Datenmanagement und Künstliche Intelligenz: wichtige Kombination für mehr Effizienz
Datenmanagement künstliche Intelligenz
- 17.09.2024
Welche Arten von KI sind im Datenmanagement relevant?
Eine zentrale Rolle spielt die analytische KI, die auf die Auswertung großer Datenmengen spezialisiert ist. Sie identifiziert Muster und ermöglicht es, auf Basis dieser Muster Vorhersagen zu treffen. Ein bekanntes Beispiel dafür ist der E-Mail-Spam-Filter, der eingehende Nachrichten anhand vordefinierter Kriterien sortiert und so für Ordnung im Posteingang sorgt. Die analytische KI arbeitet regelbasiert und bietet Unternehmen eine verlässliche Grundlage für datenbasierte Entscheidungen.
Weiterentwickelt ist die kognitive KI, die sich an menschlichen Denkprozessen orientiert. Sie nimmt Informationen wahr, versteht sie, zieht Schlüsse und trifft Entscheidungen. Ein Paradebeispiel für diese Technologie sind autonome Fahrzeuge, die komplexe Verkehrssituationen analysieren und auf Basis von Umweltreizen Entscheidungen treffen. Kognitive KI wird zunehmend in verschiedenen Unternehmensprozessen eingesetzt, um Arbeitsabläufe zu optimieren und Entscheidungen schneller und präziser zu gestalten.
Die aktuell wohl bekannteste KI-Form ist die generative KI, die in der Lage ist, neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Audio zu erstellen. Diese Fähigkeit hat in den letzten Jahren für viel Aufsehen gesorgt, da die generative KI Inhalte erzeugt, die oft kaum von menschlich erstellten Inhalten zu unterscheiden sind. Diese Eigenschaften sind vor allem in der Marketing- und Content-Produktion von großem Wert, da generative KI-Anwendungen skalierbar und äußerst effizient sind.
Datenmanagement: Künstliche Intelligenz ist in mehreren Use Cases relevant
Im Bereich des Datenmanagements finden sich bereits heute zahlreiche Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz. Besonders wertvoll sind Lösungen, die als sogenannte "Low hanging fruits" betrachtet werden können – also leicht umsetzbare Projekte, die Unternehmen ohne großen Aufwand integrieren können.Ein prominenter Use Case ist beispielsweise die Bildbeschreibung. Im Zuge des European Accessibility Act müssen alle Online-Bilder durch beschreibende Texte barrierefrei zugänglich gemacht werden. Hier kommen KI-Modelle ins Spiel, die Bilder automatisch analysieren und entsprechende Beschreibungen generieren. Diese Beschreibungen können nicht nur für Menschen mit eingeschränktem Sehvermögen genutzt werden, sondern tragen auch zur Verbesserung des SEO-Rankings bei.
Auch das automatische Tagging von Bildern stellt eine einfache, aber effektive KI-Anwendung dar. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz können Bilder in Digital-Asset-Management-Systemen (DAM) automatisch mit relevanten Tags versehen werden. Dadurch werden sie nicht nur intern leichter auffindbar, sondern auch für Suchmaschinen besser indexierbar, was die Sichtbarkeit im Netz deutlich erhöht.
Ein weiterer relevanter Anwendungsbereich ist die maschinelle Übersetzung. Unternehmen, die auf internationalen Märkten agieren, müssen oft große Mengen an Inhalten in mehrere Sprachen übersetzen. KI-basierte Übersetzungstools wie DeepL ermöglichen es, diese Prozesse zu automatisieren und gleichzeitig die Kosten zu senken. In PIM- und MDM-Systemen integrierte KI-Lösungen sorgen dafür, dass Übersetzungen direkt an der Quelle vorgenommen werden und so in allen relevanten Systemen und Anwendungen verfügbar sind.
Wie lässt sich Künstliche Intelligenz in das Datenmanagement integrieren?
Im nächsten Schritt erfolgt das Training der KI, bei dem spezifische Daten des Unternehmens genutzt werden, um die Leistung der KI weiter zu verbessern. Dies ist besonders in Bereichen wie der Produktklassifizierung von Bedeutung, wo die KI in der Lage sein muss, verschiedene Produkte zu erkennen und korrekt zuzuordnen.
Ein entscheidender Faktor bei der Integration von KI ist außerdem die Sicherheit. Da viele KI-Modelle sensible Daten verarbeiten, ist es wichtig, diese in einer geschützten Umgebung zu betreiben. Unternehmen haben die Möglichkeit, KI-Modelle auf internen Servern oder in Cloud-Lösungen großer Anbieter zu hosten, je nach Bedarf und Sicherheitsanforderungen.
Praxisbeispiel: der Pimcore Copilot
Ein konkretes Beispiel für die Integration von KI im Datenmanagement ist der "Copilot" im beliebten PIM-System Pimcore. Diese Lösung ermöglicht die einfache Anbindung diverser KI-Modelle, die direkt auf die im System gespeicherten Daten zugreifen können. Besonders interessant ist die vorinstallierte Integration von Open-Source-KI-Modellen über die Plattform Hugging Face. Diese ermöglicht es, Bild- und Textanalysen durchzuführen, Übersetzungen automatisch vorzunehmen und viele weitere KI-gestützte Prozesse zu automatisieren.Mit Funktionen wie der "Zero Shot Klassifizierung" können Bilder in Pimcore automatisch klassifiziert werden, ohne dass eine manuelle Zuordnung erforderlich ist. Auch die Generierung von Texten auf Basis von Metadaten oder Bildinhalten ist eine der zahlreichen Möglichkeiten, die der Pimcore Copilot bietet. Diese Flexibilität und Integrationstiefe macht Pimcore zu einem der führenden PIM-Systeme mit umfassenden KI-Funktionen.
