LLM, generative und kausale KI
KI in der Softwareentwicklung und -implementierung
Fortsetzung des Artikels von Teil 2
Generative KI und kausale KI – better together
Die Auswirkungen der GPT-Technologie werden zweifellos tiefgreifend sein und die Arbeitsweise vieler von uns dramatisch beeinflussen. Dennoch sollte man im Hinterkopf behalten: ChatGPT und ähnliche Technologien können alleinstehend nicht auf die Eigenheiten und Bedürfnisse von Unternehmen und Ihrer IT eingehen. Die Maxime „Garbage in, garbage out“ bewahrheitet sich hier nur allzu gerne. Vorschläge sind nur so gut wie die Qualität, Tiefe und Präzision der Informationen und des Kontexts, mit denen die GPTs gefüttert werden.
Unternehmen können den Output der generativen KI besser nutzen, wenn sie diese mit kausaler KI zusammenführen. Das soll vermeiden, dass sie generische oder erfundene Antworten erhalten. Dieser kombinierte Ansatz kann Antworten für zwei Zwecke liefern: Zum einen lässt sich so mittels kausaler KI eine robuste Automatisierung erreichen. Zum anderen kann kausale KI einen tiefgreifenden Kontext liefern, um das volle Potenzial von GPT für die Softwarebereitstellung und bei Produktivitätsanwendungen freizusetzen. Wenn Entwicklungsteams auf diesem Weg vorankommen, können Unternehmen einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil für sich verbuchen. Dann ebnen generative KI und kausale KI den Weg für einen Boost an Produktivität.
Innovation Next Level – wo geht es hin?
Künftig könnte die Kombination aus generativer und kausaler KI noch leistungsfähiger werden. Durch die Integration von GPTs in einheitliche Observability- und Sicherheitsplattformen lassen sich etwa sprachliche Abfragen mit kausalen KI-gestützten Antworten kombinieren. Das liefert einen genauen und klaren Kontext. Das detaillierte Prompt-Engineering macht die Vorschläge der GPTs anwendbarer für Problembehebung und Automatisierung.
Bernd Greifeneder ist CTO und Gründer von Dynatrace
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