Generative KI im Einsatz: Praxisnahe Use Cases und Werkzeuge für Data Engineers
Der Boom der generativen KI hat die Wahrnehmung intelligenter Software in der breiten Öffentlichkeit grundlegend verändert. Generativen KI erfordert eine direkte Interaktion mit den Nutzern und verlagert den Fokus vom reinen Gebrauch einer Software hin zu einem Austausch mit einem digitalen Gegenüber. Künstliche Intelligenz wird so zu einem aktiven Bestandteil unseres Alltags. Dieser Wandel betrifft nicht nur unser Privatleben, sondern hat auch tiefgreifende Auswirkungen auf viele Berufe.
In dieser 4-teiligen Blogserie wollen wir auf einzelne Komponenten der generativen KI eingehen und wie wir diese in unserem Arbeitsalltag wahrnehmen.
Chancen für Data Engineers und Scientists
Welche Chancen bietet generative KI für Data Engineers und Scientists? Es ist unumstritten, dass Chatbots bereits jetzt repetitive und triviale Programmieraufgaben übernehmen können. Auch die Suche nach Code-Ausschnitten in Internetforen zum Lösen komplexer Anforderungen wurde teilweise von ChatGPT und ähnlichen Tools abgelöst. Fachliche Fragen lassen sich oft effizient und mit Quellenangaben beantworten, und kleinere Datensets können von KI-Agenten analysiert und zusammengefasst werden. Generative KI kann sogar beim Design von Datenpipelines unterstützen, indem sie auf Basis eines Datenauszugs ein geeignetes Pipeline-Design vorschlägt. Outputs können massgeschneidertes Preprocessing, geeignete Algorithmen und Darstellungs- sowie Interpretationsmöglichkeiten umfassen. Diese Sprachmodellausgaben müssen jedoch stets kompetent eingeschätzt und mit Vorsicht verwendet werden.
Generative KI-Werkzeuge im Einsatz
Um unsere tägliche Arbeit als Consultants, Data Engineers und Scientists an das KI-Zeitalter anzupassen, haben wir bereits ein breites Spektrum an generativen KI-Werkzeugen getestet und eingesetzt. Werkzeuge wie ChatGPT, Copilot und Microsoft Teams werden täglich verwendet, um Dokumentationen, Projektbewerbungen, Zusammenfassungen von Dokumenten, interne Richtlinien und vieles mehr zu strukturieren, Code zu erzeugen sowie Meetings zu transkribieren und zusammenzufassen. Um die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu erleichtern, verwenden wir dedizierte Prompts, die uns schneller zu massgeschneiderten Antworten führen.
Das Angebot an KI-Lösungen ist enorm, und nicht alle besitzen das Potenzial, uns in unserer Arbeit zu unterstützen. Neben den erwähnten, bekannten Werkzeugen haben wir weitere Lösungen getestet. Auf diese werden wir in den nachfolgenden Teilen der Blogserie eingehen.
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