Den globalen Technologiesektor neu definieren

By | December 15, 2023

Shahid Hanif ist der Chief Technology Officer und Gründer von Shufti Pro, eine Lösung zur biometrischen Identitätsprüfung (IDV).

Wir leben in einer Zeit des rasanten technologischen Fortschritts. Da neue Technologien in einem beispiellosen Tempo auftauchen, herrscht unter Technologieentwicklern ein Wettbewerb um die Entwicklung neuer und einzigartiger Technologien. Es muss jedoch unbedingt betont werden, dass dieser „Wettbewerb“ symbolischen Charakter hat und alles mit Fortschritt und Innovation zu tun hat.

Die Kombination von Technologien unterschiedlicher Herkunft und die Herstellung eines einzigen Produkts wird als technologische Konvergenz bezeichnet.

Um das Konzept der technologischen Konvergenz besser zu verstehen, nehmen wir das Metaversum als Beispiel. Das Metaversum ist eine Konvergenz von sechs Primärtechnologien. Zu diesen Technologien gehören künstliche Intelligenz, Deep Learning, Big Data, Blockchain-Technologie, Computer Vision und Extended Reality (XR).

Die KI-ML-Revolution: Innovation neu definieren

Jüngste Fortschritte in den Bereichen KI und ML haben es Entwicklern ermöglicht, intelligente, eigenständige Maschinen zu entwickeln. Softwareprogramme und Geräte können jetzt aus Beispielen lernen, intelligent Standardeinstellungen festlegen und die ordnungsgemäße Befehlsausführung durchführen.

Es ist wichtig, hier die Bedeutung von Daten zu beachten. KI- und ML-Modelle hängen hauptsächlich von den ihnen bereitgestellten Daten ab. Ein einzelner Internetnutzer produziert täglich etwa 146.880 Megabyte (MB) an Daten. Hier kommen Technologien wie die Big-Data-Analyse ins Spiel. Daher sind alle Technologien irgendwie miteinander verbunden und ergänzen sich auf einer bestimmten Ebene. Lassen Sie uns nun einige Technologien diskutieren, die Produkte der AI-ML-Allianz sind.

Automatisierungstechnik

Die Fähigkeit, aus Mustern zu lernen und dann anhand vorab festgelegter Datensätze zu arbeiten, ist ein junges und wichtiges Produkt. Dadurch können Maschinen mit minimalem menschlichen Eingriff funktionieren. Dies verbraucht weniger Ressourcen (Zeit und Geld) und verringert die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler, da Menschen anfällig für Fehler sind, insbesondere beim Umgang mit großen und sich wiederholenden Datensätzen.

Diese vielseitige Technologie kann Aufgaben rationalisieren, die von der Datenverarbeitung bis zur Einbindung neuer Benutzer reichen.

Prädiktive Analytik

Durch fortschrittliche Mechanismen des maschinellen Lernens können Softwarelösungen nun präzise Muster erstellen. Maschinen können diese Datensätze nun abfragen und sie als Beispiele für die Lösung eines ähnlichen Problems verwenden. Cyberkriminelle und Hacker können beispielsweise anhand von Datensätzen identifiziert werden, die durch die Analyse des Verhaltens und der Aktivitäten früherer Cyberkrimineller auf dem Radar eines Unternehmens gewonnen wurden.

Der Anwendungsbereich dieser Technologie reicht von der effektiven Beseitigung von Bedrohungen, bevor sie Schaden anrichten, bis hin zur genauen Vorhersage wirtschaftlicher und finanzieller Situationen.

Virtuelle Assistenten und tolle Sprachmodelle

Künstliche Intelligenz und Maschinen für maschinelles Lernen haben sich zusammengeschlossen, um virtuelle Assistenten und große Sprachmodelle zu schaffen. Zu den virtuellen Assistenten gehören Alexa, Google Assistant usw., während große Sprachmodelle wie ChatPT und Google Bard Produkte von AI/ML-Engines sind. Diese Modelle haben Zugriff auf eine Vielzahl von Datenbanken im Internet und sollen Nutzer bei allen Arten der theoretischen Informationsbeschaffung unterstützen. Auch die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist in diesen Modellen von entscheidender Bedeutung.

Diese Technologien können die Benutzerproduktivität steigern, tiefgreifende Forschung betreiben und diese in die Praxis umsetzen.

Führende Technologiesektoren, geprägt von KI- und ML-Fortschritten

Die technologische Konvergenz zwischen KI und ML hat zur Entstehung mehrerer nützlicher Technologien geführt, aber lassen Sie uns nun einige Branchen besprechen, die von dieser Verschmelzung von KI und ML am stärksten betroffen sind. Es wird erwartet, dass der KI-Markt bis 2027 ein Volumen von 407 Milliarden US-Dollar erreichen wird, was einem erheblichen Wachstum gegenüber dem geschätzten Umsatz von 86,9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 entspricht.

Datenanalyse

Sicherheit und Schutz sind wichtige Aspekte von Datenanalysealgorithmen. Diese Algorithmen zielen darauf ab, illegale Entitäten zu identifizieren und die gesammelten Daten zu nutzen, um solche Entitäten in Zukunft zu verhindern. Gezielte Nachrichten und Werbung werden auch häufig von Unternehmen mit großen Mengen an Benutzerdaten eingesetzt. Darüber hinaus werden auch virtuelle Support-Bots und Automatisierung durch die Nutzung von Benutzerdaten unterstützt. Aufgrund moderner Datenanalysepraktiken ist auch die Bekämpfung von Fehlinformationen und gefälschten Daten relativ einfach.

Die Fintech-Branche

Verfahren des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz haben den Fintech-Sektor erheblich beeinflusst. Unternehmen, die diese Technologien nutzen, nutzen jetzt Automatisierungs- und Datenanalysepraktiken und verbessern so ihre Prozesse effektiv. Ein wesentlicher Beitrag dieser Technologien ist die Betrugsprävention in Finanzinstituten. Die Erkennung betrügerischer Aktivitäten und Anomalien ist jetzt zugänglicher und effizienter als je zuvor. Dies garantiert sichere Aktivitäten. Darüber hinaus sind personalisierte, auf Benutzerbedürfnisse zugeschnittene Dienste ein Produkt von KI- und ML-Algorithmen.

Der Gesundheitssektor

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verändern die Gesundheitsbranche. Bioingenieurwesen hat in Kombination mit diesen modernen Technologien Lösungen geschaffen, die Kosten sparen und eine bessere Behandlung des Einzelnen ermöglichen. Seitdem konnten medizinische Fachkräfte bessere Ergebnisse für die Patienten erzielen. Medizinische Forscher können jetzt bessere Lösungen entwickeln, indem sie KI- und ML-Methoden anpassen.

Die Cybersicherheitsbranche

Ein weiterer Sektor, den KI und ML völlig revolutioniert haben, ist die Cybersicherheit. SaaS-Entwickler entwickeln jetzt bessere IDV-Lösungen zur Betrugsprävention und zum Schutz. Diese Lösungen reichen von der Identifizierung von Cyberkriminellen bis zur Verhinderung von AML-/Geldwäscheaktivitäten. Sie nutzen fortschrittliche ML- und KI-Algorithmen, um Muster gegen Hacker und andere verdächtige Einheiten zu entwickeln. Es wird ein automatisiertes System eingerichtet, das automatisch alle Entitäten eliminiert, die in den Pfad geraten.

Integration von KI- und ML-Technologien: Was ist zu erwarten?

Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) erfolgt überwiegend API-basiert und ermöglicht Anwendern die Integration dieser Technologien in ihre täglichen Geschäftsprozesse. Dieser Vorgang mag einfach erscheinen, ist aber ziemlich kompliziert.

Benutzer müssen zunächst den Umfang dieser Integration bestimmen und entsprechend vorgehen. Für reibungslose Abläufe müssen Unternehmen ihre Mitarbeiter entsprechend den Systemanforderungen schulen. Um das wahre Potenzial dieser Technologien auszuschöpfen, müssen Unternehmen mit tragfähigen Geschäftsplänen an sie herangehen. Andernfalls kommt es bei der Integration zu Engpässen und schließlich zum Scheitern.

Der beste Weg besteht darin, wettbewerbsfähige und zuverlässige Softwarelösungen auf dem Markt einzuführen, die Unternehmen Echtzeitunterstützung für reibungslose Prozesse bieten. Es ist noch ein langer Weg, bis KI- und ML-Technologien für Benutzer vollkommen praktisch sind. Daher ist es am besten, bis dahin mit Vorsicht vorzugehen.


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