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Alles zum Thema KI

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Sieben MLOps Mythen, die die Verantwortlichen vor dem Einsatz ihrer KI-Projekte kennen sollten

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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Mit Künstlicher Intelligenz Informationen aus Projektbeschreibungen extrahieren

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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Ethische KI braucht Regulierungen

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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Mehr als eine Billion Datenbeziehungen in Neo4j Graphdatenbank

Auf seiner Entwicklerkonferenz „NODES 2021“ demonstrierte Neo4j die Skalierbarkeit seiner Graphdatenbank. Dazu führten die zuständigen Mitarbeiter eine Echtzeitabfrage durch, die auf über tausend Rechnern lief. Sie erfolgte in einem Graphen mit mehr als einer Billion Beziehungen und über 200 Milliarden Knoten. Diese Zahlen kann man sich nur dann bildhaft vorstellen, wenn man sie in einen greifbaren Kontext rückt. Ein Graph, der eine Billion Kanten hat, wäre beispielsweise dazu in der Lage, realitätsnah sämtliche sozialen Beziehungen der Weltbevölkerung wiederzugeben. Die Antwortzeit der Echtzeitabfrage lag übrigens bei wenigen Millisekunden.

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NetApp beschleunigt gemeinsam mit appliedAI die KI-Transformation

NetApp schloss vor kurzem einen Technologie-Partner- und Kooperationsvertrag mit appliedAI, einer Initiative des Innovations- und Gründerzentrums UnternehmerTUM für Künstliche Intelligenz (KI/AI). Die Zusammenarbeit soll dafür sorgen, dass die Technologien, die mit Künstlicher Intelligenz zusammenhängen, schneller in der Wissenschaft und in den deutschen Unternehmen verbreitet werden. Der Beitrag von NetApp zur Partnerschaft sind die Datenverwaltungs-Kenntnisse des Unternehmens. Darüber hinaus sorgt die Data-Farbic-Architektur dafür, dass die Daten für die KI-Projekte zuverlässig und schnell bereitgestellt werden.

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Selbstlernende KI-Appliance zur sekundenbruchteilschnellen Bedrohungserkennung

FortiAI von Fortinet ist eine on-premise Appliance für Künstliche Intelligenz (KI), die selbstlernende tiefe neuronale Netze verwendet, um Sicherheitsanalysen ablaufen zu lassen und das schnelle Beseitigen von Bedrohungen zu ermöglichen. Über den FortiAI Virtual Security Analyst kommt eine leistungsfähige Security-KI in die Unternehmensnetzwerke. Das System kann Bedrohungen extrem schnell ausmachen – innerhalb von Sekundenbruchteilen. Die Entwicklung fand in den Fortinet FortiGuard Labs statt.

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Mit Talend Informationen aus Daten gewinnen

Talend hat das Winter ’20 Release von Talend Data Fabric angekündigt. Die neue Produktversion enthält die Lösung Talend Cloud Data Inventory, die automatisch einen Data-Intelligence-Score aller Daten innerhalb einer Organisation berechnet und diesen Wert in einer Selfservice-Cloud-App für Anwender bereitstellt. Darüber hinaus bietet Winter ’20 weitere leistungsstarke Funktionen für Künstliche Intelligenz sowie eine moderne Cloud-Anbindung. Mit Talend Data Fabric können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse aus großen Datenmengen gewinnen, um auf schnelle und einfache Weise ihren Umsatz zu steigern, in kürzerer Zeit Innovationen zu entwickeln, die Kundenerfahrung zu transformieren und ihre Kosten und Risiken deutlich zu senken.

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Wie Datenanalysen, Künstliche Intelligenz und Machine Learning den Geschäftsalltag verändern

Um im alltäglichen Wettbewerb bestehen zu können, müssen die drei Technologien „Datenanalysen“, „Künstliche Intelligenz“ (KI) und Machine Learning (ML) sinnvoll verwendet werden, damit sich die stetig wachsenden Datenmengen effektiv nutzen lassen. Zum einen erzeugen Unternehmen intern große Datenmengen – so zum Beispiel durch die fortschreitende Automatisierung und Digitalisierung von Produktionsprozessen in Zeiten von Industrie 4.0. Zum anderen können Unternehmen auf immer mehr, immer größere externe Datenbanken und Datenmengen im Internet zurückgreifen. Beispielsweise verzeichnet Google in einer Minute bis zu 3,8 Millionen Suchanfragen, gleichzeitig werden 188 Millionen Emails verschickt und 4,5 Millionen Youtube-Videos abgerufen.

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KI im Service-Management: Wenn Kollege Bot übernimmt

Technologien auf Basis von Künstlicher Intelligenz (KI), Automatisierung und natürlicher Sprache werden in wenigen Jahren im IT Service Management großflächig Einzug halten und zu Veränderungsprozessen im Arbeitsumfeld der IT-Teams führen. Allerdings: Diese Technologien werden den Service Desk Analysten – so wie wir ihn heute kennen – nicht ersetzen. Seine Arbeit wird sich durch KI & Co. jedoch wandeln und seine Aufgabenbereiche werden breiter. Denn KI-basierte Chatbots übernehmen Routinearbeiten bei der Verwaltung und Lösung kleinerer Incidents. Der Service Desk Analyst gewinnt Zeit für neue Aufgaben in der abteilungsübergreifenden Beratung. Bereits heute suchen Unternehmen händeringend nach einer neuen Art von Analysten, die neben profunden IT-Kenntnissen ein Verständnis für Geschäftsabläufe mitbringen und als technischer Ratgeber die digitale Transformation unterstützen.

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Dynatrace erweitert Support für Kubernetes

Dynatrace bietet über seine offene KI-Engine Davis ab sofort intelligente und präzise Antworten sowie fundierte Erkenntnisse zu Kubernetes-Umgebungen. Durch die automatische Integration neuer Metriken über die Nutzung sowie den Zustand von Kubernetes-Clustern und Nodes in Davis sowie deren Kombination mit den umfangreichen, hochpräzisen Anwendungs- und Transaktionsdaten, die Dynatrace bereits sammelt, können Unternehmen Kubernetes erfolgreich implementieren, Innovationen durch DevOps beschleunigen und die Wettbewerbsfähigkeit steigern, indem sie neue Services schneller auf den Markt bringen.
Mit neuen, sofort nutzbaren Kubernetes-Dashboards und erweiterten Filterfunktionen finden Cloud-Teams schnell die richtigen Informationen, so dass sie Kubernetes-Workloads analysieren und optimieren sowie den Zustand von Clustern und Nodes einfach verwalten können. Kubernetes wird häufig eingesetzt, um die digitale Transformation zu beschleunigen und die Agilität zu erhöhen. Aber die hohe Dynamik von Kubernetes und die selbständige Ausbreitung damit orchestrierter Cloud-nativer Workloads können problematisch sein, wenn Unternehmen nicht die nötige Transparenz in Echtzeit besitzen oder Informationen automatisch ermitteln.

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