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

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.