Überblick
Intelligente Anwendungen, oder auch intelligente Apps, sind Softwareanwendungen, die künstliche Intelligenz (KI) zur Unterstützung menschlicher Workflows einsetzen. Sie wenden KI auf ein bestimmtes Geschäftsproblem an und nutzen Daten zur effizienten Lösung des Problems. Diese datengesteuerten, KI-gestützten Anwendungen können Routineaufgaben automatisieren und so fehleranfällige manuelle Tätigkeiten reduzieren. Sie lernen und verbessern sich im Laufe der Zeit, indem sie sich auf der Basis von Benutzerinteraktionen anpassen und sich auf veränderte Situationen einstellen.
Ein klassisches Beispiel für intelligente Anwendungen sind Systeme zur Erkennung von Kreditkartenbetrug, die mithilfe von KI-Modellen verdächtige Aktivitäten erkennen. Ein weiteres Beispiel sind E-Mail-Anwendungen, die mithilfe von KI die Nachrichten priorisieren, die Sie am ehesten interessieren.
Vorteile intelligenter Anwendungen
KI-Tools können Fragen beantworten, für die sie nicht speziell programmiert wurden und die ihnen bisher nicht gestellt wurden. Durch die Nutzung von KI-Funktionen bieten intelligente Anwendungen Vorteile, die über das hinausgehen, was mit Anwendungen möglich ist, die ausschließlich auf regelbasierter Logik beruhen. Dies wird als KI-Inferenz bezeichnet. KI-Inferenz bezeichnet die operative Phase der KI, in der das Modell das im Training Gelernte auf reale Situationen anwenden kann.
Werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten Vorteile intelligenter Anwendungen.
Anpassungsfähigkeit
Intelligente Anwendungen können aus neuen Informationen lernen und mit der Zeit ihre Genauigkeit verbessern. Das ist nützlich, wenn sich Bedingungen ändern. Nehmen wir das Beispiel der Erkennung von Kreditkartenbetrug. Eine intelligente Anwendung könnte ihre Empfehlungen in Echtzeit verfeinern, um auf neue Daten zu neuen Betrugsformen zu reagieren.
Intelligente Anwendungen können auch aus den Interaktionen der Nutzenden lernen und sich weiterentwickeln, um besser reagieren zu können. Zum Beispiel können sie besser erkennen, welche Inhalte Nutzende am ehesten ansprechen.
Informationsverarbeitung
KI-basierte intelligente Anwendungen können Menschen bei der Verarbeitung eingehender Informationen in Geschäftssituationen helfen, wie etwa mit eingehenden Nachrichten, Präsentationen oder Finanzdaten.
Einige intelligente Anwendungen nutzen generative KI und Large Language Models (LLM), um Inhalte als Antwort auf zu lösende Probleme zu erstellen. Ein Beispiel wäre eine Chat-Anwendung, die Textvorschläge beim Verfassen einer Antwort auf eine Nachricht macht.
Automatisierung
Durch eventgesteuerte Automatisierung können intelligente Anwendungen aktiv werden, wenn Änderungen im sie umgebenden Software-Ökosystem vorkommen. Eine intelligente Anwendung für die IT-Automatisierung kann beispielsweise schnell auf Ausfälle reagieren oder bei steigendem Bedarf mehr Systeme online bringen.
Adaptives Erlebnis
Eine intelligente Anwendung kann auf die Bedürfnisse der Nutzenden reagieren, um Fragen präzise zu beantworten und Aufgaben auszuführen. Stellen Sie sich einen Chatbot vor, der versteht, wenn eine Person um ein Bild bittet, und daraufhin ein Bild anstelle von Text generieren kann.
Red Hat Ressourcen
Use Cases für intelligente Anwendungen
Unternehmen und Software-Entwicklungsteams finden immer neue Use Cases für intelligente Anwendungen. Hier finden Sie einige Beispiele:
IT-Automatisierung
Bei der Verwaltung von IT-Systemen wird auf Events reagiert, indem Anpassungen vorgenommen werden, wie etwa das Herunterfahren oder Starten eines bestimmten Prozesses. Eine intelligente Anwendung kann Daten analysieren und eine Aktion als Teil einer Pipeline oder eines Workflows auslösen.
Kundenerlebnis
Von Streaming-Diensten bis zum Online-Shopping sind KI-gestützte personalisierte Empfehlungen Bestandteil vieler Produkte, die wir gerne nutzen. Dasselbe Konzept lässt sich auf branchenübergreifende Interaktionen anwenden. Die Fähigkeit, zu erkennen, was ein Kunde erwartet, und es ihm dank einer intelligenten Anwendung im richtigen Moment zu liefern, kann die Kundentreue und -bindung erhöhen und einen erheblichen Wettbewerbsvorteil darstellen.
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Entscheidungsfindung
Geschäftsentscheidungen zu Lieferketten, Logistik, Finanzen und vielen anderen Bereichen erfordern die Analyse großer Mengen an Informationen in Echtzeit. Intelligente Anwendungen können helfen, diese Daten zu verarbeiten und zuverlässige und genaue Empfehlungen geben.
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Datenanalysen
KI kann Muster in Daten finden, die Menschen möglicherweise übersehen. Daher sind intelligente Anwendungen besonders nützlich für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, Wirtschaftsanalystinnen und -analysten und andere Fachleute, die mit Daten arbeiten.
Industrieller Edge
Die Nutzung intelligenter Anwendungen für das Edge Computing, das am oder in der Nähe des physischen Standorts der Daten erfolgt, kann zur schnelleren Bereitstellung von Insights dort beitragen, wo sie am dringendsten benötigt werden. Stellen Sie sich die Verwendung eines Algorithmus zur Bilderkennung vor, um die auf einem Fließband laufenden Produkte zu prüfen. Durch die sofortige Erkennung von Fehlern noch in der Fertigung kann die Qualität verbessert werden.
Hürden bei der Implementierung intelligenter Anwendungen
Die Entwicklung einer intelligenten Anwendung erfordert Ressourcen, die über den Bedarf für eine logikbasierte Standardanwendung hinausgehen.
Zur Bereitstellung einer intelligenten Anwendung muss ein Software-Entwicklungsteam in der Regel Folgendes tun:
- Erfassung und Aufbereitung von Daten
- Entwicklung oder Feinabstimmung eines KI-Modells
- Orchestrierung, Integration, Test und Einbettung des Modells
- Integration des Modells in den Prozess der Anwendungsentwicklung
- Überwachung, Verwaltung und eventuelles Re-Training des Modells
Der erste Schritt ist das Sammeln und Aufbereiten von Daten, die für den Erfolg einer intelligenten Anwendung eine entscheidende Rolle spielen.
Oft erfolgt ein Schritt des Machine Learnings (ML), bei dem Data Scientists ein Modell trainieren oder abstimmen, das Prognosen auf der Grundlage von Daten erstellt. Der nächste Schritt ist das Testen, ein weiterer entscheidender Schritt zur Gewährleistung eines zuverlässigen Verhaltens und der Lieferung nützlicher Ergebnisse durch das Modell. MLOps-Praktiken helfen bei der Koordination von Data Scientists, Engineers und IT-Teams bei der Befolgung dieser Schritte.
Außerdem muss das Modell für die intelligente Anwendung, die es benötigt, zugänglich gemacht werden. Unabhängig davon, ob es sich um ein neu trainiertes oder um ein vorhandenes Modell handelt, können Entwicklungsteams bei der Optimierung und Bereitstellung des KI-Modells aus einer Reihe von Modellen und Architekturen wählen.
KI-Umgebungen sind komplex. Die Verfahren zur Entwicklung cloudnativer Anwendungen eignen sich hervorragend für intelligente Anwendungen. Microservices, Serverless-Architekturund DevOps-Prozesse können zu einer effizienteren Bereitstellung intelligenter Anwendungen für Nutzende beitragen.
Wie Red Hat mit intelligenten Anwendungen helfen kann
Red Hat AI ist eine Plattform mit Produkten und Services, die Ihr Unternehmen bei den einzelnen Phasen der KI-Einführung unterstützen kann – unabhängig davon, ob Sie gerade erst beginnen oder schon skalierungsbereit sind. Die Lösungen können sowohl generative als auch prädiktive KI-Initiativen für die spezifischen Use Cases Ihres Unternehmens unterstützen.
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