RPA-Lösung: Agiler Ansatz zur Steigerung von Produktivität, Servicequalität und Kundenzufriedenheit

Der Trend einer RPA-Lösung (Robotic Process Automation) hat infolge der Corona-Pandemie branchenübergreifend Fahrt aufgenommen. Mithilfe der Automatisierung von Prozessen, die sonst Arbeitskräfte erfordern würden, stellt das Konzept die Geschäftskontinuität sicher, auch wenn Mitarbeiter im Homeoffice arbeiten. RPA-Lösung: Agiler Ansatz zur Steigerung von Produktivität, Servicequalität und Kundenzufriedenheit Mit der passenden Strategie dauert es lediglich wenige Wochen, […]

8 Intelligent Automation-Prognosen für 2021

Mithilfe von Intelligent Automation können Unternehmen ihre Automatisierungsinitiativen auf ein neues Level heben. Es geht im Wesentlichen darum, Prozesse im Geschäftsbetrieb vollständig zu automatisieren. Dabei unterstützen Technologien wie Robotic-Process-Automation (RPA) sowie künstliche Intelligenz (KI). 8 Intelligent Automation-Prognosen für 2021 Wie wird sich Intelligent Automation im Jahr 2021 weiterentwickeln? Hier ein Ausblick: 1. Der nächste Anlaufpunkt […]

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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Vier RPA-Mythen auf den Zahn gefühlt: So entfesseln Unternehmen die Magie der intelligenten Prozessautomatisierung

Another Monday erklärt RPA-Chancen und -Risiken, Handlungsempfehlungen und Skalierungstipps, einfach.

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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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