KI-Plattform: Funktion, Arten und Use Cases

KI-Platt­for­men er­mög­li­chen es, Modelle für ma­schi­nel­les Lernen (ML) zu ent­wi­ckeln und zu op­ti­mie­ren. Zu den wich­tigs­ten Funk­tio­nen von Platt­for­men für KI zählen neben MLOps und ge­ne­ra­ti­ver KI z. B. auch Ska­lier­bar­keit und Au­to­ma­ti­sie­rung. AI-Platt­for­men un­ter­stüt­zen dabei, da­ten­ba­sier­te Ent­schei­dun­gen zu treffen, Abläufe zu ra­tio­na­li­sie­ren und KI-Tools effektiv zu nutzen.

Was ist eine KI-Plattform?

Bei einer KI-Plattform bzw. AI-Plattform handelt es sich um einen in­te­grier­ten Satz von Tech­no­lo­gien für die Ent­wick­lung, das Training und die Im­ple­men­tie­rung von Modellen aus den Bereichen Machine Learning und Deep Learning. Derartige Platt­for­men stellen Werkzeuge und die er­for­der­li­che In­fra­struk­tur bereit, um komplexe KI-An­wen­dun­gen zu ent­wi­ckeln und zu pflegen. Platt­for­men für KI können dazu beitragen, die Da­ten­ana­ly­se zu zen­tra­li­sie­ren, Ent­wick­lungs- und Pro­duk­ti­ons­ab­läu­fe ef­fi­zi­en­ter zu gestalten und die team­über­grei­fen­de Zu­sam­men­ar­beit zu ver­bes­sern. Dies gestattet es Ent­wick­lungs­teams be­zie­hungs­wei­se Un­ter­neh­men, KI-basierte Lösungen kos­ten­güns­ti­ger und mit weniger Res­sour­cen um­zu­set­zen.

Welche Arten von KI-Platt­for­men gibt es?

Um eine Plattform für künst­li­che In­tel­li­genz zu nutzen, haben Un­ter­neh­men im We­sent­li­chen drei Mög­lich­kei­ten, die jeweils eigene Vorteile mit sich bringen. Während vor­kon­fi­gu­rier­te KI-Platt­for­men eine schnelle Umsetzung er­mög­li­chen, liefern selbst ent­wi­ckel­te be­zie­hungs­wei­se be­nut­zer­de­fi­nier­te Lösungen maximale An­pas­sungs­fä­hig­keit. Eine KI-Plattform auf Open-Source-Basis bietet wiederum eine flexible Grundlage, die sich sowohl für den Einstieg als auch für komplexe Projekte anbietet.

Vor­kon­fi­gu­rier­te KI-Platt­for­men

Vor­kon­fi­gu­rier­te KI-Platt­for­men eignen sich ideal für Un­ter­neh­men, die KI-An­wen­dun­gen, -Modelle be­zie­hungs­wei­se -Al­go­rith­men schnell und un­kom­pli­ziert im­ple­men­tie­ren möchten. AI-Platt­for­men dieser Art bieten eine breite Palette an ein­satz­be­rei­ten Tools, Pro­gram­mier­schnitt­stel­len (APIs) und vorab ge­tes­te­ten Al­go­rith­men. Mitunter be­inhal­ten sie zudem vor­trai­nier­te Modelle für spe­zi­fi­sche An­wen­dungs­fäl­le, die sich nahtlos in be­stehen­de Workflows in­te­grie­ren.

Be­nut­zer­de­fi­nier­te KI-Platt­for­men

Eine eigene KI-Plattform zu ent­wi­ckeln, ist vor allem dann emp­feh­lens­wert, wenn Sie sich mit spe­zi­fi­schen An­for­de­run­gen – etwa strengen Da­ten­schutz­richt­li­ni­en oder spe­zi­el­len Use Cases – kon­fron­tiert sehen. So wird die Plattform hier von Grund auf angepasst, um den in­di­vi­du­el­len Be­dürf­nis­sen zu ent­spre­chen. Das Dienst­leis­tungs­un­ter­neh­men Uber hat bei­spiels­wei­se eine eigene KI-Plattform ent­wi­ckelt, die Natural Language Pro­ces­sing (NLP) und ma­schi­nel­les Sehen nutzt, um das GPS-System und Un­fall­erken­nungs­funk­tio­nen zu ver­bes­sern.

Der Aufbau einer be­nut­zer­de­fi­nier­ten Plattform zieht einen höheren Zeit- und Res­sour­cen­auf­wand nach sich, da Wartung, Support und Ver­wal­tung voll­stän­dig intern erfolgen müssen. Dafür pro­fi­tie­ren Un­ter­neh­men bei dieser Lösung von maximaler Kontrolle und Fle­xi­bi­li­tät.

Open-Source-Platt­for­men für KI

Open-Source-Lösungen wie Ten­sor­Flow oder PyTorch bieten eine kos­ten­güns­ti­ge Grundlage, um von künst­li­cher In­tel­li­genz zu pro­fi­tie­ren. Häufig lassen sich quell­of­fe­ne KI-Platt­for­men sogar kostenlos verwenden. Dank aktiver Com­mu­ni­tys werden die AI-Platt­for­men kon­ti­nu­ier­lich wei­ter­ent­wi­ckelt, was vor allem für häufig genutzte Tools und Frame­works gilt. Open-Source-Platt­for­men eignen sich besonders gut für Un­ter­neh­men, die eine flexible und an­pass­ba­re Lösung suchen.

Welche Funk­tio­nen erfüllt eine KI-Plattform?

Ob Da­ten­ver­wal­tung und -analyse, Ar­beits­last­ver­tei­lung oder Ent­wick­lung von Machine-Learning-Modellen: KI-Platt­for­men leisten bei einer Vielzahl von Aufgaben Un­ter­stüt­zung. Ihre wich­tigs­ten Funk­tio­nen lassen sich in zwei Ka­te­go­rien einteilen – MLOps und ge­ne­ra­ti­ve KI:

• MLOps: Machine Learning Ope­ra­ti­ons – kurz MLOps – zielen darauf ab, den Einsatz und die Wartung von KI-Modellen zu op­ti­mie­ren. Dies geschieht bei­spiels­wei­se mithilfe von au­to­ma­ti­sier­tem ma­schi­nel­len Lernen, visueller Mo­del­lie­rung, Da­sh­boards für die Prä­sen­ta­ti­on von Er­geb­nis­sen und mithilfe von au­to­ma­ti­sier­ter Ent­wick­lung (AutoAI). Zudem besteht die Mög­lich­keit, syn­the­ti­sche Daten zu ge­ne­rie­ren, um das KI-Modell zu trai­nie­ren.
• Ge­ne­ra­ti­ve KI: Ge­ne­ra­ti­ve künst­li­che In­tel­li­genz basiert auf dem Training mit großen Da­ten­sät­zen (Big Data), die von neu­ro­na­len Netz­wer­ken und Deep-Learning-Modellen ana­ly­siert werden. Die Funk­tio­nen ge­ne­ra­ti­ver KI reichen von Text- und Bild­ge­ne­rie­rung über Da­ten­wei­te­rung und -ex­trak­ti­on bis hin zur au­to­ma­ti­sier­ten Klas­si­fi­zie­rung, be­inhal­ten aber ebenso dia­log­ba­sier­te KI wie Chatbots.

Die Funk­tio­na­li­tät von KI-Platt­for­men umfasst zudem folgende Aspekte:

• Au­to­ma­ti­sie­rung: Ma­schi­nel­les Lernen er­mög­licht es, Prozesse zu au­to­ma­ti­sie­ren, wodurch sich Workflows be­schleu­ni­gen lassen.
• Ska­lier­bar­keit: KI-Modelle können aufgrund zen­tra­li­sier­ter Ar­beits­ab­läu­fe in un­ter­schied­lichs­ten Um­ge­bun­gen trainiert werden und zum Einsatz kommen.
• Nahtlose In­te­gra­ti­on: Moderne KI-Platt­for­men un­ter­stüt­zen gängige Sprachen be­zie­hungs­wei­se Frame­works und lassen sich in den gesamten Tech­no­lo­gie-Stack sowie Open-Source-Software einfügen.
• Höhere Si­cher­heit: Platt­for­men für KI-An­wen­dun­gen verfügen über ver­schie­de­ne Si­cher­heits­maß­nah­men, die ge­währ­leis­ten, dass Daten, Iden­ti­tä­ten und An­wen­dungs­end­punk­te aus­rei­chend geschützt werden.
• Ver­bes­ser­te Go­ver­nan­ce: KI-Systeme er­mög­li­chen eine zentrale Kontrolle über Daten, Modelle und Prozesse, was es er­leich­tert, Si­cher­heits-, Com­pli­ance- und Qua­li­täts­stan­dards effizient ein­zu­hal­ten.
• Tech­ni­scher Support: Viele Anbieter vor­kon­fi­gu­rier­ter KI-Platt­for­men of­fe­rie­ren einen um­fang­rei­chen Support, der neben Hilfe bei Problemen auch On­boar­ding- und Trai­nings­res­sour­cen be­reit­stellt. Ent­schei­den Sie sich für ein Open-Source-Tool, erweisen sich mög­li­cher­wei­se Platt­for­men als vor­teil­haft, die Support für KI-Funk­tio­nen und -Ar­chi­tek­tu­ren be­reit­stel­len.

Use Cases für KI-Platt­for­men

Eine immer größere Zahl von Un­ter­neh­men greift auf KI-Platt­for­men zurück, um wett­be­werbs­fä­hig zu bleiben bzw. Wett­be­werbs­vor­tei­le zu kreieren. Zu den gän­gigs­ten Ein­satz­ge­bie­ten zählen Pro­dukt­ent­wick­lung und Dienst­leis­tun­gen. Die nach­fol­gen­de Übersicht il­lus­triert typische An­wen­dungs­fäl­le:

• Fi­nanz­dienst­leis­tun­gen: KI-Modelle werden von Kre­dit­in­sti­tu­ten unter anderem dazu genutzt, Bo­ni­täts­prü­fun­gen zu au­to­ma­ti­sie­ren, Geld­wä­sche zu ver­hin­dern und Be­trugs­ver­su­che in Echtzeit zu erkennen. Darüber hinaus findet KI auch im Bereich der For­de­rungs­be­ar­bei­tung Ver­wen­dung.
• E-Commerce: Der Online-Handel verwendet KI-Platt­for­men, um Kundinnen und Kunden passende Pro­dukt­vor­schlä­ge an­zu­zei­gen und die Preis­ge­stal­tung sowie den Einkauf bzw. die Be­schaf­fung von Waren zu op­ti­mie­ren.
• Ge­sund­heits­we­sen: Künst­li­che In­tel­li­genz trägt zur Trans­for­ma­ti­on des Ge­sund­heits­sek­tors bei, bei­spiels­wei­se durch schnel­le­re Diagnosen und den er­wei­ter­ten Zugriff auf Pa­ti­en­ten­ser­vices. Dies er­mög­licht es me­di­zi­ni­schem Fach­per­so­nal, präzisere Diagnosen zu stellen und die Be­hand­lung in­di­vi­du­el­ler auf die Patientin oder den Patienten ab­zu­stim­men.
• Pro­duk­ti­on: In der Fertigung werden KI-Tech­no­lo­gien unter anderem genutzt, um Lie­fer­ket­ten zu op­ti­mie­ren (Supply-Chain-Ma­nage­ment) und die Qua­li­täts­kon­trol­le zu ver­bes­sern.