AnyIdea KI und KI-Prio Score

Der KI-Layer von AnyIdea verfügt sowohl über eine Synthese-KI als auch über eine Generative-KI. Weitere Details hierzu finden Sie unter FAQs - Welche KI verwendet AnyIdea?.

Das Modul Foresight wird vorrangig von unserer eigens entwickelten Synthese KI angetrieben, welche in einem langjährigen Forschungsprojekt mit zwei akademischen Einrichtungen und der FFG Österreich entwickelt wurde und laufend ausgebaut und optimiert wird. Sie liefert auf Basis von enorm vielen Daten (Input) wichtige Insights und Entscheidungsgrundlagen (Output).

KI-Scouts und Daten

KI-Scouts geben der Synthese-KI eine klare Ausrichtung und Kontextualisierung, um relevante Daten eines Themas zu analysieren, zu vernetzen, zu gewichten und zu priorisieren. Durch den Einsatz von KI-Scouts werden somit nicht nur wichtige Signale zu einem Scouting-Thema erfasst, sondern diese auch priorisiert und entsprechend erkannter Muster und Entwicklungen in sogenannten Future Fields zusammengefasst.

Welche Daten von der KI berücksichtigt werden, weitere Details hierzu, Kategorien und deren Eigenschaften finden Sie unter Datenkategorien und Eigenschaften.

Datenbasierte Future Field-Identifikation

Die Synthese-KI analysiert und clustert umfangreiche Signal-Daten zu Future Fields, und bewertet die wichtigsten Signale mit einem KI-Prio Score. Die dem Future Field zugrunde liegenden Daten und dessen Prio-Scores ermöglichen eine genaue Einschätzung der Relevanz und des potenziellen Einflusses des Future Fields, vollständig nachvollziehbar und immer aktuell. Die Identifikation erfolgt dabei 'bottom-up', was bedeutet, dass die Gesamtheit aller Signale berücksichtigt und systematisch ausgewertet wird.

Mehr zu Trends hier: Mit welchen Trends arbeitet AnyIdea?

KI-PRIO Score

Mit dem KI-Prio Score erhalten Sie eine fundierte Einschätzung der künstlichen Intelligenz hinsichtlich der Relevanz einzelner Signale.

Die Entwicklung der einzelnen Signale, die Entwicklung der Summe relevanter Signale, deren Verteilung und Vorkommen in den jeweiligen Datenkategorien und deren Auftreten in Bezug auf einen Zeithorizont von z.B. x Monaten, geben Aufschluss hinsichtlich der Relevanz, Eintrittswahrscheinlichkeit und Time to Impact von Technologien und Themen.

Bottom up Berechnung

Die Berechnung der Future Fields und des KI-Prio Scores erfolgt bottom-up. Dies bedeutet, dass immer die Gesamtheit aller Signale betrachtet und in die Berechnungen miteinbezogen wird.

Die von AnyIdea eingesetzten Sprachmodelle berücksichtigen neben Synonymen auch semantische Ähnlichkeiten. Die Modelle werden kontinuierlich aktualisiert und auf den neuesten Stand gebracht. Neben diesen Modellen sind eigens entwickelte Algorithmen enthalten, welche die Daten, Datenkategorien und Suchergebnisse entsprechend gewichten und sortieren können. 

Die KI verarbeitet Dokumente, Artikel und Signale und extrahiert die wichtigsten Informationen. Diese werden mittels eines Deep Learning Sprachmodells in einen multidimensionalen Vektorraum transferiert, um anschließend in einen Vektorraum geringerer Dimension transferiert, clustert und berechnet zu werden.

Eine thematische Gewichtung wird anhand der Kosinus-Ähnlichkeit, der Aktualität und Anzahl von Signalen und weiteren textuellen und semantischen Ähnlichkeiten berechnet.

Eine zeitliche Gewichtung für Signale auf der untersten Ebene wird unter anderem anhand deren Datenkategorien vorgenommen z.B. werden wissenschaftliche Publikationen eher theoretisch und zukunftsorientierter als Startups eingestuft und andererseits werden News, aufgrund der erhöhten Anzahl und Volatilität eher weniger gewichtet in Abhängigkeit von deren Erscheinungsdatum und -frequenz.