Popular KI-Plattform AI tools include AWS, Google Cloud, XenonStack, Swiftask, Maum.ai, Actcast, OpenGPT und eMACH.ai, helping you work more efficiently.
Maum.ai ist eine umfassende Unternehmens-KI-Plattform, die sich auf „Physical AI“ spezialisiert hat und Konversations-KI, Bilderkennung, Robotik und On-Premise-LLMs integriert. Sie bietet End-to-End-Lösungen von KI-gestützten Chatbots und virtuellen Menschen bis hin zu autonomen Robotern für verschiedene Branchen, um Produktivität und Automatisierung zu steigern.
UnternehmenslösungenXenonStack ist eine unternehmenstaugliche KI-Plattform, die für die Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von Agentic-KI-Systemen entwickelt wurde. Sie bietet eine umfassende „Daten-Gießerei“ und eine Reihe von Werkzeugen zur Automatisierung komplexer Arbeitsabläufe, zur Verbesserung der Entscheidungsfindung und zur Gewährleistung einer verantwortungsvollen KI-Governance. Sie befähigt Unternehmen, ihre Betriebsabläufe durch autonome, intelligente Agenten zu transformieren.
UnternehmenslösungeneMACH.ai ist eine umfassende, zusammensetzbare und intelligente Open-Finance-Plattform für den BFSI-Sektor. Sie nutzt eine moderne MACH-Architektur (Microservices, API-first, Cloud-native, Headless) und integrierte KI, um Banken und Finanzinstituten bei der Beschleunigung der digitalen Transformation zu helfen. Die Plattform umfasst Low-Code-Entwicklungstools (iTurmeric) und eine Enterprise-KI-Suite (Purple Fabric), um innovative Finanzlösungen in großem Maßstab zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten und so Entwickler und Fachexperten gleichermaßen zu befähigen.
Unternehmens-KIGoogle Cloud ist eine umfassende Suite von Cloud-Computing-Diensten, die Infrastruktur, Plattform und serverlose Umgebungen bereitstellt. Sie zeichnet sich durch KI/ML mit Vertex AI und Gemini sowie Datenanalyse mit BigQuery aus und bietet eine skalierbare, sichere Infrastruktur für Unternehmen jeder Größe, von Start-ups bis zu globalen Konzernen.
Maschinelles LernenSwiftask ist ein All-in-One-KI-Arbeitsbereich, der für Unternehmen entwickelt wurde, um benutzerdefinierte KI-Agenten ohne Programmierung zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Es integriert über 80 führende KI-Modelle und ermöglicht es Teams, Arbeitsabläufe zu automatisieren, die Produktivität zu steigern und Unternehmensdaten sicher über ein einziges, kostengünstiges Abonnement zu nutzen.
No-Code BuilderOpenGPT ist ein All-in-One-KI-Ökosystem und eine Community-Plattform. Es bietet einen umfassenden GPTs Store für benutzerdefinierte KI-Anwendungen, einen Prompt-Marktplatz für Entwickler und direkten Zugriff auf führende Modelle wie Gemini Pro, ChatGPT-4, DALL-E 3 und Imagen 2 für die Erstellung von Chats, Bildern und Videos.
MarktplatzAmazon Web Services (AWS) ist die weltweit umfassendste und am weitesten verbreitete Cloud-Plattform und bietet über 200 voll funktionsfähige Dienste aus Rechenzentren weltweit. Es bietet eine breite Palette von KI- und Machine-Learning-Tools, darunter Amazon Bedrock zum Erstellen generativer KI-Anwendungen mit führenden Foundation Models, Amazon SageMaker für den gesamten ML-Lebenszyklus und die leistungsstarken Amazon Nova-Modelle für fortgeschrittene Text-, Bild- und Videogenerierung.
Maschinelles LernenActcast ist ein IoT-Plattformdienst, der es Entwicklern ermöglicht, Deep-Learning-Modelle auf Edge-Geräten wie dem Raspberry Pi bereitzustellen. Er verbindet Ereignisse aus der physischen Welt über KI-Inferenz auf dem Gerät mit Webdiensten und konzentriert sich auf Edge Computing, um Kosten zu senken, Latenzzeiten zu verringern und den Datenschutz zu verbessern.
Edge ComputingKI-Plattformen sind integrierte Softwareumgebungen, die die grundlegenden Werkzeuge zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von Anwendungen der künstlichen Intelligenz bereitstellen. Diese Plattformen optimieren den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens (MLOps), indem sie einen einheitlichen Arbeitsbereich für Datenaufbereitung, Modelltraining, Validierung und Operationalisierung bieten. Sie ermöglichen es Datenwissenschaftlern, Entwicklern und Ingenieuren, die Entwicklung von KI-Lösungen zu beschleunigen, von einfachen Vorhersagemodellen bis hin zu komplexen Deep-Learning-Systemen. Durch die Zentralisierung von Ressourcen und die Automatisierung von Arbeitsabläufen senken KI-Plattformen technische Hürden und ermöglichen es Organisationen, ihre KI-Initiativen effizient zu skalieren.
KI-Plattformen werden branchenübergreifend eingesetzt, z. B. im Finanzwesen zur Echtzeit-Betrugserkennung, im Gesundheitswesen zur Entwicklung von Diagnosemodellen aus medizinischen Bilddaten und im Einzelhandel zur Erstellung personalisierter Empfehlungs-Engines. Sie sind unerlässlich für jede Organisation, die maßgeschneiderte KI-Lösungen entwickeln, mehrere Projekte für maschinelles Lernen verwalten oder eine standardisierte, kollaborative Umgebung für ihre Data-Science-Teams schaffen möchte.
Bei der Auswahl einer KI-Plattform sollten Sie den Umfang ihrer Funktionen berücksichtigen: Deckt sie den gesamten Lebenszyklus ab oder ist sie auf einen bestimmten Bereich spezialisiert? Bewerten Sie ihre Integrationsfähigkeiten mit Ihren vorhandenen Datenquellen und Ihrer Cloud-Infrastruktur. Beurteilen Sie ihre Skalierbarkeit, um zukünftiges Wachstum des Datenvolumens und der Modellkomplexität zu bewältigen. Berücksichtigen Sie schließlich die Benutzererfahrung: Handelt es sich um eine Code-First-Umgebung für erfahrene Entwickler oder eine Low-Code/No-Code-Plattform für Geschäftsanwender?
Ein Finanzdienstleistungsunternehmen nutzt eine KI-Plattform, um ein Echtzeit-Betrugserkennungsmodell für Transaktionen zu entwickeln und bereitzustellen. Ihr Data-Science-Team verwendet die integrierte Umgebung der Plattform, um Terabytes an historischen Transaktionsdaten aufzunehmen, Feature-Engineering durchzuführen und mehrere Modelle für maschinelles Lernen mit verteilten Rechenressourcen zu trainieren. Die MLOps-Funktionen der Plattform ermöglichen es ihnen, Modelle zu versionieren, Umschulungspipelines zu automatisieren und das leistungsstärkste Modell als API mit geringer Latenz bereitzustellen. Diese API wird dann in ihr zentrales Zahlungsabwicklungssystem integriert, sodass sie täglich Millionen von Transaktionen bewerten und betrügerische Aktivitäten sofort blockieren können, was die finanziellen Verluste erheblich reduziert.
Ein medizinisches Forschungsinstitut nutzt eine KI-Plattform, um die Analyse großer medizinischer Bilddatensätze wie MRTs und CT-Scans zu beschleunigen. Forscher verwenden die Datenmanagement-Tools der Plattform, um Petabytes an sensiblen Patientendaten sicher zu speichern, zu annotieren und zu versionieren. Die Plattform bietet Zugang zu vorkonfigurierten Umgebungen mit Deep-Learning-Frameworks und leistungsstarken GPUs, die es ihnen ermöglichen, komplexe Computer-Vision-Modelle für Aufgaben wie Tumorsegmentierung und Krankheitsklassifizierung zu trainieren. Die kollaborativen Funktionen der Plattform ermöglichen es mehreren Forschern, am selben Projekt zu arbeiten, Experimente zu teilen und Ergebnisse zu reproduzieren, was den Forschungs- und Entwicklungszyklus für neue Diagnosewerkzeuge erheblich beschleunigt.
Ein Online-Einzelhandelsunternehmen nutzt eine KI-Plattform, um eine hochentwickelte Produktempfehlungs-Engine zu erstellen und zu verwalten. Ihre Ingenieure für maschinelles Lernen nutzen die Plattform, um riesige Mengen an Kundendaten zu verarbeiten, einschließlich Browserverlauf, Kaufmustern und Produktbewertungen. Mithilfe der AutoML-Funktionen der Plattform experimentieren sie schnell mit verschiedenen Empfehlungsalgorithmen, um das effektivste Modell zu finden. Nach der Bereitstellung liefert das Modell in Echtzeit personalisierte Empfehlungen auf der Website und in der mobilen App. Die Überwachungstools der Plattform verfolgen die Leistung des Modells und die geschäftlichen Auswirkungen (z. B. Klickrate, Konversionssteigerung) und ermöglichen so eine kontinuierliche Verbesserung und A/B-Tests neuer Empfehlungsstrategien.
Ein globales Logistikunternehmen setzt eine KI-Plattform ein, um die Effizienz seiner Lieferkette zu verbessern. Datenwissenschaftler nutzen die Plattform, um Nachfrageprognosemodelle zu erstellen und zu verwalten, die zukünftige Sendungsvolumina vorhersagen. Sie integrieren verschiedene Datenquellen wie historische Versanddaten, Wirtschaftsindikatoren und Wettermuster. Die kollaborativen Notizbücher und Experiment-Tracking-Funktionen der Plattform ermöglichen es dem Team, Modelle effizient zu iterieren. Das bereitgestellte Prognosemodell liefert dem Betriebsteam wöchentliche Vorhersagen, die es ihnen ermöglichen, Lagerbestände zu optimieren, Transportressourcen effektiver zuzuweisen und Betriebskosten zu senken, was zu verbesserten Lieferzeiten und Kundenzufriedenheit führt.
Ein großes Unternehmen befähigt seine Geschäftsanalysten und Fachexperten, mit einer Low-Code-KI-Plattform ihre eigenen KI-Modelle zu erstellen. Ein Marketinganalyst ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse verwendet die visuelle Oberfläche der Plattform, um Kundendaten hochzuladen, eine Zielvariable (wie „Kundenabwanderung“) auszuwählen und einen AutoML-Prozess auszuführen. Die Plattform bereinigt automatisch die Daten, entwickelt Features und trainiert mehrere Modelle, wobei das beste Modell mit einer Erklärung seiner wichtigsten Treiber präsentiert wird. Der Analyst kann dieses Modell dann bereitstellen, um eine wöchentliche Liste von gefährdeten Kunden zu generieren, was proaktive Bindungskampagnen ermöglicht. Dies demokratisiert die KI und ermöglicht es den Geschäftsbereichen, ihre eigenen Probleme schnell zu lösen, ohne sich ausschließlich auf ein zentrales Data-Science-Team verlassen zu müssen.
Ein Technologieunternehmen nutzt eine KI-Plattform, um einen hochentwickelten Kundenservice-Chatbot zu erstellen, bereitzustellen und kontinuierlich zu verbessern. Die Plattform bietet Werkzeuge für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die es Entwicklern ermöglichen, Modelle zur Absichtserkennung und Entitätsextraktion auf ihren Support-Ticket-Daten zu trainieren. Nach der Bereitstellung des anfänglichen Chatbot-Modells verfolgen die Überwachungsfunktionen der Plattform dessen Leistung und identifizieren Konversationen, bei denen der Bot versagt oder falsche Antworten gegeben hat. Dieser Feedback-Zyklus ermöglicht es dem Team, neue Trainingsdaten zu sammeln, das Modell neu zu trainieren, um komplexere Anfragen zu bearbeiten, und die verbesserte Version mit minimaler Ausfallzeit erneut bereitzustellen, um sicherzustellen, dass der Chatbot im Laufe der Zeit hilfreicher und genauer wird.
Eine KI-Plattform ist eine integrierte Umgebung, die ein umfassendes Set an Werkzeugen für den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens (ML) bereitstellt. Sie wurde entwickelt, um Datenwissenschaftlern und Entwicklern zu helfen, KI-Anwendungen effizienter zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Zu den Schlüsselkomponenten gehören typischerweise Datenaufbereitungswerkzeuge, Modellentwicklungs-Frameworks, skalierbare Rechenressourcen für das Training und eine Infrastruktur für die Bereitstellung und Überwachung von Modellen in der Produktion. Im Wesentlichen fungiert sie als zentrale Werkbank für alle KI-Entwicklungsaktivitäten, von der ersten Idee bis zum betriebsbereiten System.
Die Wahl der richtigen KI-Plattform hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab. Berücksichtigen Sie diese Schlüsselfaktoren:
Der Hauptunterschied liegt im Umfang und Zweck. Ein eigenständiges KI-Tool ist darauf ausgelegt, eine bestimmte Aufgabe auszuführen, wie ein KI-Schreibassistent oder ein Bildgenerator. Es ist eine fertige Anwendung für einen Endbenutzer. Eine KI-Plattform hingegen ist eine Entwicklungsumgebung. Es ist eine Suite von Werkzeugen, die von Entwicklern und Datenwissenschaftlern verwendet wird, um benutzerdefinierte KI-Modelle und -Anwendungen wie den oben genannten Schreibassistenten oder Bildgenerator zu *erstellen*, zu *trainieren* und *bereitzustellen*. Stellen Sie es sich als die Fabrik (die KI-Plattform) im Vergleich zum in der Fabrik hergestellten Produkt (das eigenständige KI-Tool) vor.
KI-Plattformen dienen einer Reihe von technischen und geschäftlichen Anwendern. Die Hauptnutzer sind typischerweise:
MLOps (Machine Learning Operations) ist eine Reihe von Praktiken, die darauf abzielen, Modelle für maschinelles Lernen zuverlässig und effizient in der Produktion bereitzustellen und zu warten. Es kombiniert ML, DevOps und Data Engineering, um den gesamten ML-Lebenszyklus zu verwalten. KI-Plattformen sind die Kerntechnologie, die MLOps ermöglicht. Sie bieten die wesentliche Infrastruktur und Werkzeuge für:
