Beiträge

Investieren in Datenkompetenz

Daten werden immer mehr zur universellen Sprache – und Unternehmen, die sie beherrschen, werden erfolgreich sein.

Logistik auf neue Füße stellen

Die Branche gilt als vorrangiges Betätigungsfeld für künstliche Intelligenz.

KI in der Buchhaltung

Wie Eingangsrechnungen automatisiert den Freigabeworkflow durchlaufen

Die Intelligenz in der Maschine

Wer dem KI-Diskurs folgt, stößt dabei häufig auf Begriffe, wie Machine Learning, Deep Learning, Neuronale Netze usw. Was es mit den verschiedenen Begriffen auf sich hat und worin sie sich unterscheiden, soll hier erläutert und an praxisnahen Beispielen verdeutlicht werden.

Leben in der Stadt der Zukunft

Städte sind komplexe Systeme. Der Wunsch der Bürger nach intakten Verkehrssystemen, bezahlbarem Wohnraum sowie einer funktionierenden Wasser-, Energie- und Nahrungsversorgung trifft auf Herausforderungen wie den Klimawandel, Migrationsströme und demografische Veränderungen. Die Bandbreite der Lösungsansätze ist dementsprechend groß und reicht von der lokalen und regionalen Subsis­tenzwirtschaft mit angepassten Technologien bis hin zu technologisch hoch entwickelten Stadt- und Infrastruktursystemen.

Deep Learning für den Wald

In Deutschland ist nicht nur ein Drittel der Landesfläche mit Wäldern bedeckt, sondern Wälder sind auch wichtige Ökosysteme und zugleich ein bedeutsamer Wirtschaftsfaktor. An einer nachhaltigen Bewirtschaftung von Wäldern in Anbetracht klimatischer Veränderungen besteht aus diesem Grund ein erhebliches nationales Interesse. In diesem Artikel wird herausgestellt, wie innovative Verfahren der künstlichen Intelligenz zur Auswertung von Fernerkundungsdaten eingesetzt werden können, um einen klaren Lösungsbeitrag zu ökologischen Herausforderungen im forstwirtschaftlichen Bereich zu bilden.

Die Moral der Maschinen

Wie jede neue Technologie bringt auch die KI Chancen und Risiken mit sich. Die zahlreichen Vorteile sind hinreichend beschrieben, immer stärker in den Fokus rücken aber die Gefahren. Unweigerlich führt das zu zentralen Fragen der „Maschinenethik“, die die Moral von Maschinen zum Gegenstand hat.

Rushhour künftig ohne Stop-and-go

Schon 2008 stiegen die ersten Menschen in Nürnberg in eine fahrerlose U-Bahn, zuerst auf der U3, kurz darauf auch auf der U2. In Berlin wurde sogar bereits in den 80er-Jahren mit automatisiertem Fahren experimentiert. Ähnliche Versuche gibt es in jüngerer Vergangenheit auf der Straße. In Mainz werden erste Kleinbusse auf ausgewählten Strecken mittels Satellitentechnik navigiert, das DB-Tochterunternehmen ioki arbeitet in Frankfurt an Mobilitätskonzepten der Zukunft und hat selbstfahrende Kleinbusse in mehreren deutschen Kommunen in Betrieb.

Künstliche Intelligenz und Recht

Künstliche Intelligenz (KI) und Big Data treiben die technologische Entwicklung neuer globaler Geschäftsmodelle voran. Darüber hinaus verändern sie auch eine Vielzahl sozialer Prozesse grundlegend – sowohl in Unternehmen als auch in staatlichen Institutionen. Die Rechtsordnung ist dabei weder Zuschauer noch Hindernis, sondern die Ressource, die die technologische Entwicklung gesellschaftlich einbettet.

Handel mit Zukunft

Die Entwicklung von Cortana, Siri, Alexa und Co. schreitet immer weiter voran. Watson belegte sein Verständnis auch von Doppeldeutigkeiten mit einem Sieg in der Gameshow Jeopardy! bereits 2011. Duplex – eine von Google auf der Entwicklerkonferenz 2018 vorgestellte KI – trifft Terminabsprachen mit Restaurants oder Friseursalons, ohne an der anderen Leitung noch als Maschine wahrgenommen zu werden.

Wie diskriminierend ist künstliche Intelligenz?

Computersysteme treffen bereits heute in vielen Lebensbereichen Entscheidungen für uns Menschen auf der Basis von Daten, die mithilfe von künstlicher Intelligenz verarbeitet werden. Insbesondere das maschinelle Lernen ist ein effizientes Werkzeug, um große, unstrukturierte Datenmengen zu durchforsten, darin Muster zu erkennen und anhand der gewonnenen Erkenntnisse selbstständig weiter zu lernen.

The Rise of Emotion AI

Die Zukunft der emotionalen Intelligenz von Maschinen

KI für die Arbeitswelten der Zukunft

Wie muss ein Assistenzsystem gestaltet sein, um ein Operationsteam richtig zu unterstützen? Wie viele Videobilder kann jemand, der in der Leitwarte eines Kraftwerks arbeitet, gleichzeitig auswerten, ohne dass er dabei überfordert ist? Welche Erwartungen haben Mitarbeiter in der Produktion an einen Roboter, mit dem sie zusammenarbeiten? Wie muss sich ein automatisches Fahrzeug verhalten, damit menschliche Verkehrsteilnehmer oder Passagiere es akzeptieren?

Wie viel KI steckt in Bots?

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1 Kommentar
Wer hätte vor Jahren gedacht, dass wir uns akribisch mit den Erwartungshaltungen eines Lernbots auseinandersetzen? Jetzt ist es soweit und dabei befinden wir uns gerade am Anfang einer Entwicklung, die wir in Human Resources, in Training und Weiterbildung und im Kundendialog gleichermaßen sehen können und die sich rasant weiterentwickelt.

KI-Manager: Wer führt die KI-Regie in Unternehmen?

Die künstliche Intelligenz ist längst zum festen Bestandteil unseres Lebens geworden. Im Privaten begegnet sie uns nicht zuletzt in Form digitaler Assistenten und smarter Lautsprecher. Wirtschaft, Industrie und Forschung arbeiten fortlaufend an einer stetigen Weiterentwicklung der Technologie.

Open Source und KI

Frameworks erleichtern den KI-Einstieg.

New Work & Arbeiten 4.0

Es gibt kaum ein Thema, welches die Konzerne so sehr beschäftigt wie KI. Die Erwartungen mögen teilweise zu hoch sein, aber es handelt sich um einen der relevantesten Megatrends unserer Zeit. KI-Systeme gibt es schon länger, aber die rasanten technologischen Entwicklungen ermöglichen nun die Entfaltung des vollen Potenzials.

Drohne und KI im Einsatz

Die Vorteile des Drohneneinsatzes bei der Überwachung und Entstörung von Anlagen, Stromnetzen oder Wasserstraßen sind groß. Wenn zusätzlich auch noch KI-Software hilft, Anomalien zu identifizieren, und eine durchgehende Automation des Prozesses ermöglicht, lassen sich Zeit und Geld sparen – bis zur Minimierung des CO2-Fußabdrucks.

Vor der künstlichen ist erst die menschliche Intelligenz gefragt

Mediziner und Taxifahrer, Investmentbanker und Callcenter-Mitarbeiter, Sachbearbeiter und Analysten. Auf den ersten Blick haben diese Berufe nicht viel miteinander gemein. Dahinter stehen unterschiedliche Ausbildungen und Aufgabenbereiche. Aber eins haben sie gemeinsam: Diese Berufsbilder führen Fachleute als Beispiele für das Veränderungspotenzial an, das künstliche Intelligenz (KI) eröffnet.

Autonome Systeme

Möglichkeiten und Auswirkungen des Einsatzes autonomer Systeme