Unterstützende Technologie bezieht sich auf Technologien, die künstliche Intelligenz (KI) Systeme unterstützen, ergänzen oder verbessern. Diese Technologien sind entscheidend, um die Entwicklung, Implementierung und Nutzung von KI-Lösungen effizienter und effektiver zu gestalten. Dazu gehören beispielsweise maschinelle Lernalgorithmen, Datenverarbeitungswerkzeuge, APIs für maschinelles Lernen und spezialisierte Hardware wie Grafikprozessoren (GPUs) oder Tensor Processing Units (TPUs).
Eine wichtige Rolle spielen auch Tools für Data Engineering und Data Science, wie Data Pipelines, ETL-Tools (Extract, Transform, Load) und Data-Wrangling-Tools. Diese ermöglichen die Aufbereitung und Vorbereitung von Daten, die für das Training und die Bewertung von KI-Modellen unerlässlich sind. Darüber hinaus umfassen unterstützende Technologien auch Cloud-Dienste, die die Skalierung von KI-Anwendungen ermöglichen, sowie DevOps-Tools, die den Lebenszyklus von KI-Modellen von der Entwicklung bis zur Produktion unterstützen.
Ein weiterer zentraler Aspekt sind Benutzeroberflächen und APIs, die es ermöglichen, KI-Funktionen in bestehende Systeme zu integrieren. Diese Schnittstellen sorgen dafür, dass KI-Lösungen nahtlos in Geschäftsanwendungen eingebettet werden können, was die Akzeptanz und Nutzung in Unternehmen fördert.
Insgesamt tragen unterstützende Technologien maßgeblich dazu bei, die Potenziale von KI zu erschließen und ihre Anwendung in verschiedenen Branchen voranzutreiben. Sie ermöglichen es Unternehmen, KI-Lösungen nicht nur zu entwickeln, sondern auch erfolgreich im täglichen Betrieb einzusetzen.