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Envision, Experiment, Engineer & Expand
Der Startschuss ist längst gefallen, höchste Zeit Fahrt aufzunehmen um den Anschluss nicht zu verpassen. Aber Schnelligkeit allein reicht nicht aus. Um Künstliche Intelligenz (KI) sinnvoll als wertschöpfende Technologie zu nutzen, ist vielmehr ein klar strukturiertes, methodisches Vorgehen notwendig, damit sie nicht zur teuren Enttäuschung wird. Vier „E“ liefern
Richtlinien und Verfahren einführen
Wohl keine andere Technologie ist in so kurzer Zeit zur Schlüsseltechnologie geworden wie Künstliche Intelligenz (KI) und darauf basierende Anwendungen. Seit Ende 2022 ist der Markt exponentiell gewachsen.
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Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) kann schneller und mehr Daten als jeder Mensch analysieren und verändert damit unsere Arbeitsweise und Wirtschaft. Unternehmen setzen sie ein, um Betriebskosten zu reduzieren, Kundenerlebnisse zu optimieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.
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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.
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.
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.
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20.04.2026
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