Beiträge

Künstliche Intelligenz in der Praxis: Das „AI Center of Excellence“

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Nachdem erste KI-Pilotprojekte überzeugende Ergebnisse liefern, stehen viele Firmen vor ähnlichen Herausforderungen: Wer in der Organisation kümmert sich um den weiteren systematischen Aufbau der KI-Aktivitäten? Wie können Ressourcen effizient eingesetzt und die knappen KI-Talente optimal genutzt werden?

KI-Security by Design

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Durch künstliche Intelligenz bieten sich der Wirtschaft enorme…

Digitale Transformation

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Mit neuen Geschäftsmodellen Herausforderungen begegnen Der…

Trends im Machine Learning

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Prognosen sind immer schwierig, besonders wenn sie die Zukunft betreffen. Daniel Riek und Sanjay Arora von RedHat haben es trotzdem versucht. Ihr Spezialgebiet sind Machine Learning und KIOps. Sie blicken in die kommenden Monate und zeigen für TREND REPORT exemplarisch einige wichtige Entwicklungen und begründen ihre Ansicht.

„Machine Learning und Big Data sollten Teil der Standardausrüstung werden“

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Die Redaktion sprach mit Evgeny Sorokin, SVP of Software Engineering…

Mehrschichtiger Schutz

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

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.

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 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.

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.

Wie diskriminierend ist künstliche Intelligenz?

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Computersysteme treffen bereits heute in vielen Lebensbereichen Entscheidungen für uns Menschen auf der Basis von Daten, die mithilfe von künstlicher Intelligenz verarbeitet werden. Insbesondere das maschinelle Lernen ist ein effizientes Werkzeug, um große, unstrukturierte Datenmengen zu durchforsten, darin Muster zu erkennen und anhand der gewonnenen Erkenntnisse selbstständig weiter zu lernen.

The Rise of Emotion AI

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Die Zukunft der emotionalen Intelligenz von Maschinen

Open Source und KI

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Frameworks erleichtern den KI-Einstieg.

Drohne und KI im Einsatz

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Die Vorteile des Drohneneinsatzes bei der Überwachung und Entstörung von Anlagen, Stromnetzen oder Wasserstraßen sind groß. Wenn zusätzlich auch noch KI-Software hilft, Anomalien zu identifizieren, und eine durchgehende Automation des Prozesses ermöglicht, lassen sich Zeit und Geld sparen – bis zur Minimierung des CO2-Fußabdrucks.

Vor der künstlichen ist erst die menschliche Intelligenz gefragt

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Mediziner und Taxifahrer, Investmentbanker und Callcenter-Mitarbeiter, Sachbearbeiter und Analysten. Auf den ersten Blick haben diese Berufe nicht viel miteinander gemein. Dahinter stehen unterschiedliche Ausbildungen und Aufgabenbereiche. Aber eins haben sie gemeinsam: Diese Berufsbilder führen Fachleute als Beispiele für das Veränderungspotenzial an, das künstliche Intelligenz (KI) eröffnet.

Autonome Systeme

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Möglichkeiten und Auswirkungen des Einsatzes autonomer Systeme

Was ist KI?

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Künstliche Intelligenz“ – wie kaum ein anderer weckt gerade die­ser Begriff Ängste und Hoffnun­gen, die Vorstellung von utopi­schen Welten, in denen der Einzelne seinen Neigungen und Interessen nachgehen kann, während intelligente Maschinen alle mühsa­men und ungeliebten Tätigkeiten überneh­men, oder die Vorstellung einer Dystopie, in der die Maschinen die Macht überneh­men und schließlich den nutzlos gewordenen Menschen beseitigen.

Die Chancen der künstlichen Intelligenz

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Künstliche Intelligenz (KI) ist heute in aller Munde. Auf gesellschaftlicher, politischer und wirtschaftlicher Ebene schlägt kaum ein anderes Thema so große Wellen, schürt Faszination aber auch Zukunftsangst.
Oliver Bendig ist CEO der Matrix 42 AG.

„Disruptieren Sie sich“

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Nicht rasten, sondern sich kontinuierlich neu erfinden, sein Unternehmen disruptieren, bevor das jemand anderes tut: Oliver Bendig, CEO von Matrix42, im Interview mit der TREND-REPORT-Redaktion.

KI-Technologien in der Logistik und der Supply Chain

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KI-Technologien in der Logistik und der Supply Chain

Industrial IoT erreicht die Fertigungshalle

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Daten und Analytics können Produktionsprozesse modernisieren und transformieren. Aber für zu viele Hersteller verlangsamen bestehende Legacy-Infrastrukturen und voneinander getrennte Software und Prozesse die Innovation.

Die Demokratisierung von Machine Learning

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Daten gehören zum wertvollsten Kapital eines Unternehmens. Durch die Integration neuer Technologien werden diese Daten nutzbar gemacht.

Mit KI die „Sustainable Deve­lop­ment Goals“ quantifizieren

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Durch die automatisierte Auswertung von Satellitenbilddaten mittels Deep-Learning-Algorithmen den Zustand der Erde bestimmen

Die Vorteile eines intelligenten Wissensmanagements

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Damit Unternehmen das Potenzial von Big Data effizient und nachhaltig zum eigenen Vorteil nutzen und den geänderten Markt- und Geschäftsbedingungen gerecht werden können, braucht es leistungsfähige Lösungen. Viele Unternehmen setzen dafür bereits sogenannte Insight Engines ein.

IoT Vendor Universe – die große Marktübersicht

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IoT-Clouds konsolidieren sich, Edge Computing ist aber noch sehr fragmentiert. Mit dem Crisp Vendor Universe IoT wird einer der aufwendigsten Reports veröffentlicht, den Crisp Research in den letzten Jahren publiziert hat.

Demokratisierung von Machine Learning

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Dass die Digitalisierung von Geschäftsprozessen von hoher strategischer Bedeutung ist und insbesondere künstliche Intelligenz Unternehmen zu Smart Companies transformiert, ist hinreichend bekannt. Dennoch setzen laut einer aktuellen Accenture-Studie nur 18 Prozent der befragten Unternehmen KI-Lösungen in mehreren Geschäftsbereichen ein. Es wird also Zeit, das Potential neuer Technologien auszuschöpfen.

Sicherer durch maschinelles Lernen?

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Sicherheit in der IT ist ein ständiger Wettlauf zwischen Angreifern und Verteidigern. Stetig verändern Cyberkriminelle ihre Methoden und es kommen neue Nuancen in den Angriffsvektoren dazu. Intelligente Algorithmen zu implementieren und die IT-Infrastruktur mittels künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen abzusichern scheint demzufolge ein vielversprechender Ansatz zu sein.

Fruchtbare Bilderflut

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Drohnen liefern bereits heute bestechend scharfe Fotos für den Amateurbereich. Für den professionellen Einsatz erfordern die riesigen Datenmengen zugleich neue Lösungen – und versprechen in Bereichen wie Infrastruktur, Landwirtschaft und Sicherheit einen Paradigmenwechsel.