Wissenschaftler und Ingenieure werden dazu angehalten, Strategien mit integrierter künstlicher Intelligenz (KI) in ihre Arbeitsabläufe einzubinden. Obwohl hierfür viele Möglichkeiten zur Verfügung stehen, möchte niemand die Genauigkeit der Arbeit oder das Vertrauen in die Ergebnisse opfern, nur um sagen zu können, dass KI eingesetzt wird.
Das Wertversprechen von JMP bleibt unverändert: ein interaktiver, durchgängiger Analyse-Workflow, der Exploration, Modellierung und Reporting unterstützt. JMP spielt seine Stärken besonders bei komplexen, multivariaten und neuartigen Problemen aus. Genau hier sind statistisches Denken und menschliches Urteilsvermögen unerlässlich, und vortrainierte KI-Modelle stoßen an ihre Grenzen, da ihnen Trainingsdaten fehlen.
JMP betrachtet LLMs als Beschleuniger für analytische Arbeitsabläufe, nicht als Ersatz. LLMs helfen neuen Benutzern, schneller zu lernen, erschließen erweiterte Funktionen, die sonst ungenutzt blieben, und generieren benutzerdefinierte JMP-Skripte anhand von Eingabeaufforderungen in einfacher Sprache. Diese Integrationen basieren auf der maßgeblichen JMP-Dokumentation und werden vollständig von JMP ausgeführt, sodass die Ergebnisse korrekt und reproduzierbar sind.
Diese Präsentation bietet einen Überblick über JMPs ganzheitlichen Ansatz zur LLM-Integration und eröffnet Unternehmen vielfältige Möglichkeiten, JMP in ihre KI-Strategie einzubinden. Die Integration von JMP und LLM steigert die Effizienz und gewährleistet gleichzeitig fundierte wissenschaftliche und technische Entscheidungen.
