Wem gehört die KI heute? Warum sich die traditionelle Tech-Hierarchie verändert Die Frage nach der Zuständigkeit für KI ist die falsche Frage „Wem
Senior Director of Data & Analytics bei foodora, foodpanda and Yemeksepeti
Bias zählt zu den meistdiskutierten Risiken beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz. In seinem Fachbeitrag zeigt KI-Experte Michael Berthold, dass Verzerrungen nicht grundsätzlich ein Fehler sind, sondern eine notwendige Voraussetzung dafür, dass KI überhaupt lernen und verallgemeinern kann. Gleichzeitig erläutert er, welche Formen von Bias problematisch sind, wie sie entstehen und warum sie sich nicht vollständig vermeiden lassen. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Unternehmen trotz unvermeidbarer Verzerrungen Vertrauen in KI-Systeme schaffen können. Der Artikel beschreibt zentrale Herausforderungen und leitet konkrete Maßnahmen für einen verantwortungsvollen und vertrauenswürdigen KI-Einsatz ab.
Gründer von KNIME bei Unabhängiger Experte für KI und Datenanalyse
Der Padel-Boom in Europa offenbart ein strukturelles Problem vieler wachsender Freizeitmärkte: Nicht die Nachfrage limitiert das Wachstum, sondern fehlende Infrastruktur. Während Millionen Menschen Zugang zu neuen Sport- und Freizeitangeboten suchen, stoßen bestehende Betriebsmodelle an organisatorische, räumliche und technologische Grenzen. Der Beitrag analysiert, warum klassische Sportanlagen kaum skalierbar sind, wie digitale Plattformlogiken physische Infrastruktur verändern und weshalb KI-gestützte Systeme künftig zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor im Betrieb urbaner Freizeitflächen werden.
Gründer bei Padelsmart GmbH
Benutzergenerierte Software (UGS) markiert die nächste Stufe der KI-gestützten digitalen Kreation. Da „Vibe Coding“ natürliche Sprache in ausführbare Anwendungen umwandelt, können Nutzer Tools, Dashboards, Mikro-Apps und Agenten entwickeln, die genau auf ihre jeweiligen Kontexte zugeschnitten sind. Dieser Artikel erläutert, wie UGS die Nutzerinnovation erweitert, eine neue Software-Ebene zwischen professioneller Entwicklung und individuellen Bedürfnissen schafft und Unternehmen dazu zwingt, Governance, Kuratierung und Skalierbarkeit neu zu überdenken.
Professor for User Experience Research and Emotional Artificial Intelligence bei Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm
Für CFOs endet die Künstliche Intelligenz längst nicht mehr bei Experimenten in Einzelprojekten. Unternehmen stehen mittlerweile unter massivem Effizienzdruck, volatile Märkte und verschärfte regulatorische Anforderungen lassen Experimente zu Risikoentscheidungen werden. Carsten Gerger, VP of Finance bei Lucanet, sieht fünf kritische Handlungsfelder, die CFOs jetzt strategisch angehen müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
VP Finance bei Lucanet bei Lucanet
Deutsche Unternehmen haben erkannt, dass digitale Transformation kein optionales Projekt ist, sondern die Grundlage für Wettbewerbsfähigkeit und Wachstum. Entscheidend ist heute das Wie. Besonders seit künstliche Intelligenz in praktisch jeden Unternehmensbereich vordringt, drängt sich eine grundlegende Frage auf: Haben wir es hier mit einer weiteren, eigenständigen Transformation zu tun – oder ist das schlicht die konsequente Weiterentwicklung dessen, was wir ohnehin schon begonnen haben?
EMEA Chief Technologist für Software- und Technologieunternehmen bei Amazon Web Services (AWS) bei Amazon Web Services, AWS
Steuerliche Verpflichtungen wie Umsatzsteuer, neue E-Rechnungs-Standards und Zölle setzen die Fertigungsindustrie zunehmend unter Druck. Komplexe, grenzüberschreitende Lieferketten und steigende regulatorische Anforderungen machen manuelle Prozesse fehleranfällig und teuer. Dieser Artikel beleuchtet die steuerlichen Herausforderungen für Hersteller und zeigt, warum KI-gestützte Automatisierung unumgänglich ist. Intelligente Systeme minimieren Risiken und machen effiziente Compliance zu einem echten Wettbewerbsvorteil.
EVP und General Manager AvaTax bei Avalara
Mathematische Optimierung galt lange als komplex und schwer zugänglich. Mit dem Aufschwung der künstlichen Intelligenz, insbesondere generativer KI, lassen sich Modelle heute jedoch schneller entwickeln, verständlicher gestalten und Vorhersagen direkt in fundierte Entscheidungen überführen. So können Unternehmen operative Herausforderungen effizient meistern.
Head of AI Innovation bei Gurobi Optimization
Kaum ein anderes Thema treibt die IT-Branche aktuell so um, wie das Streben nach wirklicher digitaler Souveränität. Das gilt auch im besonderen Maße für den stark wachsenden Einsatz von Künstlicher Intelligenz, denn: Ohne geeignete Vorkehrungen drohen erhebliche Abhängigkeiten und neue Risikopotenziale. Immer mehr Unternehmen entscheiden sich daher für einen Risikomanagement-Ansatz. Dieser orientiert sich am Schichtenmodell typischer KI-Architekturen und gewährleistet langfristig die Handlungsfähigkeit in geschäftskritischen Bereichen.
Managing Director Technology & Innovation DACH bei NTT DATA bei NTT DATA
Connected Worker Tools bilden eine noch relativ junge Softwarekategorie. Sie vernetzen Industriearbeiter mit Hilfe mobiler Geräte, um die Aus- und Weiterbildung, Anleitung, Kommunikation und Zusammenarbeit betriebsübergreifend zu verbessern. Wie aber können Industrieunternehmen aus der steigenden Zahl der Tools das richtige für sich finden? Der Anbieter Augmentir hat 12 zentrale Kriterien zusammengestellt.
Director EMEA bei Augmentir
Künstliche Intelligenz verbreitet sich in deutschen Unternehmen schneller als die organisatorischen Voraussetzungen, unter denen sie wirksam werden soll. Der Beitrag zeigt, warum Effizienz nicht allein durch neue Tools entsteht, sondern durch klare Präsenzlogiken, passende Räume und belastbare Daten über den Büroalltag. Erst wenn diese Grundlage stimmt, kann KI Produktivität tatsächlich erhöhen.
CEO bei LIZ Smart Office
Agentic AI: Autonome Systeme als Risiko für Finanzstabilität Die Geschwindigkeit mit der Künstliche Intelligenz den europäischen Finanzsektor transformiert ist atemberaubend, doch sie birgt
Director Product Solution Marketing bei Ping Identity
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