Beiträge

KI in der Produktion

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Grundsätzlich kann jede Maschine in irgendeiner Weise mit einer Form künstlicher Intelligenz bestückt werden, weswegen es gerade in den Maschinenparks der Produktionsstätten unzählige Möglichkeiten gibt. Der folgende Überblick an Beispielen bildet daher nur besonders für die Produktion spezifische oder relevante Möglichkeiten ab.

KI bei Datenschutz und Compliance

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Die „künstliche Intelligenz“ zählt zu den Top-Themen der digitalen Wirtschaft. Und ein Blick auf die kontroversen Diskussionen zeigt, dass das Thema voller Emotionen, Ängste und vor allem Halbwissen und Hoffnungen steckt. Viele der heute diskutierten Ängste resultieren primär aus Unwissenheit oder Halbwissen. Nur wenige „Experten“ haben tatsächlich schon einmal in die Werkzeugkiste der „künstlichen Intelligenz“ hineingeschaut oder gar Methoden angewendet.

Mehrschichtiger Schutz

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KI spielt für IT-Security eine große Rolle – aber nicht die einzige.

Intelligent ERP

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Steigende Kundenerwartungen, wachsender Innovationsdruck und schnelle Marktveränderungen veranlassen Unternehmen zur mathematischen Optimierung ihrer Funktionsbereiche. Im ERP-System integrierte intelligente Assistenten geben hierbei fundierte Handlungsempfehlungen und unterstützen bei komplexen Entscheidungen.

Antriebsfeder der Transformation

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In der sich immer rasanter verändernden Welt entsteht Wachstum aus Transformation und Transformation beginnt bei den Menschen, die das Unternehmen ausmachen – den Mitarbeitern. Das HR-Management nimmt folglich eine zentrale strategische Rolle ein. Einige konkrete Beispiele sollen dabei das Potenzial künstlicher Intelligenz in der Personalabteilung verdeutlichen:

Machine Learning im Rechnungswesen

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Tagtäglich gehen in Unternehmen unzählige Rechnungen ein. Diese zu sortieren, im ERP-System einzugeben, den entsprechenden Kostenstellen zuzuordnen, zu genehmigen und schließlich zu begleichen, schluckt kostbare Personalressourcen.

Buchhaltung der Zukunft

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Wenn es etwas gibt, wofür künstliche Intelligenz prädestiniert ist, dann ist es wohl die Automatisierung und Beschleunigung von Arbeitsabläufen. Dabei kann sie nicht nur einfachste Routineaufgaben bewältigen, sondern auch Muster erkennen, Zusammenhänge identifizieren und entsprechend logische Schlussfolgerungen ableiten.

Rechtssicherheit und Effizienz durch KI

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Schon heute erledigt künstliche Intelligenz spezifische Aufgaben im Rahmen der Rechtsberatung schneller und mit weniger Fehlern, als der Mensch es kann. Dieser Trend wird sich fortsetzen. Was dem Mandanten Kosten und Zeit spart, bietet auch dem Anwalt Chancen: Der Computer übernimmt langwierige und fehleranfällige Routine-Aufgaben, während der Jurist sich auf anspruchsvolle, wertschöpfende Tätigkeiten konzentriert.

KI und die Medien

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KI-Technologien führen zu einem vielschichtigen Wandel der Medienindustrie. Sie ermöglichen eine immer stärkere Personalisierung. Semantische KI-Systeme werden auch inhaltliche Arbeiten übernehmen. Mit wachsender Leistungsfähigkeit werden Maschinen Beiträge teilweise oder komplett produzieren können. Entscheidungen, die heute noch erfahrene Mitarbeiter treffen, lassen sich an lernfähige Maschinen delegieren.

KI-Anwendungen für Big Data & Analytics

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Warum eine neutrale Infrastruktur für einen sicheren Datenaustausch entscheidend ist

KI in der Landwirtschaft

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Aufbruch in eine neue Landwirtschafts- und Agrarwelt

KI und die Public Cloud

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Neue cloudbasierte KI-Services wie Machine Learning lassen innovative Geschäftsmodelle und Produkte entstehen und Rechenzentren liefern dafür die nötige Rechenleistung.

Software plant den Produktionstakt

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roduktionsmittel und Bauteile untereinander vernetzen, sodass sich Produktionsprozesse aufgrund der analysierten Daten eigenständig optimieren lassen, dies ist eine gängige Defini-tion von Industrie 4.0. Die bislang produktzentrierte Fertigung wird dabei durch eine flexible, auftragsbasierte Produktionsweise ersetzt. Produktionssysteme organisieren sich abhängig von kundenindividuellen Anforderungen autonom.

Gewissenhafte Weiterentwicklung der digitalen Vernetzung

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Die TREND-REPORT-Redaktion sprach mit Frau Prof. Dr.-Ing. Ina Schieferdecker, Leiterin des Fraunhofer-Institutes für Offene Kommunikati­onssysteme (FOKUS) und Gründungsdirektorin des Weizenbaum-Instituts, über Chancen, Risiken und Ethik im Kontext neuer Technologien und der digitalen Transformation.

Intelligence-enabled Banking

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So können auch Sie sich für den digitalen Paradigmenwechsel im Bereich Financial Services wappnen.

Intelligente Assistenten zwischen Hype und Nutzen

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Passende Rahmenbedingungen für eine nachhaltige KI-Integration

Software-Ingenieure ersetzen Händler

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Im Portfoliomanagement, beim algorithmischen Handel, für Betrugserkennung sowie Prüfung von Kredit- und Versicherungsverträgen kommt KI in der Finanzwirtschaft heute schon vielfach zum Einsatz.

Die Energiewelt von morgen

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Die Energiewirtschaft steht vor einer weitreichenden Veränderung: In Zukunft wird es nicht mehr nur das eine Stadtwerk geben, welches eine Region mit Strom versorgt, sondern zahlreiche, dezentrale Energieerzeuger. Photovoltaikanlagen, Blockheizkraftwerke und Geothermie werden für die Strom- und Wärmeversorgung aufkommen, wobei schon heute teilweise mehr Energie produziert wird, als ein Stadtquartier für seine Wohn- und Gewerbeflächen benötigt.

Lernfähige Software identifiziert Krebszellen

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Künstliche Intelligenz in der Medizin kann helfen, Krankheiten früher zu erkennen, Menschen besser zu versorgen und die Gesundheitsausgaben drastisch zu senken. Dafür braucht es jedoch die Akzeptanz durch die Öffentlichkeit.

Was nützt künstliche Intelligenz?

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Künstliche Intelligenz bietet die Möglichkeit, aus enormen ungeordneten Datenmengen relevante Informationen zu extrahieren und diese in Form von Wissen zu generalisieren. Die Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz sind enorm vielfältig, sodass Unternehmen und Organisationen vor der Herausforderung stehen, den spezifischen Nutzen für sich zu identifizieren.

Investieren in Datenkompetenz

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Daten werden immer mehr zur universellen Sprache – und Unternehmen, die sie beherrschen, werden erfolgreich sein.

Logistik auf neue Füße stellen

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Die Branche gilt als vorrangiges Betätigungsfeld für künstliche Intelligenz.

KI in der Buchhaltung

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Wie Eingangsrechnungen automatisiert den Freigabeworkflow durchlaufen

Die Intelligenz in der Maschine

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Wer dem KI-Diskurs folgt, stößt dabei häufig auf Begriffe, wie Machine Learning, Deep Learning, Neuronale Netze usw. Was es mit den verschiedenen Begriffen auf sich hat und worin sie sich unterscheiden, soll hier erläutert und an praxisnahen Beispielen verdeutlicht werden.

Leben in der Stadt der Zukunft

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Städte sind komplexe Systeme. Der Wunsch der Bürger nach intakten Verkehrssystemen, bezahlbarem Wohnraum sowie einer funktionierenden Wasser-, Energie- und Nahrungsversorgung trifft auf Herausforderungen wie den Klimawandel, Migrationsströme und demografische Veränderungen. Die Bandbreite der Lösungsansätze ist dementsprechend groß und reicht von der lokalen und regionalen Subsis­tenzwirtschaft mit angepassten Technologien bis hin zu technologisch hoch entwickelten Stadt- und Infrastruktursystemen.

Deep Learning für den Wald

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In Deutschland ist nicht nur ein Drittel der Landesfläche mit Wäldern bedeckt, sondern Wälder sind auch wichtige Ökosysteme und zugleich ein bedeutsamer Wirtschaftsfaktor. An einer nachhaltigen Bewirtschaftung von Wäldern in Anbetracht klimatischer Veränderungen besteht aus diesem Grund ein erhebliches nationales Interesse. In diesem Artikel wird herausgestellt, wie innovative Verfahren der künstlichen Intelligenz zur Auswertung von Fernerkundungsdaten eingesetzt werden können, um einen klaren Lösungsbeitrag zu ökologischen Herausforderungen im forstwirtschaftlichen Bereich zu bilden.

Die Moral der Maschinen

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Wie jede neue Technologie bringt auch die KI Chancen und Risiken mit sich. Die zahlreichen Vorteile sind hinreichend beschrieben, immer stärker in den Fokus rücken aber die Gefahren. Unweigerlich führt das zu zentralen Fragen der „Maschinenethik“, die die Moral von Maschinen zum Gegenstand hat.

Rushhour künftig ohne Stop-and-go

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Schon 2008 stiegen die ersten Menschen in Nürnberg in eine fahrerlose U-Bahn, zuerst auf der U3, kurz darauf auch auf der U2. In Berlin wurde sogar bereits in den 80er-Jahren mit automatisiertem Fahren experimentiert. Ähnliche Versuche gibt es in jüngerer Vergangenheit auf der Straße. In Mainz werden erste Kleinbusse auf ausgewählten Strecken mittels Satellitentechnik navigiert, das DB-Tochterunternehmen ioki arbeitet in Frankfurt an Mobilitätskonzepten der Zukunft und hat selbstfahrende Kleinbusse in mehreren deutschen Kommunen in Betrieb.

Künstliche Intelligenz und Recht

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Künstliche Intelligenz (KI) und Big Data treiben die technologische Entwicklung neuer globaler Geschäftsmodelle voran. Darüber hinaus verändern sie auch eine Vielzahl sozialer Prozesse grundlegend – sowohl in Unternehmen als auch in staatlichen Institutionen. Die Rechtsordnung ist dabei weder Zuschauer noch Hindernis, sondern die Ressource, die die technologische Entwicklung gesellschaftlich einbettet.

Handel mit Zukunft

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Die Entwicklung von Cortana, Siri, Alexa und Co. schreitet immer weiter voran. Watson belegte sein Verständnis auch von Doppeldeutigkeiten mit einem Sieg in der Gameshow Jeopardy! bereits 2011. Duplex – eine von Google auf der Entwicklerkonferenz 2018 vorgestellte KI – trifft Terminabsprachen mit Restaurants oder Friseursalons, ohne an der anderen Leitung noch als Maschine wahrgenommen zu werden.