Mit dem Aufkommen immer mehr Low-Code-Plattformen nimmt die Verbreitung von IT-Automation in Unternehmen weiter zu. Die Generative KI und ihre Auswirkungen auf unser Leben sind eines der heißesten Themen im Bereich der Technologie, insbesondere im Zusammenhang mit ChatGPT. Es gibt vielversprechende Möglichkeiten, aber auch potenziell große Risiken bei diesem Ansatz zur Automation. Könnten wir vor einem neuen Phase der Adoption von IT-Automation in Unternehmen stehen?
In einer archivierten Keynote-Session enthüllt Barak Turovsky, VP of AI bei Cisco, die Reife von KI und Computer Vision und deren Auswirkung auf die Revolution der natürlichen Sprachverarbeitung. Dieses Segment war Teil unserer Live-Virtual-Veranstaltung mit dem Titel “Strategien zur Maximierung der IT-Automation”, die von ITPro Today und InformationWeek am 28. März 2024 präsentiert wurde. Eine Transkription des Videos folgt unten. Kleinere Änderungen wurden zur Klarheit vorgenommen.
Barak Turovsky spricht über die Nutzung von AI für die Spracherkennung, die durch technologische Fortschritte und Investitionen von Unternehmen ermöglicht wurde. Diese Entwicklung ermöglichte es, mit Hilfe von tiefen neuronalen Netzwerken eine hohe Genauigkeit bei der Spracherkennung zu erzielen. Des Weiteren hob er die Bedeutung von Computer Vision hervor, um visuelle Informationen zu interpretieren, wie z.B. die Übersetzung von Menüs und Schildern in Echtzeit mittels künstlicher Intelligenz.
Die natürliche Sprachverarbeitung spielt eine entscheidende Rolle in der Technologiebranche, da sie es den Nutzern ermöglicht, ihre Welt effektiv und intuitiv zu verwalten. Barak Turovsky betont die Bedeutung von Sprachverarbeitung und erklärt, wie Unternehmen wie Google bahnbrechende Fortschritte auf diesem Gebiet erzielt haben. Die Weiterentwicklung von Generative AI und die Nutzung von transformer-basierten Modellen wie BERT haben die Möglichkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache revolutioniert und ermöglichen fortschrittliche Frage-Antwort-Systeme.
Insgesamt zeigt die Entwicklung von AI und sprachverarbeitenden Technologien einen deutlichen Fortschritt, der es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache und Kontext besser zu verstehen. Mithilfe von bidirektionalen Encodern und Transformer-Modellen kann eine Vielzahl von Trainingsdaten genutzt werden, um komplexe Sprachmuster zu analysieren und präzise Antworten zu generieren. Diese Technologien haben einen wesentlichen Beitrag zur Automatisierung von IT-Prozessen geleistet und können dazu beitragen, die Effizienz und Genauigkeit in Unternehmen zu steigern.