KI-Praxis
Künstliche Intelligenz souverän und sicher nutzen
Generative KI revolutioniert die Arbeitswelt. Laut Bitkom setzen bereits 20 Prozent der deutschen Unternehmen KI ein, weitere 37 Prozent planen oder diskutieren den Einsatz. Gleichzeitig nutzen 57 Prozent der Mitarbeiter KI-Tools heimlich im Job – mit allen Risiken für Unternehmensdaten und Compliance.
Doch wie lässt sich KI produktiv und gleichzeitig sicher einsetzen? Welche Governance-Strukturen sind nötig, um Datenschutz und Compliance zu gewährleisten? Wie entwickelt man präzise Prompts für bessere KI-Ergebnisse? Und wie verhindert man, dass sensible Firmendaten in öffentliche KI-Modelle gelangen? Unsere Rubrik „KI-Praxis“ liefert konkrete Strategien und Handlungsempfehlungen für den kontrollierten und wertschöpfenden Einsatz von KI-Technologien.
Prompt-Engineering: So steuern Sie generative KI präzise
Generative KI transformiert die Content-Erstellung in Unternehmen grundlegend. Doch das liegt nicht an der Technologie selbst, sondern an der Qualität der Prompts. Unser Whitepaper enthüllt praxiserprobte Strategien für präzise Ergebnisse – von strukturierten Text-Prompts über die fotorealistische Bildgenerierung bis hin zu sicheren Implementierungskonzepten. Erfahren Sie, wie Sie durch methodisches Prompt-Engineering hochwertige Inhalte erzeugen, Shadow-KI eindämmen und Ihre digitale Souveränität bewahren. Nutzen Sie die Macht der KI, ohne die Kontrolle zu verlieren – mit konkreten Techniken für Text, Bild und teamübergreifende Kollaboration.
KI-Governance: Wie europäische Werte die künstliche Intelligenz prägen
Europa prägt mit dem weltweit ersten AI Act verbindliche Standards für künstliche Intelligenz. Der europäische Ansatz basiert auf Risikobewertung und verankert Transparenz, Fairness und Datenschutz als Kernprinzipien in die KI-Entwicklung. Aktuelle Studien zeigen: Unternehmen mit proaktiver KI-Governance erzielen messbare Wettbewerbsvorteile.
Organisationen stehen zwar vor komplexen Compliance-Anforderungen, können diese aber als strategisches Differenzierungsmerkmal in sensiblen Märkten nutzen. Das Fundament vertrauenswürdiger KI-Systeme bilden strukturierte Governance-Prozesse, dokumentierte ethische Grundsätze und systematische Erklärbarkeit.
Wer europäische Werte konsequent implementiert, sichert sich langfristige Vorteile im zunehmend regulierten globalen Technologiewettbewerb und stärkt die digitale Souveränität des Unternehmens.
KI-Souveränität: Wie Europa seine digitale Zukunft gestaltet
Europa ringt um digitale Selbstbestimmung im globalen KI-Wettlauf gegen die USA und China. Die Ausgangslage alarmiert: Nur 20 Prozent der deutschen Unternehmen setzen KI aktiv ein, während in US-Start-ups achtmal mehr Risikokapital fließt als in europäische KI-Jungunternehmen.
Brüssel kontert mit dem „Aktionsplan für den KI-Kontinent“ und mobilisiert 200 Milliarden Euro für zukunftsweisende Projekte. Statt auf Rechenpower und Datenmengen setzt Europa dabei bewusst auf ethische Standards und branchenspezifische Expertise.
Der Schlüssel zum Erfolg liegt in fünf strategischen Handlungsfeldern: souveräne Cloud-Infrastruktur, systematische Talentbindung, zielgerichtetes Risikokapital, branchenübergreifende Allianzen und industrielle KI-Speziallösungen.
Shadow AI: Wie heimliche KI-Nutzung Unternehmensdaten gefährdet
Im Arbeitsalltag nutzen 57 Prozent der Mitarbeiter heimlich KI-Tools – mit steigender Tendenz. Diese „Shadow AI“ gefährdet sensible Unternehmensdaten und Compliance-Vorgaben, signalisiert aber gleichzeitig den dringenden Bedarf an KI-Lösungen, die sicher sind und die Produktivität steigern.
Wirksamer Schutz erfordert eine dreistufige Strategie: klare, verständliche Richtlinien für alle Beschäftigten, sichere interne KI-Alternativen mit vergleichbarem Nutzen und robuste technische Schutzmaßnahmen wie Zero-Trust-Ansätze.
Statt pauschaler Verbote brauchen Organisationen eine strukturierte Governance mit transparenter Kommunikation. Wer frühzeitig und strategisch handelt, verwandelt das Sicherheitsrisiko in einen messbaren Wettbewerbsvorteil und wahrt seine digitale Souveränität – ohne auf die Produktivitätsgewinne moderner KI-Technologien zu verzichten.
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.