Angebote kalkulieren, Fachwissen sichern oder Kundenanfragen effizient bearbeiten: KI-Agenten übernehmen im Handwerk zunehmend Aufgaben, die bislang Zeit, Erfahrung und viel Routine erforderten. Zwei Praxisbeispiele zeigen, wie individuell entwickelte ChatGPT-Agenten Betriebe im Arbeitsalltag konkret entlasten.
Der sichere und datenschutzkonforme Einsatz Künstlicher Intelligenz in On-Premises-Systemen – darauf zielt ein Projekt des Standardsoftwerkers ams.solution. Das Bundesforschungsministerium fördert diese Entwicklung wegen ihrer Relevanz für betriebswirtschaftliche Software.
95 Prozent der US-Unternehmen erzielen mit Künstlicher Intelligenz keine Erträge. Das berichtet eine Studie des Massachusetts Institute of Technology. Als Gründe für das Scheitern benennen die Forscher funktionale Defizite der Tools. Dennoch entwickelt sich vielerorts eine Schatten-IT.
Der generativen Künstlichen Intelligenz fehlt die Qualitätssicherung. Anwender sind daher in der Pflicht, diese Technologie verantwortungsvoll einzusetzen. Der wichtigste Schritt: Die Antworten stets überprüfen. Entweder an der Originalquelle oder bei Experten.
Generative Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die Effizienz und Innovationskraft in der Fertigung massiv zu steigern. Doch bevor Unternehmen diese Früchte ernten, müssen sie einige Hürden überspringen – das zeigt eine aktuelle Studie des IT-Dienstleisters NTT DATA.
Die deutsche Wirtschaft sieht sich aktuell besser auf generative Künstliche Intelligenz (GenAI) vorbereitet als 2024. Unternehmen verlangen aber Anwendungen aus Europa und plädieren für mehr Regulierung. Das zeigt eine aktuelle Marktstudie.
Auch wenn die Versuchung groß ist: Entwickler sollten lieber die Finger davonlassen, Code mit Hilfe von generativer Künstlicher Intelligenz zu erzeugen. Das geht zwar rasant schnell, die Rechnung dafür ist aber gesalzen. Ein Kommentar.
Nach dem großen Hype um generative Künstliche Intelligenz trennt sich jetzt nach und nach die Spreu vom Weizen. Unternehmen haben erste Anwendungen identifiziert, die ihnen echten Mehrwert bieten. Erste Implementierungen stehen an.
Der Hype rund um generative Künstliche Intelligenz (KI) wie ChatGPT hat hohe Erwartungen geweckt, doch nun rücken die Herausforderungen bei KI-Projekten in den Fokus. Laut Gartner sind viele Unternehmen mit der Frage konfrontiert, wann sich ihre Investitionen in KI-Projekte rentieren. Die Prognosen dafür sind leider nicht vielversprechend. Um hier Projektfehlschläge zu minimieren hat SAP eine Partnerschaft mit der Anwenderinitiative applied AI geschlossen.
Datenqualität bei Künstlicher Intelligenz ist entscheidend für präzise und faire Ergebnisse. Die Auswahl und Verarbeitung von Daten spielen eine zentrale Rolle, um Verzerrungen zu vermeiden und den Datenschutz sicherzustellen. Reinhard Heckel, Professor für Maschinelles Lernen an der TU München, erläutert, wie eine hohe Datenqualität den Erfolg von KI-Anwendungen beeinflusst.
Welche Investitionsschwerpunkte, KI-, Cloud- und Softwaretrends die Modernisierung der ERP-Landschaft prägen.
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