KI-Dialogsysteme sind auf dem Vormarsch

Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde, vor allem aufgrund von ChatGPT. Doch heutige KI-Systeme können weit mehr, als nur Texte zu generieren, die sich beinahe so lesen, als ob sie ein Mensch geschrieben hätte. Moderne KI-Systeme können verstehen, was Menschen wollen und entsprechend darauf reagieren. „Conversational AI“ heißt dieser Trend international, im Deutschen etwas hölzern übersetzt als KI-Dialogsysteme.

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Interview mit NTT Ltd. zum Thema Künstliche Intelligenz und Automatisierung

Die Robinaut-Redaktion, unter der Leitung von Matthias Weber, hat Kai Grunwitz, Geschäftsführer NTT Ltd. in Deutschland, ein Interview zum Thema „Künstliche Intelligenz und Automatisierung“ durchgeführt.

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Pega warnt: Sieben Fehler bei der Einführung von KI

KI liegt im Trend, aber beim Einsatz dieser Technologie können sich Unternehmen leicht vertun. Pegasystems nennt sieben häufige Fehlerquellen bei der Einführung von KI.

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7 Management-Initiativen, um künftig von Künstlicher Intelligenz (KI) zu profitieren

Der Siegeszug von Künstlicher Intelligenz (KI) hat längst begonnen. Automatisierung, Erhöhen der Effizienz und Heben von Kosteneffekten tragen bereits in vielen Unternehmen zur Wertschöpfung bei. Künftig wird KI in immer stärkeren Maße nicht nur Kostenvorteile generieren, sondern zum strategischen Faktor werden, der alle Teile der Wertschöpfungskette umfasst. Vielfach gilt das datengetriebene Unternehmen noch als Ideal eines agilen und anpassungsfähigen Systems. Der strategische Einsatz von KI, der künstliche und menschliche Intelligenz im richtigen Maße miteinander verbindet, kann zur nächsten Stufe der Unternehmensentwicklung führen, dem evidenzbasierten Management. Menschen und Maschinen bilden darin gemeinsam eine hoch adaptive und schnell lernende Einheit, die vorrausschauend und effektiv die Zukunft gestaltet. Big Data ist der Rohstoff, Analytik und KI sind das Werkzeug, aber erst der gekonnte Umgang mit beidem und Handeln führen zu strategischen Vorteilen für Unternehmen.

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KI im Mittelstand: Die 5 größten Herausforderungen

Eine Technologie auf dem Vormarsch: Künstliche Intelligenz (KI) wird in technologienahen Umgebungen wie der IT oder der industriellen Fertigung bereits seit geraumer Zeit vielfältig eingesetzt. Doch durch die enorme Leistungsfähigkeit heutiger KI-Lösungen erschließen sich zunehmend auch in anderen Wirtschaftsbereichen weitere Anwendungsmöglichkeiten – Welche Herausforderungen stehen dem im Weg?

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Der Kollege KI muss noch warten! Künstliche Intelligenz gerät durch personelle Vakanzen ins Stocken

In der klassischen Fertigung gehören Roboter seit vielen Jahren zum Alltagsbild. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis sich die Robotics in der Welt der sogenannten White Collars niederlassen und einen elektronischen Kollegen neben sich begrüßen dürfen. Auf KI basierende technische Lösungen bergen noch viel größere Potenziale, als die bisher bekannten.

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Transfer Learning demokratisiert und vereinfacht KI-Einsatz

Ein zentraler technischer KI-Trend ist das Transfer Learning. Es wird die Demokratisierung der künstlichen Intelligenz massiv vorantreiben. IntraFind zeigt, welche Möglichkeiten Transfer Learning bietet, und nennt zwei konkrete Anwendungsszenarien. 

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KI-Vorreiter führen ihre KI-Initiativen trotz Corona unbeirrt fort

Eine Studie zeigt: Deutsche Unternehmen gehören global zu den KI-Vorreitern, doch auch hier haben einige mit Corona-bedingten Einschränkungen zu kämpfen – andere, die bereits skalierbare KI verwenden, haben damit weniger Schwierigkeiten. Die Studienergebnisse im Überblick:

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Welchen Einfluss haben KI und Corona auf die Arbeitswelt genommen?

Wie arbeiten wir in der Zukunft? Welche bleibenden Einflüsse wird die Pandemie auf unsere Arbeitsweise nehmen und welche werden mit Hilfe von künstlicher Intelligenz kommen?

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KI in der Arbeitswelt: Forschungsprojekt zur Nachvollziehbarkeit algorithmischer Entscheidungssysteme gestartet

Das Forschungsprojekt „KI Testing & Auditing“ im Auftrag des Observatoriums „Künstliche Intelligenz in Arbeit und Gesellschaft“ des Bundesarbeitsministeriums geht der Frage nach, wie sinnvolle Kontroll- und Testverfahren für Künstliche-Intelligenz-Systeme aussehen können.

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