Den Jargon entschlüsseln: Ein KI-Glossar für B2Bs

Künstliche Intelligenz. Wir alle kennen es, manche lieben es. In einer Sache sind wir uns alle einig: Wie viele Informationen es darüber gibt – und mit dieser Fülle an Informationen geht auch eine ebenso entmutigende Liste neuer Begriffe einher, die wir unserem Wortschatz hinzufügen müssen. Von maschinellem Lernen bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache zerlegen wir komplexe KI-Fachsprache in verständliche Konzepte.

Hier ist Zens ultimativer Leitfaden zum Verständnis der KI-Begriffe und -Ausdrücke, auf die Sie möglicherweise stoßen (und von denen Sie vielleicht noch nie gehört haben!).

Verwandte Lektüre: Die Vor- und Nachteile von KI im Marketing

Das ultimative KI-Glossar für B2Bs

Algorithmus (KI)

Algorithmen sind wie Rezepte für Computer – Schritt-für-Schritt-Anleitungen, die ihnen zeigen, wie sie Probleme lösen können. Sie agieren mit Regelwerken, die bei Berechnungen oder Problemlösungsvorgängen befolgt werden müssen. Ganz gleich, ob es um die Verfolgung von Daten oder die Erfassung von Informationen geht: Algorithmen sind das Geheimnis einer hochfunktionalen KI.

Anomalieerkennung

Die Anomalieerkennung identifiziert Ausreißer, die nicht einem erwarteten Muster in einem Datensatz entsprechen. Es hilft der KI zu erkennen, wenn etwas nicht stimmt, sei es Kreditkartenbetrug, Netzwerkstörungen oder sogar ungewöhnliche Muster in Ihrem Herzschlag.

Anthropomorphismus

Anthropomorphismus verleiht nichtmenschlichen Dingen menschliche Eigenschaften. In der Welt der KI geht es darum, Maschinen menschlicher erscheinen zu lassen, obwohl sie nur superintelligente Codefragmente sind (selbst wenn Internet-Trolle uns davon überzeugen wollen, dass sie empfindungsfähig werden).

Künstliche Intelligenz (KI)

Stellen Sie sich vor, Sie hätten einen Kumpel direkt zur Hand – das ist KI! Dieser Zweig der Informatik zielt darauf ab, Maschinen zu bauen, die Aufgaben ausführen können, für die normalerweise Arbeitskräfte erforderlich wären. Es ist, als würde man Computern das Denken und Lernen beibringen, damit sie Aufgaben erledigen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich wäre. Von der Beantwortung grundlegender Fragen bis hin zur Unterstützung beim Erreichen Ihrer Marketingziele (und wirklich allem dazwischen) definiert KI schnell Branchen und macht unsere Welt intelligenter und aufregender.

KI-Sprachmodelle

KI-Sprachmodelle sollen die menschliche Sprache verstehen, generieren und verbessern. Sie können innerhalb von Sekunden Geschichten schreiben, Fragen beantworten und sogar Gedichte verfassen. Einige Beispiele sind ChatGPT, Bing, Bard und Ernie.

Voreingenommenheit in der KI

Wenn KI ein Schwamm ist, der Informationen aus der Welt aufsaugt, sind die Informationen, die sie aufnimmt, manchmal nicht ganz fair oder ausgewogen. Das ist Voreingenommenheit in der KI. Dieser systemische Fehler wird im KI-Modell aufgrund der in den Trainingsdaten (z. B. dem Internet) vorhandenen Verzerrungen eingeführt. Diese Vorurteile können zu verzerrten oder ungenauen Ergebnissen führen und für marginalisierte Gemeinschaften wirklich schädlich sein.

Große Daten

Big Data ist genau das, wonach es sich anhört. Experten bezeichnen dies als große und komplexe Datensätze, die herkömmliche Datenverarbeitungsanwendungssoftware nicht ausreichend verarbeiten kann. Es ist wie ein riesiges Puzzle, das aus Informationsteilen von überall besteht: Ihrem Telefon, dem Internet ... was auch immer. Mit den richtigen Tools können wir wertvolle Erkenntnisse zusammentragen und Probleme lösen, die wir nie für möglich gehalten hätten.

Chatbot

Treffen Sie Ihre digitale BFF. Chatbots sind KI-Software, die darauf ausgelegt ist, mit Menschen in ihrer natürlichen Sprache zu interagieren, und sie sind genauso cool wie ihr Name. Sie werden typischerweise in Kundendienstanwendungen eingesetzt und fungieren als virtuelle Assistenten, die mit Ihnen chatten, Ihnen bei der Suche nach Informationen helfen oder Sie an einen Live-Mitarbeiter weiterleiten.

Verwandte Lektüre: So erkennen Sie KI-geschriebene Inhalte und was sie für Ihr B2B bedeuten

ChatGPT

ChatGPT ist ein moderner Chatbot mit großem Sprachmodell, der Internetdaten nutzt, um auf Eingabeaufforderungen und Befehle zu reagieren (begrenzt bis September 2021). Diese von OpenAI entwickelte und im November 2022 der Öffentlichkeit zugängliche KI hat einer überwältigenden Nachfrage standgehalten und eine recht positive Resonanz erhalten.

So definiert sich ChatGPT:

„ChatGPT ist ein von OpenAI erstelltes KI-Sprachmodell, das textbasierte Konversationen führen kann. Es generiert menschenähnliche Antworten auf der Grundlage der empfangenen Eingaben und ist somit nützlich für Chatbots, virtuelle Assistenten und mehr. Es ist auf viele Internettexte trainiert, sodass es kohärente und kontextbezogene Antworten liefern kann, obwohl es nicht wirklich wie ein Mensch versteht.“

Verwandte Lektüre: Der neue Chatbot vor Ort: Ein Gespräch mit ChatGPT

Kognitives Rechnen

Cognitive Computing simuliert menschliche Denkprozesse durch selbstlernende Systeme, die Data Mining, Mustererkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen, um die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachzuahmen. Es gibt Maschinen einen Vorgeschmack auf die menschliche Intelligenz und ermöglicht es ihnen, wie Menschen zu denken, zu argumentieren und zu lernen, Entscheidungen zu treffen, Probleme zu lösen und aus Erfahrungen zu lernen.

Computer Vision

Haben Sie sich jemals gewünscht, dass Ihr Computer die Welt so sehen und verstehen könnte wie Sie? Das ist Computer Vision. Dabei handelt es sich um ein KI-Feld, das Computern beibringt, die visuelle Welt ähnlich wie Menschen zu interpretieren und zu verstehen. Es gibt Computern die Möglichkeit, Gesichter zu erkennen, Objekte zu identifizieren und sogar Autos zu fahren – und das alles durch die Analyse von Bildern und Videos.

Data Mining

Nein, für diese Art des Abbaus benötigen Sie keinen Hammer und keine Schaufel. Beim Data Mining entdecken Computer Muster in großen Datensätzen, wobei Methoden an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, Statistik und Datenbanksystemen eingesetzt werden.

Tiefes Lernen

Was wäre, wenn Ihr Gehirn Schichten und Schichten superfokussierter Gehirnzellen hätte? Nun ja, das tut es irgendwie. Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, die von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert ist und dazu dient, große Datenmengen zu verarbeiten und Muster für die Entscheidungsfindung zu erstellen. Es ist, als würde man Computern beibringen, die kleinsten Details in einem bestimmten Inhalt zu erkennen.

Eliza

Eliza ging, damit ChatGPT laufen konnte. Eliza gilt weithin als der erste Chatbot in der Geschichte der Informatik. Sie ist so etwas wie die Großmutter der Chatbots und stammt aus den 1960er Jahren. Obwohl sie nicht so agil ist wie die heutige KI, hat sie den Weg für die gesprächigen Maschinen geebnet, die wir heute haben.

Aufkommendes Verhalten

Emergentes Verhalten bezieht sich auf unerwartete oder neuartige Gewohnheiten, die KI-Modelle aufgrund ihrer Lernprozesse zeigen, die nicht explizit programmiert wurden. Es ist wie eine von der KI choreografierte Tanzroutine ohne die Hilfe eines Tanzlehrers.

Generative KI

Hierbei handelt es sich um eine Art KI, die in der Lage ist, neue Inhalte (Texte, Bilder, Videos und Code) zu erstellen, die Muster in den Trainingsdaten nachahmen. Stellen Sie sich einen magischen KI-Künstler vor, der Kunst, Musik oder sogar neue Ideen schaffen kann.

Verwandte Lektüre: Der Leitfaden für Einsteiger zum Verständnis generativer KI

Generative Adversarial Networks (GANs)

GANs schaffen einen gesunden Wettbewerb in der Welt der KI. Sie arbeiten zusammen, um KI-generierte Dinge so gut wie möglich zu machen, sei es Kunst, Musik oder sogar virtuelle Welten.

Halluzination in der KI

Manchmal wird die KI etwas zu einfallsreich und fängt an, Dinge zu sehen, die nicht da sind – das ist eine Halluzination in der KI. Dieser Begriff bezieht sich auf Fälle, in denen KI aufgrund der Einschränkungen ihrer Trainingsdaten oder ihrer Architektur sachlich falsche, irrelevante oder unsinnige Ergebnisse liefert.

Eingabedaten

Eingabedaten sind der „Befehl“ für Ihre KI. Es sind die Informationen, die Sie der KI geben, wie Text, Bilder oder Töne, die sie zur Erstellung ihrer Ausgabe verwendet. So wie ein Koch Zutaten zum Kochen benötigt, benötigt die KI Eingabedaten, um ihre digitalen Wunder zu erschaffen.

Großes Sprachmodell (LLM)

Ein LLM ist eine Art KI-Modell, das durch Analyse des Internets lernt, Text zu generieren, sich an Gesprächen zu beteiligen und Code zu schreiben. Sie überraschen ihre Entwickler oft mit unerwarteten, sprachlichen Fähigkeiten, indem sie chatten, Fragen beantworten und sogar Witze erzählen.

Maschinelles Lernen (ML)

Stellen Sie sich maschinelles Lernen als ein cleveres Haustier vor, das mit der Erfahrung besser wird. Es geht darum, Computern beizubringen, Aufgaben zu verbessern, indem sie ihnen jede Menge Beispiele geben, ohne dass sie explizit programmiert werden. So wie Sie aus der Praxis lernen, lernen ML-Algorithmen Muster aus Daten und werden zu Ihren digitalen Freunden, die Vorhersagen, Empfehlungen und sogar Kunst machen!

Martech-Stack

Ein Marketing-Tech-Stack (Martech-Stack) ist eine Reihe von Softwaretools eines Unternehmens, mit denen Marketingspezialisten Marketingprozesse organisieren und ausführen. Der Stack kann einige oder alle der folgenden Elemente umfassen: CRM, Analysen, E-Mail-Marketing, Social-Media-Management, Webdesign-Tools und mehr. Der Marketing-Tech-Stack eines Unternehmens ist so einzigartig wie seine Kunden und Ziele.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Haben Sie jemals Siri für das Wetter verwendet? NLP ist eine KI-Methode zur Kommunikation mit intelligenten Systemen mithilfe einer „natürlichen“ (sprich: menschlichen) Sprache. Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie mit einem Computer chatten, wie Sie es mit Freunden tun. Es hilft Maschinen, wie Menschen zu verstehen und zu sprechen.

Verwandte Lektüre: KI im B2B-Marketing: Wo menschliche Intelligenz auf Martech-Intelligenz trifft

Neuronale Netze

Inspiriert durch biologische Neuronen sind neuronale Netze komplexe mathematische Modelle, die die Struktur des menschlichen Gehirns nachahmen und es KI-Systemen ermöglichen, aus Mustern in Daten zu lernen. Sie sind die Grundlage des Deep Learning, bei dem komplexe Muster aus Daten gelernt werden.

Parameter in der KI

Parameter ähneln den Einstellungen Ihrer Digitalkamera – es sind numerische Werte, die die Funktionsweise von KI beeinflussen. Es ist wie das Drehen von Knöpfen, um der KI zu helfen, schneller zu lernen, besser zu arbeiten und ein Superstar-Problemlöser zu werden.

Nachbearbeitungsmodule

Nachdem die Vorverarbeitungsmodule die Bereinigung abgeschlossen haben, senden sie die Daten an die Nachverarbeitungsmodule, um den Job abzuschließen. Hier werden die letzten Nachbesserungen vorgenommen und die KI-Ausgabe verfeinert, um sicherzustellen, dass sie ausgefeilt, präzise und beeindruckend ist.

Prädiktive Analytik

Die prädiktive Analyse nutzt Daten, ML-Techniken und statistische Algorithmen, um wie ein persönlicher Wahrsager zu agieren. Es ist, als würde man mithilfe von KI einen Blick in die Zukunft werfen, indem man Zahlen aus der Vergangenheit berechnet. Von der Vermutung, welcher Film Ihnen als nächstes gefallen wird, bis hin zur Unterstützung von Unternehmen bei der Entscheidungsfindung – Predictive Analytics ist die Kristallkugel des digitalen Zeitalters und prognostiziert zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten.

Vorverarbeitungsmodule

Wenn Sie eine Gruppe digitaler Assistenten hätten, die Ihre Daten aufräumen, bevor sie zur Arbeit gehen, wären das Vorverarbeitungsmodule. Sie sind wie die Aufräummannschaft, die den Lärm beseitigt und sicherstellt, dass Ihre Daten für die KI-Nutzung blitzsauber sind.

Verstärkungslernen

Reinforcement Learning ist eine Art maschinelles Lernen, bei dem ein KI-Modell lernt, Entscheidungen in einer Umgebung zu treffen, um die maximale Belohnung zu erzielen. Dabei handelt es sich um KI-Trial-and-Error, bei dem Computer darauf trainiert werden, Entscheidungen zu treffen, indem ihnen Punkte dafür gegeben werden, dass sie Dinge richtig machen, und ihnen dabei geholfen wird, aus ihren Fehlern zu lernen.

Robotische Prozessautomatisierung (RPA)

RPA ist der Einsatz von Software mit KI- und ML-Funktionen zur Bewältigung wiederholbarer Aufgaben mit hohem Volumen. Damit können Sie Software-Roboter trainieren, um mühsame, sich wiederholende (und seien wir ehrlich: langweilige) Aufgaben zu erledigen, wodurch Menschen mehr Zeit für aufregendere und kreativere Aufgaben haben und Ihr Unternehmen Geld und Arbeitskräfte spart.

Stimmungsanalyse

Die Stimmungsanalyse umfasst den Einsatz der Verarbeitung natürlicher Sprache, um subjektive Informationen aus Quellmaterialien zu identifizieren und zu extrahieren. Es ist wie ein Stimmungsring, aber mithilfe von KI können Sie herausfinden, ob sich Menschen glücklich, traurig oder irgendwo dazwischen fühlen, indem Sie ihre Worte und Töne online analysieren.

TensorFlow

Stellen Sie sich TensorFlow als die Leinwand vor, auf der Sie Ihre KI-Träume ausmalen können. Es handelt sich um eine von Google entwickelte Open-Source-Bibliothek, die beim Erstellen und Trainieren von KI-Modellen hilft und für die ML- und neuronale Netzwerkforschung von entscheidender Bedeutung ist. Egal, ob Sie einen Chatbot erstellen oder einem Computer das Schachspielen beibringen, TensorFlow steht Ihnen zur Seite.

Verwandte Lektüre: Ein Überblick über Googles suchgenerative Erfahrung mit KI

Trainingsdaten

Stellen Sie sich Trainingsdaten als den Werkzeugkasten des Lehrers für KI vor. Es ist, als würde man eine Baby-KI in die Schule schicken, um ihr jede Menge Beispiele beizubringen, damit sie lernen und intelligenter werden kann. Ob Datensätze für Ihr Unternehmen oder Fakten zum Zweiten Weltkrieg: Trainingsdaten helfen der KI, ein Profi zu werden.

Transformatormodell

Stellen Sie sich ein Transformer-Modell als den Multitasking-Superstar der KI vor. Hierbei handelt es sich um eine Art KI-Modellarchitektur, die einen ganzen Satz auf einmal und nicht Wort für Wort analysieren kann und den Kontext verstehen, Sprachen übersetzen und sogar Code schreiben kann – und das alles durch Beherrschung der Kunst der Aufmerksamkeit.

Turing-Test

Der Turing-Test wurde 1950 vom Informatiker Alan Turing entwickelt, um festzustellen, ob Maschinen so natürlich chatten können, dass man sie nicht von einem Menschen unterscheiden kann. Obwohl Sie 30 % benötigen, um als bestanden eingestuft zu werden, beträgt die bisher höchste dokumentierte Punktzahl nur 33 %, die Eugene Goostman 2014 mithilfe von NLP-Technologie (anstelle der heute verwendeten Deep-Learning-Algorithmen) erzielte. Auch Googles LaMDA AI hat den Turing-Test bestanden, ebenso wie ChatGPT im Februar 2023.

Unbeaufsichtigtes Lernen

Unüberwachtes Lernen ist eine ML-Technik, bei der das Modell aus unbeschrifteten Daten statt aus einem ausgewählten Datensatz lernt. Es geht darum, Computer ohne spezifische Anweisungen lernen zu lassen und versteckte Muster und Zusammenhänge zu finden, die selbst wir Menschen möglicherweise übersehen.

Da haben Sie ihn also, unseren umfassenden Leitfaden zu einigen der beliebtesten KI-Konzepte. Wenn Sie sich jemals in einem verlorenen digitalen Wunderland wiederfinden, lassen Sie uns reden. Wir würden uns freuen, Ihr Leitfaden für den zunehmenden Einsatz von KI im Marketing zu sein.

Weitere Informationen über KI und wie sie Ihrem B2B zugute kommen kann, finden Sie in unserem Blog.