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Künstliche Intelligenz ist unaufhaltsam auf dem Vormarsch. Mit der Generativen Künstlichen Intelligenz (kurz GenAI) hat das Thema eine neue Dimension erreicht, die tiefgreifende Veränderungen mit sich bringt - auch in der Energiewirtschaft. Über welche Marktrollen sich die Anwendungsfelder erstrecken und wie der Einstieg gelingt, zeige ich in diesem Blog-Beitrag.

Die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) hat sich mit der Einführung von generativen Modellen wie ChatGPT rasant weiterentwickelt. Dieser Blog-Beitrag wirft einen Blick auf Anwendungsfälle generativer KI und blickt auf die zukünftigen Möglichkeiten, die sich aus dieser Technologie ergeben.

Im Rahmen redaktioneller Arbeiten ist die Suche nach geeigneten oder relevanten Quellen oft mühsam. Für diese Aufgaben wird in erster Linie auf fachspezifische Wissensdatenbanken zurückgegriffen, die ihrerseits eine Vielzahl von Einträgen enthalten. Die Verschlagwortung der Einträge erleichtert die Suche. Dieser Blog-Beitrag berichtet aus einem Kundenprojekt und stellt unseren Lösungsvorschlag vor. Es werden Ergebnisse aus Experimenten vorgestellt, die Nuancen der Verschlagwortung mit verschiedenen Methoden aufzeigen.

Large Language Models (LLMs), allen voran ChatGPT, haben im letzten Jahr alle Bereiche der Informatik im Sturm erobert. Da sie auf einer breiten Datenbasis trainiert werden, sind LLMs grundsätzlich anwendungsagnostisch einsetzbar. Trotz ihres umfangreichen Wissens weisen sie jedoch gerade in hochspezialisierten Anwendungsfällen Lücken auf, die im schlimmsten Fall nur scheinbar durch Halluzinationen kompensiert werden. Um diese Gefahr reduzieren, hat sich „Retrieval Augmented Generation“ (RAG) etabliert.

Der Digitalisierungsgrad im fakultativen Geschäft liegt selbst bei den größten Rückversicherern noch deutlich unter dem von anderen Unternehmensbereichen. Der Grund liegt in der Natur des Geschäfts: Es wird mit wenigen, stark individualisierten Verträgen gearbeitet - digitalisieren lassen sich aber am besten Geschäftsprozesse, die mit einem hohen Grad an Standardisierung und großen Stückzahlen arbeiten. Mit den jüngsten Fortschritten im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) wendet sich das Blatt: Neue Lösungen können ein Gamechanger sein, um die Effizienz, aber auch die Qualität des fakultativen Underwritings zu steigern und Daten für weitere Anwendungen verfügbar zu machen.

Bei der Suche nach relevanten Quellen für die redaktionelle Arbeit sind fachspezifische Wissensdatenbanken unverzichtbar. Doch selbst in diesem reichen Fundus ist die Suche oft mühsam. Die Lösung? Prägnante Zusammenfassungen jedes Eintrags, die eine schnelle Einschätzung der Relevanz ermöglichen. In unserem Blog-Beitrag stellen wir bewährte Konzepte zur Massengenerierung von maschinell erstellten Zusammenfassungen mit Aleph Alpha Luminous vor und berichten aus einem realisierten Kundenprojekt.

Workflow-Orchestrierung und Workflow-Engines sind entscheidende Komponenten in der modernen Datenverarbeitung und Softwareentwicklung, insbesondere im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Diese Technologien ermöglichen es, verschiedene Aufgaben und Prozesse innerhalb komplexer Datenpipelines effizient zu verwalten und zu koordinieren. In diesem Blog-Beitrag stellen wir Prefect vor, ein intuitives Tool zur Orchestrierung von Workflows in der KI-Entwicklung.

In der heutigen Zeit, die durch eine zunehmende Komplexität in der Softwareentwicklung gekennzeichnet ist, kommt dem effizienten Management von Projektkonfigurationen eine zentrale Bedeutung zu. Insbesondere im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), wo Flexibilität und Präzision entscheidend sind, ermöglicht Hydra eine effiziente Professionalisierung. Dieser Blog-Beitrag gibt eine kurze Einführung in Hydra und zeigt, wie dieses Tool mit seinen dynamischen Funktionen das Management von Softwareprojekten, insbesondere im KI-Bereich, neu definiert.

Microsoft hat für ChatGPT in OpenAI investiert und integriert nun generative KI in Tools wie Microsoft 365. Diese KI-basierten Copiloten verbessern die Produktivität und Effizienz, insbesondere in regulierten Branchen mit wiederkehrenden Aufgaben und großen Datenmengen. Als Finanz- oder Schadenmanager helfen sie, Arbeitsabläufe zu optimieren. In meinem Blog-Beitrag geht es um den „Copilot für Microsoft 365“ im Banken- und Versicherungsumfeld als Beispiel für einen KI-gestützten Assistenten.