So beeindruckend Large Language Models (LLMs) sind, als eigenständiges, vorab trainiertes Tool unterliegen sie klaren Grenzen. Um kontextbezogene und erklärbare Antworten zu erhalten, müssen die Sprachmodelle auf kuratiertes, domänenspezifisches Wissen zurückgreifen können. Retrieval-Augmented Generation (RAG) bietet dazu den momentan wohl effektivsten Ansatz.
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.
Speicherplatz ist kostbar, deshalb lohnt es sich, sorgsam mit diesem umzugehen. KI- und ML unterstützte Funktionen können Unternehmen dabei helfen, Ressourcen zu schonen und eine maximale Effizienz bei der Nutzung ihrer vorhandenen Speicherkapazitäten zu erreichen.
Kommentar
Künstliche Intelligenz (KI) ist längst kein neuer Trend mehr, dennoch traf der Durchbruch generativer KI im Mainstream weitgehend unerwartet auf unsere Gesellschaft. Und so versuchen nicht nur die Industrie, sondern auch staatliche Regulierungen mit der neuen Entwicklung Schritt zu halten.
Studie
Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) spielt in der beruflichen Weiterbildung bislang eine untergeordnete Rolle: Erst in jedem achten Unternehmen haben Mitarbeitende an KI-Fortbildungen teilgenommen (12 Prozent). In weiteren 6 Prozent ist das konkret geplant und 10 Prozent ermitteln gerade den Bedarf.
Künstliche Intelligenz bietet unzählige Möglichkeiten, Abläufe zu automatisieren, Entscheidungen zu verbessern und Chancen sowie Risiken frühzeitig zu erkennen. Dem Beratungshaus McKinsey zufolge könnte allein Generative KI für einen jährlichen Produktivitätszuwachs der Weltwirtschaft von bis zu 4,4 Billionen US-Dollar sorgen.
Die Kapazitäten von Freelancern sind oft knapp bemessen. Denn neben der eigentlichen Projektarbeit müssen freiberuflich Tätige viel Zeit in Nebenaufgaben wie Buchhaltung, Marketing und Projektakquise investieren.
Zu den wichtigsten Dingen, die Führungskräfte verstehen müssen, um von künstlicher Intelligenz (KI) zu profitieren: Die Modelle sind immer nur so gut wie die Daten, die sie zum Training verwenden.
Künstliche Intelligenz und GenAI sind für Unternehmen die größte Chance seit der Cloud – und wahrscheinlich auch die größte Herausforderung. Das liegt vor allem an den enormen Datenmengen, die mit dem KI-Einsatz einhergehen. Deshalb müssen Unternehmen unbedingt auch an ihre Storage-Infrastruktur denken, wenn es um Investition in KI geht.
Die Daten machen den Unterschied
Anwendungen auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI) haben das Potenzial, die Interaktionen von Marken mit Kunden tiefgreifend zu verändern und so das Customer Engagement zu stärken. Mit KI-Lösungen sind Unternehmen künftig in der Lage, ihre Entscheidungsfindung datengestützt zu treffen und zu beschleunigen, aber auch eine Personalisierung der Kundenansprache zu
Wir lassen uns von künstlicher Intelligenz bereits Texte schreiben, einen neuen Lieblingssong vorschlagen oder passende Bücher empfehlen – mit häufig beeindruckend präzisen Vorschlägen.
Bayerische Hausbesitzer-Versicherungs-Gesellschaft a. G
München
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