Alles zum Thema KI
KI-Systeme auf dem Vormarsch: Innovative KI-Ansätze unterstützen Unternehmen dabei, verfügbares Wissen effizient zu nutzen. Betriebe die frühzeitig den Grundstein legen, profitieren nachhaltig von den dadurch generierten Wettbewerbsvorteilen.
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Auch Hacker haben künstliche Intelligenz (KI) inzwischen für sich entdeckt. Immer mehr Cyberangriffe werden mithilfe von Machine Learning und Co. durchgeführt. Traditionelle Sicherheitsstrukturen reichen nicht mehr aus, um die KI-verstärkten Angriffe abzuwehren. Nur wer in seiner Verteidigungsstrategie auch auf künstliche Intelligenz vertraut, kann den Angreifern etwas entgegensetzen.
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Dystopische Zukunftsszenarien, in denen Künstliche Intelligenz (KI) zur echten Herausforderung für unsere Gesellschaft wird, erschafft Hollywood oft genug. Von einer Terminator-KI, die die Menschheit unterjocht, sind wir jedoch noch weit entfernt. Trotzdem können KI und Machine Learning Algorithmen zum Problem werden, wenn sie nicht ethisch entwickelt und eingesetzt werden. Diese Probleme sind meistens nach außen hin nicht so spektakulär, wie die Hollywood-Varianten. Aber wenn beispielsweise ganze Bevölkerungsgruppen aufgrund unethischer KI bei der Kreditvergabe benachteiligt werden, ist das eine Angelegenheit, die dringend aufgeklärt und geändert werden muss. Um solche Situationen von vornherein zu verhindern, muss Künstliche Intelligenz sowohl ethisch als auch erklärbar sein.
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„Die Analysefähigkeiten der KI werden heute schon genutzt um Kosten zu sparen, Prozesse zu optimieren und Fehler zu vermeiden. Daneben gewinnen auch Nachhaltigkeitskriterien an Relevanz“, erklärt Alexander Zschaler, Vertriebsleiter Deutschland bei Cloudera. „Um dieser Vielfalt und Komplexität gerecht zu werden benötigen Unternehmen nicht nur umfangreiche Datensätze, sondern auch fundierte Datenstrategien. Dazu braucht es die Power der KI, die teils komplexen und nicht linearen Zusammenhänge auswertbar zu machen und optimale Handlungsempfehlungen für einen schonenden Umgang mit den endlichen Ressourcen abzuleiten. Unsere Studie von Ende 2021 hat gezeigt, dass Unternehmen die Relevanz von nachhaltigen Geschäftsentscheidungen auf Datenbasis bereits erkannt haben.“
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Unternehmen, die erste KI-Projekte im Rahmen einzelner Use Cases umsetzen, werden schon bald keine Vorreiter mehr sein. Demokratisierte KI-Projekte und klare Strukturen bringen den Einsatz von KI aufs nächste Level und sichern die Wettbewerbsfähigkeit für die Zukunft. Das Stichwort: Everyday AI. Kurz: Künstliche Intelligenz als eine Technologie, die in den täglichen Prozessen fest verankert ist und so einfach Teil des Geschäfts wird.
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Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) beziehungsweise Maschinellem Lernen (ML) im betrieblichen Umfeld gewinnt ständig an Bedeutung. Viele Unternehmen haben bereits erste Erfahrungen in sogenannten Proof-of-Concept (PoC) mit KI gesammelt. Mehr und mehr kommen KI-Projekte auch in den produktiven Einsatz – ohne klar strukturierte MachineLearning Operations (MLOps) laufen Unternehmen allerdings Gefahr, dass KI-Projekte nie wertbringend eingesetzt werden und somit auch keinen tatsächlichen Geschäftswert erzielen. Das Problem dabei: Einige Mythen über MLOps halten sich hartnäckig und erschweren es Unternehmen, maximalen Wert aus ihren ML-Projekten zu generieren. Dieser Artikel erklärt, warum es bei MLOps nicht nur um die Modellierung geht und welche Arbeit nach der Integration von MLOps auf Unternehmen zukommt.
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Das Lastenheft ist ein wichtiges Dokument im Projektmanagement. Es enthält die Anforderungen an das Projekt, die Aufgabenstellung und die Zielsetzung. Durch diese Angaben können zielgenau Projektteams zusammengestellt werden. Die genannten Informationen lassen sich nun auch durch Künstliche Intelligenz aus dem Lastenheft extrahieren. So werden Anfragen schneller den passenden Ansprechpartnern zugewiesen und die Kunden erhalten schneller Antwort.
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Künstliche Intelligenz soll objektive und zuverlässige Entscheidungen treffen – so die Anforderung in der Theorie. Das kann sie jedoch nur, wenn die Datenbasis, die ihr zur Verfügung steht, frei von Bias, also Verzerrung durch Vorurteile jeder Art, ist. Da das selten zutrifft, benötigt man eine Alternativlösung: „Explainable AI“.
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Künstliche Intelligenz (KI) bietet für Unternehmen als Technologie der Zukunft neue Möglichkeiten, beispielsweise in der Kunden-Bedarfsanalyse, bei der Optimierung von Geschäftsprozessen und sogar bei der Personalsuche. Doch wenn KI-Systeme zur automatisierten Entscheidungsfindung verwendet werden, können sie potenziell diskriminierende Entscheidungen treffen. Das kann das Ergebnis von verzerrten Daten und Performance-Metriken sein, die sich nachteilig auf bestimmte demografische Gruppen auswirken. Zudem kann es sich um Probleme bei der Implementierung handeln, die es den Betroffenen erschwert, den verantwortlichen Algorithmus für diese Benachteiligung zu identifizieren. Genauso schwer ist es, die entstehenden Nachteile zu beheben.
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Die hybride Belegschaft – im Homeoffice, im Büro, im Außendienst oder zwischen den Standorten wechselnd – ist gekommen, um zu bleiben. Innovative und anpassungsfähige Technologien sind dabei noch wichtiger geworden, damit Unternehmen ihren Mitarbeitern eine bessere Employee Experience bieten können.
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