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AI & Machine Learning

102 Artikel

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  • ChatGPT - Was müssen KMU wissen?

    Das amerikanische Startup OpenAI hat Ende 2022 ihren neuen KI-Chatbot ChatGPT veröffentlicht. Seitdem kann jeder online mit dem Chatbot chatten, ihm Fragen stellen, ihm Befehle geben oder sogar Code schreiben lassen. Was ändert sich für KMU?

    AI & Machine LearningSophie Hundertmark6 Minuten

  • Warum Künstliche Intelligenz (KI) die Technologie des Jahres 2023 und darüber hinaus sein wird

    Noch vor 10 Jahren war kaum eine Maschine in der Lage, Sprache oder Bilder zuverlässig zu erkennen. Heute haben die Maschinen gelernt, den Menschen bei vielen Aufgaben zu übertreffen. In den letzten Monaten haben wir Fortschritte bei den KI-Fähigkeiten gesehen, die selbst Skeptiker beeindruckt haben. Ein "goldenes Jahrzehnt", wie es ein Forscher nannte. Im Jahr 2023 und darüber hinaus werden wir sehen, wie mehr solcher Systeme (insbesondere generative KI-Systeme wie ChatGPT) uns menschliche Schöpfer in vielen Bereichen ergänzen oder ersetzen.

    AI & Machine LearningBritta Daffner9 Minuten

  • Prognosen für die Vermögensverwaltung im Jahr 2023

    2022 war ein schlechtes Jahr für die Vermögensverwaltung, in der Tat eines der schlechtesten Jahre für die Anlageperformance in den meisten Anlageklassen überhaupt. Doch trotz der außergewöhnlichen Marktbedingungen und makroökonomischen Herausforderungen blieben die zugrundeliegenden Gigatrends die gleichen: Demografie, der Vermögenstransfer zwischen den Generationen und die Entwicklung der Kundenerwartungen an Produkte und Dienstleistungen. Auch im Jahr 2023 wird die Kombination aus Erwartungen und Anforderungen für Wealth-Professionals anspruchsvoll sein; sie werden Wege finden müssen, um die so gefragte ganzheitliche Beratung zu bieten, Entsprechend hält der Druck auf traditionelle Vermögensverwalter und Privatbanken an. Die Notwendigkeit eines Wandels ist offensichtlich geworden.

    Banken & FinanzdienstleisterUrs Bolt8 Minuten

  • Deep Learning vs. Machine Learning – Unterschiede verstehen

    Deep Learning und Machine Learning sind zwei wichtige Technologien in der Welt der künstlichen Intelligenz (KI) und somit Teil des Oberbegriffs Data Science. Obwohl sie manchmal als Synonyme verwendet werden, gibt es wichtige Unterschiede zwischen den beiden, die es zu verstehen gilt.

    AI & Machine LearningBastian Maiworm4 Minuten

  • Berufe der Zukunft - Die tiefgreifende Transformation der Arbeitswelt

    Demografischer Wandel, künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit stellen Organisationen jeder Art insbesondere im Personalmangement vor enorme Herausforderungen. Welche Berufe werden in Zukunft noch benötigt, welche verlieren an Bedeutung? Und wie können Arbeitgeber einen zukunftsfähigen Pfad für sich definieren? Hier können die Perspektiven der Zukunftsforschung bzw. Foresight helfen.

    Personalbeschaffung & TalentakquiseKai Gondlach13 Minuten

  • Die 3 strategischen Ziele von Machine Learning für das Marketing

    KI-getriebenes Marketing nutzt Modelle, um den Prozess der Umwandlung von Daten in Aktionen und Interaktionen zu automatisieren, zu optimieren und zu erweitern, um Verhaltensweisen vorherzusagen, Bedürfnisse zu antizipieren und Nachrichten zu personalisieren.

    AI & Machine LearningAlex Mari4 Minuten

  • Wie wird künstliche Intelligenz unsere Arbeit in Sozialen Medien verändern?

    Es wird immer deutlicher, das künstliche Intelligenz auch im kreativen Bereich Fuß fasst. Es wird möglich in wenigen Minuten neuen anspruchsvollen Content zu erzeugen - aber wie wird sich das auf unsere Arbeit in Sozialen Medien auswirken? In diesem spontanen Experteninterview sind wir dieser Frage nachgegangen. Viel Spaß!

    AI & Machine LearningWolfram Müller8 Minuten

  • Nursing 4.0 - Digitalisierung in der Pflege

    Hintergrund: Die digitale Pflegedokumentation umfasst als wesentlicher Teil des elektronischen Patientendossiers, vor allem die Planung und Dokumentation von Massnahmen zur Versorgung Pflegebedürftiger sowie deren Abrechnung, aber auch die Organisation der Arbeitsabläufe und Dienstplangestaltung von Pflegenden. Die berufliche Austrittsrate liegt bei 21,9 % (Merçay et al., 2021). Häufig werden der administrative Aufwand und der Zeitdruck als Austrittsgründe genannt. Ziel: Pflegende sollten durch weitere Digitalisierungsschritte nachhaltig entlastet werden. Eine Reifegradbestimmung ermöglicht weitere Entwicklungsschritte.

    Gesundheitswesen & SozialesDr. Dirk Sven Kircher, M.Sc., B.A.7 Minuten

  • Ethik, Vertrauen und Erklärbarkeit in Künstlicher Intelligenz (KI)

    In Zeiten, in denen Künstliche Intelligenz (KI) sich rasant weiterentwickelt, in immer mehr und mehr Unternehmensprozessen einzieht und der Druck von Regulatorik und Enkunden immer weiter zunimmt, müssen wir uns schleunigst mit sehr tiefgreifenden, ethischen Fragen auseinandersetzen. Vorallem KI-Designer und -Entwickler können dazu beitragen, Vorurteile und Diskriminierung zu vermindern, indem sie diese gewisse Bereiche ethischer Überlegungen berücksichtigen und unterstützende Toolkits benutzen.

    EthikBritta Daffner4 Minuten