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Thema

Künstliche Intelligenz

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  • 5 Schritte zur Implementierung von KI in Ihrem Unternehmen

    Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ beschreibt eine Vielzahl von unterschiedlichen Methoden, Verfahren und Technologien. Die Einsatzgebiete sind mittlerweile so vielfältig, dass es sich für Unternehmen oft schwierig gestaltet den richtigen Ausgangspunkt zu finden. Damit die Integration von künstlicher Intelligenz gelingt und vor allem auch den gewünschten Erfolg erzielt sollten sich Unternehmen ihre Schritte genau überlegen.

    AI & Machine LearningDaniel Fallmann4 Minuten

  • Anwendungen für Künstliche Intelligenz (KI) identifizieren und implementieren - Datengetriebene Geschäftsarchitektur

    Die Künstliche Intelligenz (KI) bietet viele praktische Anwendungen für Unternehmen. Stellen Sie sich KI als einen größeren Rahmen vor, der unterschiedlichen Fähigkeiten zur Verfügung stellt. Unternehmen, die KI implementieren, sollten ihre Vision überprüfen und eine KI-Strategie entwickeln, die mit ihren größeren Zielen und Schwerpunkten übereinstimmt. Zur Implementierung sind datengetriebene Anwendungsfälle sind die Grundvoraussetzung. Auch sollte von Anfang an eine flexible und modulare Architektur gewählt werden, die zukünftig beliebig erweitert und verbessert werden kann.

    Strategie / VisionBritta Daffner4 Minuten

  • Datengetriebene Geschäftsarchitektur - Executive Leitfaden Künstliche Intelligenz (KI)

    In der heutigen Zeit großer Datenmengen werden Künstliche Intelligenz (KI) und kognitive Technologien zu einer leistungsstarken Anlaufstelle für Unternehmen. Sie werden zunehmend eingesetzt, um Geschäftsprozesse intelligent zu automatisieren und zu beschleunigen, valide Vorhersagen zu treffen, ansprechendere und personalisiertere Kundeninteraktionen zu schaffen und schließlich den bestmöglichen Ansatz zur Beurteilung eines Geschäftsproblems zu empfehlen. Und damit ein Unternehmen erschafft, das datenzentriert, agil und zukunftsgerichtet aufgestellt ist: Das Cognitive Enterprise.

    AI & Machine LearningBritta Daffner5 Minuten

  • 3 Schritte für eine strategische Robotic Process Automation (RPA) Einführung und Integration

    Zahlreiche Unternehmen beschäftigen sich zur Zeit mit der Einführung von Robotic Process Automation als strategische Technologie zur Automatisierung ihrer Prozesse. Die Komplexität der Einführung von Robotic Process Automation ist aus technischer Sicht aufgrund der nicht invasiven Technologie und der einfachen Anwendungsarchitektur gering. Dennoch müssen auch bei der Einführung von Robotic Process Automation viele Dinge berücksichtigt werden um die Technologie erfolgsbringend im Unternehmen zu platzieren.

    ProzesseMarcel Schneider4 Minuten

  • 9 Punkte für erfolgreiche Robotic Process Automation (RPA) - Welche Prozesse sind automatisierbar?

    Die Eignung eines Prozesses für die Automatisierung mit Robotic Process Automation kann auf einfache Art und Weise anhand von 9 Faktoren überprüft werden. Diese 9 Faktoren werden in diesem Artikel vorgestellt und ausführlich erläutert. Die vorgestellten Faktoren sind sowohl technischer als auch betriebswirtschaftlicher Natur. Gerade im Gebiet der Prozessautomatisierung ist folgendes sehr wichtig und sollte immer beachtet werden: Nur weil die Automatisierung eines Prozesses aus technischer Sicht Sinn macht, muss sie noch lange keinen Mehrwert für das Unternehmen aus betriebswirtschaftlichen Gesichtspunkten bedeuten. Und umgekehrt gilt auch, dass nur weil ein Prozess aus betriebswirtschaftlicher Sicht automatisiert werden sollte, dies auch technisch möglich ist.

    ProzesseMarcel Schneider5 Minuten

  • Robotic Process Automation (RPA) - Definition und Einführung

    Robotic Process Automation (RPA) ist zur Zeit in aller Munde. Aber was ist das überhaupt? Wieso sollte ich es in meinem Unternehmen verwenden und welche Vorteile können dadurch generiert werden? Dieser Artikel beantwortet diese Fragen und stellt Robotic Process Automation als Technologie für die Digitalisiserung und die Automatisierung von Geschäftsprozessen vor.

    AI & Machine LearningMarcel Schneider5 Minuten

  • Deep Learning und KI in der Supply Chain

    Schöpfen Sie das Potential aus der Logistik. Die künstliche Intelligenz erobert sämtliche Branchen, unfassbares Potential stehen, zur Automatisierung und ebenso zahlreiche Andockpunkte für KI-basierte Applikatonen, zur Verfügung. Schon jetzt können wir Transport und Lieferketten automatisieren, Verkehrsflüsse optimieren und die Sicherheit von Waren und Verkehr erhöhen. In Zukunft geht aber noch mehr. Künstliche Intelligenz in der Logistik: Beispiele, Chancen, Gefahren.

    Einkauf / BeschaffungHans-Dieter Blatecki7 Minuten

  • Big Data - Datensee versus Datenleck

    Daten und Informationen spielen in Unternehmen eine immer wichtigere Rolle und stellen vermehrt einen bedeutenden Produktionsfaktor dar. Das Konzept sogenannter Datenseen versprechen viel, wenn es um die Analyse solcher Daten und Informationen geht, die durch Machine Learning und Künstliche Intelligenz unterstützt wird. Es gibt jedoch nicht nur Vorteile.

    IT-Security & Cyber SecurityKlaus-Peter Kaul4 Minuten

  • Chinesische Investments in Innovation und Digitalisierung: Teil 1 - China

    China ist bereits stärker digitalisiert als viele wissen und hat das Potenzial in den kommenden Jahrzehnten die Führung in der digitalen Industrie zu übernehmen. In diesem Artikel (Teil 1) wird die globale Rolle Chinas bezüglich chinesischer Investments in Innovation und Digitalisierung aufgezeigt und beispielshaft drei chinesische und innovative Startups näher beschrieben. Beitrag von Florian Pichlmaier.

    Markt / IndustrieFlorian Pichlmaier5 Minuten