Big brother is watching : Künstliche Intelligenz ist mehr als ChatGPT
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Chat GPT bedeutet „Chatbot Generative Pretrained Transformer". Die Software ist eine künstliche Intelligenz, die es Benutzer*innen ermöglicht, über Texteingabe mit dem Computer menschenähnlich zu kommunizieren. Den Chatbot entwickelte das US-amerikanische Unternehmen OpenAI. Was bedeutet das nun in der Praxis? Wenn man dem Chatbot die Frage stellt: Was ist Real Estate? Sucht er aus unterschiedlichen, vorher schon analysierten Quellen Informationen zusammen und erstellt daraus einen Text. In diesem Falle ist das:
„Real Estate (auch bekannt als Immobilien) bezieht sich auf das Eigentum an Grundstücken, Gebäuden und anderen damit verbundenen Ressourcen. Es umfasst auch das Recht, auf diesen Grundstücken zu bauen oder sie anderweitig zu nutzen. Real Estate ist ein wichtiger Wirtschaftszweig, der sich mit dem Kauf, Verkauf, der Vermietung und der Verwaltung von Immobilien befasst. Es gibt verschiedene Arten von Immobilien, einschließlich Wohnimmobilien wie Häuser und Wohnungen, Gewerbeimmobilien wie Bürogebäude und Einzelhandelsflächen sowie Industrie- und Agrarimmobilien. Der Wert von Real Estate kann aufgrund von Faktoren wie Standort, Größe, Zustand und Nachfrage variieren.“
Sie sehen, es werden unterschiedliche Bedeutungen umfassend in einem Fließtext dargestellt. Statt also die Ergebnisse einer Google Suche als Mensch zusammenzufassen, erledigt das ChatGPT.
Die künstliche Intelligenz ist um so besser, je größer und älter der Datenpool ist, da dann die Quellen schon strukturiert analysiert worden sind.
Anwendung im Bereich Makler*innen
Wofür kann man das nun anwenden? Statt Fragen über Betriebskosten oftmalig manuell zu beantworten, kann dies ChatGPT übernehmen. Auch die Grundlage für Recherche oder Texte kann so gelegt werden. Die künstliche Intelligenz ist um so besser, je größer und älter der Datenpool ist, da dann die Quellen schon strukturiert analysiert worden sind. Die Software kann aber auch von anderen Programmen genutzt werden, um Texte zu verfassen. Ein Beispiel dafür sind Sujets für die Bewerbung von Immobilien. Auf Basis einiger Stichwörter entsteht hier ein Fließtext, der weitere Informationen auf Basis der Stichwörter automatisch sucht und in den Text einarbeitet.
>> Lesen Sie auch: Künstliche Intelligenz trifft auf Armaturen
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Optimierung vom Betrieb
Neben diesen Anwendungen wie Textgenerierung und automatischer Beantwortung von allgemeinen Fragen, kann künstliche Intelligenz gerade im Bereich des Gebäudebetriebs zum Einsatz kommen. In der aktuellen Innovation Challenge der TU Wien mit der Universität Stanford (US), testen wir gerade, wie Machine Learning Zusammenhänge – Muster – zwischen einzelnen Merkmalen automatisch erkennen kann.
IoT liefert uns kostengünstig viele Daten aus der Nutzung und dem Betrieb. So viele, dass Menschen sie nicht mehr manuell auswerten und dann schnell die entsprechenden Entscheidungen fällen können. Machine Learning kann hier helfen. Es analysiert entweder selbständig, oder gestützt durch einen Menschen die Daten und kann Zusammenhänge erkennen. Im einfachsten Fall kann die Auslastung und ihre ständige Veränderung gemeinsam mit dem aktuellen Raumklima analysiert werden und dann die Heizung- bzw. Kühlung reguliert und der Luftaustausch optimiert werden. Das kann ganz granular geschehen, wie das durch das Betriebsteam niemals so genau erfolgen kann.
Neben der direkten operativen Steuerung können Daten aus der Vergangenheit auch genutzt werden, um Vorhersagen über die Nutzung zu machen, die dann die Basis für eine optimierte Vorkonfiguration der Gebäudeparameter sind. Sprich, ein Bereich der immer ab 9 Uhr voll besetzt ist, wird davor nicht übermäßig vortemperiert, da die Menschen schnell die Raumtemperatur erhöhen und man dann schon ab 9:15 wieder den Raum kühlen muss, um ein optimales Klima sicher zu stellen. Sie sehen, künstliche Intelligenz kann hier den Betrieb auf Basis der IoT-Daten stark optimieren, da es auf Änderungen in der Nutzung und den Umwelteinflüssen sofort und auch voraussehend reagieren kann.
Insgesamt sehen wir anhand der Analyse der Möglichkeiten von digitaler Transformation gerade seit rund einem Jahr, dass die Anwendungen von künstlicher Intelligenz immer mehr voran schreiten.
Security als weiteres Thema
Aber auch andere Services sind davon betroffen. Seit rund einem Jahr erkennen wir im Rahmen des Forschungsprojektes „digitale Transformation“ anhand unserer Digitalisierungs-Use Cases, dass automatische Bilderkennung auch den Bereich Security erfolgreich und kostengünstig unterstützen kann. Der Videostream wird dabei online analysiert und es kann erkannt werden, wenn Personen Gegenstände abstellen, oder sich „auffällig“ verhalten. Die Künstliche Intelligenz sendet dann automatisch eine Benachrichtigung an das Security Team, wo sich was zugetragen hat. Das kann in größeren Immobilien, die von zahlreichen Kameras überwacht werden sehr hilfreich sein, da dann nicht immer alle Bereiche zugleich beobachtet werden können.
Fazit: Anwendung ja, aber mit Augenmaß
Insgesamt sehen wir anhand der Analyse der Möglichkeiten von digitaler Transformation gerade seit rund einem Jahr, dass die Anwendungen von künstlicher Intelligenz immer mehr voran schreiten. Mittlerweile sind diese Use Cases mehr als die im Bereich IoT. Chat GPT hat uns auf diesen Bereich medial aufmerksam gemacht. Seinen Nutzen kann man aber in vielen Bereichen schon kostengünstig und effizient einsetzen. Man sollte aber auch die „Schattenseiten“ wie permanente „Überwachung“ stets im Auge behalten.