprochene oder geschriebene menschliche Sprache verstehen und die Absicht einer Benutzeranfrage erkennen können.
• Business Intelligence (BI): Cloud-Computing-Anbieter bieten seit langem BI-Lösungen an, die Daten aus internen und externen Quellen sammeln, analysieren und interpretieren, um Unternehmen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Diese Cloud-Services sowie frühere Softwarepakete waren auf Algorithmen für maschinelles Lernen angewiesen, um Daten zu analysieren und zu analysieren. Mit neueren KI-Modellen können Unternehmen jedoch von der Analyse vergangener Ereignisse zu einer besseren Vorhersage zukünftiger Ergebnisse übergehen.
• Das Internet of Things (IoT): Das IoT besteht aus Geräten, die mit dem Internet und untereinander verbunden sind. IoT-Geräte werden in vielen Branchen eingesetzt, darunter im Transportwesen, in der Landwirtschaft und in der Fertigung, und erfordern „Edge-Computing“-Systeme, die einige wichtige Entscheidungsfunktionen in der Nähe der verwalteten Geräte und nicht im Cloud-Rechenzentrum platzieren. Unternehmen, die ausgefeilte KI-Cloud-Services oder in SaaS-Anwendungen integrierte KI nutzen, können ihre IoT-Geräte nun so einrichten, dass sie im Laufe der Zeit aus ihren Daten und Erfahrungen lernen und Verbesserungen vornehmen oder vorschlagen.
• Generative KI: Mit Cloud-Computing sind leistungsstarke generative KI-Modelle mit LLMs im Kern nur noch eine API entfernt. Unternehmen können generative KI nutzen, um die Forschung zu beschleunigen, kreative Ideen zu entwickeln, den Kundenservice oder Helpdesk-Anwendungen zu verbessern und viele andere Aufgaben zu erledigen. RAG hilft Cloud-Anbietern, generative KI noch nützlicher zu machen, indem es die Wissensdatenbank des LLM mit den aktuellen und sicher gespeicherten Unternehmensdaten eines Kunden erweitert.

Die Zukunft der KI im Cloud-Computing

Künstliche Intelligenz findet schnell ihren Platz in einer Vielzahl menschlicher Unternehmungen. Ein Großteil dieses Wachstums wird durch die Verfügbarkeit von KI auf leistungsstarken Cloud-Computing-Plattformen vorangetrieben. Intern können Cloud-Anbieter im Laufe der Zeit über die Nutzung von KI zur Automatisierung und Überwachung der IT-Infrastruktur hinausgehen und KI-gesteuerte Dienste anbieten, die beim Schreiben und Debuggen von Anwendungen, bei der Bewertung und Verbesserung von Geschäftsprozessen und sogar bei der Bereitstellung von Back-End-Computing und Edge-Diensten für hochautonome Roboter und Drohnen helfen. In Zukunft können auf der Cloud basierende Dienste KI nutzen, um tiefgreifende und innovative Lösungen für geschäftliche Herausforderungen und soziale Probleme zu finden.

Erste Schritte mit KI im Cloud-Computing mit Oracle

Wenn es an der Zeit ist, zu erkunden, wie künstliche Intelligenz Ihrem Unternehmen helfen kann, sollten Sie Oracle Cloud Infrastructure (OCI) in Betracht ziehen. Oracle bietet ein umfassendes KI-Portfolio, mit dem Sie die Vorteile der KI auf die für Sie sinnvollste Weise nutzen können, und OCI bietet eine breite Palette von Bereitstellungsoptionen für KI unter Verwendung der verteilten Cloud von OCI. Zum Beispiel macht es OCI einfach, KI-generierte Erkenntnisse in Ihre wichtigsten Geschäftsfunktionen einzubringen, indem KI in Oracle Fusion Applications eingebettet wird. Für die Integration von KI in Ihre eigenen Anwendungen bietet OCI eine breite Palette von KI-Services mit Modellen, die mithilfe Ihrer eigenen Geschäftsdaten angepasst werden können.

Für Data Scientists bietet OCI Services für maschinelles Lernen an, die Teams dabei helfen, Modelle für maschinelles Lernen mithilfe ihrer bevorzugten Open-Source-Frameworks gemeinsam zu erstellen, zu trainieren, einzusetzen und zu verwalten. Wenn es an der Zeit ist, anspruchsvolle Modelle mit hohem Rechenaufwand zu trainieren, kann OCI mit der Leistung von benutzerdefinierten lokalen Rechenclustern konkurrieren oder diese sogar übertreffen, während gleichzeitig die Flexibilität und die verbrauchsabhängigen Kostenvorteile der Cloud genutzt werden können.

KI wäre ohne Cloud-Computing nicht da, wo sie heute ist. Cloud-Anbieter stellen die Rechenarchitekturen bereit, die für das Training einer Vielzahl von KI-Modellen erforderlich sind, und sie bauen Rampen für mehr Unternehmen, damit diese von den wachsenden Möglichkeiten der KI profitieren können. Da KI in der Geschäftswelt und im menschlichen Bereich immer mehr Einsatzmöglichkeiten findet, wird sie wahrscheinlich auf Cloud-Computing-Plattformen laufen oder über diese zugänglich sein.

Häufig gestellte Fragen zu KI im Cloud-Computing

Wird KI die Cybersicherheit ersetzen?

Cybersicherheit umfasst viele Disziplinen, darunter Benutzerzugriffsverwaltung, Netzwerküberwachung und Datenanalyse. KI kann bei all diesen Bemühungen eine Schlüsselkomponente sein. Es besteht kein Zweifel, dass sie irgendwann mehr Verantwortung übernehmen wird. Aber anstatt Cybersicherheit oder Cybersicherheitsexperten zu ersetzen, wird KI eine grundlegende Technologie in Cybersicherheitsprogrammen sein.

Wie hängen Edge-Services mit KI zusammen?

Edge-Infrastruktur bringt Cloud-Services sehr nah an oder in Geräte, auf denen Daten generiert werden, sodass sie auch bei der Verwaltung dieser Geräte genutzt werden können. Dadurch können IoT-Geräte mit KI betrieben werden, die schnell auf ihre Umgebung reagiert, selbst bei unterbrochener oder fehlender Internetverbindung. Stellen Sie sich eine autonome Drohne oder ein autonomes Auto vor, das keine Zeit hat, ein Rechenzentrum anzupingen, bevor es seine nächste Entscheidung trifft.

Wie unterscheiden sich maschinelles Lernen und KI?

Maschinelles Lernen ist eine Teildisziplin der künstlichen Intelligenz. Algorithmen für maschinelles Lernen lernen und verbessern ihre Leistung bei der Ausführung einer Aufgabe auf der Grundlage der Mischung von Daten, die ihnen im Laufe der Zeit präsentiert wird. KI-Modelle verwenden im Rahmen ihrer Tätigkeit häufig Algorithmen für maschinelles Lernen.

Was ist der Unterschied zwischen KI-Training und KI-Inferenz?

Ein KI-Modell hat zwei Abschnitte. Der eine ist das Training und der andere die Inferenz. Im Rahmen des Trainings wird das KI-Modell mit einer großen Menge an kuratierten Daten gefüttert, die es aufnimmt, um zu lernen, wie es auf der Grundlage dieser Daten genau erkennen und vorhersagen kann. Dann wird das Modell auf eine andere Art von IT-Infrastruktur übertragen, wo es in die Inferenzphase eintritt. Hier werden neue Daten präsentiert, aus denen sich Schlüsse ziehen und Ergebnisse vorhersagen lassen.