Ein Bericht von HFS Research und Syniti legt dar, wie hinderlich Data Debt (deutsch: Datenschulden) und der Mangel an umfassenden Datenstrategien für Global-2.000-Unternehmen sind. Diese erkennen zunehmend den Bedarf an spezialisierten Fachleuten, um ihre Unternehmensziele zu erreichen.

Deutsche Unternehmen investieren laut einer aktuellen Studie von SnapLogic im Durchschnitt rund 2,1 Millionen Euro in ihre Altsysteme, um den Einsatz von GenAI-Tools zu ermöglichen. Technische Schulden sind der Hauptgrund für die Modernisierungen.

Der Automatisierungsspezialist Dassault Systèmes und die Bel Gruppe haben eine langfristige Partnerschaft vereinbart. Gemeinsames Ziel ist es, die gesamte Wertschöpfungskette in der Lebensmittelindustrie mithilfe von künstlicher Intelligenz zu digitalisieren

Der IWF ruft die Volkswirtschaften dazu auf, berufliche Bildung umfassend an die veränderten Bedingungen durch KI anzupassen. Beschäftigte sollen mithilfe von Umschulungen, Weiterbildungsangeboten und lebenslangem Lernen hierauf vorbereitet werden – sonst würden Jobverluste drohen.

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie Marken Marketingaktivitäten planen und realisieren. Angefangen beim kreativen Prozess, der sich demokratisieren lässt und den Verbrauchern so die Möglichkeit gibt, ihre eigenen personalisierten Werbematerialien zu erstellen.

Veritas, Spezialist für Multicloud-Datenverwaltung, hat seine Lösung Data Insight SaaS vorgestellt. Sie soll bessere Kontrolle über unstrukturierte und sensible Daten ermöglichen und bietet dazu unter anderem Leistungsverbesserungen für höhere Effizienz, Geschwindigkeit und Abdeckung.

Laut Europol nehmen Cybercrime, sexuelle Ausbeutung und Betrug in der EU zu. Verbrecher nutzen KI für ausgeklügelte Methoden wie Deepfakes. Besonders betroffen sind kleine und mittlere Unternehmen. Phishing, Romance-Scams und Kindesmissbrauch sind verbreitet. Die Nutzung von KI durch Verbrecher stellt eine wachsende Bedrohung dar.

Eine Explainable Artificial Intelligence ist eine erklärbare Künstliche Intelligenz. Für die Explainable AI kommen verschiedene Verfahren und Methoden zum Einsatz, mit denen sich die Ergebnisse oder Vorhersagen nachvollziehen und erklären lassen. Die erklärbare KI ist das Gegenteil einer Black-Box-KI.

Layer-wise Relevance Propagation ist ein Verfahren für eine Explainable AI. Es macht durch schichtweise Rückwärtsübertragung das Vorhersageverhalten von Deep-Learning-Modellen erklärbar. Das Verfahren liefert die Merkmale der Eingangsdaten, die am stärksten zum jeweiligen Ergebnis beigetragen haben.

Prof. Jacques Marescaux hält die Keynote beim Innovation Forum Medizintechnik am 17. Oktober. Der Gründer des IRCAD France wird auf die Zukunft der minimalinvasiven Chirurgie blicken.