KI und ihr Impact auf Machine Learning – Was sollten Investoren wissen?

Die voranschreitende Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren immense Fortschritte gemacht und viele Lebensbereiche auf den Kopf gestellt. Auch Investoren beschäftigen sich mit dem Thema und investieren bereits frühzeitig in Unternehmen, die zu den Kerntreibern gehören. Doch wer seinen Blick allein auf ChatGPT und andere KIs legt, verpasst oft die Möglichkeit für andere lukrative Investitionen.

Schließlich gilt es, KI etwas umfassender zu betrachten und auch deren Auswirkungen auf andere Branchen nicht aus den Augen zu verlieren. Das Machine Learning macht nämlich durch KI Entwicklungssprünge und von diesen profitieren andere Unternehmen indirekt. Welche Branchen Investoren daher ebenfalls beobachten sollten, wenn es um das Thema KI geht? Dieser Artikel verrät es!

Sprach- und Bilderkennung

Investoren sollten die Augen vor den Fortschritten in der Sprach- und Bilderkennung nicht verschließen, denn hier tun sich zahlreiche Investitionsmöglichkeiten auf.

OCR, also die optische Zeichenerkennung, ermöglicht beispielsweise die automatische Umwandlung von gedrucktem oder handgeschriebenem Text in digital lesbare Daten. Mögliche Einsatzgebiete sind dabei unter anderem die Verwaltung, das Gesundheitswesen oder die Logistik. Investoren sollten daher Unternehmen im Auge behalten, die sich entweder auf OCR-Technologie spezialisiert haben oder deren Geschäftsprozesse auf diesen beruhen. Schließlich können diese nicht nur ihre Effizienz hochschrauben, sondern auch kostengünstigere Prozesse auf die Beine stellen. Und das wiederum kann den Kurs eines Unternehmens steigen lassen.

Technologien wie Natural Language Processing (NLP) haben es hingegen ermöglicht, dass Menschen und Maschinen über die Sprache interagieren können. Virtuelle Assistenten und Chatbots gingen daraufhin in die Entwicklung, die in der Lage sind, Kundenerlebnisse im Kundenservice neu zu erfinden.

In der Überwachungselektronik macht sich hingegen die Weiterentwicklung von Convolutional Neural Networks (CNN) bemerkbar. Dieses kann Muster in Bildern erkennen, wodurch Objekte, Gesichter und sogar Emotionen mit zunehmend hoher Genauigkeit bestimmt werden können. Im Übrigen ist dies auch ein spannendes Feld, wenn es um autonom fahrende Fahrzeuge geht.

Deep Learning und Big Data

Deep Learning ist ein Teilgebiet des Machine Learning, das auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Diese Netzwerke sind inspiriert von der Struktur des menschlichen Gehirns und in der Lage, komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen.

Big Data bezieht sich hingegen auf die enormen Datenmengen, die täglich generiert werden. Und wie erfolgreich ein Unternehmen ist, hängt auch davon ab, wie gut sie die Daten analysieren und verwenden können. KI-Technologien, insbesondere Deep Learning, sind dieser Aufgabe bestens gewachsen. Schließlich werden sie immer besser darin, selbst kleinste Muster und Trends in riesigen Datensätzen zu erkennen.

Kein Wunder, dass das Investitionspotenzial in diese Unternehmen steigt. Aber auch hier gilt: Man sollte auch an die Randbereiche, Branchen und Unternehmen denken, die von dieser Technologie profitieren.

Fazit – es hängt alles miteinander zusammen

Alle Technologien und Anwendungen hängen in einer bestimmten Art und Weise miteinander zusammen. KI kann aus Big Data das Deep Learning verbessern, während maschinelles Lernen durch KI schneller und präziser vonstatten geht und dadurch wieder mehr Daten generiert werden.

Investoren, die sich intensiv mit den Möglichkeiten und Anwendungen rund um diese Bereiche auseinandersetzen, sind besser gerüstet, um fundierte Anlageentscheidungen für das Investment zu treffen und von den Fortschritten dieser bahnbrechenden Technologie zu profitieren.