Die Integration fortschrittlicher KI‑Tools und ‑Techniken, einschließlich des maschinellen Lernens (Machine Learning, ML), beschränkt sich nicht auf bestimmte Branchen; tatsächlich findet man sie überall um sich herum, sie durchdringt zahlreiche Bereiche des modernen Lebens.
Von personalisierten Empfehlungen auf Streaming‑Plattformen bis hin zu sprachgesteuerten virtuellen Assistenten – der Einfluss künstlicher Intelligenz ist allgegenwärtig. Doch ihr Einfluss geht weit über Bequemlichkeit und Unterhaltung hinaus und reicht tief in den Bereich transformativer Innovation, die traditionelle Praktiken grundlegend verändert. Nirgends wird dies deutlicher als im Bereich LegalTech, wo Machine Learning als Katalysator für Veränderungen wirkt und die Arbeitsweise von Jurist:innen sowie den Umgang mit komplexen Herausforderungen revolutioniert.
In den vergangenen zehn Jahren hat es ein beispielloses Wachstum an Interesse und Investitionen im Bereich des Machine Learnings gegeben. Dieses Wachstum ist auf die bemerkenswerte Fähigkeit des Machine Learnings zurückzuführen, riesige Datenmengen zu nutzen und wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen – und damit den Weg für intelligentere Entscheidungen und eine gesteigerte Produktivität zu ebnen.
Von der Automatisierung routinemäßiger Aufgaben bis hin zur Entdeckung verborgener Muster in Daten hat sich Machine Learning zu einer mächtigen treibenden Kraft entwickelt.
Was ist Machine Learning?
Im Kern ist Machine Learning eine Form der künstlichen Intelligenz, bei der Methoden und Algorithmen eingesetzt werden, die aus Daten lernen, um Aufgaben zu erfüllen. Es erkennt Muster und trifft auf deren Basis Vorhersagen.
Häufig wird Machine Learning jedoch missverstanden. Viele stellen es sich als eine futuristische Entität vor, die über menschenähnliche Kognition verfügt. Die Realität ist jedoch weitaus differenzierter: Machine Learning ist keine einheitliche, allumfassende Intelligenz, sondern besteht aus einer Vielzahl unterschiedlicher Methoden, die jeweils auf bestimmte Datentypen und Aufgaben zugeschnitten sind.
Arten von Machine Learning
Machine Learning umfasst verschiedene Modelle, die jeweils eigene Merkmale und Anwendungsbereiche haben. Hier sind die drei wichtigsten Modelle:
Überwachtes Lernen (Supervised Learning):
Hierbei werden Machine‑Learning‑Modelle mit gelabelten Daten trainiert. Die Labels liefern die richtigen Antworten, sodass das Modell Muster erkennen und auch bei neuen, unbekannten Daten präzise Vorhersagen treffen kann. Diese Art von Machine Learning findet man häufig in Bilderkennung und Spam‑Erkennung. Sie wird vor allem eingesetzt, um Aufgaben zu automatisieren und datengetriebene Prognosen zu erstellen.
Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning):
Im Gegensatz zum überwachten Lernen arbeitet dieses Modell ohne gelabelte Daten. Es konzentriert sich darauf, Muster und Strukturen in den vorliegenden Daten zu entdecken. Es kann verwendet werden, um Daten zu clustern (Gruppen zu bilden) oder Anomalien zu erkennen. Das Hauptziel ist es, verborgene Zusammenhänge in Daten aufzudecken und so wertvolle Einblicke in komplexe Datensätze zu gewinnen.
Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning):
Dieses Modell basiert auf dem Prinzip von Versuch und Irrtum. Das Modell interagiert mit seiner Umgebung und erhält Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen für seine Aktionen. Mit der Zeit lernt es, sein Verhalten so zu optimieren, dass es möglichst viele Belohnungen erhält und vorgegebene Ziele erreicht. Man findet diese Art des Machine Learnings zum Beispiel in Schach‑ oder Go‑spielenden KI‑Systemen.
Machine Learning in Legal Tech: Zukunftspotentiale
Im Bereich LegalTech wird Machine Learning eingesetzt, um Aufgaben wie Dokumentenmanagement und Kommunikation zu revolutionieren. KI‑gestützte Lösungen optimieren Arbeitsabläufe, indem sie dabei helfen, Schlüsselinformationen aus Dokumenten zu extrahieren und eine effiziente Kommunikation und Zusammenarbeit in Meetings zu ermöglichen. Dadurch können Organisationen, die LegalTech‑Lösungen nutzen, ihren Fokus auf wertschöpfende Tätigkeiten richten und so ihre Produktivität steigern.
Wenn wir in die Zukunft des Machine Learnings blicken, scheinen die Möglichkeiten grenzenlos. Das Aufkommen von generativer KI leitet eine neue Ära der Kreativität und Innovation ein und bietet Unternehmen bisher ungeahnte Chancen, die Grenzen des Machbaren zu erweitern. Mit einem unermüdlichen Fokus auf Forschung und Entwicklung stehen Unternehmen wie DiliTrust an der Spitze dieser technologischen Revolution und entwickeln neuartige Lösungen, die Unternehmen in einer zunehmend digitalen Welt erfolgreich machen.
Machine Learning ist ein eindrucksvoller Beweis für die transformative Kraft der Technologie. Indem Organisationen die Grundlagen verstehen und das Potenzial von KI nutzen, können sie deren volle Möglichkeiten ausschöpfen, um Wachstum, Innovation und Erfolg voranzutreiben.
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