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Licht und Schatten bei der Generativen KI
Die rasche Implementierung generativer KI in zahlreichen Firmen geht mit neuen Cyberrisiken einher, denen sich die Sicherheitsverantwortlichen dringend widmen müssen.
Barrierefrei zur Data Driven Company
Besonders kleinen und mittelständischen Unternehmen mit begrenzten Ressourcen und technischem Know-how fällt die Transformation zur Data Driven Company schwer. Ändern soll das ein intuitiv verständlicher KI-Unternehmensberater des Start-up Scavenger AI aus Frankfurt am Main.
Intelligenter Arbeitsplatz
Seit der Veröffentlichung von ChatGPT hat sich Künstliche Intelligenz (KI) in der Finanzbranche zur Breitentechnologie entwickelt und revolutioniert dort Abläufe. Ein Einsatzgebiet sind intelligente Arbeitsplatzlösungen: Sie sind essenziell für eine zukunftsfähige Unternehmenswertschöpfung und tragen dazu bei, Kosten zu senken und Arbeitsabläufe zu optimieren.
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Künstliche Intelligenz noch kein fester Bestandteil der Arbeit
Bundesweit arbeiten Unternehmen an der Integration von KI und der Automatisierung von Aufgaben. Eine neue Umfrage von 3M zeigt jetzt, dass KI zwar einen wachsenden Einfluss auf die Arbeit und das tägliche Leben der Menschen hat, jedoch noch nicht fester Bestandteil in deutschen Arbeitsroutinen ist.
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KI als Risiko und Chance
Schon lange vor der Veröffentlichung von ChatGPT durch OpenAI im November 2020 war Künstliche Intelligenz (KI) ein wichtiger Bestandteil von Cybersecurity-Produkten, die oft mit Schlagworten wie “GenAI” (Generative AI) oder “ML” (Machine Learning) beworben wurden. Gleichzeitig nutzen Cyberkriminelle zunehmend KI-Techniken, um ihre Strategien zu optimieren und komplexe Cyberangriffe zu
Studie
UiPath hat seine jährliche Global Knowledge Worker Survey veröffentlicht, die Aufschluss darüber gibt, wie Mitarbeitende generative künstliche Intelligenz (GenAI) nutzen, welche Unzulänglichkeiten und Risiken die Technologie birgt und welche Möglichkeiten sich aus der Kombination von GenAI mit Business Automation ergeben.  
Kommentar
CIOs stehen heute vor einem kniffligen Balanceakt mit der generativen KI. Während sie sich um die Entwicklung zukunftssicherer Anwendungen und Lösungen streiten, von denen sie enorme Renditen erwarten – insbesondere im Bereich der generativen KI – ist diese jedoch wie alle Formen der technologischen Innovation mit versteckten Kosten verbunden.
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Diagnose-Fähigkeiten von Large Language Models getestet
Large Language Models bestehen medizinische Examen mit Bravour. Sie für Diagnosen heranzuziehen, wäre derzeit aber grob fahrlässig: Medizin-Chatbots treffen vorschnelle Diagnosen, halten sich nicht an Richtlinien und würden das Leben von Patientinnen und Patienten gefährden.
KI-Olympioniken
KI-Basismodelle wie große Sprachmodelle (LLMs) dominierten lange die Diskussionen. Doch jetzt konzentrieren sich Investoren zunehmend auf Unternehmen, die KI-Anwendungen entwickeln, die für bestimmte Anwendungsfälle greifbare Vorteile bringen.
Moderne Customer Experience
Die technischen Möglichkeiten des Supports entwickeln sich rasant – ebenso die Erwartungen der Kunden. Um dabei gleichbleibende oder sogar höhere Zufriedenheit zu gewährleisten, muss sich auch die Customer Experience (CX) parallel zu den technischen Entwicklungen kontinuierlich verbessern.
Technologien, gesetzliche Rahmenbedingungen, Vorteile
Die fortschreitende Digitalisierung und der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in Backoffice-Prozessen, insbesondere in der Debitoren- und Kreditorenbuchhaltung, sowie im Customer Service, eröffnen neue Wege zur Effizienzsteigerung und Förderung der Mitarbeiterzufriedenheit.
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18.11.2025
 - 20.11.2025
Stuttgart
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Berlin
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Nürnberg
IT-Dienstleistungszentrum (ITDZ Berlin)
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pro-com DATENSYSTEME GmbH
Home Office, Eislingen
Bayerische Hausbesitzer-Versicherungs-Gesellschaft a. G
München
CSB-System SE
Geilenkirchen
Baerlocher GmbH
Unterschleißheim
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