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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3 Tipps für Machine Learning in der Compliance-Praxis

Machine Learning ist ein großes Buzzword, von dem immer wieder die Rede ist. Man könnte meinen, es handle sich dabei nur um einen Hype, doch dahinter steckt mehr und es gibt schon sehr konkrete Anwendungen, zum Beispiel für Compliance von Finanzinstituten.

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Künstliche Intelligenz zur Prozessoptimierung in der Industrie: High-Tech Gründerfonds und Bayern Kapital investieren in Erium

Der High-Tech Gründerfonds (HTGF), Deutschlands größter Seed-Investor, hat sich gemeinsam mit Bayern Kapital, der Venture-Capital-Gesellschaft des Freistaats Bayern, im Rahmen einer Seed-Finanzierungsrunde in siebenstelliger Höhe am Münchener IT-Start-up Erium beteiligt. Co-Investor ist die SAR Elektronic GmbH. Mit Eriums Software-Lösung „HALerium“ lassen sich hochkomplexe Fertigungs- und Montageprozesse auch mithilfe geringer Datenmengen transparent und verständlich modellieren und optimieren. 

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Interview mit mip GmbH: RPA & Big Data

Was bedeutet die Datenqualität für RPA und was ist bei RPA gestützten Big Data Projekten zu beachten? Die Robinaut-Redaktion, unter der Leitung von Matthias Weber, hat mit Ursula Flade-Ruf, geschäftsführende Gesellschafterin der mip GmbH, ein Interview zum Thema „RPA & Big Data“ durchgeführt, in dem diese und weitere Fragen beantwortet werden.

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Veröffentlichung der d.velop Herbstprognose für 2020

Fünf Haupttrends prägen die IT-Branche und den Markt für Business-Software laut der d.velop Herbstprognose in besonderem Maße. Digitalisierung und KI sind dabei ein eindeutiger Fokus der Branchen. Wer diese Trends verpasst, verspielt wertvolle Chancen.

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Diese KI-Trends werden das Jahr 2020 prägen

In welche Richtung wird sich künstliche Intelligenz entwickeln? Wo wird sie in Zukunft eingesetzt? IntraFind, Spezialist im Bereich KI-Software, prognostiziert fünf zentrale KI-Trends für das nächste Jahr.

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Automatisierung – Kritik und Gegenkritik

Robotic Process Automation (kurz: RPA) stößt oftmals auf Kritik. Viele meinen, RPA bremst die Digitalisierung anstatt sie zu beschleunigen – doch diese Annahme basiert auf meist inkorrekten Annahmen: AmdoSoft klärt auf!

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Optimierte Produktionsplanung dank künstlicher Intelligenz

Eine KI, die durch eigene Entscheidungen hilft, die Produktionsplanung zu verbessern? Das ist keine Zukunftsmusik, sondern dank Deep Reinforcement Learning schon heute eine Option. Lesen Sie hier, wie auch Ihr Unternehmen davon profitiert.

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3 aktuelle Trends bei E-Invoicing: Robotic Process Automation, Blockchain und Supply Chain Finance

Die elektronische Rechnung bietet vielfältige Potentiale und drei aktuelle Trends geben der digitalen Variante noch mehr Durchschlagskraft. Wie künstliche Intelligenz, Blockchain und Supply Chain Finance das papierlose Büro zu einem autarken, smarten und finanzstarken Alleskönner beschleunigen.

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Schwache KI stark genug für Unternehmen

An künstlicher Intelligenz führt für digitalisierungshungrige Unternehmen kein Weg mehr vorbei. Auf der Suche nach einer passenden Lösung entsteht dann oftmals die Frage: Schwache oder Starke KI? – Doch eigentlich kommt es auf etwas ganz anderes an:

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