KI-Plattform: Funktion, Arten und Use Cases

KI-Plattformen ermöglichen es, Modelle für maschinelles Lernen (ML) zu entwickeln und zu optimieren. Zu den wichtigsten Funktionen von Plattformen für KI zählen neben MLOps und generativer KI z. B. auch Skalierbarkeit und Automatisierung. AI-Plattformen unterstützen dabei, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu rationalisieren und KI-Tools effektiv zu nutzen.

Was ist eine KI-Plattform?

Bei einer KI-Plattform bzw. AI-Plattform handelt es sich um einen integrierten Satz von Technologien für die Entwicklung, das Training und die Implementierung von Modellen aus den Bereichen Machine Learning und Deep Learning. Derartige Plattformen stellen Werkzeuge und die erforderliche Infrastruktur bereit, um komplexe KI-Anwendungen zu entwickeln und zu pflegen. Plattformen für KI können dazu beitragen, die Datenanalyse zu zentralisieren, Entwicklungs- und Produktionsabläufe effizienter zu gestalten und die teamübergreifende Zusammenarbeit zu verbessern. Dies gestattet es Entwicklungsteams beziehungsweise Unternehmen, KI-basierte Lösungen kostengünstiger und mit weniger Ressourcen umzusetzen.

Welche Arten von KI-Plattformen gibt es?

Um eine Plattform für künstliche Intelligenz zu nutzen, haben Unternehmen im Wesentlichen drei Möglichkeiten, die jeweils eigene Vorteile mit sich bringen. Während vorkonfigurierte KI-Plattformen eine schnelle Umsetzung ermöglichen, liefern selbst entwickelte beziehungsweise benutzerdefinierte Lösungen maximale Anpassungsfähigkeit. Eine KI-Plattform auf Open-Source-Basis bietet wiederum eine flexible Grundlage, die sich sowohl für den Einstieg als auch für komplexe Projekte anbietet.

Vorkonfigurierte KI-Plattformen

Vorkonfigurierte KI-Plattformen eignen sich ideal für Unternehmen, die KI-Anwendungen, -Modelle beziehungsweise -Algorithmen schnell und unkompliziert implementieren möchten. AI-Plattformen dieser Art bieten eine breite Palette an einsatzbereiten Tools, Programmierschnittstellen (APIs) und vorab getesteten Algorithmen. Mitunter beinhalten sie zudem vortrainierte Modelle für spezifische Anwendungsfälle, die sich nahtlos in bestehende Workflows integrieren.

Benutzerdefinierte KI-Plattformen

Eine eigene KI-Plattform zu entwickeln, ist vor allem dann empfehlenswert, wenn Sie sich mit spezifischen Anforderungen – etwa strengen Datenschutzrichtlinien oder speziellen Use Cases – konfrontiert sehen. So wird die Plattform hier von Grund auf angepasst, um den individuellen Bedürfnissen zu entsprechen. Das Dienstleistungsunternehmen Uber hat beispielsweise eine eigene KI-Plattform entwickelt, die Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Sehen nutzt, um das GPS-System und Unfallerkennungsfunktionen zu verbessern.

Der Aufbau einer benutzerdefinierten Plattform zieht einen höheren Zeit- und Ressourcenaufwand nach sich, da Wartung, Support und Verwaltung vollständig intern erfolgen müssen. Dafür profitieren Unternehmen bei dieser Lösung von maximaler Kontrolle und Flexibilität.

Open-Source-Plattformen für KI

Open-Source-Lösungen wie TensorFlow oder PyTorch bieten eine kostengünstige Grundlage, um von künstlicher Intelligenz zu profitieren. Häufig lassen sich quelloffene KI-Plattformen sogar kostenlos verwenden. Dank aktiver Communitys werden die AI-Plattformen kontinuierlich weiterentwickelt, was vor allem für häufig genutzte Tools und Frameworks gilt. Open-Source-Plattformen eignen sich besonders gut für Unternehmen, die eine flexible und anpassbare Lösung suchen.

Welche Funktionen erfüllt eine KI-Plattform?

Ob Datenverwaltung und -analyse, Arbeitslastverteilung oder Entwicklung von Machine-Learning-Modellen: KI-Plattformen leisten bei einer Vielzahl von Aufgaben Unterstützung. Ihre wichtigsten Funktionen lassen sich in zwei Kategorien einteilen – MLOps und generative KI:

• MLOps: Machine Learning Operations – kurz MLOps – zielen darauf ab, den Einsatz und die Wartung von KI-Modellen zu optimieren. Dies geschieht beispielsweise mithilfe von automatisiertem maschinellen Lernen, visueller Modellierung, Dashboards für die Präsentation von Ergebnissen und mithilfe von automatisierter Entwicklung (AutoAI). Zudem besteht die Möglichkeit, synthetische Daten zu generieren, um das KI-Modell zu trainieren.
• Generative KI: Generative künstliche Intelligenz basiert auf dem Training mit großen Datensätzen (Big Data), die von neuronalen Netzwerken und Deep-Learning-Modellen analysiert werden. Die Funktionen generativer KI reichen von Text- und Bildgenerierung über Datenweiterung und -extraktion bis hin zur automatisierten Klassifizierung, beinhalten aber ebenso dialogbasierte KI wie Chatbots.

Die Funktionalität von KI-Plattformen umfasst zudem folgende Aspekte:

• Automatisierung: Maschinelles Lernen ermöglicht es, Prozesse zu automatisieren, wodurch sich Workflows beschleunigen lassen.
• Skalierbarkeit: KI-Modelle können aufgrund zentralisierter Arbeitsabläufe in unterschiedlichsten Umgebungen trainiert werden und zum Einsatz kommen.
• Nahtlose Integration: Moderne KI-Plattformen unterstützen gängige Sprachen beziehungsweise Frameworks und lassen sich in den gesamten Technologie-Stack sowie Open-Source-Software einfügen.
• Höhere Sicherheit: Plattformen für KI-Anwendungen verfügen über verschiedene Sicherheitsmaßnahmen, die gewährleisten, dass Daten, Identitäten und Anwendungsendpunkte ausreichend geschützt werden.
• Verbesserte Governance: KI-Systeme ermöglichen eine zentrale Kontrolle über Daten, Modelle und Prozesse, was es erleichtert, Sicherheits-, Compliance- und Qualitätsstandards effizient einzuhalten.
• Technischer Support: Viele Anbieter vorkonfigurierter KI-Plattformen offerieren einen umfangreichen Support, der neben Hilfe bei Problemen auch Onboarding- und Trainingsressourcen bereitstellt. Entscheiden Sie sich für ein Open-Source-Tool, erweisen sich möglicherweise Plattformen als vorteilhaft, die Support für KI-Funktionen und -Architekturen bereitstellen.

Use Cases für KI-Plattformen

Eine immer größere Zahl von Unternehmen greift auf KI-Plattformen zurück, um wettbewerbsfähig zu bleiben bzw. Wettbewerbsvorteile zu kreieren. Zu den gängigsten Einsatzgebieten zählen Produktentwicklung und Dienstleistungen. Die nachfolgende Übersicht illustriert typische Anwendungsfälle:

• Finanzdienstleistungen: KI-Modelle werden von Kreditinstituten unter anderem dazu genutzt, Bonitätsprüfungen zu automatisieren, Geldwäsche zu verhindern und Betrugsversuche in Echtzeit zu erkennen. Darüber hinaus findet KI auch im Bereich der Forderungsbearbeitung Verwendung.
• E-Commerce: Der Online-Handel verwendet KI-Plattformen, um Kundinnen und Kunden passende Produktvorschläge anzuzeigen und die Preisgestaltung sowie den Einkauf bzw. die Beschaffung von Waren zu optimieren.
• Gesundheitswesen: Künstliche Intelligenz trägt zur Transformation des Gesundheitssektors bei, beispielsweise durch schnellere Diagnosen und den erweiterten Zugriff auf Patientenservices. Dies ermöglicht es medizinischem Fachpersonal, präzisere Diagnosen zu stellen und die Behandlung individueller auf die Patientin oder den Patienten abzustimmen.
• Produktion: In der Fertigung werden KI-Technologien unter anderem genutzt, um Lieferketten zu optimieren (Supply-Chain-Management) und die Qualitätskontrolle zu verbessern.