KI-Agenten gelten als nächste Evolutionsstufe der künstlichen Intelligenz – mit dem Potenzial, ganze Geschäftsprozesse eigenständig zu steuern und kontinuierlich zu optimieren. Damit Unternehmen dieses Potenzial voll ausschöpfen können, braucht es jedoch mehr als Technologie: Sechs zentrale Erfolgsfaktoren entscheiden über Wirksamkeit und nachhaltigen Erfolg.

Künstliche Intelligenz stellt Unternehmen vor völlig neue Herausforderungen. Gerade mit Inkrafttreten des EU AI Acts gewinnt das Thema KI-Governance an Bedeutung. Wir haben mit Christian Hammer, Team Lead AI Advisory bei der adesso SE, über die praktischen Implikationen gesprochen und erfahren, wie Unternehmen den Spagat zwischen Compliance und Innovation meistern können.

Künstliche Intelligenz kann helfen die digitale Welt barrierefreier zu gestalten, indem sie automatisierte Tests zur Barrierefreiheit durchführt, alternative Bildbeschreibungen generiert sowie Transkriptionen und Untertitel erstellt, wobei jedoch menschliche Überprüfungen und Anpassungen weiterhin unverzichtbar bleiben.

Data-Centric AI (DCAI) stellt einen wegweisenden Ansatz in der KI dar, indem es die Qualität und Relevanz von Daten in den Mittelpunkt rückt, um Modelle des maschinellen Lernens und die Performance von Systemen zu optimieren.

Künstliche Intelligenz basiert auf guter Datengrundlage – an genau diesem Punkt kommt Datenqualität ins Spiel. Dabei bedeuten große Datenmengen nicht zwangsläufig, dass diese für einen KI-Anwendungsfall geeignet sind. Was also meint Datenqualität hinsichtlich KI und wirksamer KI-Tools?

Die Technologielandschaft im Bereich Datenverarbeitung und -analyse befindet sich an einem Wendepunkt. Künstliche Intelligenz bricht traditionelle Barrieren zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten auf und schafft eine nahtlose Integration von Datenquellen, die bisher als unvereinbar galten.

Während die großen KI-Modelle beeindruckende Ergebnisse bei der Bildergenerierung liefern, stoßen sie bei spezifischen oder lokalen Inhalten oft an ihre Grenzen.

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Welt – doch ihre Leistungsfähigkeit hängt entscheidend von den Daten ab, mit denen sie trainiert wird. Ob generative Sprachmodelle, Bilderkennung oder industrielle Automatisierung: KI-Systeme benötigen enorme Mengen an aktuellen, vielfältigen und qualitativ hochwertigen Daten.