Tag Generative KI

2024 Cybersecurity Predictions von Reiner Dresbach, RVP DACH & Benelux bei Cybereason

Kein Trend hat dieses Jahr so viel Aufmerksamkeit bekommen wie generative KI – vor allem im Bereich Cyber-Sicherheit sind die Auswirkungen enorm: Sowohl Angreifer als auch Verteidiger nutzen die Vorteile von GenAI bereits in vollen Zügen. Aber das Ende der Fahnenstange ist hier noch lange nicht erreicht – kein Wunder also, dass das Jahr 2024 in Bezug auf Cybersecurity-Trends ganz im Zeichen von generativer KI steht:

Ransomware goes local
Der Prozentsatz der Unternehmen weltweit, die erfolgreich mit Ransomware angegriffen wurden, ist mit 89 Prozent fast gesättigt. Die Angreifer müssen also neue Ziele finden. KI-Chatbots wie ChatGPT ermöglichen es jedem, in jeder beliebigen Sprache gut zu kommunizieren. Daher ist damit zu rechnen, dass sich Angriffe stärker über die englische Sprache hinaus ausbreiten und die größten Auswirkungen in nicht englischsprachigen Ländern zu verzeichnen sind. KI-Chatbots beschleunigen diesen Trend.

Anstieg personalisierter Angriffe
Bisher ermöglichten KI-Chatbots jedem, schnell öffentlich zugängliche Informationen zu sammeln und zusammenzufassen. Dies basierte jedoch auf Legacy-Daten. ChatGPT 4.0 erleichtert den Zugang zu Live-Internetinformationen über APIs. So wird es immer einfacher, ein persönliches Profil zu erstellen und KI-Chatbots zur dynamischen Erstellung personalisierter Mitteilungen zu nutzen. Damit gehen immer mehr personalisierte Angriffe einher. Vor allem ein Anstieg von Whaling-Angriffen sowie auf die Versorgungs- und Kommunikationsströme dieser Ziele ist zu erwarten.

Unterschätzung der Risiken von KI-Systemen
2019 wurde die KI-basierte Sicherheits-Engine eines Sicherheitsanbieters von Angreifern ausgenutzt. Sie lernten, wie sie das Scoring, das hinter der KI-Fähigkeit stand, austricksen konnten. So wurde etwas, das als bösartig bekannt war, für gutartig gehalten. Da KI-Systeme immer komplexer und häufiger eingesetzt werden, wird die Suche nach Exploits und Schwachstellen in den immer wichtiger werdenden KI-gesteuerten Unternehmenssystemen an Bedeutung gewinnen. Ein spezieller Bereich, der hier stärker unter die Lupe genommen werden wird, sind synthetische Benutzer. Dazu zählen beispielsweise autonome Accounts, die oft eine Brücke zwischen KI und Anwendungen von Drittanbietern oder KI und KI-Anwendungen bilden.

Datenschutzgesetze kommen auf den Prüfstand
KI-Tools, die die Generierung von Inhalten aus dem Scraping von Daten ermöglichen, um ein umfassendes Profil von Personen zu erstellen, stellen uns vor neue Herausforderungen in Bezug auf die Frage, wie viele Daten aggregiert werden können und wer dafür verantwortlich ist: das Tool, das sie aggregiert, oder die Person, die das Tool nutzt? Kurzfristig ist mit vermehrten Anträgen auf das Recht auf Vergessenwerden zu rechnen. Aber Unternehmen werden sich verstärkt um die öffentlich einsehbaren personenbezogenen Daten ihrer Mitarbeiter kümmern und genauer prüfen müssen, welche Daten sie besitzen und ob KI-Tools auf diese Daten zugreifen können. Längerfristig ist daher mit weiteren Überarbeitungen der Datenschutzgesetze zu rechnen.

Neue Herausforderungen beim Identitätsmanagement
In den letzten Jahren hat die explosionsartige Zunahme von SaaS-Tools die Unternehmen vor die Herausforderung gestellt, Single-Sign-On-Lösungen effektiv zu nutzen. Mit der Möglichkeit, öffentliche Informationen mit Hilfe von Gen AI-Tools auszulesen, ergeben sich nun zwei zusätzliche Probleme: Erstens müssen wir damit rechnen, dass dieses Daten-Scraping zusammen mit Tools zum Brute-Forcing von Passwörtern genutzt wird, um beispielsweise mit dem Namen von Haustieren oder Familienmitgliedern Passwörter leichter zu knacken. Passwortsicherheit wird also wichtiger denn je.

Gleichzeitig erhöht sich mit generativen KI-Tools die Möglichkeit, Mitarbeitern vorzugaukeln, dass sie ein Gespräch mit einem vertrauenswürdigen Kollegen oder einer dritten Partei führen. Denn sie stellen einen realen Kontext her. Aus diesem Grund müssen wir künftig weitere Methoden zur Überprüfung der Identität einer Person einsetzen. Multi-Faktor-Authentifizierung in den Grenzbereichen des Unternehmens wird zur absoluten Notwendigkeit.

Der Fachkräftemangel macht ergebnisorientierte Sicherheitsservices populär
Die Zahl der im Bereich Cybersecurity tätigen Personen ist weltweit zwar um etwa 13 % gestiegen (ISC2-Cybersecurity-Workforce-Studie 2023). Dennoch ist mehr als eine von zwei Stellen unbesetzt, weil der Bedarf zugenommen hat. Dies stellt die Unternehmen vor die Herausforderung, ihre Mitarbeiter besser einzusetzen und ihnen mit ergebnisorientierten Dienstleistungen und entsprechender Technologie unter die Arme zu greifen. Jetzt rückt die Frage in den Vordergrund: Wie viel kann und sollte ausgelagert werden?

Synthetische Benutzerkonten als neue Schwachstelle
In dem Maße, in dem generative KI in Geschäftsanwendungen Einzug hält, wird die Verwendung synthetischer Benutzerkonten zum Testen und Überwachen sowie zum dynamischen Abfragen und Austauschen von Daten zwischen Funktionen zunehmen. Häufig werden diese Konten zum Testen von Funktionen eingerichtet und nach ihrer Einrichtung schlichtweg vergessen. Da sie aber in der Regel viele Berechtigungen haben, werden sie schnell zur Schwachstelle.

Die Sicherheit von nicht Cloud-fähigen Systemen gewinnt an Bedeutung
Insbesondere viele kritischen Systeme sind nicht Cloud-fähig, aber aufgrund ihres kritischen Charakters bei Angreifern hoch im Kurs. Kein Wunder also, dass sie ins Visier genommen werden und allzu oft auch als Kollateralschaden von allgemeineren Angriffen betroffen sind. Denn geschlossene oder Offline-Netzwerke sind nicht immer zu 100 % offline. Angesichts neuer Vorschriften wie der NIS2-Richtlinie der EU, die sich auf kritische Geschäftssysteme und die zugehörige Lieferkette konzentrieren, müssen Unternehmen Sicherheitslösungen prüfen und finden, die für den Betrieb in vollständig offline geschalteten Umgebungen konzipiert und geeignet sind.

Über Cybereason

Cybereason ist ein führender Anbieter von zukunftsweisenden Cyber-Sicherheitslösungen, der sich mit Sicherheitsexperten verbündet hat, um Angriffe am Endpunkt, in der Cloud und im gesamten Unternehmens-Ökosystem zu verhindern. Nur die KI-gesteuerte Cybereason XDR-Plattform bietet Datenerfassung im globalen Maßstab, betriebsorientierte MalOp™-Erkennung und vorausschauende Gegenmaßnahmen, die gegen moderne Ransomware und fortschrittliche Angriffstechniken unschlagbar sind. Cybereason ist ein in Privatbesitz befindliches, internationales Unternehmen mit Hauptsitz in Boston und Kunden in über 50 Ländern. Weitere Informationen: www.cybereason.com

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Schnelle, tiefergehende und kostengünstige Dateninsights: Komplettpaket mit KI-gesteuerten Self-Service-Analysen und Datenintegration

(Bildquelle: @Exasol)

NÜRNBERG, 14. November 2023 – Exasol Espresso (https://www.exasol.com/de/espresso/), die weltweit schnellste und vielseitigste Abfrage-Engine, verfügt ab sofort über eine Integration des Self-Service-Analytics-Anbieters Veezoo (https://www.veezoo.com/). Diese ermöglicht es Kunden, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen – so können Nutzer deutlich einfacher und schneller Datenbankabfragen durchführen und erhalten in Echtzeit zuverlässige Antworten aus Milliarden von Datenzeilen. Die KI-Funktion von Veezoo bietet zudem intelligente Vorschläge für Folgefragen, um die Datenexploration zu leiten und die Datenanalyse in eine attraktive und interaktive Erfahrung zu verwandeln.

Angetrieben von Exasols spaltenorienterter In-Memory Datenbank, der Massively Parallel Processing (MPP)-Architektur und den Auto-Tuning-Funktionen dient Espresso als Business Intelligence (BI)-Beschleuniger, der sich unkompliziert in bestehende Daten-Stacks einfügt und selbst die komplexesten Abfragen in höchster Geschwindigkeit verarbeitet – bei gleichzeitiger Reduzierung der Kosten. Exasol Espresso kann dabei nahtlos als Consumption Layer zwischen Data Lake oder Warehouse und ein beliebiges BI-Frontend wie Tableau, MicroStrategy oder Power BI geschaltet werden, um BI in bessere Insights zu verwandeln – und das schneller als jede andere Lösung auf dem Markt.

„Self-Service-Analysen benötigen eine Hochleistungsdatenbank, um Erkenntnisse in Echtzeit zu liefern“, so João Pedro Monteiro, Mitbegründer und CTO von Veezoo. „Langsame Antwortzeiten für Abfragen führen zu einer Verzögerung beim Erhalt wichtiger Erkenntnisse, auf die sich Geschäftsanwender für zeitnahe Entscheidungen verlassen. Die Integration von Exasol Espresso mit Veezoo ist ein wichtiger Meilenstein, um generativer KI den Weg in die Unternehmen zu ebnen und sie in die Lage zu versetzen, sich wirklich datengesteuert aufzustellen.“

Kunden von Exasol Espresso können durch schnellere, kostengünstigere und tiefergehende Einblicke umgehend einen Mehrwert erzielen und so das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen. In der jährlich von BARC (Business Application Research Center) durchgeführten Studie „The Data Management Survey 24“ erhielt Exasol die herausragende Bewertung von 10 von 10 Punkten. 95 % der befragten Anwender vergaben für die Leistung von Exasol die Bewertungen „Ausgezeichnet“ oder „Gut“. Die für die BARC-Studie befragten Kunden gaben darüber hinaus an, dass Exasol „das beste Preis-Leistungs-Verhältnis“ bietet und „deutlich weniger Administratoren für den Betrieb“ und „weniger Experten für die Einrichtung der Anwendung“ benötigt werden.

„Espresso adressiert und löst exakt das Problem, mit dem größere Unternehmen derzeit zu kämpfen haben – die Skalierung von Datenkosten und den Umgang mit steigender Komplexität“, so Jörg Tewes, CEO von Exasol. „Die meisten Unternehmen haben mit hohen Gesamtbetriebskosten zu kämpfen. Unabhängig davon, ob sie Möglichkeiten zur Nutzung von KI evaluieren oder Kosten senken und gleichzeitig die Leistung steigern wollen, stellen wir fest, dass sie eine Lösung benötigen, die sich nahtlos in bestehende Daten-Stacks einfügt und sofortigen Mehrwert bietet.“

Espresso-Kunden wie Uno-X kennen die unmittelbaren und enormen geschäftskritischen Vorteile bereits aus eigener Erfahrung. „Da sie mit den Ressourcen des ERP-Systems konkurrieren mussten, hatte unser BI-Team bisher mit langwierigen Wartezeiten von 20 Minuten und mehr zu kämpfen“, so Rene Francis Lares, Information Technology System Manager bei Uno-X. „Nach der Einführung von Exasol Espresso als Acceleration Layer konnten die Antwortzeiten auf weniger als 10 Sekunden gesenkt werden. Dies stellt für uns einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil dar, da mehr Geschäftsanwender auf Daten zugreifen und so schnellere, intelligentere datengestützte Entscheidungen treffen können. Exasol Espresso hat sich für uns als unglaublich wertvoll erwiesen.“

Über die Abfrage in natürlicher Sprache hinaus verfügt Espresso über einen nativen Konnektor zu Data Virtuality Pipes (https://pipes.datavirtuality.com/), mit dem Nutzer Daten aus all ihren bestehenden Datenquellen extrahieren, transformieren und in Exasol laden können. Mit REST-API-Konnektoren zu mehr als 200 Plattformen und Webservices sowie vorgefertigten Datenschemata können Anwender Datenreplikationsjobs für häufig auftretende Aktualisierungen ohne eine Zeile Code erstellen und automatisieren. Dadurch entfällt die Notwendigkeit einer manuellen Datenabfrage, die häufig Quelle von Fehlern und ineffizienten Prozessen ist.

Ein Kunde, der bereits heute von dieser Integration profitiert, ist WashTec, Weltmarkt- und Innovationsführer im Bereich der Autowaschtechnik. „Wir wissen, dass die Zukunft des Geschäfts in der intelligenten Nutzung von Daten liegt. WashTec geht konsequent den Weg der Datennutzung, um mehr Intelligenz in den Autowaschprozess zu bringen und einen effizienten und nachhaltigen Geschäftsbetrieb zu gewährleisten“, sagt Diana Grand, Data Analyst bei WashTec. „Durch den Einsatz von Exasol Espresso zusammen mit Data Virtuality zur Datenintegration kann WashTec die Analyse von Echtzeit-Sensordaten entscheidend beschleunigen. So gelingt es uns, die Effizienz bei der Nutzung wertvoller Wasserressourcen zu steigern und die Customer Experience entscheidend zu verbessern.“

Erfahren Sie hier (https://www.exasol.com/de/espresso/)mehr über Exasol Espresso.

Über Exasol:
Exasol ist die Analytics-Datenbank, die keine Kompromisse eingeht, um Unternehmen ein neues Level der Datennutzung zu bieten – mit höherer Produktivität, deutlichen Kosteneinsparungen und mehr Flexibilität.
Mit Verarbeitungszeiten, die bis zu 20-mal schneller sind als bei jeder anderen Analytics-Datenbank, liefert Exasol in kürzester Zeit Ergebnisse und hilft Unternehmen dabei, komplexe Aufgaben zu lösen sowie datengesteuerter und innovativer zu werden. Exasol ermöglicht seinen Kunden einen um mehr als 300 % schnelleren ROI durch geringere Lizenz-, Implementierungs-, Wartungs- und Schulungskosten, ohne unerwartete Kosten oder Vendor-Lockin. Mit Exasol sind Unternehmen flexibel, ihre Daten so zu managen, wie sie es wünschen – in der Cloud, lokal oder hybrid – ohne Verzögerungen durch Rip-and-Replace.
Hunderte von globalen Markenunternehmen wie T-Mobile, Revolut und Allianz verlassen sich auf Exasol, um innovativ zu sein, zu wachsen und für ihr Business von den Vorteilen der Lösung zu profitieren.
Weitere Informationen finden Sie unter: www.exasol.com und folgen Sie uns in den sozialen Medien: LinkedIn und Twitter.

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Gemeinsam mit vier Kollegen unterstützt Dries Guth junge Entwickler als Coach. © Andreas Kusy

„Hack your IoT solution in the world of industrial automation“ – unter diesem Motto veranstaltet der Sensor- und Automatisierungsspezialist SICK AG vom 24. bis 26. Oktober 2023 auf dem SIA-Campus in Waldkirch bei Freiburg erneut einen Hackathon. Junge Talente zwischen 18 und 30 Jahren können dabei innerhalb von 48 Stunden innovative Lösungen im Bereich der industriellen Automatisierung entwickeln und einer Fachjury präsentieren. Wie im Vorjahr, engagiert sich die NTT DATA Business Solutions AG auch dieses Mal: Der weltweit führende SAP®-Partner und IT-Dienstleister für den Mittelstand steuert als Technologie-Sponsor mehrere Use Cases bei, die als Grundlage für die Entwicklung neuer Lösungen im Rahmen des Hackathons genutzt werden können. Darüber hinaus stellt das Unternehmen fünf Coaches aus dem Innovationsbereich, um die Teilnehmenden mit fundiertem Know-how im Wettbewerb zu unterstützen.

„Wir freuen uns auf den kreativen Austausch mit jungen Talenten und darauf, gemeinsam Impulse für innovative und nachhaltige Lösungen zu entwickeln. Wir unterstützen die Teilnehmerinnen und Teilnehmer mit den neuesten Technologien aus dem Bereich der generativen KI, wie zum Beispiel einem leistungsfähigen Large Language Model (LLM) auf unserer Plattform. Der SICK Hackathon ist für uns die perfekte Gelegenheit, unser Know-how zu teilen und gemeinsam mit der nächsten Generation an Lösungen für die Zukunft zu arbeiten“, erklärt Dries Guth, Head of Co-Innovation & Ecosystems bei NTT DATA Business Solutions.

Insgesamt haben die Teams 48 Stunden Zeit, um an ihren innovativen Lösungen zu arbeiten. Dabei können die Teilnehmenden die vorbereiteten Use Cases der Partner als Inspiration nutzen und diese mit neuen Lösungsansätzen weiterentwickeln oder ihre eigenen Ideen konzipieren – sofern diese in eines der fünf definierten Themenfelder passen:

MAKE IT MOVE: Bewegungen analysieren und mobile Roboter programmieren, die sich autonom in ihrer Umgebung orientieren.
MAKE IT GREEN: Grüne IT-Lösungen, die dabei helfen, Ressourcen und Energie effizienter zu nutzen und die Umweltbelastung zu reduzieren.
MAKE IT EASY: Alltagsaufgaben mit Hilfe von IT automatisieren und vereinfachen.
MAKE IT VISIBLE: Abläufe in der Produktion auf Basis von Datenanalyse effizient gestalten.
MAKE IT SAFE: Sicherheitslösungen, die die Menschen vor Gefahren am Arbeitsplatz schützen und die Produktivität sichern.

Die besten Teamleistungen können in zwei Kategorien gewinnen: „Best Business Idea“ (die entwickelten Lösungen können im Geschäftskontext eingesetzt werden) und „Technology Excellence“ (die entwickelten Lösungen überzeugen durch eine hohe Innovationskraft). Über die Gewinner entscheidet nicht nur die Jury vor Ort, Interessierte können den Hackathon per Livestream verfolgen und sich am Donnerstag auch online an der Abstimmung beteiligen. NTT DATA Business Solutions unterstützt die Teilnehmenden in diesem Jahr mit zwei Use Cases aus den Bereichen Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit sowie mit Business Model Coaching, um die Hacker ideal auf den Pitch und die Gewinnkategorie „Best Business Idea“ vorzubereiten:

1. Generative Sustainability Auditing & Reporting: Wie können Large Language Models und die automatische Erfassung von Sensordaten genutzt werden, um Unternehmen bei der Einhaltung der ab 2024 geltenden Richtlinie „Corporate Social Responsibility Directive“ (CSRD) zur sozialen Verantwortung zu unterstützen?
2. GenAI Sports Movement Analyzer: Wie können Bewegungssensoren und künstliche Intelligenz eingesetzt werden, um Körperbewegungen in Echtzeit zu analysieren und das Wohlbefinden von Menschen positiv zu beeinflussen?

„Die beiden Use Cases bieten den Teilnehmenden des Hackathon die Möglichkeit, ihr technisches Können unter Beweis zu stellen und darüber hinaus eigene Ideen kreativ in kundenrelevanten Lösungsansätzen einzubringen. Ich freue mich, wenn sich unsere Leidenschaft für Technologie und Innovation auf die Teams überträgt und sie zu Höchstleistungen inspiriert“, so Dr. Stefan Knäble, Head of Innovation & Portfolio bei NTT DATA Business Solutions.

Schon seit 2014 pflegt NTT DATA Business Solutions eine engagierte Partnerschaft mit SICK: Der IT-Dienstleister ist für die Betreuung der SAP-Systeme von SICK verantwortlich und betreut die weltweite Einführung von SAP S/4HANA beim Sensor- und Automatisierungsspezialisten. Umgekehrt unterstützt SICK als Referenzkunde die hauseigene Versandlösung it.x-press von NTT DATA Business Solutions.
Weitere Informationen zum SICK Hackathon finden Sie hier.

NTT DATA Business Solutions drives innovation – from advisory and implementation, to managed services and beyond, continuously enhances SAP solutions to make them work for companies – and for their people. Aiming to help companies to transform, grow and become more successful, NTT DATA Business Solutions connects with a more than in-depth expertise for SAP solutions its clients´ business opportunities with the latest technologies – individually and across all business areas. As part of the NTT DATA group and as a global strategic partner of SAP, with close ties to other partners, NTT DATA Business Solutions gives clients and prospects access to innovative solutions and developments and thus makes an important contribution to innovation and long-term business success. NTT DATA Business Solutions employs more than 13,500 people in more than 30 countries.

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Die Integration von generativer KI in die M-Files-Plattform ermöglicht es Kunden, Informationschaos zu beseitigen, die Prozesseffizienz zu verbessern und Risiken zu verringern.

M-Files nutzt die Vorteile generativer KI mit dem neuen M-Files Aino (Bildquelle: M-Files)

Ratingen, 28.9.2023 – M-Files, ein führender Anbieter von Knowledge Work Automation, hat seine Plattform um Funktionen für die Automatisierung von Knowledge Work erweitert, die die Arbeitsweise von Wissensarbeitenden revolutionieren werden.

Mit den neuen Technologien für generative KI (GenKI) steht die Wissensarbeit vor der nächsten Stufe der Transformation. M-Files unterstützt übergreifend bei der Automatisierung wissensbasierter Arbeitsprozesse – von der Erstellung von Dokumenten und deren Management bis hin zur Workflow-Automatisierung. Über Unternehmensgrenzen hinweg fördert M-Files die Zusammenarbeit und unterstützt bei der übergreifenden Suche nach Informationen. Sicherheit und Compliance werden vereinfacht und die Erstellung von Audit Trails automatisiert. Mit der neuen GenKI-Technologie M-Files Aino unterstützt die M-Files-Plattform bei der Organisation von Informationen, beim Verstehen des Kontexts von Dokumenten sowie bei der Interaktion mit dem Wissen des Unternehmens unter Verwendung natürlicher Sprache.

„Die Produktivität von Wissensarbeitenden ist für das Wachstum und die Rentabilität von Unternehmen von entscheidender Bedeutung“, sagt Antti Nivala, Gründer und CEO von M-Files. „Durch Knowledge Work Automation schaffen wir mit unser M-Files-Plattform ein neues Arbeitsparadigma. Kunden können damit Automatisierung besser nutzen, um Dokumente so zu organisieren, dass sie leicht gefunden und im richtigen Geschäftskontext verwendet werden können. Sie können die Prozesseffizienz und -genauigkeit durch die Automatisierung dokumentenzentrierter Arbeitsabläufe verbessern und Risiken durch die Automatisierung von Maßnahmen für Sicherheit und Compliance vermeiden. Mit M-Files erhalten Wissensarbeitende eine echte End-to-End-Automatisierungslösung.“

Der Ausbau der M-Files-Plattform zur Knowledge-Work-Automation-Plattform ist das direkte Ergebnis aus dem Ziel des Softwareherstellers, seine Kunden in die Lage zu versetzen, mehr aus dem Wissen ihres Unternehmens herauszuholen und Aufgaben, Prozesse und Aktionen, die bisher menschliche Interaktion erforderten, zu automatisieren. M-Files Aino erlaubt es den Kunden, Produktivität weiter zu steigern, indem Wissensarbeitende mit natürlichsprachlichen Fragen in ihren Informationsbeständen recherchieren, Dokumente zusammenfassen oder in andere Sprachen übersetzen lassen können. Mit M-Files Aino profitieren Wissensarbeitende von den Vorteilen fortschrittlicher GenKI-Funktionen während ihre Daten sicher bleiben.

„Wir standen an einem technologischen Scheideweg und benötigten eine neue Lösung für das Dokumentenmanagement, um unser Wachstum zu unterstützen. Wir suchten nach einer Lösung, die unternehmensweit für Konsistenz und Effizienz sorgt und sich nahtlos in die bestehenden Systeme integrieren lässt. Vor allem aber sollte sie eine schnellere Bereitstellung von Kundenberichten ermöglichen bei minimalen operativen Veränderungen. Nach unseren Berechnungen hinsichtlich der Zeitersparnis bei wichtigen Aufgaben und der Gesamtkosteneinsparungen hat M-Files besser abgeschnitten als die Konkurrenz“, so Jenith Charpentier, Senior Director, Data and Report Delivery Services, Charles River Laboratories.

„Für uns ist der Wert der M-Files-Plattform enorm. Sie hilft uns wirklich bei der Integration und dem Zusammenhalt im gesamten Unternehmen – insbesondere, wenn die Kundenbetreuung zwischen Beratern wechselt. Der One-Shop-Stop für alle Informationen ermöglicht eine viel bessere Zusammenarbeit im gesamten Unternehmen“, erklärt Mikela Higgins, Finanzberaterin bei Valeo Financial Advisors.

Mehr Informationen dazu, wie M-Files die Wissensarbeit mit KI verändert:

Artificial Intelligence

M-Files ist die führende Plattform für Knowledge Work Automation. Mit der M-Files-Plattform können Wissensarbeitende Informationen schneller finden, intelligenter arbeiten und mehr erreichen. M-Files verfügt über eine innovative, metadatengesteuerte Architektur, eine integrierte Workflow-Engine und fortschrittliche Künstliche Intelligenz (KI). Kunden können damit Informationschaos beseitigen, die Effizienz von Prozessen verbessern und Sicherheit sowie Compliance automatisieren. Weitere Informationen finden Sie unter www.m-files.com.

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Eine der vielversprechendsten Fortschritte in der Welt der KI

Milad Safar, Managing Partner der Weissenberg Group

Autor: Milad Safar, Managing Partner der Weissenberg Group

In der Vergangenheit wurde der Begriff generative künstliche Intelligenz (KI) vor allem mit Deepfakes und Datenjournalismus in Verbindung gebracht. Doch die Technologie spielt eine immer wichtigere Rolle bei der Automatisierung von sich wiederholenden Prozessen in der digitalen Bild- und Audiokorrektur. Wann immer KI eigene Inhalte generiert, sei es Text, Bilder oder Multimedia, hat generative KI ihre Finger im Spiel. Dabei handelt es sich um Technologien, die selbstständig Bilder produzieren und aus den im Internet gesammelten Informationen eigenständig Website-Artikel, Artikelzusammenfassungen, Unternehmensbroschüren, Pressemitteilungen und White Paper erstellen. Kurz gesagt, generative KI-Modelle dienen dem Zweck, synthetische Daten zu erzeugen, die einen Turing-Test bestehen können.

Was ist generative KI?
Generative KI ist eine Technologie, die KI und Algorithmen des maschinellen Lernens einsetzt, um Maschinen in die Lage zu versetzen, aus vorhandenen Texten, Audiodateien, Bildern oder Originalmustern Inhalte zu erstellen. Bei der generativen KI verwenden Computer ihre Trainingsdaten, um das zugrundeliegende Muster zu erkennen, das mit der Eingabe verbunden ist, und Inhalte so zu produzieren, dass die Benutzer sie für echt halten. Was bisher dem Menschen vorbehalten war, nämlich das Erzeugen von Artefakten, kann nun die generative KI leisten. Dabei liefert sie originelle Ergebnisse, die auf menschlichem Denken und menschlicher Erfahrung beruhen, und zwar ohne Voreingenommenheit. So kann generative KI beispielsweise Inhalte erstellen, die den Anschein erwecken, von Menschen geschrieben zu sein. Generative KI erstellt automatisch neue Objekte oder Strukturen auf der Grundlage vorhandener Daten und Erkenntnisse, anstatt nur selbstlernende Algorithmen zu verwenden.

Wie funktioniert generative KI?
Bei der generativen KI handelt es sich im Grunde um Programme, die vorhandene Inhalte wie Texte, Audiodateien oder Bilder verwenden, um neue kohärente und überzeugende Inhalte zu erstellen. Die Computer sind in der Lage, das zugrundeliegende Muster in Bezug auf die Eingabe zu erlernen und es dann zu verwenden, um ähnliche Inhalte zu erzeugen. Drei Techniken bilden die Grundlage der generativen KI: Generative Adversarial Networks (GAN), Transformers und Variational Autoencoders.

Generative Adversarial Netzworks (GANs)
GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen – einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator ist, wie der Name schon sagt, für die Erzeugung neuer Daten oder Inhalte zuständig, die den Quelldaten ähneln. Der Diskriminator ist für die Unterscheidung zwischen den Quelldaten und den generierten Daten zuständig. In ständig wechselnden Trainingszyklen lernt der Generator fortlaufend, realistischere Daten zu erzeugen, während der Diskriminator trainiert wird, gefälschte Daten von echten Daten zu unterscheiden.

Transformatoren
Transformatoren wie GPT-3, LaMDA und Wu-Dao ahmen die kognitive Aufmerksamkeit nach und messen die Bedeutung der Eingabedaten auf unterschiedliche Weise. Sie werden darauf trainiert, die Sprache oder das Bild zu verstehen, Klassifizierungsaufgaben zu erlernen und Text oder Bilder aus großen Datensätzen zu generieren.

Variational Autoencoder (VAE)
Variational Autoencoder ist eine Deep-Learning-Technik, mit der komplexe generative Datenmodelle entworfen und an große Datensätze angepasst werden können. Diese Technik kann Bilder von fiktiven Gesichtern prominenter Personen und hochauflösende digitale Kunstwerke erstellen. Wie das GAN, so sorgt auch die VAE dafür, dass die Genauigkeit der Ausgabe verbessert wird.

Vom abstrakten Konzept zum täuschend echten Objekt
Laut Gartner geht es bei der generativen KI darum, aktuelle innovative Arbeitsabläufe gemeinsam mit Menschen zu verbessern. Generative KI kann zur Entwicklung von Objekten oder Gegenständen eingesetzt werden, die den Menschen bei der Erfüllung kreativer Aufgaben unterstützen. Sie können jedoch keine völlig neuen Bilder oder Texte erstellen, weil sie das, was sie wissen, auf bestmögliche Weise miteinander kombinieren. Generative KI unterstützt ML-Modelle, befreit sie von Verzerrungen und realisiert abstraktere Konzepte durch Nachahmung der realen Welt. Mit generativer KI erstellte Avatare werden zum Schutz von Personen eingesetzt, die ihre Identität bei Vorstellungsgesprächen, Interviews oder bei der Arbeit nicht preisgeben wollen. Die generative Modellierung kann sicherstellen, dass Modelle für maschinelles Lernen weniger voreingenommen sind, und es Bots ermöglichen, abstrakte Konzepte in Simulationen und in der realen Welt zu verstehen.

Aus Alt mach Neu
Generative KI erzeugt realistisch aussehende Fotos von menschlichen Gesichtern, Objekten und Szenen. Das Anwendungsszenario in der Film- und Werbeindustrie ist deshalb breit gefächert. Bilder, die bei schlechten Licht- oder Wetterbedingungen aufgenommen wurden, können in die gewünschten Bedingungen umgewandelt werden. Sie ändert Farbbilder in Schwarz-Weiß-Bilder und Fotos bei Tag in Fotos bei Nacht. Mit Hilfe von Gesichtssynthese und Stimmenklonen kann die Originalstimme des Schauspielers mit einer Lippensynchronisation abgeglichen werden. Generative KI kann alte, niedrig aufgelöste Bilder und Filme durch Hochskalierung auf 4K und höher verbessern, um genauere, klarere und detailliertere Bilder zu erhalten. Sie erzeugt 60 Bilder pro Sekunde anstelle von 23 oder weniger, beseitigt Rauschen und fügt Farbe hinzu.

Optimierte Gesichtsidentifizierung und Suchergebnisse
Generative KI wandelt Eingaben in Form von semantischen Bildern oder Skizzen in fotorealistische Bilder um. Bei der Erzeugung von Frontalansichten von Gesichtern generiert die generative KI Frontalfotos aus Fotos, die aus verschiedenen Winkeln aufgenommen wurden, zwecks Optimierung von Systemen zur Gesichtsüberprüfung oder -identifizierung. Andere Anwendungsfälle sind die Umwandlung von realen Fotos in Emojis oder in kleine Cartoon-Gesichter oder die Alterung von Gesichtern auf der Grundlage eines Fotos eines jungen Gesichts. Generative KI ist auch in der Lage, Suchmaschinendienste beispielsweise durch Text-zu-Bild-Übersetzung auf die nächste Stufe zu heben. Sie erzeugt realistische Fotografien aus Textbeschreibungen von Objekten wie z.B. Vögeln und Blumen.

Bessere Auswertung von Röntgenbildern und optimierten Prothesen
Im Gesundheitswesen kann generative KI beispielsweise zur Früherkennung bösartiger Tumore eingesetzt werden, indem das Generative Adversarial Networks Modeling (GAN) verschiedene Winkel einer Röntgenaufnahme berechnet, um das mögliche Ausmaß des Tumors zu visualisieren. Mediziner können mit Hilfe von maschinellem Lernen das Verhalten und die Bewegungsmuster von Patienten beobachten, bevor sie mit Hilfe generativer KI das Design der Prothese berechnen und eine perfekte Prothese entwickeln.

Mehr als nur Anzeigentexte
Generative KI spielt auch bei der Texterstellung eine nicht zu unterschätzende Rolle. Mittlerweile gibt es schon Tools, deren Fähigkeiten über das Generieren von Anzeigenzeilen, Produktbeschreibungen und Betreffzeilen für Outreach-Kampagnen hinausgehen. Dazu benötigt man nur noch eine Reihe von Schlüsselwörtern und die KI erstellt im Handumdrehen einen kompletten Text. Die Tools können auch analysieren, welche Texte am erfolgreichsten sind und dementsprechend neue, ähnlich konzipierte, aber bessere Texte verfassen. Die britische Zeitung „The Guardian“ hat bereits versuchsweise generative KI benutzt, um einen Aufsatz von Grund auf zu schreiben, mit einem aus Sicht der Journalisten besorgniserregenden Ergebnis.

Maschinenbasierte Kunstwerke
Ein weiterer interessanter Anwendungsbereich sind nicht-fungible Token (NFTs), die derzeit boomen und einen der lukrativsten Märkte in der Krypto Welt darstellen. Der neueste Trend sind nicht mehr Karikaturen, sondern maschinenbasierte Kunstwerke, die mit generativer KI und menschlicher Vorstellungskraft erstellt werden. Sogenannte KI-Kunstgeneratoren können Text in Kunst verwandeln oder Bilder zu einem neuen Foto kombinieren.

Vielversprechende Aussichten
Mit generativer KI können Muster in einem bestimmten Inhalt erkannt werden, um neue, qualitativ hochwertige Objekte und Gegenstände durch Selbstlernen aus jedem Datensatz zu erschaffen. Unterschiedliche Ausprägungen der generativen KI haben sich bereits in verschiedenen Anwendungsbereichen als sehr nützlich erwiesen, z. B. in der Bildproduktion, der Filmrestaurierung und der Erstellung von 3D-Umgebungen. Angesichts ihrer besonderen Fähigkeiten, synthetische Daten zu erzeugen, um ihre eigenen Modelle zu trainieren, gilt generative KI als einer der vielversprechendsten Fortschritte in der Welt der KI. Während die bisher verwendeten KI-Modelle Aufgaben ausführen, die auf ein bestimmtes Ergebnis hin trainiert wurden, bringt die generative KI eine ganz neue Dynamik ins Spiel, da ihre Algorithmen eine realistische, neuartige Version dessen erstellen können, wofür sie trainiert wurden.

Weissenberg – Effortless Intelligence
Weissenberg Group mit Sitz in Wolfsburg wurde 2013 von Milad Safar und Marcel Graichen gegründet und beschäftigt 82 Mitarbeiter. Weissenberg Group ist der interdisziplinäre Ansprechpartner für hocheffiziente und innovative IT-Lösungen. Das Kerngeschäft der Weissenberg Group wird durch die Unternehmensbereiche Weissenberg Solutions und Weissenberg Intelligence abgedeckt.

Das Kerngeschäft von Weissenberg Intelligence bilden die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten, die sich für Unternehmen durch den Einsatz von Robotic Process Automation und Künstlicher Intelligenz ergeben. Im Zentrum steht die Automatisierung standardisierter, regelbasierter Prozesse durch Software-Roboter, um die vorhandenen Ressourcen effizienter einzusetzen und damit für die Unternehmen letztendlich einen wirtschaftlichen Mehrwert zu schaffen.

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