Dieser Blog basiert auf einem Gespräch mit Alexander Loth von Microsoft im Rahmen des POWER BI or DIE Podcasts.
Big Data, Machine Learning, BI, AI und sonst so...?
Als Experte für strategische Fragen und Künstliche Intelligenz (KI), teilt Alex seine Einblicke und Erfahrungen in diesem spannenden Bereich. Sein beruflicher Werdegang hat sich stets um Daten gedreht. Er begann seine Karriere tief im Bereich Machine Learning und Big Data und hat miterlebt, wie KI in den letzten Jahren vom nerdigen Spezialthema zum Mainstream geworden ist. Besonders das Erscheinen von ChatGPT hat diesen Wandel beschleunigt und die Bedeutung von KI in den Chefetagen der Unternehmen erhöht.
Das Thema ist "angekommen" - nur wenige müssen noch vom Thema überzeugt werden. Dies war vor ChatGPT ganz anders.
Chancen und Zukunft der generativen KI
Inzwischen hat sich ChatGPT sich als nützlicher Sparring-Partner für Entwicklungsaufgaben etabliert, aber dennoch gibt es Herausforderungen, insbesondere im Umgang mit sensiblen Daten. Alex betont die Wichtigkeit des Datenschutzes und der Datensicherheit, da es problematisch sein kann, vertrauenswürdige Daten in generative KI-Modelle einzugeben. Sensible Daten wie Kundendaten sollten niemals ungeschützt in KI-Modelle eingegeben werden, da dies rechtliche und sicherheitstechnische Risiken birgt. Stattdessen sollten anonyme oder nicht vertrauliche Daten genutzt werden oder auf spezielle Enterprise-Lösungen zurückgegriffen, die höhere Sicherheitsstandards bieten.
Microsofts Copilot ist besonders nützlich, wenn er auf Daten zugreifen kann, die in der M365-Subscription des Nutzers vorhanden sind. Die Ergebnisse haben sich in kurzer Zeit erheblich verbessert. Ein Werkzeug, was sich im Laufe der Zeit quasi von alleine verbessert, ist in dieser Hinsicht einmalig.
Praktische Anwendungen und Zeitersparnis
Ein wichtiger Aspekt der Diskussion ist die praktische Anwendung von KI zur Zeitersparnis. Alex hebt hervor, dass generative KI-Modelle, wie ChatGPT und Copilot, besonders gut darin sind, Routineaufgaben zu erledigen und Inhalte wie Blog-Beiträge, YouTube-Beschreibungen oder Tweets zu generieren. Dies ermöglicht es den Nutzern, effizienter zu arbeiten und sich auf wichtigere Aufgaben zu konzentrieren. Besonders für weniger komplexe Aufgaben, wie das Übersetzen von PowerShell-Skripten in Python, erweist sich ChatGPT als äußerst nützlich. Natürlich sollten die generierten Ergebnisse aber immer sorgfältig überprüft werden. Was aber gerade bei Code schnell möglich ist.
Auch die Erstellung von Dashboards und Reports - eine Domäne von BI-Tools - wird sich durch KI-Werkzeuge definitiv verändern. Bereits heute ist generative KI dort an vielen Schritten einsetzbar und liefert beeindruckende Ergebnisse. Noch sind wir aber der Ansicht, dass BI-Tools zwar anders genutzt werden, aber bestehen bleiben, da das Bedürfnis, tiefer in die Daten einzutauchen und nicht nur die Antworten einer KI für Entscheidungen zu nutzen weiterhin da ist.
Bücher und Weiterbildung
Alex hat sechs Bücher geschrieben, die sich hauptsächlich mit Datenvisualisierung und KI beschäftigen. Für mehr Infos verwiesen wir gerne auf seine Webseite.
Er teilt seine Gedanken darüber, wie Bücher auch in der digitalen Ära relevant bleiben und wie sie durch neue Medien ergänzt werden können. Plattformen wie TikTok haben mit dem Hashtag #BookTok einen neuen Hype um Bücher ausgelöst, der besonders bei jüngeren Generationen gut ankommt. Alex selbst bevorzugt gedruckte Bücher und genießt es, abseits von Bildschirmen in einem Buch zu lesen. Er sieht darin eine Form des digitalen Detoxings und eine Möglichkeit, sich auf andere Weise mit Wissen und Geschichten auseinanderzusetzen.
Dieser Beitrag wurde teilweise mit Hilfe von KI vorbereitet 😉
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