Schlagwort: Künstliche Intelligenz

Die Einführung generativer KI in Unternehmen birgt großes Potenzial, aber auch Herausforderungen. Während viele Mitarbeitende bereits eigenständig KI-Tools nutzen, führt die fehlende Abstimmung oft zu einer Spaltung im Unternehmen und zu Sicherheitsrisiken. Eine ganzheitliche KI-Strategie hilft hier dabei sowohl klare Regeln zu setzen als auch Raum für Innovation und Lernen zu schaffen.

Das Treffen von Entscheidungen kostet Ressourcen. Die richtigen Informationen zur richtigen Zeit zu haben und zu bewerten, ist vielerorts ein Luxus. Mit Decision Automation erweitern Entscheidungsträger ihre Kompetenzen durch kognitive Technologien.

Mit der Managed-Service-Plattform Edge-KI bringt NTT DATA Künstliche Intelligenz in die Fertigung. Die Lösung überwindet die Grenzen zwischen IT- und Operational Technology. Intelligente Analysen sind ein Schritt in Richtung Industrie 4.0.

Der europäische AI Act legt Regeln für Systeme mit Künstlicher Intelligenz fest, die Unternehmen einhalten müssen. Der TÜV-Verband bietet mit dem AI Act Risk Navigator ein kostenloses Online-Tool zur Risikoklassifizierung von Systemen und Modellen für intelligente IT.

Mehr Produktivität, Flexibilität und Sicherheit für die Arbeitskräfte - das sind laut einer Studie von Honeywell die Hauptvorteile Künstlicher Intelligenz für Unternehmen in der Industrie. Darüber hinaus haben intelligente IT-Anwendungen das Potenzial, den Fachkräftemangel zu lindern.

80 Prozent der Unternehmen erhöhen laut einer Studie von Capgemini Research in diesem Jahr ihre Investitionen in generative KI. Drei Viertel der Befragten berichten von Umsatzsteigerungen und mehr Innovation. 97 Prozent erlauben den Einsatz dieser Systeme zumindest in Teilen.

Von 15 auf 60 Prozent hat sich die Erstlösungsrate von Problemen in einem Pilotprojekt in Portugal erhöht, als Vodafone den Service-Chatbot mit generativer Künstlicher Intelligenz erweitert hat. Bald folgt ein derartiger Ausbau in Deutschland.

Noch nie konnten Unternehmen ihre Entscheidungen so fundiert treffen wie heute. Möglich wird dies durch die Verfügbarkeit riesiger Datenmengen und deren exakte, zielgerichtete Interpretation. Damit eröffnet Data Analytics Unternehmen völlig neue Möglichkeiten der Wertschöpfung.

Künstliche Intelligenz ist auf Daten angewiesen, um Resultate zu liefern. Unternehmen sollten daher zunächst eine verlässliche Datenbasis aufbauen, bevor sie ein Projekt mit einem großen Sprachmodell in Erwägung ziehen.

Umfangreiche Informationen über den Einsatz Künstlicher Intelligenz im eigenen Haus halten Unternehmen für höchst relevant, wie die Studie SAP LeanIX AI zeigt. Bislang haben aber nur 14 Prozent einen derartigen Überblick. Ein AI Governance Framework liefert diese Daten.