Was ist künstliche Intelligenz und wie funktioniert eigentlich Deep Learning mit KI?

KI und Deep Learning sind das Trendthema. Doch was steckt eigentlich dahinter?

Künstliche Intelligenz ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Systemen und Technologien beschäftigt.

Künstliche Intelligenz (KI), im englischen artificial intelligence (KI), ist ein Teilgebiet der Informatik, es umfasst alle Anstrengungen, deren Ziel es ist, Maschinen intelligent zu machen.

Der Traum, Maschinen intelligent zu machen, ist hunderte von Jahren alt.

Programmierer integrierten Expertenwissen in Computer, so dass dieses Wissen mit steigender Geschwindigkeit abrufbar war. So entstanden frühzeitig z.B. Schachcomputer. Mittlerweile übernehmen Computer Aufgaben, wie zum Beispiel Texte schreiben, Übersetzungen, Auto fahren, Sprachassistenten oder sogar Tumore auf Röntgenbildern zu erkennen. Solche Programme werden als KI bezeichnet.

Doch kennen Sie den Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen? Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz: Programmierer bereiten die Strategien vor, nach denen Daten analysiert werden, doch sie legen nicht jedes Detail fest wie in herkömmlichen Programmen. Innerhalb eines vorgegebenen Rahmens verbessert der Algorithmus stattdessen selbständig sein Vorgehen bei der Datenanalyse. Einem selbstlernenden System können verschiedene Arten von Algorithmen zugrunde liegen. Einer davon ist das sogenannte künstliche neuronale Netz.

Künstliche neuronale Netze sind zentraler Bestandteil vom Deep Learning. Es sind Systeme aus Algorithmen, die in ihrer Funktionsweise dem Gehirn nachempfunden sind. Es geht dabei also nicht um eine physische Nachbildung von natürlichen neuronalen Netzen, sondern um eine Nachbildung der Art und Weise, wie das Gehirn arbeitet und lernt.

Deep Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, die künstliche neuronale Netze nutzt. Man kann sich diese zum besseren Verständnis als Netz aus Knoten und Verbindungen vorstellen. Die Knoten eines solchen Netzes sind in Schichten organisiert. Beim Lernen werden die Verknüpfungen zwischen den Knoten stärker oder schwächer. Die Stärke einer Verbindung wird durch einen Wert zwischen 0 und 1 ausgedrückt.

Was steckt hinter Chat-GPT?

Chat-GPT ist ein Chatbot, der auf einem neuronalen Netz basiert. Die neuronalen Netze der GPT-Familie gehören zu den grössten der Welt. Es handelt sich um Sprachmodelle, die dazu gemacht sind, menschliche Sprache zu verarbeiten. Sie basieren auf einem Algorithmus, der vorhersagt, welches Wort als nächstes in einem gegebenen Text auftreten wird.

Trends im Einzelhandel

Was heute noch die Trends von 2024 sind, kann im E-Commerce von morgen schon Alltag sein! Gefragt ist ein strukturiertes Vorgehen, auch im Handel. Wir müssen Chancen und Risiken abschätzen, um für unsere Kunden das bestmögliche Ergebnis zu erzielen.

Deep Learning wird verwendet, um personalisierte Produktempfehlungen für Kunden zu generieren. Mithilfe von Algorithmen analysiert es das Käuferverhalten und vergleicht es mit anderen Kundenprofilen, um Produkte vorzuschlagen, die den individuellen Vorlieben entsprechen.

Inventarmanagement: Deep Learning kann bei der Optimierung des Lagerbestands und der Bestandsverwaltung helfen. Es prognostiziert die Nachfrage und hilft dabei, den Lagerbestand zu optimieren, um Überbestände oder Engpässe zu vermeiden.
Preisoptimierung: Einzelhändler nutzen Deep Learning, um dynamische Preisgestaltung zu implementieren. Diese Technologie analysiert kontinuierlich Marktdaten und Wettbewerbsinformationen, um die Preise in Echtzeit anzupassen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Gesichtserkennung und Sicherheit: Deep Learning wird für die Überwachung und Sicherheit in Einzelhandelsgeschäften eingesetzt. Über Überwachungskameras kann es Gesichter erkennen und so Diebstahlprävention sowie die Identifizierung von Stammkunden unterstützen.
Visual Search: Kunden können Bilder von Produkten hochladen, die sie interessieren, und mithilfe von Deep Learning können Einzelhändler ähnliche Produkte aus ihrem Sortiment vorschlagen. Dies erleichtert die Suche und den Kauf für Kunden.
Lieferkettenoptimierung: Deep Learning ermöglicht eine genauere Vorhersage von Lieferzeiten und Lieferungen, was dazu beiträgt, die Lieferkette zu optimieren und Kunden zufriedenzustellen.
Customer Sentiment Analysis: Deep Learning kann soziale Medien und Kundenbewertungen analysieren, um Einblicke in die Meinung der Kunden über Produkte und Dienstleistungen zu gewinnen. Dies hilft Einzelhändlern, auf Feedback zu reagieren und ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern.
Checkout-Optimierung: Automatisierte Kassensysteme können mit Deep Learning gestaltet werden, um den Einkaufsprozess für Kunden zu beschleunigen und Warteschlangen zu reduzieren.
In-Store-Navigation: Deep Learning kann verwendet werden, um Kunden in Geschäften zu navigieren und ihnen den Weg zu bestimmten Produkten oder Abteilungen zu weisen.
Social-Media-Commerce: Social-Media-Plattformen werden zunehmend zu einem zentralen Marktplatz für den E-Commerce. Durch die Integration von Shopping-Funktionen in soziale Medien wie Facebook, TikTok und Instagram eröffnen sich neue Vertriebskanäle. Authentische, interaktive Einkaufserlebnisse werden vom Handel auf diesen Plattformen geschaffen. Auch sogenannte Re-Commerce-Plattformen sind bei unseren jüngeren Kunden ein Trend, um Nachhaltigkeit und Second-Hand-Shopping zu verstärken. Sie sind nicht mehr nur ein “nice to have”, sondern ein Muss für Unternehmen, die die Loyalität ihrer Kunden erhalten wollen.

Diese Anwendungen zeigen, wie Deep Learning dazu beitragen kann, den Einzelhandel effizienter und kundenfreundlicher zu gestalten, indem es Daten analysiert, Muster erkennt und personalisierte Lösungen bietet. Es ermöglicht Einzelhändlern, sich an die sich verändernden Bedürfnisse und Erwartungen unserer Kunden anzupassen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

In kritischen Entscheidungssituationen wird KI jedoch immer noch unterstützend verwendet, da die endgültigen Entscheidungen von Menschen getroffen werden.

Wir wünschen Ihnen ein gesundes & erfolgreiches Jahr 2024 und kommen Sie mal wieder bei uns vorbei! Ihr Servicepartner vor Ort

Quelle: Onworks.de, nzz.ch