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Nie hat sich die Welt schneller verändert als heute. Für Unternehmen eine gewaltige Herausforderung, denn Disruption kennt vor allem zwei Spielertypen: Gewinner und Verlierer. Wie Sie sich auf der richtigen Seite wiederfinden, erklärt FactFinder-Chefin Kristie Collins im iBusiness Expert Talk. Video-Podcast ansehen

Bild: tunnelmotions/Pixabay

Welche Meilensteine gibt es auf dem Weg in die KI-Zukunft nach ChatGPT?

Künstliche Intelligenz

KI, die nächste Welle: Was kommt nach Chat GPT-4?

15.03.2023 - ChatGPT ist weder neu, noch einzigartig - selbst wenn die neue Version 4 nun auch Bilder kann . Eine ganze Reihe von KI-Technologien wartet in der Pipeline. Was kommt als nächster Mega-Hype?

von Sebastian Halm

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Die iBusiness-Handlungsmatrix zeigt, wie langfristig die vorgestellten Aufgaben angegangen werden müssen.

TL;DR

Anstatt des nächsten KI-basierten Gamechangers werden wir verschiedene Verwendungsszenarien für datenzentrierte KI a lá ChatGPT erleben - schlimmstenfalls leidet die Anwendung von überlegener, modellbasierter KI darunter.

Während uns der eine oder andere Kolumnist mit bemerkenswerter Ausdauer noch daran erinnert, dass die Welt demnächst wegen ChatGPT untergeht, macht sich hier und da eine gewisse Gewöhnung an die vermeintliche KI-Dämmerung breit.

Zum einen begreift man, dass es so neu nun auch nicht wieder ist, was da geschieht. Dass ChatGPT zwar massiv Aufmerksamkeit generiert hat, aber ähnliche Referenztechnologien schon seit Jahren unter unserer Nase gedeihen.
Zum anderen hat ChatGPT inzwischen so viele peinliche Patzer hingelegt (iBusiness berichtete und berichtete nochmals ), dass der unterstellten Allmacht des Open-AI-Tools zunehmend engere Grenzen aufgezeigt werden. Diese Grenzen soll die neue Version GPT-4 nun nach hinten verschieben. Der größte Unterschied zwischen GPT-3 und GPT-4 liegt in der Anzahl der Werte, die in das Training des Algorithmus einfließen, die Parameter. GPT-3 wurde mit 175 Milliarden, GPT-4 mit 100 Billionen Parametern trainiert. Außerdem kann der große Bot-Bruder laut Hersteller nun auch Bilder als Input verstehen. Damit bewegt sich ChatGPT-4 vom LLM (Large Language Model) zum LMM ("Large Multimodal Model").
Dann sind da noch zum Dritten die tapferen Agenturen, die sich Chatbots und KI aneignen und Wege erforschen, sie in einem sinnvollen und produktiven Maße einzusetzen; etwa als Unterstützer der menschlichen Arbeitskraft.

Wenig erörtert bis nahezu undiskutiert bleibt eine Frage, die doch eigentlich ganz oben auf all unseren Agenden stehen sollte, wenn KI wirklich das unvermeidliche Schicksal der Menschheit ist: Was kommt denn jetzt als nächstes? Nach ChatGPT-4?

Die Frage hat im Grunde zwei Antworten: Zum einen gibt es da all die Konsequenzen und Technologi

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Chat-GPT und die Kunst Kundenbedürfnisse zu verstehen und den Customer-Lifetime Value zu boosten!

In diesem Vortrag geht es um die Bedeutung von Kundenbedürfnissen und Customer-Lifetime Value (CLV) im Geschäftserfolg. Dabei wird insbesondere auf die Rolle von Chat-GPT als innovative Technologie zur Analyse von Kundendaten und zur Erhöhung des CLV eingegangen. Es werden praktische Beispiele und Strategien vorgestellt, wie Unternehmen Chat-GPT nutzen können, um die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen und ihre Erfahrung zu personalisieren. Außerdem wird diskutiert, wie Chat-GPT dazu beitragen kann, die Kundenbindung und Loyalität zu stärken und somit den CLV zu steigern.

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