Meinungen
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Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML)
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KI-Governance setzt Führungskräfte unter Druck
Unternehmen, die in KI-Governance investieren, werden den aktuellen regulatorischen Anforderungen gerecht und können agiler auf zukünftige Entwicklungen reagieren. Weiterlesen
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5 Tipps gegen Unsicherheiten beim Einsatz von KI
Auf den Einsatz von KI zu verzichten, ist für Firmen keine Option. Um den mit der Nutzung verbundenen Herausforderungen zu begegnen, sollten sie folgende Tipps berücksichtigen. Weiterlesen
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Menschen, Daten und KI: die Kraft kollaborativer Intelligenz
Wie können Unternehmen von KI vor dem Hintergrund finanzieller Herausforderungen und wachsenden Kundenanforderungen profitieren? Zwei Use Cases für KI. Weiterlesen
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8 Anforderungen bei der Einführung von generativer KI
Worauf sollte man bei der Einführung von generativer KI achten und was macht die Einführung erfolgreich? Diese 8 Punkte unterstützen bei Implementierung. Weiterlesen
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Wie Microsoft Copilot funktioniert und die Datensicherheit
Um die Risiken der Datensicherheit einzuschätzen, die Microsoft Copilot einhergehen, müssen sich Firmen mit der Funktionsweise beschäftigen und die Absicherung darauf abstimmen. Weiterlesen
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Data Poisoning: Die Risiken für KI-Modelle
Die Qualität eines KI-Modells hängt zum großen Teil von den Daten ab, mit denen es trainiert wurde. Cyberkriminelle können dies ausnutzen, indem sie Trainingsdaten manipulieren. Weiterlesen
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Apache Cassandra erobert Edge-Anwendungen
Zahlreiche Branchen haben den Wert von Edge-Anwendungen erkannt. Eine NoSQL-Datenbank wie Apache Cassandra spielt in solchen Edge-Szenarien ihre Stärken aus. Weiterlesen
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Europäische Firmen: Sorge um Ethik und Vorurteile generativer KI
Beim Einsatz generativer KI sind noch viele Hürden zu nehmen, damit sichere, faire und nutzbringende Resultate gewährleistet werden können. Es gibt aber regionale Unterschiede. Weiterlesen
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AIOps-Lösungen benötigen klassische und generative KI
AIOps bezeichnet meist den Einsatz von KI für den IT-Betrieb, etwa zur Erkennung von Angriffen. Da ist es mit generativer KI nicht getan, sondern auch klassische KI gefordert. Weiterlesen
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KI in der Rechenzentrumsbranche: Chancen und Bedenken
KI-Tools können für die unterschiedlichsten Aufgaben in Rechenzentren eingesetzt werden. Doch James Carmillet sieht nicht nur Chancen, sondern äußerst auch einige Bedenken. Weiterlesen
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KI in der Enterprise Architecture: Vorteile und Anwendungsfälle
Unternehmensarchitekturen können von künstlicher Intelligenz profitieren und dies in vielen Anwendungsbereichen. Trotz aller Vorteile sind aber auch Herausforderungen zu beachten. Weiterlesen
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KI-Tools: Gamechanger für Handelsunternehmen
Die Integration von KI-Tools und Large Language Models (LLM) in Handelsstrategien ist nicht frei von Problemen. Doch mögliche Vorteile wiegen diese auf. Weiterlesen
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KI und Automatisierung: Die Zukunft des Netzwerkbetriebs
Closed-Loop-Systeme können das Vertrauen von Operations-Teams in KI- und Automatisierungs-Tools stärken, wenn diese Netzwerkprobleme erkennen, Alarme senden und Lösungen empfehlen. Weiterlesen
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Wie Copilot zum Wingman in der Arbeitswelt wird
KI-gestützte Assistenz-Tools wie Microsoft Copilot versprechen effizientere Arbeitswelten, allerdings müssen Unternehmen bei der Integration und Nutzung vieles beachten. Weiterlesen
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Wie KI zur Verbesserung der Mitarbeitererfahrung beiträgt
Führungskräfte müssen in die Arbeitserfahrung ihrer Mitarbeitenden investieren, um langfristig zukunftsfähig zu bleiben. Hierbei kann künstliche Intelligenz (KI) unterstützen. Weiterlesen
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Generative KI datenschutzkonform einsetzen
Generative KI eröffnet neue Anwendungsfälle. Unternehmen sind aber aufgrund der Komplexität der Umgebungen und Fragen des Datenschutzes zurückhaltend bei der Einführung. Weiterlesen
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Risiko KI: Firmen müssen ihre Cybersicherheit verstärken
Unternehmen sollten dringend ihren Schutz vor Cyberangriffen optimieren, denn mit der Verbreitung von künstlicher Intelligenz steigt das Risiko schwerer wirtschaftlicher Schäden. Weiterlesen
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Digitale Transformation und KI im Jahr 2024
Von beschleunigter Transformation bis Hyperpersonalisierung: Welche Trends die Unternehmenslandschaft im Jahr 2024 und darüber hinaus prägen werden. Weiterlesen
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Effiziente Softwaretests dank KI: 6 Prompts für Tester
Generative KI verspricht enorme Verbesserungen bei der Effizienz, Effektivität und Qualität von Softwaretests. Doch dafür braucht es den richtigen Umgang mit der Technologie. Weiterlesen
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Best Practices für KI entwickeln und so zum Vorreiter werden
Unternehmen können eine Vorreiterrolle bei der Entwicklung von Best Practices für künstliche Intelligenz einnehmen. Auf dem Weg dahin müssen aber einige Faktoren beachtet werden. Weiterlesen
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Nur richtige Datenintegration macht generative KI erfolgreich
Das Potenzial generativer KI lässt sich nur dann komplett ausschöpfen, wenn Unternehmen die zentrale Rolle ihrer eigenen Daten erkennen und die Daten richtig integrieren. Weiterlesen
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KI-Regeln in der EU: Innovation und Kontrolle im Einklang
Der EU AI Act muss einen Balanceakt zwischen Innovation und Sicherheit in einer vernetzten Welt schaffen. Sead Ahmetović, CEO von WeAreDevelopers, umreißt die Regeln hierfür. Weiterlesen
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Wie Machine Vision und KI Geschäftsprozesse revolutionieren
Machine Vision stellt einen entscheidenden Faktor dar, um Geschäftsprozesse zu automatisieren und die digitale Transformation eines Unternehmens voranzutreiben. Weiterlesen
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Technologietrends 2024: Die Entwicklungen der nahen Zukunft
Im Jahr 2024 rechnet Amazon CTO Werner Vogels vor allem mit Weiterentwicklungen bei generativer KI und FemTech. Aber auch Entwicklungsgeschwindigkeit und IT-Bildung verändern sich. Weiterlesen
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Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser: KI braucht klare Rahmen
Firmen, die KI verantwortungsvoll einsetzen wollen, müssen dies in Einklang mit ihren Zielen und Werten tun. Zudem müssen sie ihre Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien überprüfen. Weiterlesen
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Dank KI-Tools haben auch Angreifer leichtes Spiel
Anstatt KI mit KI zu bekämpfen, wird es Zeit, dass Unternehmen die Regeln neuschreiben und das Problem an der Wurzel packen – und das sind traditionelle Anmeldemethoden. Weiterlesen
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Acht KI-Prognosen für das Jahr 2024
Innerhalb kürzester Zeit ist KI zum Trendthema geworden, in allen Branchen und Lebensbereichen. Infosys erklärt, wie die Entwicklung im nächsten Jahr aussehen könnte. Weiterlesen
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Enterprise Search gibt generativer KI einen sicheren Rahmen
Wie lassen sich ChatGPT und Co. für die richtigen Zwecke nutzen? Diese Frage stellen sich viele Unternehmen und Behörden. Ein Anwendungsgebiet ist Enterprise Search. Weiterlesen
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Ethische KI braucht eine hohe Qualität der Daten
Das Potenzial künstlicher Intelligenz kann nur durch die Kombination von qualitativ hochwertigen Daten und strengen Governance-Mechanismen ausgeschöpft werden. Weiterlesen
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Die Rolle der KI für Maschinenidentitäten
Ob für Phishing, Deepfakes, Reverse Engineering oder das Schreiben von Code. Kriminelle setzen KI auf vielfältige Weise ein, um ihre Taktiken und Cyberangriffe zu optimieren. Weiterlesen
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KI-gestützte ERP-Systeme: Wenn auf Daten Taten folgen
Die Integration von KI in das ERP-System eröffnet eine Reihe neuer Möglichkeiten, Unternehmensentscheidungen datengetrieben zu treffen. Davon profitieren Unternehmen bereits heute. Weiterlesen
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Durch Netzwerkoptimierung das volle KI-Potenzial nutzen
Anwendungen für künstliche Intelligenz benötigen enorme Netzwerkkapazitäten. Die heute üblichen Netzwerkinfrastrukturen sind nicht ausreichend, meint Hannes Gredler von RtBrick. Weiterlesen
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5 Herausforderungen bei der KI-Implementierung
Die Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI) in der Automatisierung ist mit einigen Herausforderungen verbunden. Hier sind fünf Probleme und wie man lösen kann. Weiterlesen
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Blinde Flecken der KI: So können sie sie erkennen und auflösen
Zahlreiche Firmen wollen künstliche Intelligenz einsetzen, um effizienter und wirtschaftlicher zu arbeiten. Es gibt aber Fallstricke zu beachten, zum Beispiel blinde Flecke. Weiterlesen
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Warum generative KI Graphtechnologie braucht
Large Language Model (LLM) KI-Systeme sind gut bei der Vorhersage von Texten. Sie halluzinieren aber auch manchmal. Das Training mit Wissensgraphen kann hier ein Korrektiv sein. Weiterlesen
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KI mit guten Daten und richtigem Storage erfolgreich umsetzen
Das Geheimnis erfolgreicher künstlicher Intelligenz ist eigentlich einfach: Korrekte Daten und ihre richtige Speicherung tragen maßgeblich zum Erfolg einer KI-Implementierung bei. Weiterlesen
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Bei generativer KI bleiben Menschen weiter wichtig
Künstliche Intelligenz soll in vielen Bereichen menschliche Arbeitsprozesse übernehmen. Dabei kommt die Technologie nicht gänzlich ohne menschlichen Einfluss aus. Weiterlesen
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Generative KI: Bedrohungen und Chancen für die IT-Sicherheit
Mit dem allgemein zunehmenden Einsatz von generativer KI vergrößert sich die Angriffsfläche von Unternehmen damit die Risiken. Firmen müssen da anpassungsfähig bleiben. Weiterlesen
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Einrichten von generativen KI-Infrastrukturen
Unternehmen sollten generative KI-Produkte integrieren, die leicht zu bedienen, flexibel und vor Ort einsetzbar sind. Nutanix GPT-in-a-Box ist eine Lösung, die diese Anforderungen bedient. Weiterlesen
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Maschinelles Lernen einführen: wie MLOps dabei unterstützt
Machine Learning Operations (MLOps) bietet eine Orientierung für Entwicklung, Integration und Betrieb von Machine-Learning-Anwendungen. Was MLOps insgesamt auszeichnet. Weiterlesen
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Generative KI: Sicherheitsrisiken und Schutzmaßnahmen
Bei generativen KI-Systemen müssen Unternehmen geeignete Security-Maßnahmen zu ergreifen, um die Funktionalität der Lösungen selbst sowie die Qualität ihrer Ergebnisse zu schützen. Weiterlesen
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Mit AIoT effiziente Mobilität und Energienutzung erreichen
AIoT-Plattformen können die Vielzahl an Instrumenten der CO2-Reduktion in Unternehmen orchestrieren und zu einem zentralen Bestandteil nachhaltiger Wirtschaftsaktivitäten werden. Weiterlesen
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Wie KI-Analytik die Interaktion mit Kunden personalisiert
Firmen, die ihr Kundenerlebnis verbessern wollen, sollten irrelevante Angebote vermeiden. Mit KI-gestützter Hyperpersonalisierung lässt sich herausfinden, was Zielgruppen möchten. Weiterlesen
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Künstliche Intelligenz muss von Menschen getestet werden
KI ist gerade das Thema, egal ob es um Risiken oder Chancen der Technologie geht. Bevor KI zum Einsatz kommt, muss sie aber richtig getestet und trainiert werden. Weiterlesen
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Die KI-Revolution: Neue Chancen durch prädikative Analytik
Historische Daten für vorrausschauende Prognosen zu nutzen ist nicht neu, aber mit künstlicher Intelligenz lassen sich diese Analysen schneller, effizienter und genauer umsetzen. Weiterlesen
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Generative KI: Auswirkungen auf Kommunikationsnetzwerke
Generative KI wird auch die Landschaft der Telekommunikation verändern. Das wird zu Optimierungen in bestehenden und zur Entwicklung von leistungsfähigeren Funktionen führen. Weiterlesen
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Wie künstliche Intelligenz virtuelle Zusammenarbeit verändert
Videokonferenzsysteme integrieren immer häufiger KI-Funktionen. Anwenderunternehmen sollten beim Einsatz aber keine Kompromisse in puncto Datenschutz und Sicherheit eingehen. Weiterlesen
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Die Zukunft der Quanten-KI: Ethische Aspekte und Folgen
Die Entwicklung einer menschenähnlichen KI mithilfe von Quantencomputern wirft Fragen auf. Dabei geht es auch um rechtliche und ethische Auswirkungen der Technologie. Weiterlesen
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Wie CIOs die Anwendungsentwicklung mit KI produktiv angehen
CIOs sollten eine Strategie für KI-Anwendungen entwickeln. Dabei müssen sie sicherstellen, dass Ressourcen effektiv eingesetzt und gewünschte Ergebnisse erzielt werden. Weiterlesen
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Warum das Netzwerk für KI-Anwendungen extrem wichtig ist
Netzwerke sind unverzichtbar, um die Anforderungen von KI-Anwendungen zu unterstützen. Technologien wie smartNICs und RDMA können die Effizienz und Skalierbarkeit verbessern. Weiterlesen
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Das Zusammenspiel von KI und Softwareautomatisierung
Der verbreitete Einsatz von ChatGPT zeigt, dass KI vielseitig genutzt werden kann. In Kombination mit Softwareautomatisierung bietet die Technologie viele Vorteile. Weiterlesen
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Ist generative KI eine Sicherheitsbedrohung für Unternehmen?
Generative KI kann sowohl von Security-Teams für die Verteidigung genutzt werden, als auch von Cyberkriminellen für Angriffe. Daher muss die Betrachtung differenziert erfolgen. Weiterlesen
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Auf dem Weg zur KI: künstliche Intelligenz produktiv nutzen
Ein KI-Modell in den produktiven Betrieb zu überführen ist alles andere als trivial. Eine technisch leistungsfähige Produktionsinfrastruktur ist hierfür notwendig. Weiterlesen
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KI-Chatbots: Vorteile, Herausforderungen, Trends und Einsatz
KI-Chatbots eignen sich für verschiedene Branchen und die Industrie. Neben vielen Vorteilen gilt es, auch einige Herausforderungen bei deren Einsatz zu berücksichtigen. Weiterlesen
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Auf dem Weg zur KI: Modelle in der Cloud entwickeln und testen
Unternehmen fahren am besten, wenn sie für Entwicklung und Training ihrer KI-Modelle einen Cloud-Ansatz wählen. Bei der Auswahl des Anbieters gilt es aber einiges zu beachten. Weiterlesen
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KI kann die Data Protection signifikant verändern
Künstliche Intelligenz wirkt sich auch auf Backup und Recovery aus. Erfahren Sie, wo KI bereits für die Data Protection eingesetzt wird und wohin sie sich entwickelt. Weiterlesen
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Auf dem Weg zur KI: Erschließung des Datenmaterials
Unternehmen kommen heute nicht mehr um den Einsatz von KI herum. In dieser dreiteiligen Artikelserie werden die notwendigen Schritte zur KI-Implementierung beschrieben. Weiterlesen
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Firmen ohne eigene KI-Roadmap drohen neue Abhängigkeiten
Damit sich Unternehmen bei beim Einsatz von generativer KI nicht in neue Abhängigkeiten begeben, müssen sie Anwendungsfälle auf den Prüfstand stellen und KI-Strategien entwickeln. Weiterlesen
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Darum sollten Sie sich mit Embedded-KI mehr beschäftigen
Künstliche Intelligenz wird bereits von vielen Firmen eingesetzt. Es gibt unterschiedliche Arten, KI zu nutzen. Eine davon ist Embedded-KI, die Sie berücksichtigen sollten. Weiterlesen
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Was ist KI-Bias und warum ist es für die IT wichtig?
Der Hype um künstliche Intelligenz ist groß. Doch ein erhebliches Risiko sind falsche oder verzerrte Ergebnisse. Mit entsprechendem Wissen lässt sich dieser AI Bias vermeiden. Weiterlesen
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Die hilfreiche Hand künstlicher Intelligenz im Rechenzentrum
Künstliche Intelligenz kann in der IT hilfreich sein, so auch bei der Data Protection und Backups. Mark Molineux von Cohesity erklärt, welche Aufgaben KI hier übernehmen kann. Weiterlesen
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KI und GPT-Technologie für das Experience Management nutzen
KI und GPT lässt sich auch für das Experience Management nutzen. Der Beitrag erklärt, welche Vorteile Unternehmen davon haben und auf welche Fallstricke sie achten müssen. Weiterlesen
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Künstliche Intelligenz: Die neue Generation von Arbeitskräften
Künstliche Intelligenz wird den Arbeitsmarkt drastisch verändern. Unternehmen sollten ihre Personalstrategie und -potential überdenken und den möglich neuen Gegebenheiten anpassen. Weiterlesen
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ChatGPT und Co.: Software mit KI-APIs intelligenter machen
KI wird immer wichtiger in der Softwareentwicklung. Der einfachste Weg für Entwickler, KI in ihre Anwendungen zu integrieren, ist dabei die Verwendung von APIs. Weiterlesen
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Generative KI: Diese Faktoren sollten Sie im Blick haben
Generative künstliche Intelligenz setzt sich rasant schnell durch und Firmen müssen unbedingt wichtige Faktoren beachten, die zu Problemen führen können, welche zu verhindern sind. Weiterlesen
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Das Potenzial von Daten in der KI-Ära ausschöpfen
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können Firmen helfen, effizienter und mit größerer Automatisierung zu arbeiten. Die Umsetzung von KI und ML kann problematisch sein. Weiterlesen
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Firmen müssen in Talente investieren, um KI zu etablieren
In der Wirtschaft besteht ein wachsender Bedarf, KI zu implementieren, um bestehende Geschäftsmodelle zu optimieren und Prozesse zu verbessern. Doch wie wird das erreicht? Weiterlesen
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Conversational Commerce: Lösung ohne Drittanbieter-Cookies
2024 will Google das Ende der Third-Party-Cookies einläuten. Wie erfährt man dann etwas über das Nutzerverhalten auf Webseiten und in Apps? Conversational Commerce soll helfen. Weiterlesen
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Ethische künstliche Intelligenz sollte Realität werden
Künstliche Intelligenz birgt neben den zahlreichen Vorteilen auch Risiken für Wirtschaft und Gesellschaft. Um diese zu vermeiden, ist ein ethisches Rahmenwerk für KI unerlässlich. Weiterlesen
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KI und maschinelles Lernen: drei Schritte zum Erfolg
Der Einsatz von Machine Learning und künstlicher Intelligenz bietet für alle Branchen neue Chancen. Ein Anwendungsfall ist die Optimierung von Geschäftsprozessen. Weiterlesen
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Vorurteile sind Schwachstellen in KI-Systemen
Sind Trainingsdaten für KI-Systeme mit vorurteilsbehafteten Informationen versehen, kommt es zu Fehlentscheidungen und Diskriminierung. Hier müssen Sicherheitsregeln greifen. Weiterlesen
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Was ist Hyperautomation und wofür braucht man sie?
Um im eigenen Unternehmen Hyperautomation anzuwenden, braucht es Methoden und einen Tool-Stack, der es erlaubt, Aufgaben und Prozesse zu analysieren und zu automatisieren. Weiterlesen
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Die Übersetzungsbranche im Wandel – was leisten KI-Tools?
Dank künstlicher neuronaler Netzwerke können KI-Anwendungen Texte übersetzen. Lesbarkeit und Verständlichkeit werden immer besser. Sie eignen sich aber nicht immer. Weiterlesen
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Warum KI-Fachbegriffe 2023 ein Hindernis für Unternehmen sind
Künstliche Intelligenz (KI) wird unterschiedlich wahrgenommen. Vor allem KI-Begriffe sorgen bei fachfremden Anwendern für Verwirrung und behindern den Einsatz. Weiterlesen
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Mit KI und Machine Learning zum intelligenten Unternehmen
KI und Machine Learning unterstützen Unternehmen dabei, neue Geschäftsmodelle zu erschließen und bestehende zu transformieren. Wie die Technologien zusammenarbeiten. Weiterlesen
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Mit KI in der Testautomatisierung DevOps-Prozesse optimieren
Lohnt es sich, KI in DevOps-Prozesse zu integrieren? Eine Studie zeigt: Die Mehrheit der Unternehmen sieht darin großes Potenzial. Ein mögliches Einsatzgebiet ist Testing. Weiterlesen
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Wie richtiges Datenmanagement zu Trustworthy AI beiträgt
Das Thema Trustworthy Artificial Intelligence hat einen hohen Stellenwert in der EU. Damit sollen ethischen Prinzipien in KI-Systemen definiert werden. Was steckt dahinter? Weiterlesen
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Tiny AI ist die Zukunft der künstlichen Intelligenz
Modelle für künstliche Intelligenz (KI) müssen nicht zwangsläufig große Datenmengen verschlingen, um effektiv zu arbeiten. Tiny AI ist die Zukunft der künstlichen Intelligenz. Weiterlesen
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Mit intelligenter Automatisierung Fachkräftemangel bekämpfen
Intelligenter Automatisierung versetzt Unternehmen in die Lage, das mangelnde Fachkräfteangebot und die Qualifikationslücken abzumildern beziehungsweise zu schließen. Weiterlesen
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Mit Conversational KI-Bots zum intelligenten Self-Service
Intelligente Kundenservicelösungen, die künstliche Intelligenz in den Servicemix integrieren, werden für Unternehmen immer interessanter. Besonders Routineaufgaben decken diese ab. Weiterlesen
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Wann steigen KI und Machine Learning zum Mainstream auf?
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen wird durch zwei Hürden gebremst: sind sind kostspielig und komplex. Wie die Integration dennoch gelingt. Weiterlesen
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Fünf Mythen über künstliche Intelligenz und Machine Learning
Um künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ranken sich einige Mythen. Verantwortliche sollten sich dieser Punkte bewusst sein, um KI- und ML-Projekte zum Erfolg zu führen. Weiterlesen
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Warum künstliche Intelligenz überprüfbar sein muss
Künstliche Intelligenz (KI) muss überprüfbar sein. Das gilt umso mehr, da die Geschäftswelt KI bereits in der Praxis für bessere Entscheidungen nutzt und skaliert. Weiterlesen
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Die Zukunft der Landwirtschaft: IoT-Wearables und Daten
Landwirte und Haustierbesitzer könnten von IoT in der Veterinärmedizin profitieren. Mit Monitoring und Machine-Learning-Modellen lassen sich Tiere effektiver behandeln. Weiterlesen
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Künstliche Intelligenz (KI) muss verantwortungsvoll arbeiten
Wie verantwortungsvoll läuft die Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) aktuell ab und was braucht es künftig? Eine Studie liefert Erkenntnisse über den Status quo. Weiterlesen
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Künstliche Intelligenz: Trainingsdaten sind entscheidend
Unternehmen, die heute und in Zukunft wettbewerbsfähig sein wollen, kommen um Systeme auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) nicht mehr herum. Doch wie wird eine KI intelligent? Weiterlesen
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Neue Kunden mit künstlicher Intelligenz aufspüren
Für Unternehmen ist eine starke Kundenbasis und deren professionelle Betreuung essenziell. Dies allein ist aber zu wenig. Wie sich neue Kunden mit KI aufspüren lassen. Weiterlesen
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KI und IoT: Wie Hersteller digitale Ökosysteme aufbauen
Mit Coopetition können Hersteller als Data Provider ihre Partner mit wertvollen Informationen versorgen und als Solution Provider eigenständige digitale Lösungen entwickeln. Weiterlesen
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Checkliste KI-Einführung: Was das Management beachten sollte
Die transformativen Kräfte von künstlicher Intelligenz (KI) sind enorm – vorausgesetzt, man bringt die erforderlichen Kenntnisse, Ressourcen und Technologien zusammen. Weiterlesen
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Wie sich Citizen Development in Unternehmen durchsetzt
Citizen Developer treiben die Automatisierung von Geschäftsprozessen und die digitale Transformation voran. Welche Hürden Unternehmen hierfür meistern müssen. Weiterlesen
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Wie intelligentes Wissensmanagement funktioniert
Die Digitalisierung schreitet voran. Unternehmer erkennen dabei das Potenzial datengetriebener Geschäftsmodelle. Wie intelligentes Wissensmanagement funktioniert. Weiterlesen
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Fünf Gründe, warum künstliche Intelligenz Kontext braucht
Das Potential von KI ist noch lange nicht ausgeschöpft. Allerdings sind technische und ethische Standards notwendig. Graphtechnologie liefert dazu den nötigen Datenkontext. Weiterlesen
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Fünf Tipps für die KI- und datengestützte Transformation
Unternehmen haben, nicht zuletzt durch neue Technologien, die Möglichkeiten intelligenter Datenauswertung erkannt. Eine wichtige Rolle spielt dabei künstliche Intelligenz. Weiterlesen
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Antifragile Lieferketten: Wie Firmen Störungen meistern
Wie können sich Unternehmen besser auf Unterbrechungen in der Lieferkette vorbereiten? Eine Lösung ist, Lieferketten auf Grundlage des Konzepts der Antifragilität aufzubauen. Weiterlesen
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Echte digitale Transformation startet mit Data Governance
Die Art und Weise, wie Organisationen ihre geschäftskritischen Daten verwalten, bestimmt am Ende den Erfolg von Initiativen der digitalen Transformation. Weiterlesen
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Digitale Transformation als Schlüsselfaktor der Resilienz
2020 war eines der herausforderndsten Jahre der jüngsten Vergangenheit. Ohne technologischen Innovationen wären die Folgen der Coronapandemie allerdings noch dramatischer gewesen. Weiterlesen
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Warum ethische KI wichtig für die Zukunft ist
Datensätze für das Trainieren von KI- und Machine-Learning-Modellen sind niemals vollständig neutral. Der Schlüssel im Kampf gegen Verzerrung kann eine Blockchain sein. Weiterlesen
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Die IIoT-Trends 2021
Der Einsatz von IIoT-Technologie in der Automatisierung, drahtlose Konnektivität und künstliche Intelligenz (KI) werden im Jahr 2021 branchenübergreifend weiter zunehmen. Weiterlesen
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IoT-Prognosen für 2021
Die IoT-Prognosen für 2021 beinhalten die Zunahme von medizinischen Wearables und digitalen Zwillingen, mehr Datenschutz, Edge Computing sowie KI- und IoT-Produkten von der Stange. Weiterlesen
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Wie Organisationen nach COVID-19 zurück in den Alltag finden
Trotz anhaltender COVID-19-Pandemie finden viele Organisationen zur Normalität zurück. Technologien wie Computer Vision und Machine Learning helfen einigen dabei. Weiterlesen