Die Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) finden im Gesundheitswesen nur schleppend Akzeptanz. Überzeugende Nachweise von Mehrwerten in relevanten Szenarien sind daher unabdingbar. Mit welchen Widerständen ist zu rechnen? Wie lassen sich diese Hürden überwinden?

Die deutsche Industrie will durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) die Produktion weiter beschleunigen. Allein im Automotive-Sektor und in der verarbeitenden Industrie setzen sechs von zehn Unternehmen bei der Automatisierung ihrer Fertigungsprozesse auf KI.

Experten sind sich einig: Künstliche Intelligenz wird als Basistechnologie in den kommenden Jahren viele Unternehmen und Arbeitsplätze verändern. Was kann Künstliche Intelligenz? Welche Potenziale ergeben sich dadurch für das Wachstum und die Produktivität? Unter anderem mit diesen Fragen setzt sich der Netzökonom Dr. Holger Schmidt auseinander und präsentiert auf dem Smart Process Manufacturing Kongress am 24./25. September 2019, wie sich dies auf die Prozessindustrie auswirkt.

Hewlett-Packard Enterprise (HPE) wird den Experten für Künstliche Intelligenz (KI) und Analytics MapR übernehmen. Mit der Akquisition will sich HPE in diesen Bereichen verstärken.

Die Digitalisierung schreitet unaufhörlich voran: Immer mehr Daten werden erzeugt, verarbeitet, gespeichert und analysiert. Das weckt Begehrlichkeiten – sowohl bei Unternehmen als auch auf staatlicher Seite. Wie wirken sich Big Data, Industrie 4.0 und Co. auf die Gesellschaft und den Einzelnen aus?

Die Data Maturity (deutsch: Datenreife) beschreibt die Fähigkeit einer Organisation, effektiv mit Daten umzugehen und sie sinnvoll für interne oder externe Prozesse zu nutzen. Zu Beschreibung des Reifegrads im Umgang mit den Daten existieren verschiedene Datenreifemodelle. Sie definieren unterschiedliche Stufen der Data Maturity.

Eine aktuelle Studie des Business Application Research Centers (BARC) zeigt, dass bereits jedes zehnte europäische Unternehmen auf Data Storytelling setzt – allerdings überwiegend auf Basis von Präsentationssoftware und Excel.

Beim Umgang mit Kunden zeigen sich KI-basierte Systeme bislang wenig empathisch. Das hat Folgen: Laut einer aktuellen Umfrage von Pegasystems leidet das Image der „Kühlen Intelligenz“.

Eine Forschungsgruppe unter Leitung des Helmholtz Munich Institute of AI for Health geht derzeit der Frage nach, wie sich Bluterkrankungen durch Zuhilfenahme von Künstlicher Intelligenz besser diagnostizieren lassen.

Apache Hop ist eine auf Open Source Software basierende Plattform für Daten-Engineering und Daten-Orchestrierung. Daten-Workflows und -Pipelines lassen sich über eine grafische Benutzeroberfläche visuell einrichten und mit Metadaten beschreiben. Apache Hop läuft in einer Java-Umgebung und ist betriebssystemunabhängig einsetzbar. Die Funktionalität der Hop-Engine lässt sich über Plug-ins erweitern.