Künstliche Intelligenz (KI) hat die Welt der Softwareentwicklung fundamental verändert. Neue Tools und Technologien, wie generative KI, maschinelles Lernen und die zunehmende Automatisierung, stellen Entwickler vor die Herausforderung, ihre Fähigkeiten ständig weiterzuentwickeln.

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und beeinflusst zunehmend verschiedene Bereiche von Technologie und Wirtschaft. Dazu gehören auch die Bereiche Datenanalyse und Datenwissenschaft (Data Science).

Die überwiegende Mehrheit der deutschen Unternehmen (84 %) setzt generative KI (GenAI) in mindestens einer Funktion ein, dies ist eine der wichtigsten Erkenntnisse des Berichts „Unlocking Enterprise AI: Opportunities and Strategies“.

Die Studie von NTT DATA zeigt, dass die Experimentierphase für GenAI beendet ist. Die Ergebnisse belegen, dass die überwältigende Mehrheit des Managements jetzt langfristige Anwendungsszenarien zur Verbesserung von Performance, Arbeitsplatzkultur, Compliance, Sicherheit und Nachhaltigkeit plant.​

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst kein Zukunftsthema mehr. Für Unternehmen ist sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug geworden, um Prozesse zu optimieren, Kunden besser zu verstehen und sich in einem dynamischen Marktumfeld zu behaupten. Aber wie genau lässt sich KI effektiv einsetzen?

Künstliche Intelligenz und Robotik – oder AIRS (Artificial Intelligence and Robotic Systems) – sind Begriffe, die aktuell in aller Munde sind. Die Frage, die sich immer wieder stellt, ist: Nehmen uns Roboter die Arbeitsplätze weg oder helfen sie, den Mangel an Fach- und Arbeitskräften zu bewältigen?

KI entwickelt sich zu einer allgegenwärtigen Technologie, die Hochleistungsserver erfordert, die speziell für KI-Training und Inferencing nentwickelt wurden. Unternehmen stehen vor der Frage, ob sie die Angebote von KI-Cloudanbietern nutzen sollen, um Zugang zu KI-Training und -Inferencing zu erhalten, oder ob sie besser in eigene KI-Server investieren sollten.

Die ESG-Bewertung von Investments entwickelt sich rasant. Durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) können Investoren nachhaltigkeitsbezogene Risiken und Chancen immer präziser erfassen.