Licht und Schatten bei der Generativen KI
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Die rasche Implementierung generativer KI in zahlreichen Firmen geht mit neuen Cyberrisiken einher, denen sich die Sicherheitsverantwortlichen dringend widmen müssen.
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) wird oft als Technologie der Zukunft betrachtet – dabei beeinflusst sie bereits heute zahlreiche Geschäftsmodelle und Prozesse. Während große Unternehmen umfangreiche KI-Initiativen starten, fragen sich viele mittelständische Unternehmen: „Wie können wir KI sinnvoll nutzen, ohne in endlose Entwicklungsprojekte zu investieren?“
Quanten-Infrastruktur
Das Fraunhofer IPMS hat seine Testkapazitäten für Quantensysteme erweitert. Zwei neue Kryostate der Firmen Bluefors und Kiutra ermöglichen seit März Messungen bei extrem niedrigen Temperaturen für stabilere Qubits.
Quantencomputing
Teams aus 13 Ländern lösten praktische Anwendungsfälle auf einem der weltweit größten 40-Qubit-Simulatoren. Die TU Delft sicherte sich mit industrieller Schichtplanung den ersten Platz beim Wettbewerb, der am 28. März in Tokio entschieden wurde.
Gartner Analyse
Solide Daten sind das A und O beim KI-Einsatz. Eine aktuelle Gartner-Analyse enthält eine umfassende Checkliste, um die Eignung von Daten für KI-Projekte zu bewerten. Der Fokus liegt auf der kontinuierlichen Überwachung statt einmaliger Datenvorbereitung.
Menschliche Kreativität bleibt unersetzbar
Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz wirft viele Fragen auf, insbesondere für Softwareentwickler. Macht KI ihren Beruf überflüssig? Verändert sich die Art der Softwareentwicklung grundlegend?
Das richtige Modell zur richtigen Zeit
Nahezu jede Person, die in ihrem Unternehmen in irgendeiner Weise mit Technologie zu tun hat, wird wohl im Laufe des letzten Jahres ausführlich über generative KI (GenAI) diskutiert haben.
Effizienzsteigerung mit KI
Die fortschreitende Digitalisierung stellt Unternehmen und Organisationen vor immer größere Herausforderungen, ihre sensiblen Daten zu schützen.
Es scheitert an der Umsetzung
Die Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich der Geldwäschebekämpfung (AML) gewinnt zunehmend an Bedeutung. Eine aktuelle Studie, die von SAS in Zusammenarbeit mit KPMG durchgeführt wurde, zeigt jedoch, dass die Implementierung noch hinter den Erwartungen zurückbleibt.
Künstliche Intelligenz als Enabler
Das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz (KI) hat längst begonnen und deren Anwendungsszenarien sind scheinbar allumfassend und omnipräsent.
Hörmann Deutschland
Steinhagen (Westfalen)
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