DevOps-Methoden koppeln Softwareentwicklung und IT-Betrieb, um die Release-Zyklen zu beschleunigen. Künstliche Intelligenz wiederum kann DevOps-Prozesse optimieren. Laut einer Studie des Software-Anbieters Tricentis besteht das größte Potenzial im Testing.
Bei wichtigen Entscheidungen ist eine zweite Meinung hilfreich. Geht es um Künstliche Intelligenz, müssen Anwender und Verbraucher wissen, wie genau Algorithmen ihre Entscheidungen treffen. Ohne diese Offenheit droht ein Vertrauensverlust.
In intelligenten Anwendungen unterstützen Algorithmen Anwender bei Entscheidungen und treffen diese teilweise selbst. Wie die Berechnungen aussehen, bleibt oft im Dunkeln. Sysparency analysiert die Algorithmen und macht damit die Software transparent.
Dank lernender Algorithmen verhalten sich Maschinen so wie Menschen. Ihre scheinbare Intelligenz ist aber laut dem Innovationsexperten, Christoph Burkhardt, begrenzt: Algorithmen lösen Probleme – die Fragen dazu kann nur ein Mensch formulieren.
Das zentrale Training von Algorithmen scheitert oft daran, dass dabei große Mengen an Originaldaten transferiert werden. HPE Swarm Learning verspricht Abhilfe, denn bei dieser Methode werden ausschließlich Modellparameter miteinander geteilt.
Fotos verdächtiger Hautstellen hochladen und nach einem Tag eine Diagnose vom Arzt erhalten – das verspricht das Medizin-Startup dermanostic. Zusammen mit den IT-Dienstleister adesso laufen Tests, Hautbilder automatisiert zu analysieren.
Im Test automatisierter Fahrzeuge fallen große Datenmengen an. Das Volumen sinkt, wenn Algorithmen die Daten in Szenarien bündeln. Im Projekt KIsSME stellt das Karlsruher Institut für Technologie Daten aus Fahrversuchen und Simulationen bereit.
Welche Investitionsschwerpunkte, KI-, Cloud- und Softwaretrends die Modernisierung der ERP-Landschaft prägen.
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