KI-Praxis
Künstliche Intelligenz im Unternehmenseinsatz
Künstliche Intelligenz ist längst keine Zukunftsvision mehr, sondern in vielen Unternehmen bereits Realität. Laut einer Bitkom-Studie setzen bereits 20 Prozent der deutschen Unternehmen KI ein, weitere 37 Prozent planen oder diskutieren den Einsatz. Die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig und reichen von der Automatisierung von Prozessen über die Analyse großer Datenmengen bis hin zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen.
Doch wie lässt sich KI gewinnbringend in Firmen einsetzen? Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein? Welche Fallstricke gilt es zu vermeiden? Welche Best Practices haben sich bereits etabliert? Antworten auf diese Fragen und Anregungen für die erfolgreiche Implementierung von KI-Projekten finden Sie in unserer Rubrik „KI-Praxis“.
KI im Reality Check: Experten analysieren Chancen, Risiken & Grenzen
Künstliche Intelligenz – nutzen oder nicht nutzen? Auf dem IT Summit by Heise 2024 beleuchteten die KI-Experten Carlos Fernandez und Matthias Seiller von der DATEV eG anhand konkreter Praxisbeispiele die Chancen, Risiken und Grenzen der Technologie. Sie zeigten, in welchen Szenarien der Einsatz von KI Sinn ergibt und wo traditionelle Algorithmen die bessere Wahl darstellen. Dabei wurde deutlich: KI ist kein Allheilmittel. Unternehmen müssen für jeden Anwendungsfall sorgfältig abwägen, ob der KI-Einsatz einen echten Mehrwert bietet. Nur dann kann KI zu einem wertvollen Werkzeug werden, das Prozesse optimiert und Innovationen vorantreibt.
KI in der Fertigung: Erfolgsbeispiele und Potenziale
Künstliche Intelligenz verspricht große Potenziale für die Industrie – doch wie lassen sich diese im Fertigungsalltag konkret realisieren? Dieses Whitepaper liefert Antworten. Anhand von Praxisbeispielen aus Bereichen wie Wartung, Prozessüberwachung oder Qualitätssicherung zeigt es die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten. Deutlich wird dabei auch: Die erfolgreiche Einführung von KI erfordert mehr als nur Technik. Mindestens ebenso entscheidend sind die Veränderungsbereitschaft und Akzeptanz bei den Mitarbeitern. Mit der richtigen Strategie lässt sich beides erreichen – und so der Weg in eine digitale Zukunft erfolgreich gestalten.
MLOps: Entwicklung und Betrieb von ML-Modellen automatisieren
MLOps kombiniert Machine Learning mit DevOps-Praktiken, um die Entwicklung und den Betrieb von KI-Modellen zu optimieren. Durch Automatisierung, Standardisierung und Kollaboration gelingt es, ML-Modelle schneller und zuverlässiger in die Produktion zu bringen. MLOps-Plattformen und -Tools unterstützen dabei, die Komplexität von ML-Systemen zu beherrschen, Datenqualität und -verfügbarkeit sicherzustellen und Modelle kontinuierlich zu überwachen und zu verbessern. Wir erklären, wie MLOps funktioniert, welche Vorteile der Ansatz bietet und welche Herausforderungen es gibt. Anhand von Praxisbeispielen und konkreten Handlungsempfehlungen zeigen wir, wie Sie mit MLOps mehr aus Ihren KI-Projekten herausholen.
Generative KI: Wertstiftende Anwendungsfälle für Unternehmen
Generative KI revolutioniert Geschäftsprozesse durch die intelligente Automatisierung alltäglicher Aufgaben. Tools wie der „Smart Form Filler“ automatisieren beispielsweise die Formularausfüllung, während KI-gestützte Systeme die Datenextraktion aus komplexen Dokumenten übernehmen. In Bereichen wie Vertrieb, Kundenservice und Personalwesen beschleunigen KI-Lösungen Routineaufgaben und verbessern Entscheidungsprozesse. Die RAG-Technologie erweitert diese Fähigkeiten, indem sie Unternehmensdatenbanken mit KI-Systemen verknüpft und so auf Basis vorhandener Daten neuartige Anwendungen ermöglicht.
