Cloud-Infrastrukturen bieten Unternehmen enorme Chancen: Skalierbarkeit, Flexibilität und oft auch Kosteneinsparungen. Doch die Realität zeigt, dass diese Vorteile nicht automatisch eintreten.

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.

Mit dem Boom von Künstlicher Intelligenz hat sich das Anforderungsprofil an Datenbanken verändert. Sie müssen noch schneller und noch flexibler sein. Gleichzeitig steht mit KI ein Tool zur Verfügung, um das immer komplexer werdende Datenbankmanagement in den Griff zu bekommen. Eine große Herausforderung ist jedoch in beiden Fällen der Skill Gap.

KI gewinnt in der Unternehmenspraxis an Bedeutung – gleichzeitig bleiben Umsetzung und Integration herausfordernd. Azure KI Foundry stellt eine leistungsstarke Plattform bereit, die Entwicklung, Implementierung und Betrieb von KI-Lösungen deutlich vereinfacht. Besonders für Unternehmen im Microsoft-Ökosystem eröffnet sich damit ein praxisnaher Weg.

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.