Unter dem Motto „Umdenken möglich: Innovations-Erfahrungen“ präsentierte Amazon Web Services kürzlich auf der „AWS Innovate AI/ML Edition“, einer Veranstaltung für geschäftliche Anwender, eine Reihe von innovativen Projekten, die Deep Learning & Machine Learning, Supercomputing, Robotik und Analytik nutzen. Die Anwender, die sich auf der Konferenz vorstellten, wollen mithilfe von AWS-Diensten Neuerungen schnell vorantreiben, aktuelle Probleme lösen, das Wachstum ihres Unternehmens beschleunigen und – nomen est omen – Umdenken möglich machen.

Mit „Skill Builder for Students“ kombiniert SAS Lerninhalte rund um das Thema Analytics mit Zertifizierungen für Data Scientists. Studenten sollen damit ihre Analytics-Fähigkeiten entwickeln und ihre Chancen auf dem Arbeitsmarkt optimieren.

Glaubt man den Experten – oder zumindest den Marketingabteilungen der einschlägigen Unternehmen – so wird Künstliche Intelligenz (KI) in Zukunft unser Leben verändern. Das Problem: Viele der futuristischen und gern als Beispiel gewählten Anwendungsfälle sind nach heutigem Stand der Forschung und Praxis eben nur Zukunftsvisionen. Einer der vielen Gründe dafür ist, dass das Cloud Computing schlicht nicht schnell genug ist, um fortgeschrittene Use Cases dieser Art zu ermöglichen.

Der Begriff „data-driven“ hat sich mittlerweile zu einem wahren Trend entwickelt. Aber was bedeutet das eigentlich? Wie wandeln sich Unternehmen weg von einer instinktiv getriebenen Kultur hin zu einem Mindset, das auf Daten und Erkenntnissen basiert? Worum es hier geht, sind Daten, mit denen Entscheidungsprozesse gesteuert und verbessert werden können.

Google LaMDA ist ein auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Sprachmodell, das auf Dialoge spezialisiert ist. Mit dem Sprachmodell Google LaMDA sollen fundierte Dialoge und natürliche Gespräche mit offener Themenwahl möglich werden. Das Sprachmodell wurde mit Dialogdaten trainiert und basiert auf der Transformer-Architektur. Es kann sowohl die Rolle eines Gesprächspartners einnehmen als auch aus der Sicht von Gegenständen oder Objekten antworten.

Der Business-Transformation-Spezialist Signavio sieht eine unbegründete Angst vor dem Einsatz von Robotic Process Automation (RPA) in deutschen Unternehmen. Dabei führe ein methodischer Ansatz fast immer zu einer erfolgreichen Implementierung.

Splunk, ein Spezialist für IT-Betriebs-Analytik und Security, hat in Las Vegas auf seiner zehnten Anwenderkonferenz .conf19 vor rund 11.000 Besuchern eine Reihe von neuen und aktualisierten Analytik- und KI-Werkzeugen vorgestellt: „Data to everything“. Neben neuen Angeboten für IT-, AI- und DevOps stieß vor allem die Erweiterung des Preismodells auf großes Interesse.

GermanPersonnel ist ein mittelständisches Tech-Unternehmen, das sich mitten in der digitalen Transformation befindet. Dabei lässt sich feststellen, dass der Weg zur Data Driven Company meist kein gerader ist. Gefragt ist ein agiles Vorgehen, bei dem Ziele umpriorisiert werden können und sich die Verantwortlichen von Misserfolgen nicht aus der Bahn werfen lassen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein entscheidender Faktor, um das volle Potenzial von Internet-der-Dinge-Kampagnen (IoT) auszuschöpfen. Zu diesem Ergebnis kommt die IDC-Studie „AI + IoT: How IoT leaders are breaking away“ im Auftrag von SAS, Deloitte und Intel.

Google macht das KI- und Machine-Learning-Framework Tensorflow Enterprise-fähig. Große Unternehmen können bei der Entwicklung von KI-Anwendungen somit von Langzeit-Support, Leistung auf Cloud-Niveau und verwalteten Diensten profitieren.