Millenials unterscheiden nicht, über welchen Kommunikationskanal sie zu welchem Zeitpunkt ihrer Customer Journey ein Unternehmen kontaktieren. Um dieser Zielgruppe zu entsprechen, müssen Unternehmen ihr CRM-Angebot über sämtliche Kommunikationskanäle hinweg zur Verfügung stellen.
Die Auswirkung von Systemen auf Basis künstlicher Intelligenz auf das alltägliche Leben, die Wirtschaft und die Gesellschaft werden aktuell heiß debattiert. Eine wichtige Rolle spielt dabei auch die Debatte, welche Folgen die aktuellen Entwicklungen im Bereich AI & ML (Artficial Intelligence & Machine Learning) für die Cybersicherheit
Künftig ermöglichen Deepfakes Cyber-Angriffsszenarien in einer ganz neuen Dimension, warnt NTT Security. Da bisher keine ausgereiften technischen Abwehrmechanismen zur Verfügung stehen, müssen Unternehmen größte Vorsicht walten lassen.
Kaum ein Thema wird derzeit so stark diskutiert und vorangetrieben wie Künstliche Intelligenz. Fast jede IT-Sicherheitslösung schmückt sich damit, dass sie „Methoden der Künstlichen Intelligenz“ zur Erkennung bisher unbekannter Bedrohungen einsetzt. Manch einer verkündet gar das Ende aller anderen Sicherheitskomponenten. Plausibel? Oder gefährlicher Übereifer?
Durch Konfigurieren Produkte aus vordefinierten Optionen zu bestellen, ist in Zeiten des Online-Shoppings Alltag. Diese Produkte dann wie individuelle Einzelanfertigungen durch häufige Wechsel der Optionen wirken zu lassen, ist dagegen eine Herausforderung an die Flexibilität der Gestaltung der zugehörigen Produktionsprozesse. Industrie-4.0 kann als Prinzip hierfür eine Lösung
Zurück in die Zukunft: Vor hundert Jahren ließen sich die meisten Menschen vor allem Anzüge noch nach Maß schneidern und die Kunden erhielten eine individuelle Modeberatung in den Geschäften. Im Zuge der Massenproduktion kauften immer mehr Menschen Kleidung von der Stange. Dies setzte sich im Online-Zeitalter fort.
Kaum ein Bereich von Wirtschaft und Gesellschaft diskutiert aktuell nicht die Auswirkungen, Chancen und Risiken von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Neben den eigentlichen Anwendungen bzw. Applikationen und den daraus entstehenden Möglichkeiten diskutieren Anbieter und Anwender auch die Anforderungen an die IT-Infrastruktur, um maschinelles Lernen und künstliche