Was sind interaktive und operative Künstliche Intelligenz?

Ein wesentlicher Treiber dieser Entwicklung ist die sinkende Kostenstruktur von KI-Anwendungen, insbesondere von Large Language Models (LLMs). In diesem Artikel werfen wir einen differenzierten Blick auf die Kosten und Anwendungen von KI und zeigen, wie diese Entwicklung unsere täglichen Abläufe und Benutzererfahrungen verbessern kann und warum tiefere Kosten automatisch mehr Automation und damit auch mehr Auslagerung bedeuten.

Tiefere Kosten führen zu mehr Automatisierung

OpenAI bietet beispielsweise GPT-4o für $5.00 pro 1 Million Token, GPT-4 Turbo für $10.00 pro 1 Million Token und GPT-3.5 Turbo für $5.00 pro 1 Million Token an. Azure OpenAI Service bietet eine Vielzahl von Modellen mit unterschiedlichen Kontextgrössen und Preisen, die pro 1.000 Token angegeben werden.

Tokens, das sind der Input und Output von KI Modelle, vergleichbar mit Wort-Teilen. Also für 5 USD schreiben wird derzeit knapp 1 Million Wörter in Emails und Dokumenten.

Interaktive KI versus operative KI

Diese Kosten laufen im Hintergrund, ob ChatGPT oder Azure Cloud. Darum ist es zunächst wichtig, zwischen Interaktiver und Operativer KI zu unterscheiden.

Interaktive KI bezieht sich auf Anwendungen, die direkt mit Benutzern interagieren und deren Erfahrungen personalisieren. Operative KI hingegen verbessert im Hintergrund die Effizienz und Entscheidungsfindung in betrieblichen Abläufen.

Interaktive KI

Interaktive KI umfasst alle Frontend-Anwendungen, die direkt mit den Benutzer:Innen interagieren und deren Erfahrungen verbessern. Diese Anwendungen sind darauf ausgelegt, menschliche Interaktionen zu simulieren, Informationen bereitzustellen und die Benutzer:Innen zu unterstützen, indem sie eine intuitive und personalisierte Erfahrung bieten.

Anwendungsbeispiele:

• ChatGPT und Copilot M365: Ein fortschrittlicher Sprachgenerator, der menschenähnliche Antworten auf Benutzeranfragen liefert und so eine natürliche und fliessende Konversation und Integration in den Büroalltag ermöglicht.

• Perplexity: Eine Suchmaschine, das auf komplexe Fragen antwortet und relevante Informationen bereitstellt, um den Benutzer:Innen bei der Informationssuche zu helfen.

• Github Copilot: Ein KI-Assistent für Entwickler:Innen, der Codevorschläge macht, Autovervollständigungen anbietet und so die Programmierarbeit erleichtert und beschleunigt.

Vorteile:

• Personalisierte Erlebnisse: Interaktive KI kann auf individuelle Bedürfnisse und Präferenzen eingehen, was zu einer höheren Zufriedenheit und Benutzerbindung führt.

• Einfache Zugänglichkeit: Diese KI-Anwendungen sind oft benutzerfreundlich und leicht zugänglich, was ihre Nutzung erleichtert und verbreitert.

• Verbesserte Interaktion: Durch natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen können interaktive KI-Systeme menschliche Gespräche nachahmen und so die Qualität der Interaktion verbessern.

Operative KI

Operative KI umfasst alle Backend-Anwendungen, die im Hintergrund arbeiten, um Prozesse zu optimieren, die Effizienz zu steigern und fundierte Entscheidungsfindungen zu ermöglichen. Diese Anwendungen nutzen Datenanalyse, maschinelles Lernen und Automatisierung, um betriebliche Abläufe zu verbessern und Ressourcen effizienter zu nutzen.

Anwendungsbeispiele:

• Azure AI: Eine Plattform, die eine Vielzahl von KI-Diensten bereitstellt, um Geschäftsprozesse zu optimieren und zu automatisieren.

• Power Automate: Ein Tool, das die Automatisierung von Workflows und Routineaufgaben ermöglicht, unterstützt durch KI-basierte Entscheidungen.

• Darwin: Eine Plattform zur Erstellung, Optimierung und Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen, die Unternehmen bei der datengetriebenen Entscheidungsfindung unterstützt.

Vorteile:

• Prozessoptimierung: Operative KI kann Prozesse effizienter gestalten, indem sie repetitive Aufgaben automatisiert und die Arbeitslast reduziert.

• Bessere Entscheidungsfindung: Durch die Analyse großer Datenmengen können operative KI-Systeme fundierte Entscheidungen treffen und wertvolle Einblicke liefern.

• Kostenreduktion: Durch die Automatisierung und Optimierung von Prozessen können operative KI-Systeme Betriebskosten senken und die Ressourcennutzung verbessern.

Wenn der Output mit KI günstiger wird, wird der Mensch teurer

Die Auswirkungen der Automation und des Einsatzes von KI auf den Arbeitsmarkt sind derzeit Gegenstand vieler Diskussionen und Studien. Es ist wahr, dass die Automation bestimmte Arbeitsplätze überflüssig machen kann, insbesondere solche, die sich durch repetitive und vorhersagbare Aufgaben auszeichnen.

Allerdings kann die Automation auch neue Arbeitsplätze schaffen. Zum Beispiel können durch den Einsatz von KI neue Geschäftsmodelle entstehen, die neue Arbeitsplätze schaffen. Zudem können Mitarbeiter:Innen von repetitiven Aufgaben entlastet werden und sich auf anspruchsvollere und kreativere Tätigkeiten konzentrieren.

Insgesamt ist es natürlich eher schwierig, eine eindeutige Antwort auf die Frage zu geben, ob die Automation und der Einsatz von KI zu mehr Arbeitslosigkeit führen werden.

Es ist jedoch wichtig, dass Unternehmen und Politik sich bewusst sind, dass die Automation Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt haben kann und entsprechende Massnahmen ergreifen, um negative Auswirkungen zu minimieren und positive Auswirkungen zu maximieren. Dazu gehören beispielsweise die Förderung von Weiterbildung und Umschulung von Mitarbeitern, um sicherzustellen, dass sie über die notwendigen Fähigkeiten verfügen, um in einer automatisierten Wirtschaft erfolgreich zu sein.

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