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KI

In fünf Schritten zum fairen Einsatz von KI

Die Nutzung Künstlicher Intelligenz für Kundenkommunikation und -services wächst rasant. Das wirft Fragen nach der Verantwortung von Unternehmen für den fairen, diskriminierungsfreien Umgang damit auf. Pegasystems benennt die fünf wichtigsten Schritte bei der Entwicklung sozial gerechter, diskriminierungsfreier KI-Modelle.
KI

Intelligente Services in fünf Schritten einrichten

Intelligente Services können viele Unternehmen nicht allein entwickeln und betreiben. Ein Ausweg sind spezialisierte Dienstleister. Niels Pothmann und Andree Kupka von Arvato Systems, erläutern, wie sich mit Hilfe von Managed AI Services Projekte zum Erfolg führen lassen.

Im Gesundheitswesen fehlt Künstliche Intelligenz

Die Medizinbranche nutzt das Potenzial von Künstlicher Intelligenz bei weitem noch nicht aus. Das hat die Corona-Krise deutlich gemacht. Prozessautomatisierungs-Spezialist Pegasystems zeigt auf, an welchen Stellen es besonders hakt.
digitaler Einkauf

7 Tipps für den richtigen Umgang mit Daten

Datenanalyse hängt nicht nur von der Software, sondern auch von den Rahmenbedingungen ab. Herausforderungen sind die Datenqualität und die Kompetenzen der Analysten. Sage nennt aktuelle Trends, von denen Unternehmen profitieren können.
Transformation

Für Künstliche Intelligenz fehlen Strategie und Know-how

Künstliche Intelligenz gilt als Schlüsseltechnologie. Bislang verfolgen erst wenige deutsche Unternehmen eine Strategie dazu. Laut einer Lünendonk-Studie bremsen zudem fehlende Daten, schlechte Datenqualität und inkonsistente Altsysteme die Projekte aus.
KI

Ethische Dimension bei künstlicher Intelligenz

Nicht nur technologische, sondern auch ethische Fragen beeinflussen den Umgang mit Daten und Analytics. Das sagt der Business-Intelligence-Spezialanbieter Tableau für dieses Jahr voraus. 1. Künstliche Intelligenz wird nachvollziehbar und vertrauenswürdig. Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Unternehmen bei Problemlösungen und Entscheidungsfindungen zu unterstützen. Gerade deshalb stellen sich immer mehr Anwender die Frage,...

Daten-Tools visualisieren Big-Data-Potenzial

Die Datenexploration von Big Data birgt neue Herausforderungen. Besonders durch die Größe und Komplexität der Daten fällt es schwer, die Zusammenhänge von Big Data zu begreifen. Dabei bietet Datenvisualisierung eine gute Möglichkeit, um diese abstrakten Zusammenhänge greifbar zu machen. Vor allem bei riesigen Datenmengen existieren allerdings bestimmte Schwierigkeiten –...

Daten-Detektive spüren Prozessfehler auf

Die größten Herausforderungen für Unternehmen ihre gesammelten Daten wertschöpfend auszuwerten, besteht darin, die verschiedenen Datenquellen zusammenzuführen, die Analyseergebnisse korrekt zu interpretieren und das fachliche Verständnis für die Bedeutung der Daten vorzuhalten. Ein Anwendungsbeispiel zeigt Faktoren, die jedes Analyse-Projekt gefährden können – und mögliche Gegenmaßnahmen. Die Autorin:   Dr. Lisa...
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