AnyIdea KI und KI-Prio Score

KI-Technologie & Foresight

Der KI-Layer von AnyIdea kombiniert Synthese- und Generative-KI. Das Modul Foresight basiert primär auf unserer eigens entwickelten Synthese-KI. Diese ist das Ergebnis langjähriger Forschung mit akademischen Partnern sowie der FFG Österreich und wird kontinuierlich optimiert. Sie verarbeitet enorme Datenmengen (Input), um fundierte Insights und Entscheidungsgrundlagen (Output) zu liefern.

Trend Agents: Kontext & Fokus

Trend Agents geben der Synthese-KI die Richtung vor. Durch Ihre Eingaben analysiert, vernetzt und gewichtet die KI relevante Daten punktgenau. So werden nicht nur wichtige Signale identifiziert, sondern diese auch anhand erkannter Muster in  Trend-Cluster überführt.

Details zu den berücksichtigten Daten und Datenkategorien finden Sie hier.

Datenbasierte Trend-Identifikation

Die Identifikation erfolgt konsequent „Bottom-up“: Die KI analysiert die Gesamtheit aller Signale und bewertet sie mit einem KI-Prio Score. Diese methodische Auswertung macht die Relevanz und den potenziellen Einfluss eines Trends vollständig nachvollziehbar und hält ihn stets aktuell.

Mehr erfahren: Mit welchen Trends arbeitet AnyIdea?

Der KI-Prio Score

Dieser Score bietet eine objektive Einschätzung der Signal-Relevanz. Er basiert auf der Verteilung, Häufigkeit und zeitlichen Entwicklung von Themen. So erhalten Sie präzise Aufschlüsse über die Eintrittswahrscheinlichkeit und den Time to Impact von Technologien und Trends.

Die Bottom-up-Berechnung (Methodik)

Unsere Modelle erfassen neben Synonymen auch komplexe semantische Ähnlichkeiten. Ergänzt werden sie durch proprietäre Algorithmen, die Datenkategorien und Ergebnisse gewichten:

• Extraktion: Dokumente und Artikel werden analysiert und Kerninformationen extrahiert.
• Vektorisierung: Mittels Deep Learning werden diese Informationen in einen multidimensionalen Vektorraum transferiert und dort geclustert.
• Gewichtung: Die thematische Relevanz wird über Kosinus-Ähnlichkeit, Aktualität und Signalstärke ermittelt.
• Kategorisierung: Datenquellen werden spezifisch gewichtet. So werden wissenschaftliche Publikationen als zukunftsorientierter eingestuft, während News-Daten aufgrund ihrer hohen Volatilität anders in die Zeitberechnung einfließen.

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