Schlaflos dank Seattle - Der Liquam Podcast podcast

Anomalien in Daten erkennen, 100.000 ChatGPT Lizenzen für PWC, Werbung in Googles AI und Amazons AI Privatdetektiv

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In unserer aktuellen Podcast-Folge geht es um das Analyse-Tool anolab®, den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Beratungsunternehmen, Google‘s AI Overview und Amazon's AI 'Private Investigator'.
Das Tool anolab® wurde entwickelt, um Anomalien in Unternehmensdaten zu erkennen. Es kann verschiedene Arten von Datenquellen anbinden, von Webshops über ERP-Systeme bis hin zu einfachen CSV-Dateien. Die Algorithmen von Anolab arbeiten dabei automatisch im Hintergrund, um Auffälligkeiten und Anomalien zu identifizieren, ohne dass der Nutzer im Vorfeld wissen muss, worauf er genau achten soll. Die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig, etwa die Überprüfung auf Duplikate in Rechnungen oder Kontaktdatensätzen, die Erkennung von Preisabweichungen in E-Commerce-Daten oder die Analyse von IoT-Daten. Kostenlos testen kann man anolab unter www.anolab.de
Ein weiteres großes Thema der Folge ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Beratungsunternehmen. Unternehmen wie PwC, KPMG und Accenture nutzen zunehmend KI-Technologien, insbesondere ChatGPT, um ihre Dienstleistungen zu verbessern und ihre Kunden zu unterstützen. PwC plant beispielsweise, 100.000 Lizenzen für ChatGPT zu erwerben und investiert eine Milliarde US-Dollar in KI. Die Mitarbeiter werden im Umgang mit ChatGPT geschult, um auf dieser Basis eigene KI-Lösungen für die Kunden zu entwickeln. Allerdings gibt es auch Bedenken darüber, wie sinnvoll der Einsatz von ChatGPT tatsächlich ist, insbesondere im Hinblick auf den Datenschutz und die Qualität der Ergebnisse.
Zusätzlich wird in der Folge auf Google und Amazon eingegangen. Bei Google wird die Integration der AI-Overview in die Suchmaschine diskutiert, einschließlich der Herausforderungen und Probleme, die dabei auftreten, vor allem im Hinblick auf Werbung und die Qualität der Antworten. Amazon hingegen nutzt KI zur Überprüfung von Produkten, um beschädigte Waren frühzeitig zu erkennen. Dadurch sollen Rücksendungen reduziert und die Kundenzufriedenheit erhöht werden. Amazon sammelt dabei viele Bildinformationen, die sowohl zur Verbesserung der internen Prozesse als auch möglicherweise für zukünftige Geschäftsmodelle genutzt werden könnten.

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