Machine-Learning & AI

+ Diesem Thema folgen

Wahr oder falsch – lohnen sich LLMs noch?

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) und andere Formen der generativen KI können bei vielen text- und bildbasierten Aufgaben ein erstaunliches Maß an menschenähnlicher
Mark Day

Chief Scientist bei Netskope

Beliebte Artikel

KI-Erfolg in Unternehmen hängt von smarter Daten-Nutzung ab

Shishank Gupta

What’s next? Die digitalen Chancen von morgen richtig nutzen

Christoph Nuetzel

Verantwortungsvolle Innovationen durch ethische KI-Praktiken und Datenschutz

Herve Chapron

Wie KI die Dienstleistungsbranche neu definiert

Kyle Wilkinson

Warum die Forderung nach KI-Transparenz lauter wird

Gabriel Frasconi

KI-Chatbots: Akzeptieren Nutzer die neue Technologie?

Robert Weber

Alle Beiträge

Neu

Blogposts

Fachbeiträge

Interviews

Kolumnen

Wahr oder falsch – lohnen sich LLMs noch?

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) und andere Formen der generativen KI können bei vielen text- und bildbasierten Aufgaben ein erstaunliches Maß an menschenähnlicher Leistung erzielen. LLMs schneiden besonders gut beim „Turing-Test“ ab, bei dem eine Text-Chat-Konversation als Grundlage dafür dient, zu beurteilen, ob die andere Partei intelligent ist. Selbst an einem “schlechten Tag” kann ein LLM eine verblüffende Ähnlichkeit mit einem Menschen erreichen. Viele Menschen in unterschiedlichsten Unternehmen sind damit beschäftigt, herauszufinden, welche Aufgaben sich am besten für generative KI eignen und wie man generative KI in die entsprechenden Arbeitsabläufe einbauen kann.
Mark Day

Chief Scientist bei Netskope
Forschen statt suchen

Mitarbeiter in Forschung und Entwicklung sind oft mit einer unüberschaubaren Menge an Informationen konfrontiert. Mit Hilfe einer intelligenten Suchsoftware können sie benötigte Inhalte schnell und effizient aufspüren. Zusätzlich erleichtert ihnen generative KI die Rezeption der identifizierten Daten.
Franz Kögl

Vorstand IntraFind Software AG bei IntraFind Software AG
Trends 2025: Künstliche Intelligenz und Graphtechnologie

Graphdatenbanken spielen eine Schlüsselrolle in der Analyse hochkomplexer Netzwerke und Daten. Im Zusammenspiel mit Künstlicher Intelligenz (KI) sind sie für Datenverarbeitung, Mustererkennung und Wissensmodellierung fast nicht wegzudenken. Das gilt auch bei neuen KI-Formen (z. B. Agentic AI, Reasoning AI). Der Artikel wirft einen Blick auf die Synergien der Technologien: Diese reichen von der Evaluation von KI bis zur Integration von intelligenten Systemen in bestehende IT-Netzwerke. GraphRAG hilft darüber hinaus, die von KI-Ergebnisse relevanter, aktueller und nachvollziehbarer zu machen.
Michael Hunger

Head of Product Innovation & Developer Product Strategy bei Neo4j
Wie KI die Dienstleistungsbranche neu definiert

KI verändert den Dienstleistungssektor grundlegend: Bis zu 41 Prozent der Arbeitszeit werden automatisiert und Geschäftsmodelle neu gestaltet. Es findet ein Wandel hin zu ergebnisorientierten Modellen statt. Eine zentrale Datenquelle und integrierte Backend-Systeme sind dafür unerlässlich. Die Entwicklung der letzten Jahre zeigt, dass Unternehmen in der Lage sind, auf Marktveränderungen zu reagieren und die Zukunft aktiv zu gestalten.
Kyle Wilkinson

Industry Advisor für Professional and Business Services, EMEA, Workday bei Workday
What’s next? Die digitalen Chancen von morgen richtig nutzen

Digitale Technologien entwickeln sich rasant und fordern Unternehmen, Chancen gezielt zu erkennen und zu nutzen. Besonders wissensbasierte KI-Systeme und adaptive Technologien steigern Effizienz und Präzision, während Governance und digitale Souveränität essenziell bleiben. Durch smarte Automatisierung und regionale Cloud-Lösungen sichern Firmen ihre Wettbewerbsfähigkeit, reduzieren Abhängigkeiten und stärken das Vertrauen. Wer technologische Innovationen strategisch integriert und eine zukunftsorientierte Unternehmenskultur fördert, legt den Grundstein für nachhaltigen Erfolg.
Christoph Nuetzel

Head of Technology, Data & Analytics bei Futurice
Warum die Forderung nach KI-Transparenz lauter wird

Künstliche Intelligenz verändert die Arbeitswelt – doch mit neuen Chancen wachsen auch die Forderungen nach mehr Transparenz. Eine proaktive Offenlegung der KI-Nutzung stärkt nicht nur das Vertrauen von KundInnen und Mitarbeitenden, sondern schützt Unternehmen vor regulatorischen Überraschungen. Ist jetzt der richtige Moment zu handeln?
Gabriel Frasconi

VP & General Manager Continental Europe bei Freshworks
Mit KI und Realtime-Daten die Grenzen menschlichen Denkens überwinden

Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) mit Echtzeit-Datenbanken revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen Informationen verarbeiten und Entscheidungen treffen. Mehr noch: Sie überwindet die Grenzen kognitiven menschlichen Denkens. KI und Echtzeitdaten sind unter anderem der Schlüssel für personalisierte Werbekampagnen und Betrugsprävention. Sie helfen außerdem dabei, Wettbewerbsvorteile zu sichern und Kunden langfristig zu binden. Moderne Technologien erlauben blitzschnelle Analysen und präzise Handlungen. Die Entscheidungsfindung in Unternehmen wird damit nicht nur schneller, sondern auch intelligenter.
Daniel Landsman

Global Director of Adtech, Martech and Gaming bei Aerospike, Inc.
Verantwortungsvolle Innovationen durch ethische KI-Praktiken und Datenschutz

KI-Innovatoren müssen sich mit der Rolle der Datenverwaltung bei der Einhaltung von Vorschriften, Qualität und Ethik in der Künstlichen Intelligenz befassen
Herve Chapron

SVP & General Manager EMEA bei Semarchy
KI-Erfolg in Unternehmen hängt von smarter Daten-Nutzung ab

KI-Erfolg in Unternehmen hängt von smarter Daten-Nutzung ab   In der sich schnell entwickelnden Landschaft ist die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in die Unternehmensabläufe
Shishank Gupta

SVP & Head of the Digital Workplace Ecosystem and Microsoft Practice bei Infosys
Ethical aspects of analyzing user data using artificial intelligence.

The article delves into the ethical challenges surrounding the use of artificial intelligence (AI) for analyzing user data, focusing on the delicate balance between innovation and privacy. It highlights the importance of transparency in data collection, consent, and secure handling of personal information. Companies must prioritize responsible AI practices, ensuring that users maintain control over their data, while adhering to regulations like GDPR. The article also explores how industry leaders, such as Adobe and Salesforce, set examples of ethical AI use through transparent practices, paving the way for responsible innovation in AI-driven data analysis.
Alexey Goncharov

Deputy Commercial Director for Quality at Yandex bei Yandex
KI-gesteuertes Webdesign: Wie maschinelles Lernen die Benutzererfahrung transformiert

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen revolutionieren das Webdesign, indem sie dynamische, personalisierte Benutzererfahrungen schaffen und Designprozesse effizienter gestalten. Durch die Analyse von Nutzerdaten in Echtzeit können Webseiten Inhalte und Layouts automatisch an die individuellen Bedürfnisse der Nutzer anpassen, was die Conversion-Rate verbessert und menschliche Fehler reduziert. Trotz der Automatisierung bleibt die kreative Rolle des Designers unverzichtbar, um innovative, benutzerzentrierte Erlebnisse zu schaffen. Diese Synergie zwischen Mensch und Maschine wird die Zukunft des Webdesigns maßgeblich prägen.
Samuel Obermeier

Inhaber bei OptiVision Studios
Künstliche Intelligenz verändert Branchen maßgeblich

Künstliche Intelligenz verändert Branchen maßgeblich   Moderne Unternehmen entwickeln sich rasant weiter – auch deshalb, da künstliche Intelligenz (KI) von Pilotprojekten (Proof of Concept, PoC)
Subhashis Nath

Associate Vice President and Head of Analytics & AI bei Infosys

Aktuelle Themen

Jetzt für den Newsletter anmelden.

Melden Sie sich jetzt an und erfahren Sie regelmäßig Neues aus der Tech-Branche – einfach und verständlich für Sie aufbereitet.