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Dec 18, 2023

Über 100 Top-Unternehmen für künstliche Intelligenz (KI) 2023

Die führenden Unternehmen für künstliche Intelligenz treiben die KI voran, von den Giganten bis hin zu

Die führenden Unternehmen für künstliche Intelligenz, die die KI vorantreiben, von den Giganten bis zu den Visionären.

Unternehmen im Bereich der künstlichen Intelligenz befinden sich auf einer hyperbeschleunigten Wachstumskurve. Das atemberaubende Debüt von ChatGPT im November 2022 war der Startschuss – die Plattform zog innerhalb weniger Monate 100 Millionen Nutzer an. Die Welt erkannte das enorme Potenzial der KI, insbesondere der generativen KI.

Aber in Wahrheit erfreuen sich KI-Unternehmen seit Jahren großer Investitionen. Unternehmen haben Geld in maschinelles Lernen, Automatisierung, Robotik und KI-basierte Datenanalyse – sogar in generative KI-Tools – gesteckt. Der Algorithmus ist zur grundlegenden Technologie des Geschäfts geworden.

Um dieses Wachstum aufzuzeichnen, spiegelt diese Liste von KI-Unternehmen die chaotischen und von Moment zu Moment auftretenden Veränderungen in der Technologiebranche wider. Es deckt das gesamte Ökosystem der KI-Anbieter ab: neue generative KI-Unternehmen, etablierte Giganten, KI-Anbieter in allen Branchen und aufstrebende Visionäre mit strahlenden Augen.

Es ist nicht abzusehen, welche dieser Kohorten die Zukunft der KI am meisten beeinflussen wird. Künstliche Intelligenz ist wie keine Technologie zuvor; Es ist die erste Technologie in der Geschichte, die sich ohne menschliche Hilfe entwickeln kann und daher völlig unvorhersehbar ist.

Doch während viele dieser KI-Unternehmen nicht überleben werden, werden die Akteure auf dieser Liste – insgesamt – die Technologie tiefgreifend verändern, ganz zu schweigen von Bildung, Kunst, Einzelhandel und der gesamten Kultur.

Das Endergebnis von allem? Lasst uns die Daumen drücken.

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KI-Unternehmen: Organisationen der KI-Branche

Das Fazit: KI-Unternehmen

Es ist kein Zufall, dass diese Top-KI-Unternehmen hauptsächlich aus Cloud-Anbietern bestehen. Künstliche Intelligenz erfordert enorme Speicher- und Rechenleistung auf dem Niveau der Top-Cloud-Plattformen.

Darüber hinaus bieten diese Cloud-Marktführer ihren bestehenden Kunden ein wachsendes Angebot an KI-Lösungen an. Dies verschafft ihnen einen enormen Wettbewerbsvorteil im Kampf um KI-Marktanteile. Darüber hinaus verfügen alle Cloud-Marktführer über große finanzielle Mittel und die KI-Entwicklung ist außerordentlich teuer.

Als dominierender Anbieter von Unternehmenslösungen und Cloud-Führer – seine Azure Cloud ist nach AWS die zweitgrößte – investiert Microsoft stark in KI. Es baut seine Beziehung zu OpenAI, dem Erfinder von ChatGPT, aus. Ziel ist es, Kunden mithilfe seiner riesigen Supercomputing-Plattform die Entwicklung von KI-Anwendungen auf globaler Ebene zu ermöglichen. Es ist wahrscheinlich, dass Microsoft der führende Anbieter von KI-Lösungen für Unternehmen sein wird.

Als Spitzenreiter in der überaus wichtigen Welt des Cloud Computing ist kein Unternehmen besser positioniert als AWS, um seinem riesigen Kundenstamm KI-Dienste und maschinelles Lernen anzubieten. In echter AWS-Manier ist die Fülle an neuen Tools endlos – und konzentriert sich stark darauf, KI für Unternehmenskäufer zugänglich zu machen. Die lange Liste der KI-Dienste von AWS umfasst Qualitätskontrolle, maschinelles Lernen, Chatbots, automatisierte Spracherkennung und die Erkennung von Online-Betrug.eWeek-Video: AWS-Vizepräsident Bratin Saha über die Bedrock Generative AI Tools

Die historische Stärke des Suchriesen liegt in Algorithmen, die die Grundlage der KI bilden. Auch wenn Google Cloud auf dem Cloud-Markt stets mit Abstand an dritter Stelle steht, ist seine Plattform ein natürlicher Kanal, um Kunden KI-Dienste anzubieten. Um seinen Wettbewerbsfokus auf KI zu demonstrieren, führte Google kurz nach der Einführung von ChatGPT durch OpenAI die KI-Plattform Bard ein. Man kann davon ausgehen, dass Google in den kommenden Jahren führend im Bereich KI sein wird.

Als führender Hybrid-/Multicloud-Anbieter – verstärkt durch die Übernahme von Red Hat im Jahr 2019 – verfügt IBM mit seinem wohlhabenden globalen Kundenstamm über die Ressourcen, stark in KI zu investieren. IBM verfügt über ein umfangreiches KI-Portfolio, das durch die Watson-Plattform hervorgehoben wird, mit einer Stärke in den Bereichen Konversations-KI, maschinelles Lernen und Automatisierung. Das Unternehmen investiert stark in Forschung und Entwicklung und verfügt über einen Schatz an Patenten; Auch die KI-Allianz mit dem MIT dürfte Fortschritte vorantreiben.eWeek-Feature: IBM Think 2023: KI und Quantencomputing

In den USA wenig bekannt, besitzt Baidu den Großteil des Internet-Suchmarktes in China. Die KI-Plattform des Unternehmens, Baidu Brain, verarbeitet Texte und Bilder und erstellt Benutzerprofile. Baidu hat Pläne angekündigt, seine KI-Technologie zur Schaffung eines autonomen Ride-Hailing-Dienstes zu nutzen. Es hat auch ein eigenes ChatGPT-ähnliches Tool auf den Markt gebracht, einen generativen KI-Chatbot namens Ernie.

Die Cloud-Plattform von Oracle hat sich in den letzten Jahren sprunghaft weiterentwickelt – das Unternehmen ist heute einer der Top-Cloud-Anbieter – und seine Cloud-Stärke wird ein wichtiger Kanal für die Bereitstellung von KI-Diensten sein. Um seine KI-Kenntnisse auszubauen, ist Oracle eine Partnerschaft mit Nvidia eingegangen, um die Akzeptanz von KI in Unternehmen zu fördern. Das Unternehmen betont seine Angebote für maschinelles Lernen und Automatisierung und verkauft auch eine Reihe vorgefertigter Modelle, um eine schnellere KI-Bereitstellung zu ermöglichen.eWeek-Video: Leo Leung von Oracle Cloud über Cloud-Herausforderungen und -Lösungen

Der chinesische E-Commerce-Riese, ein führendes Unternehmen im asiatischen Cloud Computing, gab Anfang 2023 bekannt, dass er sich in sechs Abteilungen aufteilen wird, von denen jede befugt ist, Kapital zu beschaffen. Besonders hervorzuheben ist die neu gegründete Cloud Intelligence Group, die sich mit Cloud und KI befasst. Insbesondere wird der CEO von Alibaba diese Gruppe leiten. Alibaba wurde durch das Vorgehen der Regierung stark behindert, aber erste Nachrichten deuten darauf hin, dass diese neue Formation den Wünschen der Regierung entspricht und es der Cloud Intelligence Group ermöglicht, ihre KI schnell auszubauen. Das Unternehmen entwickelt ein ChatGPT-ähnliches Tool.

Da KI immer wichtiger wird, führen alle Wege zu Nvidia. Im Zentrum dieser Stärke stehen die unglaublich schnellen GPUs des Unternehmens, die die Leistung und Geschwindigkeit für rechenintensive KI-Anwendungen bieten. Darüber hinaus bietet Nvidia eine umfassende Suite an Softwarelösungen an, von generativer KI über KI-Training bis hin zu KI-Cybersicherheit. Es verfügt außerdem über ein Netzwerk von Partnerschaften mit großen Unternehmen zur Entwicklung von KI und finanziert KI-Startups.eWeek-Video: Nvidia CSO David Reber über KI und Cybersicherheit

Siehe auch: Top generative KI-Apps und -Tools

Stellen Sie sich diese KI-Unternehmen als die zukunftsorientierte Kohorte vor, die die Systeme erfindet und unterstützt, die die KI vorantreiben. Es handelt sich um einen gemischten Haufen mit unterschiedlichen Ansätzen zur KI, von denen einige direkter auf KI ausgerichtet sind als andere.

Sie stehen im Mittelpunkt einer Debatte in der Technologiebranche: Welche Unternehmensgruppe wird die Zukunft der KI am stärksten kontrollieren?

Werden es diese Pioniere, diese innovativen Akteure sein, die maßgeblich die Zukunft der KI gestalten? Oder werden es die riesigen Cloud-Anbieter (siehe oben) sein, die über die umfassende Infrastruktur verfügen, die KI benötigt, und die ihre KI-Tools an ihren eigenen Kundenstamm verkaufen können?

Das kluge Geld setzt auf die Cloud-Player, aber das bleibt eine offene Frage.

Beachten Sie übrigens, wann die meisten dieser Unternehmen gegründet wurden: ungefähr zwischen 2009 und 2013, eine fruchtbare Zeit für den Start einer Daten-/KI-Initiative – und lange vor dem ChatGPT-Hype-Zyklus.

Siehe auch: Generative KI-Unternehmen: Top 12 Leader

Als OpenAI im November 2022 ChatGPT einführte, veränderte sich die Welt für immer – ein wichtiger Meilenstein in der Geschichte der künstlichen Intelligenz. OpenAI mit Sitz in San Francisco wurde 2015 mit einer Startfinanzierung in Höhe von 1 Milliarde US-Dollar gegründet und profitiert von einer Cloud-Partnerschaft mit Microsoft, das 13 Milliarden US-Dollar in OpenAI investiert hat. OpenAI gab sich nicht damit zufrieden, sich auf seinem Erfolg auszuruhen, sondern brachte schnell GPT-4 auf den Markt. Das Unternehmen bietet auch Dall-E an, das aus Texteingaben des Benutzers künstlerische Bilder erstellt.

C3.ai wurde 2009 gegründet und ist Teil einer neuen Generation von Anbietern, die als „KI-Anbieter“ bezeichnet werden können. Kein altes Technologieunternehmen, das auf KI umgestiegen ist, sondern ein Unternehmen, das speziell für den Verkauf von KI-Lösungen an Unternehmen gegründet wurde. Das Unternehmen bietet eine lange Palette schlüsselfertiger KI-Lösungen an, sodass Unternehmen KI einsetzen können, ohne die Komplexität selbst entwickeln zu müssen. Zu den Kunden zählen die US Air Force, die KI zur Vorhersage von Systemausfällen einsetzt, und Shell, das sie zur Überwachung von Geräten in seiner weitläufigen Infrastruktur einsetzt.eWeek-Feature: C3.ai vs. DataRobot: Top Cloud AI-Plattformen

H20.ai wurde 2011 gegründet und ist ein weiteres Unternehmen, das von Grund auf mit der Mission gegründet wurde, KI-Software für Unternehmen bereitzustellen. H20 konzentriert sich auf die „Demokratisierung der KI“. Das bedeutet, dass KI traditionell nur wenigen zur Verfügung stand, H20 jedoch daran arbeitet, KI für Unternehmen ohne große interne KI-Expertise praktikabel zu machen. Mit Lösungen für KI-Middleware, KI in App Stores und KI-Anwendungen verzeichnet das Unternehmen 20.000 Kunden für seine H20 Cloud.eWeek-Video: Prashant Natarajan von H20.ai über KI und Computer Vision

DataRobot wurde 2012 gegründet und bietet eine „Cloud-agnostische“ KI-Cloud, die mit allen führenden Cloud-Anbietern (AWS, Azure, Google) zusammenarbeitet. Es basiert auf einer Multicloud-Architektur, die eine einzige Plattform bietet, auf die alle Arten von Datenexperten zugreifen können. Sein Wert besteht darin, dass es diesen Datenprofis umfassende KI-Unterstützung für die Datenanalyse bietet, was die Datenanalyse und -verarbeitung beschleunigt. Zu den Ergebnissen gehört eine schnellere und flexiblere Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen.eWeek-Feature: DataRobot vs. H20.ai: Top Cloud AI-Plattformen

Snowflake wurde 2012 gegründet und ist ein Data Warehouse der nächsten Generation. Künstliche Intelligenz erfordert ozeanische Datenmengen, die richtig vorbereitet, geformt und verarbeitet werden, und die Unterstützung dieses Ausmaßes der Datenverarbeitung ist eine der Stärken von Snowflake. Die Daten-Cloud von Snowflake läuft über AWS, Microsoft Azure und Google Cloud und zielt darauf ab, Datensilos zu beseitigen, um eine maximale Datenerfassung und -verarbeitung zu ermöglichen.eWeek-Video: Torsten Grabs von Snowflake spricht über KI und die Demokratisierung von Daten

Diese 2013 gegründete Plattform für KI und maschinelles Lernen zielt darauf ab, die Technologie zu demokratisieren, indem sie sowohl Datenexperten als auch Geschäftsleuten die Erstellung von Datenmodellen ermöglicht. Mithilfe gemeinsam nutzbarer Dashboards und integrierter Algorithmen können Dataiku-Benutzer Modelle für maschinelles Lernen oder Deep Learning entwickeln. Am hilfreichsten ist, dass Benutzer damit Modelle erstellen können, ohne Code schreiben zu müssen.

Die Plattform des Unternehmens ist eine Data-Science-Plattform der Enterprise-Klasse und verfügt über eine KI-App-Erstellungsfunktion, die ohne Code auskommt, sodass technisch nicht versierte Benutzer sie erstellen können, ohne Software schreiben zu müssen. Es bietet auch eine MLOps-Lösung ohne Code, die einen Container-Ansatz verwendet. Im Zeichen der Zeit können Benutzer Modelle mithilfe eines visuellen, codebasierten oder automatisierten Ansatzes erstellen. RapidMiner wurde 2007 gegründet und 2022 von Altair übernommen, einem börsennotierten IT-Unternehmen, das eine breite Palette von technischen Dienstleistungen für Unternehmen anbietet.

Die 2013 gegründete Domino Cloud ist ein vollständig verwaltetes MLOps-Angebot (Machine Learning Operations), das die skalierbare Entwicklung von Enterprise Data Science unterstützt. Insbesondere für seine Unternehmenskunden kann die Open-Source-Plattform des Unternehmens generative KI-Modelle erstellen und trainieren. Domino Data Lab ist eine Partnerschaft mit Nvidia eingegangen, um eine schnellere Entwicklungsumgebung bereitzustellen.eWeek-Video: Jack Parmer von Domino Data Lab über „Code First“ Data Science

Databricks wurde 2013 gegründet und bietet eine KI-Cloud-Plattform für Unternehmen, die die flexible Datenverarbeitung unterstützt, die für die Erstellung von KI- und ML-Bereitstellungen erforderlich ist. Betrachten Sie diese Datenlösung als den entscheidenden Baustein der künstlichen Intelligenz. Databricks erfasst und bereitet Daten aus unzähligen Quellen auf; Seine Datenmanagement- und Data-Governance-Tools funktionieren mit allen großen Cloud-Anbietern. Das Unternehmen wirbt für die Integration des Data Warehouse (wo die Daten verarbeitet werden) und des Data Lake (wo die Daten gespeichert werden).eWeek-Video: Chris D'Agostino von Databricks über KI und Datenmanagement

Alteryx ist ein Paradebeispiel für ein Megathema, das die KI vorantreibt. Das Ziel von Alteryx besteht darin, die Erstellung von KI-Modellen zu vereinfachen. Ziel ist es, die Komplexität und Codierung zu abstrahieren, die mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz verbunden sind. Die Plattform ermöglicht es Benutzern, Datenquellen über eine Drag-and-Drop-Schnittstelle mit automatisierten Modellierungstools zu verbinden, sodass Datenexperten neue Modelle effizienter erstellen können. Benutzer greifen auf Daten aus Data Warehouses, Cloud-Anwendungen und Tabellenkalkulationen zu – alles in einer visualisierten Datenumgebung. Gegründet 1997.eWeek-Video: Suresh Vittal von Alteryx über die Demokratisierung der Datenanalyse

Nach der Fusion mit dem ehemaligen Konkurrenten Hortonworks bietet das Unternehmen nun die Cloudera Data Platform und seine Cloudera Machine Learning-Lösung an, um Datenprofis die Zusammenarbeit auf einer einheitlichen Plattform zur Unterstützung der KI-Entwicklung zu ermöglichen. Die ML-Lösungen führen Datenvorbereitung und prädiktive Berichte durch. Als Beispiel für aufkommende Trends bietet Cloudera „tragbare Cloud-native Datenanalysen“. Cloudera wurde 2008 gegründet; Hortonworks wurde 2011 gegründet.eWeek-Video: Ram Venkatesh von Cloudera über die Cloudera-Roadmap

Siehe auch: Generative KI-Startups

Und: Beste Plattformen für maschinelles Lernen

Während die KI-Pioniere gemischt sind, geht diese Gruppe von KI-Visionären in eine noch breitere Richtung. Diese KI-Startups sind näher am Rande und bauen eine neue Vision auf, während sie sie sich vorstellen – sie erfinden die generative KI-Landschaft in Echtzeit. Mehr als bei jeder Technologie zuvor gibt es keinen Fahrplan für das Wachstum der KI – dennoch schreiten diese generativen KI-Startups trotzdem auf Hochtouren voran.

Derzeit erstellen generative KI-Plattformen wie DALL-E und GPT-4 Bilder oder Artikel als Reaktion auf Texteingaben des Benutzers. Adept baut den nächsten Schritt. Es geht darum, einen vollwertigen digitalen Assistenten zu schaffen – „einen KI-Teamkollegen für alle“ – der eine Reihe komplexer Befehle auf der Grundlage von Texteingabeaufforderungen ausführt. Geben Sie beispielsweise die Eingabeaufforderung „Wandeln Sie diesen Kunden in eine Verkaufsmöglichkeit um“ ein und der digitale Assistent von Adept führt verschiedene Aktionen aus, um den Verkauf abzuschließen. Im Idealfall ist die Adept-Plattform in der Lage, jede API, Software-App oder Website so zu nutzen, wie es ein Mensch tun würde. Obwohl Adept noch in den Kinderschuhen steckt – gegründet im Jahr 2022 –, hat es bereits 400 Millionen US-Dollar an Fördermitteln eingesammelt.

Ist die Person im Video real oder virtuell? Synthesia nutzt KI, um Video-Avatare zu erstellen, die sprechen und präsentieren, als wären sie Menschen. Das KI-Unternehmen bietet mehr als 150 Standard-KI-Avatare an, mit denen Benutzer mithilfe von Textaufforderungen einen virtuellen sprechenden Kopf erstellen können. Für mehr Realismus können die Avatare mit Gesichtsgesten wie hochgezogenen Augenbrauen oder Kopfnicken individuell angepasst werden.eWeek-Video: Synthesia-CEO Victor Riparbelli über KI und Video-Avatare

Dieses generative Startup wurde 2019 von einer Elitegruppe von KI-Experten gegründet, von denen die meisten ehemalige Forscher bei Google Brain waren. Ziel dieses generativen Startups ist es, eine natürlichere Kommunikation zwischen Menschen und Maschinen zu ermöglichen. Cohere erstellt große Sprachmodelle für Unternehmenskunden, die über eine API zugänglich sind, was eindeutig eine lukrative neue Nische darstellt. Die Finanzierung floss in Strömen – das Unternehmen hat jetzt einen Wert von rund 2 Milliarden US-Dollar – und Google ist eine Partnerschaft mit Cohere eingegangen, um umfassende Infrastrukturunterstützung bereitzustellen.

Die Abacus-Plattform bietet einen generativen KI-Dienst, der es Kunden ermöglicht, synthetische Daten zu erstellen, um ihre vorhandenen Datenquellen zu ergänzen. Bei synthetischen Daten handelt es sich um Daten, die durch künstliche Intelligenz anstelle tatsächlicher Ereignisse erstellt werden. Es ist nützlich beim Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen. Abacus wurde 2019 gegründet und erstellt Pipelines zwischen Datenquellen – wie Google Cloud, Azure, AWS – und ermöglicht Benutzern dann die individuelle Erstellung und Überwachung von Modellen für maschinelles Lernen.

Die drei Gründer von Runway lernten sich an der Kunstschule kennen, wo sie sich intensiv mit digitaler Designsoftware beschäftigten. Ihre generative KI-Plattform, die browserbasiert ist und keine Plug-ins benötigt, erstellt Bilder und Videos aus Texteingaben. Betrachten Sie es als den Traum eines jeden Filmemachers: Wenn Sie es sich vorstellen können, hilft Ihnen die Runway-Plattform dabei, es zu verwirklichen. Runway verfügt bereits über einen großen Produktionskredit für den Film Everything Everywhere All At Once, der bei den Oscar-Verleihungen 2023 als bester Film ausgezeichnet wurde.

Openstream.ai ist ein Akteur auf dem schnell wachsenden Markt für Konversations-KI. Die Eva-Plattform von OpenStream.ai nutzt anspruchsvolle Wissensgraphen unter Verwendung sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten. Diese Mischung ist wichtig, da die aus sozialen Netzwerken gesammelten Daten unstrukturiert sind. Openstream.ai nutzt diese KI-Architektur, um NLU, das natürliche Sprachverständnis, zu unterstützen, das Ebenen des Leseverständnisses umfasst.

Insitro wurde von einem ehemaligen Professor für maschinelles Lernen in Stanford gegründet und hat sich zum Ziel gesetzt, den Prozess der Arzneimittelentdeckung mithilfe von KI zur Analyse von Mustern in der Humanbiologie zu verbessern. Die Entdeckung von Arzneimitteln ist enorm kostspielig und weist nur geringe Erfolgsquoten auf. Daher ist die Unterstützung durch KI dringend erforderlich. Treiber dieser Entwicklung ist das gemischte Expertenteam des Unternehmens, darunter Datenwissenschaftler, Bioingenieure und Arzneimittelforscher.

Vergessen Sie den Einsatz von Chemikalien zur Unkrautvernichtung auf landwirtschaftlichen Feldern. Der Unkrautbekämpfungsroboter von FarmWise nutzt KI und Computer Vision, um Unkraut ohne Herbizid zu entfernen. Die FarmWise-Maschine ähnelt einem Traktor mit vielen Armen und verwendet den sogenannten Intelligent Plant Scanner des Unternehmens, der eine Unkrautbekämpfungsgenauigkeit von unter einem Zoll ermöglicht.

Der generative KI-Chatbot von Anthropic, Claude, wurde von zwei ehemaligen hochrangigen Mitgliedern von OpenAI gegründet und bietet detaillierte schriftliche Antworten auf Benutzerfragen. Im Wesentlichen handelt es sich um eine andere Version von ChatGPT. Doch während die Muttergesellschaft von ChatGPT, OpenAI, stark von Microsoft finanziert wird, hat Anthropic von einer 300-Millionen-Dollar-Investition von Google profitiert. Anthropic behauptet, dass Claude weniger dazu neigt, schädliches Material zu produzieren als ChatGPT.

Siehe auch: Beispiele für generative KI

Generative KI ist eine Art künstlicher Intelligenz, die Inhalte basierend auf Texteingabeaufforderungen des Benutzers generieren kann. Die Vorteile generativer KI sind bemerkenswert: fertige Aufsätze, interessante Grafiken, komplexer Softwarecode. Im schlimmsten Fall kann generative KI „halluzinieren“, das heißt, sie erzeugt falsche oder sogar diffamierende Informationen. Trotz dieser Herausforderungen setzen Unternehmen zunehmend auf die neue Technologie und sie verspricht massive Störungen in einem Ausmaß, das wir noch nicht vollständig vorhersagen können. Mittlerweile starten täglich generative KI-Startups.

Darüber hinaus gibt es im Bereich der generativen KI derzeit eine hochbrisante Debatte: Diese KI-Plattformen basieren auf einem riesigen Bestand an vorhandenem Material, einschließlich der Arbeit von Künstlern und Schriftstellern. Was sind die Urheberrechtsprobleme? Wem „gehört“ der Output generativer KI-Anwendungen? Dies sind heikle Fragen, auf die es derzeit keine klare Antwort gibt.

Siehe auch: ChatGPT vs. GitHub Copilot

Und: ChatGPT vs. Google Bard

Diese generative KI-Plattform ist ein Text-zu-Video-Studio. Es verwandelt Ihre Eingabeaufforderungen in Videos mit digitalen Avataren. Um Ihre Marketingbemühungen zu unterstützen, unterstützt die Lösung Sie dann bei der Überwachung Ihrer Outreach-Bemühungen, nachdem Sie Ihr Video veröffentlicht haben. Rephrase.ai nutzt KI, um die Gesichtsmuster von Menschen zu „lernen“, um ihre Videos realistischer zu gestalten.

Midjourney ist ein generativer KI-Dienst, der Bilder aus Texteingabeaufforderungen in natürlicher Sprache erstellt und eines der beliebtesten generativen KI-Tools ist. Das im Jahr 2022 gegründete Unternehmen wurde bereits für überraschend hochkarätige Kunst genutzt: Die englische Publikation „The Economist“ nutzte es für die Erstellung ihres Titelbilds, und ein Midjourney-Bild erzielte höchste Auszeichnungen bei einem digitalen Kunstwettbewerb der Colorado State Fair.

Das Unternehmen beschleunigt den Prozess der Erstellung digitaler Modelle, indem es KI zur Erstellung und Formung synthetischer Daten einsetzt (synthetische Daten sind computergenerierte Daten, die zum Ausfüllen eines Modells ausgegeben werden). Im Wesentlichen nutzt Infinity KI, um Synthetic-Data-as-a-Service anzubieten, einen Nischensektor, der in den kommenden Jahren außergewöhnlich schnell wachsen wird.

Wer braucht Menschen? Podcast.ai ist ein Podcast, der durch generative KI erstellt wurde. Jede Episode wird mit realistischen Stimmmodellen produziert und der Text wird aus Archivmaterial über diesen Gast ausgewählt. Das Unternehmen veröffentlichte einen „Auftritt“ von Steve Jobs, indem es das System mit seiner Biografie und Unmengen verwandten Materials speiste; Der echte Joe Rogan interviewte „Steve Jobs“.

Hugging Face war ursprünglich der Entwickler eines Chatbots für Teenager und hat sich zu einem Repository für vorgefertigte Modelle für maschinelles Lernen entwickelt. Tausende von Unternehmen sind mittlerweile ein bedeutender Akteur im Bereich der generativen KI und nutzen die Plattform von Hugging Face, um KI-basierte Anwendungen zu generieren. Das Motto des Unternehmens: „Die KI-Community baut die Zukunft.“

Diese brandneue generative KI-Plattform (veröffentlicht im Jahr 2022) unterstützt Stable Diffusion, die Bilder als Reaktion auf Texteingabeaufforderungen des Benutzers generiert. Diese Lösung basiert auf einem generativen Open-Source-KI-Modell. Insbesondere bietet Stability AI StableLM, eine ganze Gruppe von Sprachmodellen. Angesichts der Tatsache, dass große Sprachmodelle die Grundlage generativer KI bilden, spielt Stabilitäts-KI sicherlich eine Rolle bei der Entwicklung dieser neuen Technologie.

MOSTLY AI konzentriert sich auf den Bereich synthetischer Daten und wirbt damit, dass die synthetischen Daten, die mithilfe generativer KI erstellt werden, genauso authentisch erscheinen wie tatsächliche Verbraucherdaten. Der Vorteil besteht darin, dass diese Daten nicht die ursprünglichen privaten Daten enthalten und daher den Datenschutz- und Data-Governance-Standards entsprechen. Das Unternehmen ist in einer Reihe von Branchen tätig, darunter Banken und Versicherungen.

Die Syntho Engine 2.0 des Unternehmens nutzt generative KI zur Erstellung synthetischer Daten und bietet eine Self-Service-Plattform. Syntho erstellt Daten, um digitale Zwillinge zu erstellen, die den Datenschutz und die DSGVO-Vorschriften respektieren. Ziel des Unternehmens ist es, „die offene Datenökonomie zu ermöglichen“, in der Daten breiter geteilt werden können, auch wenn sensible Verbraucherdaten geschützt sind.

Ähnlich wie ChatGPT, allerdings mit einem Marketing-Schwerpunkt, nutzt Jasper generative KI, um Textartikel und Bilder zu produzieren, um Unternehmen bei der Erstellung von markenbildenden Inhalten zu unterstützen. Die KI-Lösung lernt, die „Stimme“ des Unternehmens zu erzeugen, egal wie sanft oder scharf, um die Markenkonsistenz zu gewährleisten. Das Unternehmen behauptet, aktuelle Nachrichten und Informationen zu integrieren, um einen aktuellen Fokus auf jeden Marktsektor zu legen.

Biomatter nutzt generative KI, um synthetische biologische Materialien zu schaffen, insbesondere neue Proteine ​​„für Gesundheits- und nachhaltige Produktionsanwendungen“. Mit dieser Technologie zur Herstellung synthetischer Proteine ​​können neue Enzyme mit völlig neuartigen Eigenschaften und Anwendungsfällen geschaffen werden. Dies ist eindeutig nur eines von vielen Beispielen dafür, wie generative KI in der Zukunft der Medizin eine entscheidende Rolle spielen wird.

Sollte Google in seinem Internet-Suchgeschäft bedroht werden? Wenn ja, könnte die generative KI-Plattform You.com – „die KI-Suchmaschine, die Sie steuern“ – Teil der Konkurrenz sein. Geben Sie eine Anfrage in You.com ein und die Website im ChatGPT-Stil erstellt Inhalte basierend auf Ihrer Anfrage. Wer braucht tatsächliche Suchergebnisse? Sie werden übrigens feststellen, dass die Homepage von You.com der von Google bemerkenswert ähnelt.

Computer, so scheint es, werden bald einen Geruchssinn haben. Osmo digitalisiert und analysiert Düfte mit dem Ziel, das Gesundheitswesen und Verbraucherprodukte wie Shampoo und Insektenschutzmittel zu verbessern. Das Unternehmen erstellt eine umfangreiche „Karte“ der Düfte, die sogenannte „Hauptgeruchskarte“. Man sagt, dass es Milliarden von Molekülen gibt, die einen Duft tragen, von denen nur etwa 100 Millionen bekannt sind. Osmo nutzt die KI-Plattform von Google Cloud für seine generative KI-Arbeit.

Siehe auch: Top generative KI-Apps und -Tools

Und: Die Vorteile generativer KI

Unter IT-Experten hat sich ein beliebtes Sprichwort herausgebildet: „Jedes Unternehmen ist ein Technologieunternehmen.“ Der Einsatz von Technologie ist mittlerweile so zentral für die Wettbewerbsfähigkeit, dass er für jedes Unternehmen, unabhängig von der Branche, ein zentrales Anliegen ist.

Jetzt hat dieses Sprichwort einen Begleiter: „Jedes Technologieunternehmen ist ein KI-Unternehmen.“ Das bedeutet, dass große Technologieanbieter für Unternehmen, die lange Zeit veraltete Hardware und Software verkauft haben, nun auf künstliche Intelligenz umsteigen. Diese großen Anbieter nutzen ihre großen finanziellen Mittel und ihr erstklassiges Fachwissen, um KI-Lösungen zu entwickeln oder KI-Unternehmen zu übernehmen.

Tatsächlich haben diese großen Unternehmensgrößen in KI investiert, lange bevor ChatGPT auf den Markt kam. Auch wenn ihre Tools nicht die Begeisterung von DALL-E wecken, ermöglichen sie doch, dass sich biedere Legacy-Infrastrukturen zu reaktionsfähigen, automatisierten, KI-gesteuerten Plattformen weiterentwickeln.

Nicht lange nach der Einführung von ChatGPT durch OpenAI folgte Salesforce mit Einstein GPT, das es als „die weltweit erste generative KI-Plattform für CRM“ bezeichnet. Die auf OpenAI basierende Lösung erstellt personalisierte Inhalte in jeder Salesforce-Cloud. Beispielsweise wird es generative KI mit Slack nutzen, um Gesprächszusammenfassungen und Schreibhilfen anzubieten. Darüber hinaus kündigte Salesforce Ventures einen neuen Generative AI Fund in Höhe von 250 Millionen US-Dollar an, um in vielversprechende Startups zu investieren.eWeek-Video: Salesforce-Chefwissenschaftler Silvio Savarese über Conversational AI

Neben anderen AI-erweiterten Angeboten nutzt die Helix-Lösung von BMC AI/ML-basierte intelligente Automatisierung als Teil einer IT-Services- und Betriebsmanagementplattform. Das Unternehmen bietet auch AIOps-Lösungen (KI für den IT-Betrieb) an, ein Sektor, der sich in Richtung KI für die allgemeine Geschäftsunterstützung entwickelt. Der größere Fokus des Unternehmens – der stark auf KI setzt – ist das autonome digitale Unternehmen.eWeek-Video: BMC-CEO Ayman Sayed über DataOps und das autonome digitale Unternehmen

Greenlake von HPE ist eine IT-as-a-Service-Lösung mit Hybrid-Cloud-Fokus. Teil dieser On-Demand-Plattform ist ein GPU-Angebot, das die schnelle Bereitstellung von KI- und maschinellen Lerntools ermöglicht. HPE konzentriert sich auf die Bereitstellung von KI für verschiedene Branchen, vom Gesundheitswesen über Finanzdienstleistungen bis hin zur Fertigung.eWeek-Video: HPE Greenlake SVP Keith White über Veränderungen im IT-Sektor

Die APEX-Lösung von Dell, die Multicloud-Management und ein SaaS-basiertes IT-Services-Panel umfasst, ermöglicht es Unternehmen, KI-basierte Tools zu entwickeln, die von der Betrugserkennung über die Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungs-Engines reichen. Das Unternehmen betont auch die KI-Unterstützung seiner Hardware, etwa seiner PowerEdge-Server und PowerScale Storage.eWeek-Video: Chad Dunn von Dell APEX über den Umgang mit Multicloud-Herausforderungen

SAP, der ultimative Anbieter von Legacy-Software, bekannt für seine Stärke im ERP-Bereich, ist eindeutig in die KI-Ära eingetreten. Das Angebot an KI-Lösungen für Unternehmen reicht von einem KI-Chatbot bis hin zu einer Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, KI in Unternehmensanwendungen zu integrieren. Bei seinem Angebot an vortrainierten KI-Modellen legt SAP Wert auf Compliance und Transparenz, was besonders für große Unternehmenskunden wichtig ist.eWeek-Video: Irfan Khan von SAP über „Analytics Everywhere“

Als führendes Unternehmen im Bereich IT Service Management (ITSM) umfasst das KI-Angebot von ServiceNow eine Predictive-Analytics-Plattform, die die Bereitstellung von KI-Tools ohne Erfahrung in der Datenwissenschaft ermöglicht. Dies ist ein Beispiel für die „Demokratisierung der Technologie“, bei der die Hebel der Werkzeugentwicklung nun auch Nicht-Tech-Mitarbeitern offen stehen. ServiceNow bietet außerdem Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache, ML-Modelle sowie KI-gestützte Suche und Automatisierung.eWeek-Video: Matt Schvimmer von ServiceNow über die Beschleunigung der Cloud-Migration

Broadcom verfügt über ein einzigartiges Profil in der Unternehmens-IT-Branche: Das Unternehmen liefert sowohl Halbleiter als auch Unternehmensinfrastruktursoftware; es bedient Märkte vom Rechenzentrum bis zum Mobilfunk; es spielt sogar im Multicloud-Bereich eine Rolle. Im Einklang mit diesem umfassenden Ansatz treibt Broadcom den KI-Markt auf mehreren Ebenen voran, insbesondere in seinem generativen KI-Geschäft – dessen Vervierfachung das Unternehmen im März 2023 ankündigte.eWeek-Video: Ganesh Janakiraman von Broadcom über Multicloud-Herausforderungen

Als führender Anbieter von Datenanalysen und Business Intelligence reicht das KI-Menü von SAS von maschinellem Lernen über Computer Vision und NLP bis hin zu Prognosen. Zu den bemerkenswerten Tools gehören Data Mining und Predictive Analytics mit eingebetteter KI, was die Flexibilität und den Umfang der Analysen erhöht und es einem Analyseprogramm ermöglicht, zu „lernen“ und so im Laufe der Zeit reaktionsfähiger zu werden.eWeek-Video: Katy Salamati von SAS über Daten und intelligente Entscheidungsfindung

Rockwell bedient den schnell wachsenden Markt für industrielle Großautomatisierung, einschließlich Fabriken und anderen großen Produktionsanlagen. Eine besondere Stärke liegt in der Automatisierung von Edge-Computing-Bereitstellungen. Im Einklang mit einem starken Trend im KI-/Automatisierungssektor ermöglicht die FactoryTalk Analytics LogixAI-Lösung von Rockwell technisch nicht versierten Mitarbeitern den Zugriff auf Tools für maschinelles Lernen.

Informatica wurde 1993 gegründet, um den aufstrebenden ETL-Big-Data-Markt (Extrahieren, Transformieren und Laden) für Unternehmenskunden zu bedienen. Die aktuelle Strategie von Informatica besteht darin, KI zur Verbesserung der Datenanalyse und des Data Mining zu nutzen, um einen Wettbewerbswert zu erzielen. Die CLAIRE-Lösung des Unternehmens – Cloud-basierte KI-gestützte Echtzeit-Engine – nutzt Metadaten-Repositorys, um die KI- und ML-Entwicklung voranzutreiben.

InfoSys bewirbt seine KI- und Automatisierungsdienstleistungsteams als Lösung für die Bereitstellung von KI- und Automatisierungsberatung, die Erstellung maßgeschneiderter KI-Plattformen und das Angebot vorgefertigter kognitiver Modellierungslösungen. Dazu gehören Robotic Process Automation (RPA)-Tools und KI-Chatbot-Modelle. Das Unternehmen gilt als führend in der intelligenten Automatisierung.eWeek-Video: Andrew Duncan, CEO von Infosys Consulting, über technischen Gegenwind

Siehe auch: Cloud und KI kombiniert: Revolutionierung der Technologie

Zu einem verwandten Thema:Der KI-Markt: Ein Überblick

Die Bereiche Robotik und Automatisierung existierten schon lange bevor KI zu einer tragfähigen Geschäftslösung wurde.

Bei den frühen Einsatzgebieten der Robotik (insbesondere in Autofabriken) handelte es sich jedoch lediglich um Geräte, die darauf programmiert waren, immer wieder dieselbe Aufgabe auszuführen.

Der neuere Bereich RPA (Robotic Process Automation) nutzt die KI voll aus. RPA-Anbieter entwickeln KI-basierte Software, die routinemäßige Büroproduktivitätsaufgaben lernt und automatisch ausführt. Beispielsweise richtet die Büroleiterin, die Dateien für einen wöchentlichen Bericht sammeln muss, eine RPA-Automatisierung ein, um diese Routineaufgabe zu erledigen, damit sie sich auf höherwertige Arbeiten konzentrieren kann.

Während viele große Unternehmen RPA als Teil ihres Gesamtportfolios anbieten – insbesondere SAP, ServiceNow und IBM – sind die folgenden Anbieter auf die Schaffung intelligenter Automatisierung zur Steigerung der Produktivität spezialisiert.

Siehe auch: Top Robotik-Startups

UiPath gilt allgemein als führend auf dem RPA-Markt und bietet eine breite Palette an Geschäftsautomatisierungstools, einschließlich API-Integration, intelligenter Textverarbeitung und Low-Code-App-Entwicklung. Die Marketplace-Plattform des Unternehmens bietet ein umfangreiches Menü vorgefertigter Automatisierungen, von „Daten aus einem Dokument extrahieren“ über „OpenAI“ bis hin zu „Microsoft Office 365“.

Als Akteur im wichtigen Cloud-Native-Ökosystem dient das AARI-Tool von Automation Anywhere der Demokratisierung der Automatisierung, indem es technisch nicht versierten Mitarbeitern die Möglichkeit gibt, Workflow-Automatisierungen zu erstellen. Im Jahr 2021 erwarb das Unternehmen den Process-Intelligence-Anbieter FortressIQ, um seine Toolsets zu erweitern, was Automation Anywhere zugute kommen dürfte, da sich der RPA-Markt in Richtung einer immer ausgefeilteren Automatisierung entwickelt.eWeek-Video: Mihir Shukla, CEO von Automation Anywhere, über intelligente Automatisierung

Blue Prism wurde 2022 vom Finanzdienstleistungssoftwareanbieter SS&C übernommen und scheint seine Strategie von RPA auf die allgemeine Geschäftsautomatisierung ausgeweitet zu haben. Dies steht im Einklang mit dem Wandel der Branche hin zu einer allumfassenderen Automatisierung; Je intelligenter die KI wird, desto mehr leisten RPA-Systeme. Im Angebot von Blue Prism sind Tools enthalten, die ML-Entscheidungen und Prozessorchestrierung durchführen.

EdgeVerve bietet seinen Unternehmenskunden eine wachsende Auswahl an vorgefertigten Automatisierungen, um den Arbeitsablauf in den wichtigsten und am häufigsten benötigten Geschäftsbereichen zu beschleunigen. Zu den Produkten gehören Finacle Treasury für das Bankwesen; und TradeEdge für das Lieferkettenmanagement. Wie der Rest der RPA-Branche entwickelt EdgeVerve seine Automatisierungsfähigkeiten weiter, um die digitale Transformation zu unterstützen – im Grunde sind wir auf dem Weg zu einer Welt, in der das Büro sich selbst verwaltet. Infosys hat EdgeVerve im Jahr 2014 übernommen.

RPA-Softwareplattformen schaffen „Digital Worker“, auch bekannt als KI-gestützte Softwareroboter. WorkFusion baut darauf mit einer Plattform auf, die sechs digitale Mitarbeiterpersönlichkeiten umfasst. Jede Kategorie virtueller Arbeiter ist auf das häufigste und/oder wichtigste Automatisierungsszenario ausgerichtet. WorkFusion ist im Finanzsektor stark vertreten.

Als starker Konkurrent auf dem Call-Center-Markt sind die RPA-Lösungen von NICE auf eine Reihe kundenorientierter Supportfunktionen ausgerichtet. Bezeichnenderweise umfasst das Toolset Sprach- und Stimmungsanalysen, die für das Einzelhandelsumfeld so wichtig sind, weil sie die Emotionen der Anrufer (in gewisser Weise) verstehen können. Dies hilft einem Agenten, entsprechend zu reagieren – diese Art der Stimmungsanalyse ist ein besonders heißer Bereich auf dem KI-Markt. Hilfreich ist auch, dass das NEVA Discover-Tool des Unternehmens darauf abzielt, den ROI potenzieller Automatisierungen zu berechnen.

Während Unternehmen in Richtung einer vollständiger automatisierten Umgebung wachsen wollen, hat die RPA-Architektur von Pegasytems Schritt gehalten und eine Strategie übernommen, die Echtzeitdaten nutzt, um automatisierte Kundeninteraktionen zu steuern. Das Unternehmen wirbt für seine Fähigkeit, die Absichten der Kunden (von potenziellen Käufen bis hin zu bevorstehenden Stornierungen) zu erkennen, bevor der Kunde handelt. Insgesamt ist die Strategie des Unternehmens auf eine größere Skalierbarkeit ausgerichtet, um eine immer umfassendere Automatisierung zu unterstützen.

Siehe auch: Anbieter von Robotic Process Automation

Und: Beste Plattformen für maschinelles Lernen

Wir wollen nicht nur auf unsere Software klicken, sondern mit ihr sprechen – wir wollen viel einfachere und natürlichere Möglichkeiten, Software zu steuern. Software, die mit Konversations-KI-Funktionen ausgestattet ist, ermöglicht genau dies; Es versteht und ahmt die menschliche Sprache nach.

Konversations-KI basiert auf der Verarbeitung natürlicher Sprache, einem Teilbereich der KI, der sich auf die Übersetzung der Eigenheiten der menschlichen Sprache in Computerbefehle konzentriert. Das hat zahlreiche Vorteile, aber hier ist ein großer: Conversational AI ermöglicht es auch technisch nicht versierten Mitarbeitern, KI zu nutzen. Es sind keine Programmierer oder Experten nötig, jeder ist eingeladen.

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Das No-Code-Toolset von Kore.ai gilt als einer der Top-Anbieter im Bereich der Konversations-KI und ermöglicht es nicht-technischen Mitarbeitern, vielseitige und robuste virtuelle Assistenten zu erstellen. Dieses „Build it yourself“-Ethos ist ein dominierendes Thema im KI-Chatbot-Sektor. Das Unternehmen ist außerdem für seine umfangreichen NLP-Lösungen bekannt.

Ein Kernangebot der Anbieter von Konversations-KI sind Tools zur Verbesserung der Leistung von Callcenter-Agenten (oder anderen sprachbasierten Kundenvertretern). Um diesen Markt zu bedienen, bietet Cognigy.ai Cognigy Agent Assist an. Das Unternehmen bietet außerdem Analysetools und eine Low-Code-Plattform, damit Benutzer je nach Bedarf neue Bot-Assistenten erstellen können.

Die intelligenten Agenten von Amelia nutzen fortschrittliche NLU-Funktionen (Natural Language Understanding) – im Wesentlichen die Spitzentechnologie der KI-Chatbot-Technologie. Die NLU-Technologie ermöglicht es einem virtuellen Agenten, eine Stimmungsanalyse zu verwenden, die den Mitarbeitern hilft, die Emotionen der Anrufer zu überwachen. Dies ist die führende Grenze des Konversations-KI-Marktes.

OneReach.ai ist ein Beispiel für einen führenden Trend auf dem Konversations-KI-Markt, da das Unternehmen seine Angebote von einem engen Call-Center-Fokus hin zu unternehmensweiten „KI-basierten virtuellen Mitarbeitern“ weiterentwickelt. Das Ergebnis dieses Trends ist, dass der Conversational AI-Sektor mit dem RPA-Sektor verschmilzt (siehe oben), da Conversational AI-Unternehmen vollwertige digitale Teammitglieder hervorbringen.

Mit einem Hintergrund in der auf das Gesundheitswesen ausgerichteten Konversations-KI erweitert Avaamo seine Reichweite auf verschiedene Branchensektoren. Mit Blick auf die Zukunft hat dieser SaaS-Anbieter eine Warteliste für den frühen Zugriff auf sein generatives KI-Tool AvaamoGPT eingerichtet, das als „Assistent der nächsten Generation für Ihr Unternehmen“ angepriesen wird.

Mit einer intuitiven Benutzeroberfläche umfasst das Produktangebot von Yellow.ai vorgefertigte Modelle für den Einsatz von Konversations-KI-Agenten – diese Art der Benutzerfreundlichkeit hat auf dem Konversations-KI-Markt höchste Priorität. Um die Integration von Funktionen von Drittanbietern zu unterstützen, hat Yellow.ai einen Marktplatz aufgebaut, auf dem Kunden Tools von Drittanbietern für bestimmte Aufgaben auswählen können.

Boost.ai bietet ein umfassendes Menü an fortschrittlichen Chatbot-Orchestrierungstools, um die Bereitstellung zu beschleunigen. Um Callcenter-Mitarbeitern dabei zu helfen, die Leistung bei Kundenanrufen zu steigern, stellt Boost.ai den Agenten ein großes Repository an Supportdaten zur Verfügung. Das Unternehmen behauptet, dass seine Hybrid-NLU-Technologie (Natural Language Understanding) die Qualität seiner virtuellen Agenten verbessert.

Siehe auch: Beispiele für generative KI

Und: Top-Unternehmen für die Verarbeitung natürlicher Sprache

KI-Gesundheitsunternehmen werden durch zwei entscheidende Vorteile motiviert, die KI und generative KI bieten. Erstens erweitert künstliche Intelligenz die Fähigkeiten medizinischer Fachkräfte erheblich – und bessere Werkzeuge sind buchstäblich eine Frage von Leben und Tod. Darüber hinaus ist KI in der Lage, die im Gesundheitswesen weit verbreitete Bürokratie zu vereinfachen und so Zeit und Geld zu sparen. Stellen Sie sich vor, dass das Gesundheitswesen ein unauffälliger, aber sehr wirkungsvoller Treiber für den Fortschritt der KI ist.

Unterstützt durch KI sammelt CloudMedX Daten und erstellt Porträts von Patienten mit dem Ziel, seine prädiktiven Kernanalysen zu verbessern, um bessere Ergebnisse im Gesundheitswesen zu erzielen. Unter anderem wird nach Risikokriterien gesucht: Die KI-basierte Datenverarbeitung des Unternehmens zielt darauf ab, zu beurteilen, inwieweit Patienten aufgrund eines bestimmten Eingriffs einem höheren Risiko für medizinische Probleme ausgesetzt sind.

Eine faszinierende Tatsache über Nvidia: Wer tief in die KI-Landschaft eintaucht, wird Nvidia immer wieder sehen. Ein gutes Beispiel ist Medtronic, ein bekannter Hersteller medizinischer Geräte, dessen Genius AI-Lösung die Erkennung von Polypen bei Koloskopien verbessert. Das Unternehmen hat sich mit Nvidia zusammengetan, um mithilfe von KI eine Reihe von Tools der nächsten Generation für Diagnose und Behandlung zu entwickeln.

Die Enlitic-Curie-Plattform des Unternehmens nutzt künstliche Intelligenz, um das Datenmanagement im Dienste einer besseren Gesundheitsversorgung zu verbessern. Ziel ist es, die Daten genauer, nützlicher und einheitlicher zu machen, damit Ärzte und andere medizinische Fachkräfte bessere Entscheidungen zur Patientenversorgung treffen können.

Dieses Biotech-Startup – 2017 aus der Stanford University hervorgegangen – nutzt KI, um Zellen zu untersuchen und zu klassifizieren. Durch die Identifizierung lebensfähiger Zellen anhand der Morphologie (Untersuchung von Formen und Anordnung von Teilen) kann die Deepcell-Technologie diagnostische Tests genauer durchführen.

Um die medizinische Bildgebung zu verbessern, greift Arterys auf cloudbasierte GPU-Prozessoren zurück, mit denen es eine Deep-Learning-Anwendung unterstützt, die Herzventrikel untersucht und bewertet. Diese KI-basierte automatisierte Messung der Ventrikel ermöglicht es medizinischem Fachpersonal, weitaus fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Es gibt zahlreiche Unternehmen, die KI für die Callcenter-Unterstützung einsetzen; Cortis Nische ist der Gesundheitssektor. Um einen virtuellen Sprachassistenten speziell für den Gesundheitssektor bereitzustellen, wurde die Lösung des Unternehmens anhand unzähliger Gesprächsstunden mit Mitarbeitern des Gesundheitswesens trainiert. Unter anderem kann die Lösung die Qualitätssicherung bei Anrufen bei Telemedizinzentren unterstützen.

Butterfly Network, ein Anbieter medizinischer Bildgebung, nutzt KI auf vielfältige Weise. Im Jahr 2022 stellte Butterfly Network eine von der FDA zugelassene KI-Software vor, die den Einsatz von Ultraschalltechnologie unterstützt.

Im Jahr 2023 erhielt das Unternehmen die FDA-Zulassung für sein KI-gestütztes Lungentool, das Deep-Learning-Technologie nutzt, um die Lungengesundheit schneller und umfassender zu beurteilen.

Owkin nutzt KI, um prädiktive Analysen bei der Entwicklung besserer Arzneimittellösungen für eine Vielzahl von Krankheiten voranzutreiben. Am bemerkenswertesten ist vielleicht, dass die Plattform des Unternehmens die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und akademischen Forschern erleichtert. Um diese Entwicklung zu unterstützen, hat Owkin große Investitionen vom französischen multinationalen Pharmaunternehmen Sanofi erhalten.

GEHealthcare wurde im Januar 2023 aus dem Mischkonzern GE ausgegliedert und baut eine Plattform namens Edison AI Orchestrator auf. Edison ist darauf ausgelegt, KI-gestützte klinische Anwendungen vollständig in die Radiologie zu integrieren – sowohl für GE- als auch für Nicht-GE-Geräte –, um die Qualität der medizinischen Entscheidungsfindung zu verbessern. Darüber hinaus hat das Unternehmen einen ehemaligen Amazon-Manager für maschinelles Lernen eingestellt, um ihn bei der Expansion im KI-Gesundheitswesen zu unterstützen.

Als Hersteller von KI-basierter Ultraschall-Führungssoftware macht die Software von Caption Health Ultraschalluntersuchungen effizienter. Dieses kleine Unternehmen ist dabei, viel mehr Ressourcen für sein Wachstum zu erhalten: Im Februar 2023 gab das neu gegründete GEHealthcare (siehe oben) die Übernahme von Caption Health bekannt.

Stryker, ein großer, etablierter Hersteller medizinischer Geräte, hat im Jahr 2021 das KI-Unternehmen Gauss Surgical übernommen und arbeitet energisch daran, KI umfassender in seinen Produktangeboten einzusetzen. Zu seinen bemerkenswerten Produkten gehört der KI-basierte Roboter Stryker Mako, der bei zahlreichen medizinischen Eingriffen helfen kann.

Im Dienste von Cleerlys ehrgeizigem Ziel – „eine Welt ohne Herzinfarkte zu schaffen“ – führt die Plattform für künstliche Intelligenz des Unternehmens nicht-invasive Angiographien durch, um den Plaquespiegel zu bestimmen, der das Risiko einer Herzerkrankung eines Patienten bestimmt. Cleerlys Algorithmen durchsuchen eine umfangreiche Datenbank voller Laborbilder, um einen Patienten mit historischen Aufzeichnungen zu vergleichen.

Die Data-Science-Plattform von ClosedLoop.ai nutzt KI zur Verwaltung und Überwachung der Gesundheitslandschaft, arbeitet an der Verbesserung der klinischen Dokumentation, um die Nutzung außerhalb des Netzwerks zu reduzieren und Aufnahme- und Wiederaufnahmemuster vorherzusagen. Beeindruckend ist, dass das Unternehmen 2021 die CMS Artificial Intelligence Health Outcomes Challenge gewonnen hat.

Die Machine-Learning-Software von Oncora Medical unterstützt medizinisches Fachpersonal wie ein digitaler Assistent bei zahlreichen Verwaltungsaufgaben. Es rationalisiert die Zeit der Ärzte, indem es bei der Dokumentation hilft. es speichert auch alle Notizen und Berichte; fordert zusätzliche relevante Hinweise von Gesundheitsdienstleistern; und erstellt die erforderlichen Formulare für klinische Zwecke und Rechnungszwecke.

Der Prozess der Arzneimittelentwicklung war in der Vergangenheit langsam und umständlich und erforderte oft Jahre, um die passenden Verbindungen für die Entwicklung neuer Arzneimittel zu finden. Atomwise möchte dies exponentiell beschleunigen, indem es eine auf Deep Learning basierende Discovery-Engine verwendet, um seine riesige Datenbank (das Unternehmen gibt an, 3 Billionen Verbindungen) zu durchsuchen, um produktive Übereinstimmungen zu finden.

Siehe auch: Generative KI im Gesundheitswesen

Und: Top-KI-Startups

Es ist klar, dass Finanzdienstleistungsunternehmen künstliche Intelligenz aktiv nutzen. Die Bank of America meinte in einer atemlosen Mitteilung an die Anlegergemeinschaft: „KI ist die neue Elektrizität.“ Wells Fargo entwickelt einen neuen KI-Chatbot namens Fargo (unterstützt von Google AI). JP Morgan verfügt über eine eigene Forschungsabteilung für künstliche Intelligenz. Visa setzt – wie alle großen Finanzunternehmen – KI in großem Umfang zur Betrugsbekämpfung ein. Und mehr Fintech-Unternehmen, auf die sich jeder verlassen kann, springen auf den KI-Zug auf.

Für mehr Informationen:Cloud und KI kombiniert: Revolutionierung der Technologie

Capitol One ist ein Paradebeispiel dafür, wie Finanzinstitute vielfältige Möglichkeiten finden, künstliche Intelligenz zu nutzen. Zu den zahlreichen KI-Initiativen des Finanzunternehmens gehören erklärbare KI (macht den Kreditgenehmigungsprozess transparent), Anomalieerkennung (hilft bei der Betrugsbekämpfung) und NLP (verbessert virtuelle Assistenten für den Kundenservice).

Als Geschäftsbereich von Mastercard bedient Brighterion die KI-Anforderungen von Mastercard und bietet auch KI-Dienste für andere Unternehmen an. AI Express von Brighterion bietet maßgeschneiderte KI-Lösungen, die auf die Bedürfnisse von Finanzdienstleistungsunternehmen zugeschnitten sind. Brighterion wirbt für seine „maßgeschneiderte KI, die in 6–8 Wochen produktionsbereit ist“.

Die KI-gestützte Open-Source-Plattform von Numerai bewirbt sich selbst als „das härteste Data-Science-Turnier der Welt“ und bietet Datenwissenschaftlern die Möglichkeit, Trends auf dem Aktienmarkt vorherzusagen – und Gewinne zu erzielen, wenn sie richtig liegen. Das Geschäftsmodell besteht darin, mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens finanzielle Megatrends vorherzusagen. Das Unternehmen wird von Union Square Ventures unterstützt, dem Mitbegründer von Coinbase.

Ein Beispiel dafür, wie KI zur Unterstützung praktisch jeder Finanztransaktion eingesetzt werden kann: Skyline AI nutzt seine proprietäre KI-Lösung, um Gewerbeimmobilien effizienter zu bewerten und von diesen schnelleren Erkenntnissen zu profitieren. Zu den Konkurrenten im KI-gesteuerten Immobiliensektor gehören GeoPhy und Cheere, die mit dem AI Excellence Award der Business Intelligence Group ausgezeichnet wurden.

Der Bedarf an KI-basierter Automatisierung ist im Finanzsektor enorm, da Finanzdienstleistungsunternehmen ständig Unmengen an Kennzahlen und Datenpunkten verarbeiten müssen. Ocrolus ermöglicht Banken und anderen Kreditgebern die Betrugsbekämpfung durch die Automatisierung der Analyse von Finanzdokumenten. Bezeichnenderweise behält die Human-in-the-Loop-Lösung von Ocrolus die menschliche Erfahrung als Kernfaktor bei der Dokumentenauthentifizierung bei.

Die Google-Muttergesellschaft Alphabet investierte beeindruckende 100 Millionen US-Dollar in AlphaSense und bewertete das 2011 gegründete Unternehmen mit 1,8 Milliarden US-Dollar. AlphaSense konkurriert auf dem lukrativen Markt für Geschäftsdaten mit großen Playern wie Bloomberg. Unter den KI-gestützten Initiativen von AlphaSense entwickelt das Unternehmen eine Lösung, die Finanzberichte zusammenfassen kann, um die wichtigsten Datentrends schneller aufzudecken.

Zest nutzt KI, um Datenmengen von Kreditnehmern mit begrenzter Bonität zu durchsuchen und Kreditgebern dabei zu helfen, Entscheidungen auf der Grundlage dieser begrenzten Daten zu treffen. Insbesondere hilft es auf dem Autokreditmarkt, wo das Unternehmen behauptet, die Verluste der Versicherungsnehmer durch eine bessere Quantifizierung der Kreditwürdigkeit um etwa 25 Prozent zu senken.

Das Unternehmen nutzt KI, um einen „Score“ – von 0 bis 1.000 – zu erstellen, um Betrug im Finanzsektor zu bekämpfen. Während der Trend zum Einsatz von KI zur Bekämpfung von Finanzdelikten die Branche erfasst, zeichnet sich Signifyd nach eigenen Angaben durch die Steigerung der Transaktionsgenehmigungen und die drastische Reduzierung falscher Ablehnungen aus.

Als führender Anbieter im Bereich der Automatisierungssoftware für die Debitorenbuchhaltung nutzt die High Radius-Lösung maschinelles Lernen, um bei arbeitsintensiven Aufgaben wie dem Abgleich von Zahlungen mit der Rechnungsstellung und der Zuweisung von Kreditlimits zu helfen. Das Unternehmen arbeitet mit Citibank, Bank of America und SAP zusammen.

Zu einem verwandten Thema:Der KI-Markt: Ein Überblick

Und: Top-KI-Software

Eines der großen Versprechen von KI in der Bildung besteht darin, dass sie Einzelunterricht und Coaching bietet, was die Leistung der Schüler deutlich steigern wird. Wenn dies vollständig ausgereift wäre, würden KI-„Lehrer“ den Unterricht zu weitaus geringeren Kosten anbieten als menschliche Nachhilfelehrer. Eine weitere Verwendung von KI: Sie kann Lehrer unterstützen und ihnen dabei helfen, schnell Unterrichtspläne und andere Bildungsressourcen zu erstellen. Auf jeden Fall wird das Erlernen des Umgangs mit KI für Studierende zu einer Kernkompetenz werden, da diese in alle Elemente der Arbeit und Kultur integriert wird.

Weitere Informationen: Beste Plattformen für maschinelles Lernen

Carnegies MATHia mit LiveLab konzentriert sich auf den K-12-Markt und ist als fortschrittliche KI-Lern-App bekannt. Die App nutzt ein KI-gestütztes kognitives Lernsystem zur Unterstützung des Mathematikunterrichts und bietet Schülern Einzelinteraktionen, die es ihnen ermöglichen, in dem Tempo zu arbeiten, das am besten zu ihnen passt.

Diese in Großbritannien ansässige Bildungsplattform nutzt Neurowissenschaften, um verbessertes Lernen in verschiedenen Kernthemen von High Schools und Colleges zu ermöglichen. Century Tech verwendet Algorithmen wie die von Netflix und Amazon, um frühere Schülererfahrungen mit dem abzugleichen, worauf sie sich als Nächstes konzentrieren sollten, um optimale Bildungsfortschritte zu erzielen. Darüber hinaus entlastet die Plattform einige sich wiederholende Unterrichtsaufgaben, sodass Lehrer sich mehr auf die Schüler konzentrieren können.

Die „adaptive“ KI-Technologie des Unternehmens wird bereits im Namen erwähnt. Die von zwei Stanford-Absolventen gegründete Adaptive Learning Platform von Kidaptive setzt stark auf Technologie der nächsten Generation: Sie nutzt eine mandantenfähige Cloud-Bereitstellung und wird von Hadoop unterstützt. Zu den Lösungen gehören Learner Mosaik und Leo's Pad, um die sogenannte „spielerische, ganzheitliche Entwicklung des Kindes“ zu unterstützen.

Als Gewinnerin des Time Magazine-Preises für die besten Erfindungen im Jahr 2021 nutzt Amira eine spielerische Lernumgebung – unterstützt durch KI –, um ihre Lesefähigkeiten zu verbessern. Kinder lesen laut vor, während Amira sie in Echtzeit unterstützt; Die Lösung verfügt über mehrere Nachhilfetechniken, um junge Leser zu coachen, einschließlich der Bereitstellung von Ermutigungen.

Duolingo ist bekannt dafür, den Erwerb von Fremdsprachen zu lehren (nach eigenen Angaben 50 Millionen monatliche Nutzer), und nutzt GPT-4 von OpenAI, um fließende Konversationen mit Sprachlernern zu ermöglichen und so das Erlebnis eines Chats mit einem Muttersprachler nachzubilden. Hier ist eine beeindruckende Referenz für das Unternehmen: Auf der OpenAI-Website gibt es eine Seite mit einer detaillierten Duolingo-Fallstudie.

Die VLA-Plattform (Virtual Learning Assistant) von Cognii spricht in Echtzeit mit Schülern und bietet Einzelcoaching. Ziel ist es, die Grenzen eines Multiple-Choice-Fragenformats zu überwinden und ein weitreichendes Gespräch zu ermöglichen. Die NLP-Tools des Unternehmens reagieren auf den eigenen Sprachstil der Schüler.

Der StepWise AI-Tutor von Querium konzentriert sich auf Kurzunterricht im MINT-Bereich und bietet den Schülern ständiges Feedback, während sie anspruchsvolle Projekte bearbeiten. Es erkennt Probleme und bietet personalisierte Hilfe. Das Unternehmen wirbt für seine „KI, die auf der Weisheit von Meisterlehrern basiert“.

Das in China ansässige Unternehmen Squirrel nutzt künstliche Intelligenz, um adaptives Lernen für Schüler kostengünstig voranzutreiben. Der Schwerpunkt liegt auf personalisiertem Nachhilfeunterricht für den K-12-Bereich. Die Ingenieure des Unternehmens arbeiten daran, die Themen in möglichst kleine Teile zu zerlegen, sodass die KI-Plattform genau verstehen kann, wo jeder Schüler Hilfe benötigt.

Siehe auch: KI-Kurse: Lernen Sie KI mit diesen 10 Kursen

Die Herausforderung bei der Erstellung einer Liste der heutigen KI-Cybersicherheitsunternehmen besteht darin, dass jedes große Cybersicherheitsunternehmen inzwischen behauptet, KI zu verwenden. Eine Liste der „Top-KI-Cybersicherheitsunternehmen“ ist also im Wesentlichen dieselbe wie die „Top-Cybersicherheitsunternehmen“.

Das Problem ist, dass ich von Branchenexperten große Zweifel an der Wirksamkeit der KI-Cybersicherheit gehört habe; Diese Kritiker sagen, dass die Anbieter viel Aufhebens um KI machen, die Technologie aber tatsächlich noch unausgereift ist.

Über dieses Thema kann man diskutieren, aber eines ist sicher wahr: Für die Kunden dieser Sicherheitsunternehmen ist es sehr schwierig – unmöglich? – unter die Haube zu schauen und die Tiefe und Qualität der KI eines Anbieters vollständig zu verstehen.

Wird die KI eines bestimmten Anbieters wirklich in der Lage sein, vorausschauende Analysen so weit voranzutreiben, dass ein Virus blockiert wird, bevor er in die Infrastruktur eindringt? Vielleicht oder vielleicht auch nicht, aber diese Zweifel halten Anbieter nicht davon ab, für ihre KI zu werben – und zwar massiv.

Siehe auch: Generative KI und Cybersicherheit: Vorteile und Herausforderungen

CrowdStrike bietet XDR (Extended Detection and Response), ein wachsendes Thema in der Cybersicherheit, das künstliche Intelligenz und Automatisierung stark nutzt, um die Infrastruktur zu überwachen und Administratoren vor Bedrohungen zu warnen. CrowdStrike fördert die Fähigkeit seines verwalteten XDR-Systems, mithilfe von KI die Qualifikationslücke in der Cybersicherheit zu schließen, indem es die Arbeit fehlender Sicherheitsexperten übernimmt.eWeek-Video: Amol Kulkarni von CrowdStrike über Trends in der Cybersicherheit

Zscaler nutzt eine leistungsstarke neue Technologie in der Cybersicherheit namens Zero-Trust-Architektur, bei der die Erlaubnis, sich durch das System eines Unternehmens zu bewegen, stark eingeschränkt und unterteilt ist, wodurch der Zugriff eines Hackers erheblich eingeschränkt wird. Die KI-Modelle des Unternehmens werden auf einem riesigen Datenbestand trainiert, um eine kontinuierliche Überwachung und den Schutz dieser Zero-Trust-Architektur zu ermöglichen.

Der Schutz von E-Mails ist ein bisschen ein Gedankenspiel: Hacker können betrügerische Phishing-Anrufe direkt an jeden Mitarbeiter im Unternehmen senden, sodass es wahrscheinlich ist, dass jemand getriggert wird. Um dem entgegenzuwirken, nutzt Abnormal KI, um das typische Verhalten jedes Mitarbeiters zu erlernen – ohne KI wäre dies nicht möglich – und hilft so, böswilligen Zutritt zum Perimeter zu verhindern. Beeindruckend ist, dass der führende Sicherheitsanbieter Crowdstrike in Abnormal investiert und eine Partnerschaft mit ihm geschlossen hat.

Die Cognito-Plattform von Vectra nutzt künstliche Intelligenz, um eine mehrstufige Sicherheitsoffensive voranzutreiben. Dazu gehört Cognito Stream, das erweiterte Metadaten an Datenrepositorys sendet, und den SIEM-Perimeterschutz; und Cognito Protect, das Cyberangriffe schnell aufdeckt.

Der Cyber ​​AI Loop von Darktrace nutzt eine kontinuierliche Schleifenarchitektur, um einen konstanten Fluss von Prävention, Erkennung, Reaktion und Heilung zu schaffen; Die Idee besteht darin, dass die KI-Grundlage mit jeder Iteration dazulernt und mit der Zeit einen immer leistungsfähigeren Cyberschutz bietet. Das Unternehmen betont die Selbstlernfähigkeiten der KI, „jede Mikrointeraktion zu lernen“ in einer Unternehmensumgebung.

Das in Großbritannien ansässige Unternehmen, das schon lange vor dem aktuellen KI-Hype-Zyklus eindeutig führend in der KI-basierten Cybersicherheit war, startete bereits 2017 Sophos Artificial Intelligence. Diese Initiative konzentriert sich auf die Entwicklung zukunftsweisender Fortschritte im maschinellen Lernen und bei Daten für die Mensch-KI-Interaktion und andere Sicherheitszwecke. Das umfassende Toolset von Sophos reicht von der Endpunkterkennung über die Verschlüsselung bis hin zum einheitlichen Bedrohungsmanagement.eWeek-Video: Sophos CTO Joe Levy über KI in der Cybersicherheit

Im Zentrum des heutigen Cyberschutzes für Unternehmen steht das SOC (Security Operations Center). Das automatisierte SOC von Fortinet nutzt KI, um böswillige Aktivitäten aufzuspüren, die darauf abzielen, sich an den bestehenden Unternehmensgrenzen vorbeizuschleichen. Die Strategie besteht darin, eng mit Sicherheitstools im gesamten System zusammenzuarbeiten, von der Cloud bis zu den Endpunkten.

Mit einem guten Ruf als Cybersicherheitsunternehmen mit einer fortschrittlichen Strategie ist die KI-gestützte Prisma SASE-Lösung (Secure Access Service Edge) von Palo Alto Networks in das Autonomous Digital Experience Management (ADEM)-Tool integriert. Das Endergebnis ist, dass KI menschlichen Sicherheitsadministratoren bei der Beobachtbarkeit ihrer gesamten Infrastruktur hilft, was für die Unternehmenssicherheit von entscheidender Bedeutung ist.

Der Check Point Quantum Titan des Unternehmens bietet drei Software-Blades (Blades sind Sicherheitsbausteine), die Deep Learning und KI einsetzen, um die Bedrohungserkennung gegen Phishing und DNS-Exploits zu unterstützen. Das Unternehmen konzentriert sich auch auf IoT mit Tools, die Zero-Trust-Profile anwenden, um IoT-Geräte in weit entfernten Netzwerken zu schützen.

Cylance AI, ein Geschäftsbereich von Blackberry, wirbt für seine „Cybersicherheits-KI der siebten Generation“. Aufgrund ihres verlängerten Lebenszyklus bei der Nutzung durch Kunden wurde die KI-Plattform anhand von Milliarden von Cyber-Bedrohungsdatensätzen trainiert. Aufgrund seiner mobilen Referenzen ist Cylance ein wichtiger Akteur in der Cybersicherheit für die mobile IoT-Welt – ein schnell wachsender Sektor.

BigPanda gilt als führend im AIOps-Sektor und nutzt KI, um Korrelationen zwischen Datenänderungen und der Topologie (der Beziehung zwischen Teilen eines Systems) zu entdecken. Diese Technologie unterstützt die Beobachtbarkeit. Die Betonung der Beobachtbarkeit ist ein wachsender Trend in der Infrastruktursicherheit. Im Wesentlichen nutzt BigPanda maschinelles Lernen und Automatisierung, um die Fähigkeiten menschlicher Mitarbeiter zu erweitern, insbesondere um Serviceausfälle zu verhindern.

Data Visor setzt KI ein, um Betrug bei vielen Transaktionsarten zu bekämpfen, von digitalen Zahlungen bis hin zu Fintech-Plattformen. Es überwacht beispielsweise Transaktionen in Echtzeit, um Kreditkartenbetrug zu verhindern, und schützt ACH- und Zelle-Zahlungen, um unbefugte Zahlungen zu bekämpfen. Das Unternehmen wurde 2020 von Gartner als „Cool Vendor“ ausgezeichnet.

Weitere Informationen: KI vs. ML

KI im Einzelhandel konzentriert sich in der Regel auf die Personalisierung des Kundenerlebnisses sowie auf die Unterstützung von Automatisierung und Datenanalyse zur Verbesserung der Lieferkette. Um die Rolle von KI im Einzelhandel vollständig darzustellen, werden in diesem Abschnitt sowohl KI-Anbieter als auch große Einzelhändler aufgeführt, die KI einsetzen. Beide Gruppen spielen eine entscheidende Rolle bei der Schaffung und Verbesserung der vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI im Einzelhandel.

Ziel dieses KI-Startups ist es, eine der problematischsten Fragen im Einzelhandel zu lösen: Wie viel Lagerbestand sollte optimal bestellt werden? Diese Frage ist besonders für Verkäufer verderblicher Waren wie Obst und Gemüse von entscheidender Bedeutung. Shelf Engine automatisiert den Lagerprozess, sodass Einzelhändler den optimalen Lagerbestand halten können, sodass Kunden finden, was sie brauchen, die Geschäfte aber nur minimale Verschwendung verursachen.

Durch die Kombination von Computer Vision und künstlicher Intelligenz ermöglicht das Startup Deep North Einzelhändlern, Kundenverhaltensmuster im physischen Ladengeschäft zu verstehen und vorherzusagen. Das Unternehmen stellt Softwaretools bereit, um diese Informationen zu nutzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern und so den Umsatz anzukurbeln. Das Unternehmen ist ein Beispiel dafür, wie sich KI dahingehend entwickelt, nahezu jeden Aspekt menschlichen Handelns zu analysieren.

Im Jahr 2019 erwarb der Fast-Food-Riese Dynamic Yield, eine KI-gestützte Personalisierungsplattform, die mit Hunderten von Marken zusammengearbeitet hat. Dynamic Yield ermöglichte es McDonald's-Drive-in-Filialen, Menütafeln basierend auf der Bestellung eines Kunden und anderen Faktoren schnell zu personalisieren. Führungskräfte des Unternehmens behaupteten, die Personalisierungstechnologie habe den durchschnittlichen Scheck erhöht, doch im Jahr 2022 verkaufte McDonald's Dynamic Yield an Mastercard. Branchenbeobachter meinten, der Verkauf bedeute, dass große Einzelhändler lieber KI-Dienste von spezialisierten Unternehmen in Anspruch nehmen würden, anstatt KI selbst zu unterstützen.

Mithilfe der KI-basierten Omniverse-Technologie von Nvidia hat Lowe's eine digitale Zwillingsbereitstellung erstellt, die es den Einzelhandelsassistenten des Ladens ermöglicht, die digitalen Daten des Einzelhändlers schnell anzuzeigen und mit ihnen zu interagieren. Ziel ist es, Abläufe zu rationalisieren und den Kundenservice zu verbessern. Das KI-System wird auch einen virtuellen 3D-Produktkatalog unterstützen.

Bloomreach ist ein Paradebeispiel für einen KI-Anbieter für den Einzelhandel. Zu den Lösungen von Bloomreach gehören Discovery, eine KI-gesteuerte Such- und Merchandising-Lösung; und Engagement, eine Verbraucherdatenplattform. Diese Art von eigenständigen KI-Anbietern, die eine Branche bedienen, wird wahrscheinlich florieren, da viele große Unternehmen nicht in der Lage sind, selbst KI-Toolsets zu entwickeln.

Die ai.RETAIL-Lösung des Beratungsgiganten Accenture ermöglicht es Einzelhändlern, mithilfe von KI Daten – über die Einzelhändler in Hülle und Fülle verfügen – in Maßnahmen umzusetzen, die das Endergebnis steigern. Die Initiative umfasst dynamisches Merchandising, die Bereitstellung von mehr verwertbaren Echtzeitdaten für Filialmitarbeiter und die Förderung prädiktiver Erkenntnisse, um den Einzelhandelstrends immer einen Schritt voraus zu sein.

Standard AI ist eindeutig der Trend der Zukunft. Es handelt sich um eine KI-Plattform, die es Kunden, die in Geschäften stöbern, ermöglicht, ihre Auswahl auszuwählen und zu kaufen, ohne die Verzögerung, die mit dem Bezahlen an der Kasse einhergeht. Die Strategie lautet „Autonomer Einzelhandel“, bei dem Einzelhandelsstandorte mit KI-Technologie nachgerüstet werden, um das Einkaufserlebnis zu optimieren.

Sie haben also auf die erste ChatGPT-fähige Eyeware gewartet? Warten Sie nicht länger: Innovative Eyeware, ein Einzelhändler für „intelligente“ Brillen unter den Markennamen Edddie Baur und Nautica, hat eine Smartphone-App namens Lucyd vorgestellt, mit der Sie über winzige Lautsprecher mit Ihrer Brille sprechen und Antworten hören können. Der Bereich „Wearables“ hat mittlerweile eine Nische namens „Hearables“.

Diese Box (ungefähr so ​​groß wie ein durchschnittlicher Hund) ist ein KI-gestützter Begleiter für Ihren Hund und nutzt maschinelles Sehen und maschinelles Lernen, um in Echtzeit mit Ihrem Haustier zu interagieren. Das Gerät kann sogar Leckerlis ausgeben, was bei der Erreichung der Verhaltenstrainingsziele des Companion für Hunde hilfreich sein dürfte. Das Unternehmen plant außerdem einen KI-Begleiter für Katzen; Angesichts der Unbekümmertheit der Katze werden die Trainingsmodule möglicherweise nicht so gut angenommen.

Siehe auch: ChatGPT: Den ChatGPT-ChatBot verstehen

Diese Branchenorganisationen für den KI-Sektor spielen eine Reihe entscheidender Rollen. In erster Linie plädieren sie für eine Regulierung der künstlichen Intelligenz. Dies ist ein enorm wichtiger Schwerpunkt, da das exponentielle Wachstum der KI große Auswirkungen auf Unternehmen und Kultur haben wird. Inwieweit können wir als Gesellschaft dem Wachstum der KI, das bisher rein gewinnorientiert war, Leitlinien vorgeben? Diese Gruppen setzen sich auch für eine größere Vielfalt in der KI ein, was wichtig ist, da wir gesehen haben, dass KI-Systeme veraltete Tendenzen verkörpern; Dies muss korrigiert werden, um integrativere Systeme zu schaffen. Darüber hinaus unterstützen diese KI-Organisationen die herstellerübergreifende Entwicklung von KI, um die allgemeine Weiterentwicklung der Technologie voranzutreiben.

Die AAAI wurde 1979 gegründet und ist eine internationale wissenschaftliche Gruppe, die sich auf die Förderung eines verantwortungsvollen Einsatzes von KI, die Verbesserung der KI-Ausbildung und die Bereitstellung von Leitlinien für die Zukunft der KI konzentriert. Es vergibt eine Reihe von Auszeichnungen, darunter den AAAI Squirrel AI Award for Artificial Intelligence for the Benefit of Humanity, der 1 Million US-Dollar zur Förderung der Bemühungen der KI zum Schutz und zur Verbesserung des menschlichen Lebens bereitstellt.

Das Motto dieser gemeinnützigen Organisation lautet: „Nutzung von KI, Bildung und gemeinschaftsorientierten Lösungen, um Vielfalt und Inklusion zu stärken.“ AI4Diversity wurde von Steve Nouri, einem Social-Media-Influencer und AI-Evangelist bei Wand, gegründet. Angesichts der Tatsache, dass KI-Plattformen nachweislich die Voreingenommenheit ihrer Entwickler aufrechterhalten, ist dieser Fokus auf Vielfalt und Inklusion von entscheidender Bedeutung.

Unterstützt von einer Gruppe großer Unternehmensanbieter, darunter Hewlett-Packard Enterprise, und gesponsert von Unternehmen wie Nvidia, zielt die AI Infrastructure Alliance darauf ab, „die Zusammenarbeit und Interoperabilität zwischen führenden MLOps-Tools zu fördern, um die schnellere Bildung eines CS [kanonischen Stacks] zu ermöglichen“. und effektiv.“ Die Organisation unterstützt Open-Source- und Open-Core-Software, damit Benutzer nicht an engstirnige proprietäre Lösungen gebunden sind.

Die gemeinnützige Organisation wurde von einem Konsortium aus Technologiegiganten – Google, Meta, Amazon, IBM, Microsoft – gegründet und hat sich zum Ziel gesetzt, Best Practices für KI-Systeme zu erforschen. Ziel ist es, „verschiedene Stimmen aus der gesamten KI-Community zusammenzubringen“. Die Partnerschaft im Bereich KI umfasst mehr als 100 Partner aus Wissenschaft und Wirtschaft.

Diese 2017 gegründete Technologieforschungs- und Interessenvertretung hat sich zum Ziel gesetzt, die Präsenz schwarzer Tech-Experten im Bereich der künstlichen Intelligenz zu erhöhen. Black in AI stellt fest, dass „Repräsentation wichtig ist“ und dass KI-Algorithmen auf Daten trainiert werden, die ein Erbe der Diskriminierung widerspiegeln. Daher ist die Förderung schwarzer Stimmen in der KI-Entwicklung von entscheidender Bedeutung für das Wachstum der Technologie.

Ursprünglich als Singularity Institute for Artificial Intelligence bekannt, unterstützt MIRI die Forschung, um „sicherzustellen, dass künstliche Intelligenz, die intelligenter als der Mensch ist, einen positiven Einfluss hat“. Einer der jüngsten warnenden Artikel, die MIRI veröffentlicht hat: Es reicht nicht aus, KI-Entwicklungen anzuhalten. Wir müssen alles abschalten.

AI Now erstellt politische Forschung, um die Machtkonzentration in der Technologiewelt anzugehen. Ihr Bericht aus dem Jahr 2023, „Confronting Tech Power“, stellt fest, dass „es keine KI mit Big Tech gibt“ und dass „eine Handvoll privater Akteure Macht und Ressourcen angehäuft haben, die mit Nationalstaaten konkurrieren, während sie künstliche Intelligenz als kritische soziale Infrastruktur entwickeln und propagieren.“

Das von der britischen Regierung finanzierte Alan Turning Institute führt Forschungsarbeiten durch, die sich mit entscheidenden Fragen der künstlichen Intelligenz, der Gesellschaft und der Wirtschaft befassen, und arbeitet mit Unternehmen und öffentlichen Gruppen zusammen, um die Forschung zur Bewältigung drängender Probleme zu nutzen. Dass diese Gruppe von der Regierung finanziert wird, wirft eine wichtige Frage auf: Werden mehr Regierungen auf der ganzen Welt aktiv werden, um Gruppen zu finanzieren, die den KI-Sektor dazu bringen, sich für das soziale Wohl einzusetzen?

Während KI nur einer von vielen Schwerpunkten dieser berühmten gemeinnützigen Organisation ist, ist die Rockefeller Foundation im KI-Sektor recht aktiv; Ein Schwerpunkt liegt auf der verantwortungsvollen Governance von KI. Sie veröffentlichten einen Bericht mit dem Titel „AI+1: Shaping Our Integrated Future“, der auf Schlussfolgerungen einer vielfältigen Gruppe von Experten basiert, die maschinelles Lernen für positive soziale Auswirkungen einsetzen wollen. Darüber hinaus gewährt die Stiftung Zuschüsse, darunter eine Spende von 500,00 US-Dollar an Black in AI.eWeek-Video: Zia Khan von der Rockefeller Foundation über KI und Ethik

Weitere Informationen finden Sie auch unter: Geschichte der KI

Diese Liste von KI-Unternehmen ist zugegebenermaßen nur ein Teilporträt. In Wahrheit handelt es sich um einen verschwommenen Schnappschuss von etwas, das zu schnell vorbeifliegt, um es vollständig einzufangen. Die generative KI-Landschaft verändert sich täglich, manchmal sogar stündlich, wie es scheint. Jeden Morgen werden wir mit einer Reihe von Schlagzeilen begrüßt, die neue Investitionen, neue Lösungen und überraschende Innovationen ankündigen, die in rasendem Tempo voranschreiten.

Der Fortschritt der künstlichen Intelligenz wird nicht linear sein; Die Natur der KI-Technologie ist von Natur aus exponentiell. Die hochentwickelten Algorithmen von heute, die immer mehr Daten verschlingen, lernen mit dem Lernen schneller. Es ist dieses exponentielle Wachstum der künstlichen Intelligenz, das die Auswirkungen der Technologie so unvorhersehbar macht – was wiederum bedeutet, dass sich diese Liste der führenden KI-Unternehmen schnell und ohne Vorankündigung ändern wird.

Während die Investitionen fließen, erleben die zugrunde liegenden Technologien, die die künstliche Intelligenz vorantreiben, jeweils ihre eigene Innovationsrakete. Maschinelles Lernen, Deep Learning, neuronale Netze, generative KI – Legionen von Forschern und Entwicklern schaffen eine riesige Fülle generativer KI-Anwendungsfälle. Dies geschieht in Einrichtungen auf der ganzen Welt, in der Wissenschaft und in der Wirtschaft, sowohl von guten als auch entschieden nicht guten Leuten. Das Rennen hat begonnen.

In den vergangenen Jahrzehnten des Technologiegeschäfts beobachteten die amtierenden Marktführer einen innovativen Herausforderer, spürten die Bedrohung, kauften ihn dann und begannen, die fortschrittlichen Tools als ihre eigenen zu verkaufen. Im KI-Sektor kommen wir den etablierten Anbietern am nächsten: den Cloud-Führern AWS, Microsoft und Google. Sicherlich haben sie in spannende Innovatoren investiert: Google hat DeepMind gekauft und Microsoft hat sich OpenAI zu eigen gemacht.

Doch die Herausforderung für diese Giganten besteht darin, dass sich die Welt außerhalb der Burgmauern viel zu schnell bewegt, als dass man sie kontrollieren könnte. Oh, sie können überall fantastische Summen Geld verteilen, aber selbst der finanzkräftigste Cloud-Gigant kann es sich nicht leisten, sich alle innovativen KI-Herausforderer zu schnappen. Von KI im Gesundheitswesen über KI im Bildungswesen bis hin zu all diesen Nischenunternehmen, die all diese expandierenden KI-Anwendungsfälle verfolgen: Kein etablierter Anbieter kann alles dominieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Lebenszyklus dieser KI-Unternehmen weniger eine digitale Transformation als vielmehr eine digitale Revolution ist. Bitte schauen Sie noch einmal vorbei, um die nächste Version dieser Liste zu sehen – es handelt sich um ein lebendiges Dokument.

Größe des Marktes für künstliche Intelligenz weltweit, Prognose bis 2030. Quelle: Statistica.