Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) wird in Unternehmen aller Größen immer präsenter – ob in Start-ups, KMUs oder Großkonzernen. Doch obwohl Führungskräfte große Hoffnung in die Technologie setzen, experimentieren viele Firmen mit KI-Lösungen, ohne eine klare Strategie zu verfolgen. Der Schlüssel zur Maximierung des KI-Potenzials liegt in qualifiziertem Personal. Doch wie kommen Unternehmen angesichts des akuten Fachkräftemangels in diesem Punkt weiter?

GitHub Copilot Workspace unterstützt den gesamten Entwicklungsprozess von der Planung bis zur Implementierung. Anhand natürlicher Sprache lassen sich damit Anforderungen beschreiben und automatisch in Code umsetzen.

Die Studie „Turbocharging software with Gen AI“ des Capgemini Research Institute zeigt, wie generative Künstliche Intelligenz die Software-Entwicklung grundlegend transformieren könnte. Bestandteil der Untersuchung waren bestehende und potenzielle Anwendungsfälle sowie deren Effekte und Problemstellungen.

Der EU AI Act hat weitreichende Auswirkungen auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der EU – dennoch ist er in der Wirtschaft noch weitgehend unbekannt. Laut einer Umfrage des IT-Dienstleisters Adesso kennt nur jeder dritte Entscheider die Inhalte des Gesetzes zur Regulierung von Künstlicher Intelligenz.

Wie der aktuelle „State of Sales and Marketing Report“ von Pipedrive zeigt, nehmen Kleinunternehmer mittlerweile eine KI-Vorreiterrolle ein. Zudem belegen die Ergebnisse, dass sich flexible Arbeitsmodelle positiv auf die mentale Gesundheit auswirken.

Mit AI WisdomNext hat Tata Consultancy Services (TCS) einen modularen Baukasten angekündigt, um skalierbare GenAI-Lösungen schnell zu entwickeln und einzuführen. Eine einheitliche Schnittstelle erlaubt dabei den anbieterübergreifenden Vergleich der Modelle.

Eine aktuelle Studie von forsa im Auftrag des Daten- und KI-Spezialisten SAS zeigt, dass KI bei der Personalauswahl auf klare Ablehnung stößt. Demnach fühlen sich die meisten Deutschen unwohl, eine derartige Entscheidung der KI zu überlassen.

In der modernen Geschäftswelt ist es nicht nur wichtig, Probleme zu erkennen, sondern sie präzise und effizient zu lösen. Trotz massiver Investitionen in fortschrittliche Lösungen kämpfen viele Unternehmen nach wie vor mit Ineffizienzen. Anstatt ausschließlich auf neue Technologien zu setzen, ist es entscheidend, bestehende Prozesse und Ressourceneinsätze zu optimieren. Eine intelligente Problemanalyse, gestützt auf Künstliche Intelligenz (KI), spielt hierbei eine zentrale Rolle.

Das Sankey-Diagramm ist eine spezielle Art von Flussdiagramm, das Mengenflüsse wie Material-, Kosten- oder Energieflüsse visualisiert. Die Breite der Verbindungspfeile ist proportional zur durchfließenden Menge. Pfeile können in kleinere Pfeile aufgeteilt oder zu größeren zusammengeführt werden.

Im Projekt „GenISys“ entwickeln Forschende der Bergischen Universität Wuppertal gemeinsam mit zwei Praxispartnern generative KI-Modelle, um den Bau von Abfüllanlagen zukünftig intelligenter und ressourcenschonender zu gestalten. Übergeordnetes Ziel ist es, den Einsatz künstlicher Intelligenz in relevanten Wirtschaftsbranchen voranzutreiben.