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Gesalzener Karamell. Yin und Yang. Rock'n'Roll. Prädiktive KI und generative KI. Es sind alles Kombinationen, die zusammen eine größere Wirkung erzielen als einzeln. Und heute sind wir hier, um die letzte Kombination zu erkunden: Pecans prädiktive GenAI. Was ist das und wie wird es Ihr KI-Erlebnis verändern?

Lassen Sie uns die Möglichkeiten von Predictive GenAI erkunden und herausfinden, wie es die Zugänglichkeit, Effizienz und Wirkung des Einsatzes von Predictive Analytics in Ihrem Unternehmen verbessert.

Definition von prädiktiver GenAI

‎Was Predictive GenAI bedeutet

 
Pecans Predictive GenAI kombiniert prädiktive KI und generative KI. Predictive GenAI nutzt generative KI-Methoden zur Unterstützung des Vorhersagemodellierungsprozesses, einschließlich der Definition des benötigten Modells, der Generierung eines anfänglichen Frameworks und der Bereitstellung von Anleitungen zur Feinabstimmung des Modells. 

Unter prädiktiver Modellierung versteht man traditionelle Methoden des maschinellen Lernens, die Informationen aus Trainingsdaten gewinnen und diese Analyse dann verwenden, um Vorhersagen mit neuen Daten zu treffen. 

Betrachten Sie als Beispiel ein Modell zur Vorhersage der Kundenabwanderung. Durch die Analyse historischer Kundendaten können maschinelle Lernalgorithmen Verhaltensmuster erkennen, die häufig zur Kundenabwanderung führen. Anschließend kann das Modell aktuelle Kundendaten untersuchen, um dieselben Muster zu erkennen und Personen zu identifizieren, bei denen das Risiko einer Abwanderung in der Zukunft besteht.

Pecan AI hat im Laufe der Jahre vielen Kunden erfolgreich bei der Bewältigung dieser Modellierungsaufgabe geholfen. (Diese Pioniere verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil und übertreffen laut McKinsey die 61 % der CEOs, die noch nicht einmal anfangen, sich mit prädiktiver KI zu beschäftigen.) 

Während die Vorhersage der Kundenabwanderung ein häufig diskutierter Anwendungsfall für prädiktive Analysen ist, stellt selbst dieses Beispiel prädiktiver KI Herausforderungen dar. Selbst erfahrenen Fachleuten kann es verwirrend vorkommen, den optimalen Ansatz zu wählen – und etwas scheinbar so Grundlegendes wie die Definition von „Abwanderung“ für ein bestimmtes Unternehmen kann zu Meinungsverschiedenheiten führen. Der Prozess der Erfassung von Anforderungen, der Schaffung eines gemeinsamen Verständnisses mit dem Unternehmen und der manuellen Codierung zur Erfüllung spezifischer Anforderungen kann äußerst zeitaufwändig sein, erfordert spezielles technisches Fachwissen und birgt ein gewisses Risiko.
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Wie Sie sich vorstellen können, kann es sogar noch schwieriger sein, Vorhersageaufgaben in spezifischeren Branchen oder Abteilungen zu bewältigen. Was wäre, wenn Sie statt der Vorhersage der Kundenabwanderung Folgendes vorhersagen wollten:

• Welcher der Müllwagenflotten Ihrer Stadt wird im nächsten Monat eine Panne haben, wenn man die Wartungsaufzeichnungen und den Kilometerstand berücksichtigt?
• Die Zeit, die es dauert, bis eine Essenslieferung bei Ihnen zu Hause ankommt, hängt vom Wetter, dem Verkehr und der Restaurantauswahl ab
• Der wahrscheinliche Gewinner von Armdrücken-Wettbewerben, wenn er Informationen über vergangene Wettbewerbe und die körperlichen Merkmale der Teilnehmer erhält

Dies sind möglicherweise weniger verbreitete Vorhersageaufgaben, aber sie könnten für diejenigen, die diese Antworten wissen müssen, unglaublich nützlich sein. Es ist jedoch unwahrscheinlich, dass Sie ein vorgefertigtes Tool finden, mit dem Sie Vorhersagemodelle für diese Fragen erstellen können. Soweit wir wissen, ist derzeit keine „Softwarelösung zur Vorhersage von Armdrücken-Wettbewerben“ auf dem Markt verfügbar (aber hey, es gibt eine kostenlose Startup-Idee für Sie).

Unabhängig davon, ob es sich bei Ihrem Unternehmen um eine allgemeine Herausforderung wie Abwanderung oder um ein Nischenproblem handelt, steht Ihnen die Entwicklung eines Vorhersagemodells zur Lösung des Problems vor einem harten Kampf. Ihre Möglichkeiten scheinen begrenzt zu sein: Müssen Sie eine Lösung von Hand programmieren? Stellen Sie ein Team von Datenwissenschaftlern ein, um diese Aufgabe zu übernehmen, und bereiten Sie sich darauf vor, sechs Monate bis ein Jahr auf ein Modell zu warten, das Ihren tatsächlichen Anforderungen gerecht wird oder auch nicht?

Nein. Denn Predictive GenAI hilft Ihnen jetzt dabei, Ihre Vorhersagemodellierungsziele zu erreichen, ohne dass Sie sich selbst mit Codierung oder Statistik befassen müssen. Mit Predictive GenAI kommen Sie einfacher und viel schneller zu genauen Vorhersagen, eine deutliche Verbesserung gegenüber den langwierigen, langsamen Prozessen der Vergangenheit.

‎Was Predictive GenAI leisten kann

 
Ob es um Kundenabwanderung, LKW-Wartung oder alles andere geht, was Sie mit einem Vorhersagemodell lösen müssen, unsere Predictive GenAI hilft Ihnen gerne weiter. Doch was bringt die „GenAI“-Komponente ins Spiel?

Wie Sie wahrscheinlich wissen, können Menschen mit generativen KI-Tools mithilfe einfacher natürlicher Sprache tiefgreifende und aufschlussreiche Interaktionen führen. Dialoge mit GenAI können vielfältige kreative Ergebnisse hervorbringen, darunter Text, Bilder, Audio, synthetische Daten, Code und mehr. Wenn Sie ChatGPT schon einmal mit albernen Fragen bombardiert haben, haben Sie die bemerkenswerte Fähigkeit von GenAI, mit der Vielzahl von Eingaben umzugehen, die Menschen liefern können, aus erster Hand erlebt.

Pecans Predictive GenAI wandelt menschliche Eingaben in prädiktive Modellierung um. Unsere Predictive GenAI-Funktionen ermöglichen es, Ihr Geschäftsanliegen schneller als je zuvor in ein Vorhersagemodell umzusetzen – unabhängig davon, wie spezifisch oder nischenspezifisch Ihre Anforderungen sind. 
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Zunächst sammelt Predictive Chat wichtige Informationen über Ihre Ziele und hilft Ihnen dabei, eine „Vorhersagefrage“ zu definieren, die Ihr Modell beantworten kann. Eine Frage zu stellen mag wie ein relativ kleiner Schritt im Prozess klingen, aber wir bei Pecan haben festgestellt, dass es entscheidend ist. Betrachten Sie beispielsweise das oben erwähnte Kundenabwanderungsmodell. „Abwanderung“ könnte für ein Unternehmen bedeuten, dass es nie wieder etwas von einem Kunden hört; Für ein anderes Unternehmen könnte dies eine Reduzierung der Aktivitäten bedeuten (jedoch nicht das vollständige Ende der Geschäftsbeziehung). 

Das Definieren dieser Details als Teil der prädiktiven Fragen ist so, als würde man die genaue Menge der Zutaten für ein Rezept angeben. Sicher, Wasser gehört auf Ihrer Zutatenliste zum Brotbacken dazu, aber das Betrag Wasser macht einen enormen Unterschied in Ihrem Endprodukt. 

Predictive Chat führt Sie durch die Bestimmung all dieser wichtigen Bestandteile, um die Erstellung eines erfolgreichen Vorhersagemodells so einfach wie möglich zu machen. Kein Rätselraten erforderlich – Sie wissen von Anfang an genau, was Sie vorhersagen und dass es für die Anforderungen und Ziele Ihres Unternehmens relevant ist.

Pecans Predictive GenAI bietet eine schnelle, nahtlose Vorhersagemodellierung
 

Anschließend gelangen Sie zu einem SQL-basierten Predictive Notebook-Erlebnis, das Sie bei Ihren nächsten Schritten unterstützt. Mithilfe von GenAI ist unser Predictive Notebook bereits mit den SQL-Abfragen gefüllt, sodass Sie diese nicht selbst schreiben müssen. Passen Sie sie einfach bei Bedarf an, um die gewünschten Anpassungen vorzunehmen. Sie müssen sich nicht darum kümmern, herauszufinden, welche Felder relevant sind, welche Tabellen wie verknüpft werden sollen oder welche Aggregationen Sie benötigen. 

Die Kombination von prädiktiver und generativer KI wird zu besseren Geschäftsergebnissen führen. Pecans Predictive GenAI bietet eine leistungsstarke Möglichkeit, durch die Kombination dieser Technologien einen geschäftlichen Mehrwert zu erzielen.

Wie Predictive GenAI Ihre KI-Bemühungen verändern wird

 
Für Datenanalysten und Geschäftsleute ist es nicht immer einfach, ihre Geschäftsanliegen in umsetzbare, klar definierte Vorhersagemodellierungsaufgaben umzusetzen. Pecans Predictive GenAI übernimmt nun genau diese Übersetzung – vom Geschäftsbedarf zum Vorhersagemodell. Seine generative Komponente kann die notwendigen Informationen über Geschäftsanforderungen verstehen und verfolgen. 

Mit Predictive GenAI muss man sich nicht mehr fragen: „Könnten wir ein Modell erstellen, um das vorherzusagen?“ Die Probleme früherer KI-Bemühungen gehören der Vergangenheit an. Sie müssen nicht versuchen, Python zu lernen, keinen Datenwissenschaftler für 250 US-Dollar oder mehr pro Jahr für Ihr Team zu rekrutieren oder eine entsprechende Beratungsfirma zu suchen könnte in der Lage sein, die Nuancen Ihres Unternehmens zu erfassen. 

Setzen Sie sich stattdessen einfach zu einem einfachen Gespräch zusammen und beginnen Sie Ihre Reise zum Erfolg mit Predictive GenAI von Pecan.

Du kannst dich Starten Sie kostenlos. Wir können es kaum erwarten, zu sehen, was Sie vorhersagen werden.
 
 

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• Quelle: https://www.kdnuggets.com/2024/01/pecan-powering-predictive-genai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=powering-up-with-predictive-genai