In der sich rapide verändernden Geschäftswelt von heute, in der technologische Fortschritte Branchen umgestalten, erkennen fortschrittliche Führungskräfte die Notwendigkeit, dem Wandel einen Schritt voraus zu sein.
Die transformative Kraft der KI zu umarmen ist nicht nur eine strategische Entscheidung, sondern eine Notwendigkeit. Traditionell gab es eine Tendenz, technische Verantwortlichkeiten innerhalb etablierter Organisationsstrukturen zuzuweisen. Jedoch präsentiert das Aufkommen der KI-Welle eine potenzielle Verschiebung, indem die Möglichkeit eingeführt wird, dass KI-Agenten verschiedene Abteilungen automatisieren. Visionäre Führungskräfte erkennen, dass eine effektive Führung in dieser Ära eine Synergie zwischen Geschäftseinblick und technischer Kompetenz erfordert.
Diese kurze, aber entscheidende Erkundung eines technischen Rahmens bietet visionären Führungskräften die Möglichkeit, sich mit dem Wissen auszustatten, das sie benötigen, um den bevorstehenden Wandel zu navigieren, um nicht nur zu überleben, sondern eine blühende Zukunft für ihre Organisationen zu gewährleisten.
Der Artikel führt Führungskräfte durch das Verständnis der Entwicklung von GPTs-Textgenerierung zur Automatisierung ganzer Abteilungen mithilfe fortschrittlicher Agenten, auf dem Weg zur Erreichung Künstlicher Allgemeiner Intelligenz (AGI) oder KI 3.0, im kommenden Jahr.
Bei der Erkundung der Fortschritte von Gen AI in Unternehmensanwendungen wie AutoGen von Microsoft oder Assistants von Open AI im Kontext eines kognitiven Architekturrahmens erläutert der Artikel, wie kognitive Elemente wie Reflexion und Gedächtnis sich rasant entwickeln, die Fähigkeiten generativer KI-Agenten verbessern und zu einem aufkommenden AGI-Paradigma führen, das wir KI 3.0 nennen.
Gestärkt durch diese Erkenntnisse können Führungskräfte den Markt geschickt überblicken und strategisch eine unmittelbare Funktionsintegration initiieren, während sie einen Zeitplan für die allmähliche Integration von Agentenfähigkeiten über die nächsten Monate und ein Jahr hinweg entwerfen. Dies ermöglicht es ihnen nicht nur, KI-Funktionalitäten umzusetzen, sondern auch die organisatorische Transformation im Einklang mit diesen Fortschritten zu planen.
Aktuelle Entwicklungen, die eine neue strategische Ausrichtung erfordern
Die Zeit von 2020, geprägt von GPTs, bis 2023 hat bemerkenswerte Fortschritte in der KI erlebt.
Die Entwicklungen waren so rasant, dass es sogar für KI-Forscher üblich geworden ist, Papiere, die vor nur sechs Monaten veröffentlicht wurden, als veraltet zu betrachten.
Während die vorherrschende Überzeugung nahelegte, dass die Erreichung der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) fern oder unwahrscheinlich sei, zeichnet der rasante Fortschritt der KI ein anderes Bild, insbesondere mit Unternehmen wie Open AI, die gegründet wurden, um AGI innerhalb eines Jahres zu realisieren, wie einige der neuesten Nachrichten über Open AI zu enthüllen beginnen.
Mit KI-Agenten, die menschenähnliche Fähigkeiten erreichen, wird die Dringlichkeit für Unternehmen, "KI-Agenten" in ihrem Kern zu integrieren, zunehmend deutlich. Die Vernachlässigung dieser Integration könnte zu schnellem Kundenverlust und rascher Obsoleszenz im Wettbewerbsumfeld führen.
Unternehmen, die sich durch rasante technologische Veränderungen bewegen, müssen mit schwierigen Entscheidungen kämpfen. Mit dem Fortschreiten der KI steht sie vor der Übernahme bedeutender Unternehmensfunktionen, was eine Reduzierung in den Bereichen Beschaffung, Verkauf, Verwaltung und Führungsebenen notwendig macht. Dieser Wandel bietet jedoch auch die Möglichkeit, die Arbeitskräfte in Richtung Rollen umzuschichten, die direkt Wert zu den Produkten hinzufügen, und dabei Ingenieurwesen, Forschung, Strategie sowie Bereiche, die auf menschlichem Kapital beruhen, betonen.
Um sich in der dynamischen Landschaft von Gen AI auf dem Weg zur AGI zu navigieren, ist es wesentlich, die Bedeutung des Verstehens von Kognitivarchitekturen zu unterstreichen. Das rasante Tempo der Entwicklungen im KI-Bereich mag selbst für diejenigen, die mit dem Feld vertraut sind, überwältigend erscheinen.
Aus diesem Grund schlagen wir vor, dass Geschäftsleiter eine Entdeckermentalität annehmen und Fortschritte systematisch übernehmen, ohne dem Gefühl der Überflutung zu erliegen. Lassen Sie uns unsere Erkundung damit beginnen, Einblicke in die Ursprünge der aktuellen Gen AI-Revolution zu gewinnen, bevor wir uns in die schnellen Fortschritte der generativen KI und ihre praktischen Anwendungen im Geschäftsbereich vertiefen.
Aufmerksamkeit: Fundamentales Konzept der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz
Der Fortschritt von Gen AI erschließt eine entscheidende Verbindung zwischen natürlicher und künstlicher Intelligenz, die in KI-Diskussionen normalerweise übersehen wird. Aber wenn wir genau hinsehen, beginnen beide von der Aufmerksamkeit – dem Fokus, den alle aktiven Dinge, lebendig oder nicht, gemein haben. In der Natur zahlen Tiere wie Frösche besonders viel Aufmerksamkeit auf wichtige Dinge um sie herum. Wenn ein Frosch eine Fliege entdeckt, wird sein Gehirnbereich für die Erkennung sich bewegender Dinge besonders aktiv, was zeigt, wie viel Aufmerksamkeit er der Fliege schenkt. Dies hilft dem Frosch, Details darüber zu bemerken, wie sich die Fliege bewegt oder aussieht, was es einfacher macht, sie zu fangen.
Aufmerksamkeit funktioniert genauso für uns, sie leitet, was wir bemerken und wie wir reagieren. Diese Idee, dass Aufmerksamkeit zentral für das Bewusstsein ist, gilt nicht nur für Tiere; sie spielt eine große Rolle bei der Verständnis, wie künstliche Intelligenzsysteme, wie die in KI, funktionieren.
2017: Das bahnbrechende KI-Papier: "Aufmerksamkeit ist alles, was du brauchst"
Im Bereich der KI wurde Aufmerksamkeit zu einem entscheidenden Element, analog zu der Rolle, die sie bei menschlichen Agenten spielt. Neuronale Netzwerke integrierten Aufmerksamkeit, um zu lernen, wie und wo sie sich auf beobachtete Reize konzentrieren sollten, und verfeinerten ihre Vorhersagefähigkeiten über die Welt.
Die grundlegenden neuronalen Netzwerke für diese KI-Agenten wurden als Transformers bezeichnet. Transformers sind die zugrunde liegende Technologie, die Große Sprachmodelle (LLMs) und das Feld der Generativen KI antreibt.
Transformers verwenden eine mathematische Formel, um Aufmerksamkeit in neuronalen Netzwerken umzusetzen. Bei einer Wortfolge wie "wie geht es dir" lautet das Ziel, das nächste wahrscheinliche Wort vorherzusagen, wie z. B. "tun". Transformers wandeln die Sequenz in Embeddings, ein leistungsstarkes Format, um.
edes Wort, wie "wie," berücksichtigt benachbarte Wörter (z. B. "sind" und "du"), um das nächste Wort vorherzusagen, wobei sein Wert aufgrund einer Aufmerksamkeitspunktzahl angepasst wird. Diese Punktzahlen erstellen Embeddings und ermöglichen genaue Vorhersagen für das nächste Wort in der Sequenz.
Ab 2018: GPT - Generatives Vorabtrainiertes Transformer Als der Transformer eine zunehmende Anzahl von Sätzen analysierte, verbesserte sich seine Fähigkeit zur Aufmerksamkeit progressiv und erreichte einen Punkt, an dem außergewöhnliche Modelle wie ChatGPT entstanden. Diese LLM-Modelle, die die Vorstellungskraft der Welt fesseln, besitzen die Fähigkeit, Vorhersagen zu generieren oder Aktionen aufgrund beobachteter Eingaben mit einer verblüffenden Ähnlichkeit zu menschlichen Denkprozessen zu treffen.
Denken Sie bei GPT-Modellen daran, wie wir instinktive Gewohnheiten entwickeln, um die Welt wahrzunehmen und zu handeln, ohne zu viel nachzudenken. GPT lernt etwas Ähnliches, aber in der digitalen Welt von Worten, Bildern und Ton.
In einem Wirbelwind von Fortschritten hat OpenAI's ChatGPT, unterstützt von GPT-3.5, Rekorde gebrochen, indem es in nur zwei Monaten 100 Millionen Benutzer erreichte und damit einen Meilenstein in der Textgenerierung setzte.
Meta hat den Trend von KI-Unternehmen, ihre Modelle proprietär zu halten, durch die offene Freigabe des Codes für Llama 2, sein fortschrittliches großes Sprachmodell, unterbrochen, was möglicherweise eine Herausforderung für die Dominanz von ChatGPT darstellt.
Unternehmen wie Hugging Face sind aufgetaucht, um große Sprachmodelle zu demokratisieren, indem sie sie als Open Source verfügbar machen und damit effektiv zum GitHub-Äquivalent für LLMs werden, was die Entwicklung von Open Source erheblich beschleunigt.
In der Zwischenzeit richteten sich spezialisierte LLMs wie Googles Med-PaLM auf bestimmte Bereiche wie klinisches Wissen aus. Salesforce stellt Einstein GPT für das Kundenbeziehungsmanagement vor, während Anthropic's Claude Ethik in KI mit konstitutioneller KI einführt.
Unternehmen nutzen ChatGPT nun für verschiedene Aufgaben, darunter die Generierung von Zusammenfassungen, die Erstellung von SEO-freundlichen Schlüsselwörtern für bestimmte Themen, das Brainstorming neuer Ideen, das Verfassen von Kundenservice-E-Mails, die Erläuterung komplexer Konzepte, den Aufbau reaktionsfähiger Chatbots mit der ChatGPT-API, sowie die Unterstützung bei Webentwicklung und Codierung, unter anderem.
Prominente Mitbewerber wie die Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS) und Microsoft Azure treten in einen intensiven Wettbewerb ein, indem sie ihre jeweiligen Cloud-Dienste für generative KI einführen, da diese Technologie erhebliche Mengen an Daten und Rechenleistung erfordert. Diese Anbieter schaffen ein gesamtes Gen-AI-Ökosystem, bestehend aus text-, code- und bildbasierten Grundmodellen, sowohl kommerziellen als auch Open-Source-Modellkatalogen, Vektordatenbanken, ML-Pipelines, Feinabstimmungsfähigkeiten, Low-Code-Entwicklung und Code-Completion.
Des Weiteren zeichnen sich Unternehmen wie Microsoft durch die Bereitstellung von Gen-AI-Funktionen aus, die sie neben umfassenden Angeboten, darunter Cloud-Computing, Produktivitätstools und ERP-Software, anbieten. Dies ermöglicht eine ganzheitliche und bequeme Lösung für Unternehmen.
2020: Fachkenntnisse durch Retrieval Augmented Generation (RAG)
Während diese Transformer auf einem umfangreichen allgemeinen Korpus trainiert wurden, erwarben sie umfassende Kenntnisse über die Welt. Der nächste Schritt in der Evolution der Transformer war die Frage, wie man sie an bestimmte Domänen anpassen kann.
Um ihre Anpassungsfähigkeit an spezifische Kontexte zu verbessern, könnte man sie entweder neu trainieren/feinabstimmen oder mit domänenspezifischen Wissensquellen ergänzen. Das Neutraining von KI-Modellen ist vergleichbar mit dem Erlernen einer neuen Fähigkeit; die Modellgewichte passen sich an die neue Domäne an.
Die durch Rückruf erweiterte Generierung , ähnlich der Verwendung eines Handbuchs, ermöglicht es KI, auf spezifische Daten zuzugreifen, ohne ihre insgesamt erlernten Gewichte zu ändern. Diese Methode kombiniert allgemeine Fähigkeiten mit spezifischem Domänenwissen und verbessert Aufgaben wie Fragebeantwortung und Dialogsysteme mit passenderen Antworten im Kontext.
RAG, ein vielseitiges Werkzeug, bietet mehrere geschäftliche Vorteile. Erstens verbessert es Websites, indem es reaktionsfähige Chat-Funktionen für eine einfachere Navigation und Benutzerunterstützung hinzufügt. Zweitens vereinfacht es Datenabfragen, indem es komplexe Informationen für Teams verständlicher macht, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus beschleunigt es die Reaktion auf RFPs/RFIs, was den Prozess der Vertragssicherung effizienter macht.
Schließlich bietet es personalisierte Empfehlungen in verschiedenen Bereichen, indem es Präferenzen interpretiert und maßgeschneiderte Vorschläge verlinkt mit den richtigen Plattformen anbietet. Mehrere Unternehmen bieten Lösungen für die Implementierung von RAG in Unternehmen an. Azure Machine Learning ermöglicht die Integration von RAG.
OpenAI's ChatGPT Retrieval Plugin verbessert Antworten mithilfe von Dokumentendatenbanken. HuggingFace bietet einen RAG-Modell-Transformer. IBM Watsonx.ai verwendet RAG für präzise Ausgaben. Meta AI kombiniert Abruf und Generierung in einem Framework.
2022: Aufkommen von Agenten
Wenn Menschen Transformer zunehmend für komplexe Aufgaben einsetzten, stellten sie fest, dass sorgfältige Anfragen zu besseren Antworten führten. Amazons multimodales CoT-Modell geht über GPT-3.5 hinaus, indem es "Ketten des Denkens" verwendet, ähnlich wie bei der Aufschlüsselung eines mathematischen Problems in Schritte für eine bessere Lösung, vergleichbar mit menschlichem Denken.
Dieser Wandel in der KI ermöglicht es Maschinen, tiefgehend zu denken und unterstreicht die Bedeutung des Denkens für bessere Ergebnisse. Doch sich nur auf tiefes Denken zu verlassen, reicht nicht immer aus – es ist vergleichbar damit, wie menschliche Reflexion zu gelegentlichen Fehlern führen kann.
Um dies zu verbessern, wurde beobachtet, dass KI mit der realen Welt interagieren, Daten sammeln und aus durchgeführten Aktionen lernen muss. Diese Philosophie, genannt Praxis, ergänzt tiefes Denken durch Handeln und hilft der KI, die Realität besser zu verstehen. Doch wie kam es zu dieser Evolution?
Der Ansatz der Gedankenkette, umgesetzt durch Frameworks wie Langchain, hat KI transformiert, indem er Chat-Funktionen mit vielfältigen Datenquellen kombinierte. Dies ermöglichte KI eine aktive Interaktion mit Daten, während sie Kohärenz bewahrte und über reflektierendes Denken hinaus fortschritt. Solche Entwicklungen betonen die Fusion von Reflexion und Interaktion mit der realen Welt und bereiten den Weg für theoretische Frameworks wie Reflexion](Link zu Reflexion und ReAct.
KI-Agenten traten hervor, um sich von früheren Large Language Models (LLMs) durch drei Hauptfähigkeiten abzuheben: Sie vereinten Denken, Handeln und Reflektieren in einer geschlossenen Schleifenformulierung.
In kurzer Zeit begannen mehrere Unternehmen, KI-Agenten anzubieten. KI-Agenten von ThinkChain optimieren die Deal-Bewertung, das Portfolio-Management und die Finanzmodellierung in Echtzeit und bieten aktualisierte Einblicke sowie schnelle Entscheidungsunterstützung. GoCharlie kündigte den ersten Agenten für die multimodale Inhaltsentwicklung seiner Art für das Marketing an. Aomni wurde als KI-Agent speziell für Business Intelligence entwickelt.
Der nächste Schritt: Kollaborative Konversationsagenten
Im Herbst 2023 erlebte die Landschaft der Large Language Models (LLMs) eine signifikante Aufregung mit dem Aufkommen von Multi-Agenten wie XAgent, AutoGen, MetaGPT, und BabyAGI, unter anderen. Eine bemerkenswerte Entdeckung wurde gemacht, die darauf hinweist, dass kollaborative Bemühungen mehrerer Agenten sich als kraftvolleres Paradigma zur Bewältigung komplexer Aufgaben erweisen.
AutoGen von Microsoft, eine Plattform mit einem speziellen Fokus auf der Entwicklung von konversationellen KI-Anwendungen unter Verwendung mehrerer Agenten, sticht in dieser Landschaft hervor. Es bietet verschiedene Funktionen, die auf den Aufbau von konversationellen KI-Anwendungen zugeschnitten sind, einschließlich Unterstützung für Multi-Agenten-Gespräche und effektives Kontextmanagement. AutoGen verwendet einen graphenbasierten Ansatz, der es ermöglicht, Komponenten auf vielfältige Weise miteinander zu verbinden und komplexe Gesprächsabläufe zu erstellen.
Automatisierung ganzer Abteilungen mithilfe fortschrittlicher Agenten
Nachdem wir die Entwicklung von LLMs von ihrer Entstehung bis zur Ära der Multi-Agenten verfolgt haben, wollen wir nun ihre Potenziale erkunden, Unternehmen zu revolutionieren, indem sie ganze Abteilungen automatisieren.
Betrachten wir beispielsweise die Automatisierung der Beschaffungsabteilung. Stellen Sie sich eine KI-gesteuerte Reise in der Beschaffung vor, bei der intelligente Agenten damit beginnen, Nachfrageschwankungen mithilfe historischer und marktbezogener Erkenntnisse vorherzusagen und dies mit internen Daten für präzise Prognosen abgleichen. In Zusammenarbeit mit Stakeholdern entwerfen sie schnell Schemata für neue Teile, um die Ausrichtung mit den Geschäftszielen sicherzustellen.
Diese Agenten tauchen dann in die Welt der Lieferantenauswahl ein, bewerten Daten nach vertrauenswürdigen Partnern und entwerfen anpassungsfähige Beschaffungsstrategien über geografische Grenzen hinweg. Während sie Lieferanten einbinden, RFP-Zyklen optimieren und Stakeholder-Diskussionen moderieren, empfehlen sie auch die am besten geeigneten Lieferanten auf Basis von Kommunikationsanalysen.
Nahtlos unterstützen sie bei der Erstellung von Bestellanforderungen, dem Verfassen von Verträgen und dem Platzieren von Aufträgen, wobei sie die ERP-Interaktionen optimieren für eine effiziente Zeiteffizienz. Kontinuierlich überwachen sie Risiken, schlagen Verbesserungen vor und verbessern die Zusammenarbeit, um ein belastbares und sich entwickelndes Beschaffungssystem sicherzustellen.
Diese KI-Agenten, die sich auf die Beschaffung spezialisiert haben, deuten auf eine breitere Zukunft hin - in der sie nahtlos Verkaufstrends vorhersagen, HR-Funktionen wie Talentakquise optimieren und Operationen durch optimierte Workflows verfeinern. Ihr Potenzial erstreckt sich über Abteilungen hinweg, vereint Dateneinblicke, automatisiert Aufgaben und revolutioniert die Unternehmenslandschaft für eine verbesserte Effizienz und Innovation.
Aufkommen einer kognitiven Architektur mit System 2
Ein Blick in die Zukunft zeigt, dass die Zusammenarbeit zwischen Agenten die Lernstrategien zur Bewältigung komplexer Aufgaben verbessern wird. Dieser Wandel geht über einfache Gewichtsanpassungen hinaus und integriert langfristige Regeln und Abstraktionen.
Diese konzeptuellen Rahmenwerke werden Muster auf hoher Ebene in der Welt einfangen, die für Agenten während des Denkprozesses entscheidend sind. Dieser Denkprozess, basierend auf einer Suche nach Baumgedanken, wird sich vom System 1 (Wahrnehmung und Handeln) separieren.
Das ursprüngliche System-1-Schleifenmodell der Wahrnehmung-Aktion wird weiterhin für seine Effizienz bestehen bleiben. Das Wahrnehmungsmodul wird weiterhin den Zustand der Welt beobachten, während das Aktormodul über ein Richtlinienmodul Aktionen generieren würde. Dieser Prozess würde reaktiv arbeiten, ohne das Weltmodell oder Kostenüberlegungen zu nutzen, wie von Yann LeCun in seinem Paper erklärt. Dieser Artikel über kognitive Architekturen ist ebenfalls aufschlussreich und zeigt die Integration von Konzepten aus Knowledge AI 1.0 mit den Leistungen umfangreicher Sprachmodelle im Zusammenhang mit Data AI 2.0. Das Ergebnis ist Künstliche Allgemeine Intelligenz, die wir im Rahmen von AI 3.0 kategorisieren.
Diese Trends zeigen deutlich, dass die Entwicklung von Generative AI über die aktuellen beeindruckenden und schnellen Ausführer der GPT-Architekturen hinausgehen wird, die jedoch langsame und kostspielige Lernende sind.
"Thinking, Fast and Slow" von Daniel Kahneman ist wie ein Reiseführer durch Ihren Geist. Es spricht über zwei Denkmodi: System 1, der wie der Autopilot ist, schnell und automatisch, und System 2, der eher ein absichtlicher, langsamer Denkprozess ist. In den nächsten Quartalen werden wir das Aufkommen von kognitiven Architekturen erleben, bei denen Reflexion und Denken als System 2 als eigenständige Entität hervortreten, abseits vom Wahrnehmungs-Aktions-Zyklus.
Durch System 2 wird der Agent die Fähigkeit erlangen, potenzielle Ergebnisse zu bedenken, ohne sie physisch in der Realität zu testen. Dies umgeht die Notwendigkeit zahlreicher riskanter Versuche, um optimale Handlungen zu bestimmen. Durch System 2 würde der Agent verschiedene Aktionen entwerfen und ihre potenziellen Konsequenzen antizipieren, bevor er konkrete Schritte unternimmt. Durch fortlaufende Zyklen der Selbstreflexion würde der Agent beginnen zu erkennen, welche Reflexionsstrategien vorteilhaft sind und welche nicht.
AI 3.0: Kognitive Architektur für Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI)
Durch den Prozess des Nachdenkens über Strategien wird die metakognitive Fähigkeit von System 2 diverse höherstufige Konzepte über die Welt erwerben, die innerhalb episodischer, prozeduraler und semantischer Erinnerungen verkapselt sind, durch den Prozess des Selbstlernens.
Während des Denkprozesses wird es auf diese Erinnerungen zurückgreifen und Informationen basierend auf den spezifischen Anforderungen abrufen.
Da System 2, das auf explizitem Denken basiert, besser werdende Ergebnisse produziert, wird es wiederum System 1 trainieren. Dieser Prozess ähnelt der Art und Weise, wie wir unsere Gewohnheiten durch bewusste Überlegung trainieren. Zusätzlich wird es eine Bewegung hin zur multimodalen Integration geben, die Vision einbezieht und KI tiefer mit der physischen Welt verbindet.
Wenn KI in die Modellierung menschlicher Absichten eindringt, wird sie sich zunehmend mit unserer eigenen psychologischen Realität ausrichten und den Weg zur Erreichung der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) ebnen. Insgesamt werden die skizzierten Entwicklungen KI 3.0-Kognitive Architekturen schaffen, die die System-1-Fähigkeiten des Tiefen Lernens oder Data AI mit expliziten Wissensrepräsentations- und Denktechniken kombinieren, die typischerweise mit Expertensystemen oder Knowledge AI in Verbindung gebracht werden. Idealerweise sollte die Integration Transparenz, Zuverlässigkeit und Vertrauen in die KI fördern.
Fazit: Geschäfts- und Wirtschaftsauswirkungen von KI 3.0
Generative KI, wie ChatGPT, erregt viel Aufmerksamkeit, aber es ist entscheidend, auf ihre Geschichte zu schauen, um ihre schnellen Veränderungen zu verstehen und ihr Potenzial zu nutzen. Der Übergang zu kollaborativen Agenten, wie sie in Frameworks wie Reflexion und React dargestellt sind, betont reflektierendes Denken. Während diese Agenten zusammenarbeiten, konzentrieren sich zukünftige Verbesserungen darauf, höhere Konzeptebene auf erklärbare Weise explizit zu erlernen, was auf eine Verschiebung hin zur Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) hindeutet.
Unternehmen, die mit schnellen technologischen Veränderungen konfrontiert sind, stehen vor schwierigen Entscheidungen. Mit zunehmender Verbesserung von KI kann sie viele Geschäftsaufgaben bewältigen, was bedeutet, dass Arbeitsplätze in Bereichen, die von Buchhaltern als indirekte Kosten kategorisiert sind, wie Beschaffung, Vertrieb, Management und mittleres Management, erheblich reduziert werden könnten. Aber diese Veränderung bietet auch die Möglichkeit, Mitarbeiter in Funktionen zu versetzen, die direkten Mehrwert für Produkte schaffen, wie Ingenieurwesen, Forschung und Geschäftsstrategie.
Wenn man die Dinge so betrachtet, kombiniert eine neue Art von KI 3.0, der dritten Generation, Denken und Lernen, Wissen und Daten. Dies wird als entscheidend angesehen, um große wirtschaftliche Herausforderungen in Bereichen wie Fertigung und Landwirtschaft anzugehen, wo Planung und Überwachung in geschlossener Schleifenform für eine erhöhte Effizienz kombiniert werden müssen.
Die Integration von KI in diese Prozesse wird die Kluft zwischen Innovation und Produktion überbrücken und sie näher an Unternehmen und die Lieferkette heranführen. Dies hat das Potenzial, die Produktivität in kritischen Sektoren der realen Wirtschaft, einschließlich Fertigung und Landwirtschaft, zu revolutionieren und möglicherweise zu Überfluss und weit verbreitetem Wohlstand zu führen. Unnötig zu sagen, dass eine entscheidende Voraussetzung für diesen transformative Fortschritt die Demokratisierung der KI-Entwicklung ist.
Zusammenfassend sollte der Zweck dieses Artikels ein von Gehirnen inspiriertes kognitives Architektur-Framework inspirieren, das Führungskräften hilft, ihre Organisationen dazu zu führen, KI intensiver zu nutzen und eine Zukunft herbeizuführen, in der die intelligente Nutzung von KI Innovationen anregt und durch menschliche Arbeit Mehrwert schafft.
Krishna Sridhar CEO, Sparsa AI
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