Kategorie: News

Das Open Source Curriculum für Unternehmenstraining zu KI und Digitalisierung

Das Open Source Curriculum für Unternehmenstraining zu KI und Digitalisierung

Deutsche Unternehmen befinden sich derzeit in einer schwierigen Situation: ein harter, aggressiver, internationaler Wettbewerb, verbunden mit der Notwendigkeit, mit allen Mitteln erfolgreich smarte Dienstleistungen erbringen zu müssen. Und schließlich der Druck, kompetente Fachkräfte zu finden, die erfolgreich und flexibel mit der immer komplexer werdenden Servicelandschaft umgehen können. In diesen Servicelandschaften werden visionäre Anwendungen mit KI immer mehr zu zentralen Bausteinen, deren erfolgreiches Verstehen, Weiterentwickeln und Warten schlichtweg über den Erfolg ganzer Geschäftsbereiche entscheiden kann. Hier ist die deutsche Industrie herausgefordert, innovative Lösungen und Lösungskonzepte zu entwickeln und auszubauen, um im internationalen Wettbewerb mithalten zu können.

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KI 2.0. – Viertel vor Zwölf für Europas digitale Souveränität

KI 2.0. – Viertel vor Zwölf für Europas digitale Souveränität

Kaum eine andere Technologie erfährt derzeit so viel Aufmerksamkeit wie die Künstliche Intelligenz (KI) – und das zu Recht. Laut einer PWC-Studie wird mithilfe von KI weltweit bis 2030 circa 15,7 Billiarden Dollar an Mehrwert generiert werden.

Das spannende daran ist, dass dieses Wachstum nicht allein durch Technologieunternehmen wie Google, Amazon oder Facebook zustande kommt. Stattdessen leisten Non-tech Companies einen großen Beitrag. Dieses Phänomen läutet die nächste Ära der KI-Entwicklung ein, KI 2.0. – und ist zugleich Europas letzte Chance, nicht hinter KI-Nationen wie den USA und China zurückzubleiben.

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Plattform Lernende Systeme: von KI-Vorreitern lernen

Dr. Johannes Winter

Interview vom eco – Verband der Internetwirtschaft e.V. – mit Dr. Johannes Winter, Leiter der Geschäftsstelle Plattform Lernende Systeme

Herr Dr. Winter, was ist die Plattform Lernende Systeme?
Die Plattform Lernende Systeme bildet das Ökosystem für Künstliche Intelligenz (KI) in Deutschland ab. Gegründet wurde sie 2017 vom Bundesministerium für Bildung und Forschung auf Anregung von acatech und dem Hightech-Forum der Bundesregierung. Den Vorsitz haben die Bundesforschungsministerin und der acatech Präsident. Die Plattform bringt KI-Expertinnen und -Experten aus Wirtschaft, Wissenschaft, Zivilgesellschaft und Politik zusammen, rund 200 Akteure sind aktuell an Bord – aus Industrie und Dienstleistungen, IT und Software sowie Forschung, Medizin und Ethik.Weiterlesen

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Daten teilen, Mehrwert schaffen

Daten teilen, Mehrwert schaffen

Erfolgsfaktor datenbasierte Netzwerke

von Dr. Wolfgang Faisst

Im weltweiten digitalen Wettlauf liegen die USA und China vorne. Will Europa hier mithalten, muss es uns gelingen, eine kritische Masse an Daten zu sammeln und über ein geeignetes Geschäftsmodell zu vermarkten. Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es durch die Verknüpfung und Analyse von Daten, neues Wissen zu generieren. Auf diese Weise lassen sich bestehende Produkte und Dienstleistungen immer weiter individualisieren und damit für den Nutzer verbessern bzw. ganz neue (digitale) Leistungen erschaffen. Entscheidend dabei ist es, die Daten verschiedener Akteure entlang der Wertschöpfungskette intelligent miteinander zu kombinieren. So entstehen datenbasierte Wertschöpfungsnetzwerke innerhalb digitaler Ökosysteme, in denen die beteiligten Akteure auf Basis geteilter Daten und der Implementierung von Methoden der Künstlichen Intelligenz Mehrwert schaffen und so insgesamt messbaren Nutzen erzielen.
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Wie kommt die KI in die Industrie?

von Patricia Rennert

Vieles hat sich seit Ausbruch der Corona-Pandemie verändert. Dazu gehören auch die Art unserer Kommunikation sowie die Wege der Zusammenarbeit. Digitale und technologische Lösungen werden immer wichtiger. Das haben wir spätestens jetzt deutlich erfahren. Wir bei Porsche Digital begreifen die digitale Transformation schon seit unserer Gründung 2016 nicht als Herausforderung, sondern vielmehr als Chance. Es ist eine Chance, neue Geschäftsmodelle aufzubauen und Lösungen zu entwickeln, die unsere Arbeit verbessern.

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In der Versorgungsrealität ankommen

von Prof. Dr. David Matusiewicz

Das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz begann mit der inzwischen berühmt gewordenen Konferenz in Dartmouth im Jahr 1956. Es dauert allerdings weitere fünfzehn Jahre, bis Künstliche Intelligenz in der Medizin erstmalig in wissenschaftlichen Journalen Erwähnung fand. Bereits damals wurde hierbei ein interdisziplinärer Ansatz verfolgt, so dass eine Kollaboration aus Wissenschaftlern aus der Medizin mit Computerwissenschaftlern, Genetikern, Chemikern und Philosophie-Experten erfolgte. So wurden medizinische Informationen bereits in den Siebzigern in Textform kodiert, so dass diese in Wissensmanagement-Systemen leichter gefunden werden konnten.

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Nur noch KI kann uns retten?

Nur noch KI kann uns retten?

von Prof. Dr. Stefan Heinemann (oder GPT-3?)

Wir stellen uns vor, es wäre gelungen. Was als fest verwurzeltes autonomie-technologisches Narrativ in der menschlichen Kulturgeschichte mit den selbstpumpenden Faltenbälgen und selbstöffnenden Toren in Homers Ilias anhob. Was im „Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence“ im Sommer 1956 mit einer Planungssumme von $ 13.500 veranschlagt wurde als initiatives Forschungsvorhaben und bis heute verbunden ist mit bedeutenden Namen wie Turing, Wiener und Minsky.

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10 Core Principles of Enterprise AI

For businesses, the COVID-19 pandemic has been a test. It has been a pressure test of organizational resilience, agility, and adaptability. For many enterprises, the pandemic and the resulting economic shutdown have become a test of survival. And it has clearly intensified the urgency around digital transformation.

At C3.ai, in our conversations with organizations across industries globally – conversations that, despite the economic shutdown, have increased in both volume and urgency over the last few months – we are seeing a heightened focus on the need to accelerate digital transformation. The gist of those conversations reduces to two basic questions that organizations ask us: How do we scale AI across our enterprise, and how do we do it rapidly?

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