Amazon bringt einen KI-gestützten Chatbot für AWS-Kunden namens Q auf den Markt.
Q wurde heute Morgen während einer Keynote auf der re:Invent-Konferenz von Amazon in Las Vegas vorgestellt und kann Fragen beantworten wie „Wie erstelle ich eine Webanwendung mit AWS?“ – ab 20 US-Dollar pro Benutzer und Jahr, jetzt in der öffentlichen Vorschau. Q basiert auf 17 Jahren AWS-Wissen und bietet eine Liste potenzieller Lösungen sowie Gründe dafür, warum Sie die Vorschläge in Betracht ziehen könnten.
„Sie können ganz einfach chatten, Inhalte generieren und Maßnahmen ergreifen [with Q]„, sagte AWS-CEO Adam Selipsky auf der Bühne. „Alles basiert auf einem Verständnis Ihrer Systeme, Ihrer Datenbestände und Ihrer Abläufe.“
AWS-Kunden konfigurieren Q, indem sie es mit organisationsspezifischen Apps und Software wie Salesforce, Gmail und Amazon S3-Speicherinstanzen verbinden und anpassen. Q indiziert alle damit verbundenen Daten und Inhalte und „lernt“ Aspekte über ein Unternehmen, einschließlich seiner Organisationsstrukturen, Kernkonzepte und Produktnamen.
Über eine Web-App kann ein Unternehmen Q bitten, beispielsweise zu analysieren, mit welchen Produktfunktionen seine Kunden Probleme haben und welche Möglichkeiten es gibt, diese zu verbessern – oder, a la ChatGPT, eine Datei hochladen (ein Word-Dokument, eine PDF-Datei, eine Tabelle usw.). liken) und Fragen zu dieser Datei stellen. Q nutzt seine Verbindungen, Integrationen und Daten, einschließlich geschäftsspezifischer Daten, um Antworten und Zitate zu erstellen.
Q geht über das bloße Beantworten von Fragen hinaus. Der Assistent kann im Namen eines Benutzers über eine Reihe konfigurierbarer Plugins Aktionen durchführen, wie etwa die automatische Erstellung von Servicetickets, die Benachrichtigung bestimmter Teams in Slack und die Aktualisierung von Dashboards in ServiceNow. Um Fehler zu vermeiden, lässt der Chatbot die Benutzer die Aktionen überprüfen, bevor sie ausgeführt werden, und verlinkt sie zur Validierung auf die Ergebnisse.
Wie Sie sich vorstellen können, ist Q über die AWS-Managementkonsole und die oben genannte Web-App sowie über bestehende Chat-Apps wie Slack zugänglich und verfügt über ein umfassendes Verständnis von AWS und den darüber verfügbaren Produkten und Dienstleistungen. Amazon sagt, dass Q die Nuancen von App-Workloads auf AWS verstehen kann und AWS-Lösungen beispielsweise für Apps vorschlägt, die nur wenige Sekunden statt Minuten oder Stunden laufen, oder Apps, die nur sehr selten auf den Speicher zugreifen.
Auf der Bühne, Selipsky nannte das Beispiel einer App, die auf leistungsstarke Videokodierung und -transkodierung setzt. Auf die Frage nach der besten EC2-Instanz für die betreffende App würde Q eine Liste unter Berücksichtigung von Leistungs- und Kostenaspekten geben, sagte Selipsky.
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Q kann auch Probleme wie Netzwerkkonnektivitätsprobleme beheben und Netzwerkkonfigurationen analysieren, um Abhilfemaßnahmen bereitzustellen.
Und Q knüpft an CodeWhisperer an, den Dienst von Amazon, der App-Code generieren und interpretieren kann. Innerhalb einer unterstützten IDE (z. B. CodeCatalyst von Amazon) kann Q Tests zum Benchmarking von Software generieren, die auf dem Wissen über den Code eines Kunden basieren. Q kann auch einen Planentwurf und eine Dokumentation für die Implementierung neuer Funktionen in Software oder die Transformation von Code und die Aktualisierung von Codepaketen, Repositorys und Frameworks erstellen – Pläne, die dann in natürlicher Sprache verfeinert und ausgeführt werden können.
Selipsky sagt, dass ein kleines Team bei Amazon Q intern verwendet hat, um in nur zwei Tagen rund 1.000 Apps von Java 8 auf Java 17 zu aktualisieren – und diese Apps zu testen.
Amazon sagt, dass es auch seine Erstanbieterprodukte wie QuickSight, einen Geschäftsanalysedienst, aufbaut. Q in QuickSight kann Visualisierungsoptionen für Geschäftsberichte bereitstellen, diese automatisch neu formatieren oder Fragen zu den Daten beantworten, auf die verwiesen wird oder die in einem Bericht enthalten sind.
Q hält auch Einzug in Amazons Contact-Center-Software Amazon Connect. Jetzt – unterstützt von Q – können Kundendienstmitarbeiter Antwortvorschläge auf Kundenfragen mit vorgeschlagenen Aktionen und Links zu verwandten Supportartikeln erhalten, ohne diese Kundenfragen in eine Textleiste eingeben zu müssen. Q generiert außerdem eine Zusammenfassung nach dem Anruf, die Vorgesetzte verwenden können, um Folgeschritte zu verfolgen.
Selipsky betonte während der Keynote mehrmals, dass die Antworten, die Q gibt – und die Maßnahmen, die es ergreift – vollständig kontrollierbar und filterbar sind. Q gibt nur Informationen zurück, die ein Benutzer sehen darf, und Administratoren können sensible Themen einschränken, indem Q bei Bedarf unangemessene Fragen und Antworten herausfiltert.
Darüber hinaus trainieren Q-Modelle – eine Mischung aus Modellen von Bedrock, der KI-Entwicklungsplattform von Amazon, einschließlich der hauseigenen Titan-Familie von Amazon – nicht anhand der Daten eines Kunden, sagte Selipsky.
Diese Aufzählungspunkte richteten sich zweifellos an Unternehmen, die aus Haftungs- und Sicherheitsgründen davor zurückschrecken, generative KI einzuführen. Über ein Dutzend Unternehmen haben Verbote oder Einschränkungen für ChatGPT erlassen und Bedenken hinsichtlich der Verwendung der in den Chatbot eingegebenen Daten und des Risikos von Datenlecks geäußert.
Abgesehen von der starken Betonung des Datenschutzes scheint Q in vielerlei Hinsicht die Antwort von Amazon auf Microsofts Copilot für Azure zu sein – was wiederum die Antwort von Microsoft war Duett KI in Google Cloud. Sowohl Copilot für Azure als auch Duet AI sind chatgesteuerte Assistenten für Cloud-Kunden, die Konfigurationen für Apps und Umgebungen vorschlagen und bei der Fehlerbehebung helfen, indem sie potenzielle Probleme – und Lösungen – identifizieren.
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Aber Q scheint etwas umfassender zu sein und deckt ein breites Spektrum an Anwendungsfällen für Business Intelligence, Programmierung und Konfiguration ab. Ray Wang, Gründer und Chefanalyst bei Constellation Research, sagte gegenüber Tech, dass es seiner Meinung nach die bisher „wichtigste“ Ankündigung bei re:Invent sei.
„Es geht darum, Entwickler mit KI auszustatten, damit sie erfolgreich sind“, sagte er – eine wichtige Anmerkung, die man in diesem Zusammenhang ansprechen sollte nach Zumindest einer aktuellen Umfrage zufolge haben viele Unternehmen, die generative KI testen, Schwierigkeiten, geschäftliche Anwendungsfälle zu finden und schlecht konzipierte Implementierungen zu überwinden.
Wir müssen nur sehen, ob Q so gut funktioniert, wie Amazon es verspricht.