Kategorie: News

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Laut Gartner werden 85 % der Data-Science-Projekte eingestellt und gerade einmal 2 % erzeugen einen Mehrwert für Unternehmen. Woran liegt das?

von Dr. Theo Steininger

Data-Science-Projekte benötigen nicht nur Daten. Sie zeichnen sich vielmehr durch einen sehr hohen Informationsbedarf aus. Das erfordert eine reibungslose Kommunikation und einen adäquaten Wissenstransfer zwischen Management, Experten und Data Scientists. Ohne die richtige Projektstruktur werden nicht nur der Business Case, sondern auch technische Schlüsselinformationen aus den Augen verloren. Die Konsequenz: Die einzelnen Projektiterationen laufen zu lange und dabei auch noch in die falsche Richtung. All das gefährdet letztlich den Mehrwert des Projektes für das Unternehmen. Wie lässt sich das vermeiden?

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von Prof. Dr. Gjergji Kasneci

In der heutigen Zeit laufen Geschäftsprozesse zunehmend digital ab: von der Bestellung im Online-Shop über den Abschluss einer Versicherung bis zur Beantragung und Auszahlung eines Kredits. So wächst die Distanz zwischen Unternehmen und ihren Kunden, oft besteht überhaupt kein direkter persönlicher Kontakt mehr. Wir sehen es als unsere Aufgabe, Vertrauen zwischen Geschäftspartnern herzustellen – und so sichere Geschäfte auch in der digitalen Welt zu ermöglichen.

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Die Augmented-Reality-Technologie verspricht eine enorme globale Wertschöpfung. Kombiniert mit Wearables erweitert sie nicht nur die Fähigkeiten des Einzelnen, sondern die gesamte Arbeitswelt. Ein Überblick.

von Dr. Hendrik Witt

Statistisch betrachtet wird jede hundertste Person, die in Deutschland einer Arbeit nachgeht, zum Ende des Jahrzehnts im Beruf mit Augmented Reality (AR) zu tun haben, hat das Beratungsunternehmen PwC errechnet. Die aus dem Gaming-Bereich bekannte Technik verspricht eine globale Wertschöpfung von 1,438 Billionen US-Dollar bis zum Jahr 2030, heißt es.

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von Dr. Robert Mayr

KI an sich ist nicht neu: Bereits vor 65 Jahren diskutierten findige Köpfe auf dem „Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence“ in New Hampshire, wie sich die Eigenschaften von menschlicher Intelligenz in den Computer bringen lassen. Das ist lange her und es hat seine Zeit gedauert, bis KI-Technologien den nötigen Reifegrad erreicht hatten, um in den Alltag vorzudringen. Doch inzwischen halten sie Einzug in viele Lebensbereiche.

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von Fabian Schladitz

Eine erfolgreiche, skalierbare Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) basiert nicht nur auf der neuesten Forschung zu neuronalen Netzwerken. Ein solides Datenfundament ist vielmehr entscheidend, um nutzbare, robuste und nützliche Applikationen zu entwickeln. Wer dies außer Acht lässt, erstellt tolle Modelle, die sich im Produktivbetrieb nur schwer betreiben lassen. Darum gehört zu einer erfolgreichen und ausgereiften KI-Strategie auch das Thema Datenstrategie mit dem Unterpunkt „Datenprodukte“. In den letzten Jahren hieß es bei KI-Modellen oft: tiefer, größer, breiter. Google veröffentlichte zuletzt „Switch Transformer“ – das bisher größte KI-Modell mit 1.600 Milliarden Parametern. Insbesondere Sprachmodelle wurden zuletzt vor allem durch größere Massen an Daten verbessert und nicht durch raffiniertere Methoden. Letztlich wirken größere Modelle natürlich auch beeindruckender als der immerwährende – aber tatsächlich lohnende – Kampf um Datenqualität und besseres Datenmanagement.

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von Michael Keusgen

Die KI ist keineswegs eine neue Entwicklung. Sie hat ihre Anfänge in den 1950er Jahren. Heute, 65 Jahre später, startet die KI durch. Sie erobert die unterschiedlichsten Lebensbereiche. Und wir können uns heute kaum vorstellen, wie radikal sich das Leben, das Arbeiten und auch das kreative Schaffen in den nächsten fünf Jahren noch ändern werden. Mittendrin: der Umgang mit Sprache und die Erstellung von Texten. Neue Software ermöglicht es, Texte durch KI veröffentlichungsfähig schreiben zu lassen. Dabei lohnt sich der Blick darauf, wie heute und künftig das Zusammenspiel zwischen KI und dem Menschen aussehen wird. Die zentralen Fragen sind dabei:

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von Dr. Dirk Schlesinger

Eine Risikobeurteilung von KI wird nicht nur politisch gefordert, sondern auch von Verbraucher:innen und Herstellern. So ergibt eine Befragung des TÜV-Verbands aus dem Jahr 2020, dass 90 % der befragten Unternehmen gesetzliche Regelungen fordern, um Haftungsfragen zu klären. 87 % wünschen sich, dass KI-Anwendungen in Abhängigkeit von ihrem Risiko reguliert werden sollten. Gleichzeitig sollen gesetzliche Regelungen Innovationen beschleunigen, da das damit geschaffene Vertrauen in KIAnwendungen erst zur deren Nutzung führt.

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Fabian Schladitz, Leiter des deutschen CoE Artificial Intelligence bei Capgemini

Nachhaltigkeit und Klimaschutz sind die Themen unserer Zeit – kaum eine politische Debatte ohne Klima-Dimension; kein DAX-Unternehmen ohne Zielsetzungen zur Klimaneutralität. Doch eine Frage treibt alle Protagonisten um: wie ist das zu schaffen?

Eine Studie des Capgemini Research Institute zeigt, dass Künstliche Intelligenz (KI) hierbei schon heute eine Rolle spielen kann. Etwa 14 Prozent der weltweiten industriellen Treibhausgas-Emissionen könnten im Schnitt eingespart werden, wenn vorhandene Mittel großflächig Nutzung fänden. Und dies bereits in den nächsten drei bis fünf Jahren.

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