Alle Beiträge zu KI

Arbeit
KI in der Arbeitswelt: Was Führungskräfte beachten müssen

Künstliche Intelligenz (KI) wird die Arbeitswelt verändern und auch Führungsaufgaben erfassen: KI-Systeme versprechen Entlastung von repetitiven Tätigkeiten und sollen Führungskräften mehr Zeit für Personalführung und strategische Planung ermöglichen. Gleichzeitig kann KI als Element in der Führung Beschäftigte verunsichern und wirft rechtliche sowie organisatorische Fragen auf. Führung mit KI-Unterstützung sollte daher auf Partizipation, Offenheit und Transparenz aufbauen und fordert neue Kompetenzen von Führungskräften.

AI
Bedingungen für den nachhaltigen KI-Einsatz in Wirtschaft & Gesellschaft

Künstliche Intelligenz ist ein Megatrend, der massive Auswirkungen auf die Wertschöpfung haben wird. Damit er seine Potenziale entfalten kann, müssen aber auch Fragen der Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Sicherheit beantwortet werden. Dabei ist entscheidend zu definieren, was unter welchen Bedingungen geht – oder eben auch nicht. Eine zentrale Rolle in einer offenen Interaktion zwischen Mensch und Maschine nimmt der KI-Controller ein.

Data Democratization
Mit der richtigen Data Governance vom KI-User zum KI-Creator

Vom Wert der Daten müssen Unternehmen nicht mehr überzeugt werden: Galten sie einst als Nebenprodukt der eigentlichen Geschäftstätigkeit, sind sie heute der Game Changer schlechthin, der ganze Sektoren neu erfinden kann.

AI
5 praktische Schritte zur Vermeidung von KI-Unfällen

Die Vorstellung einer “bösartigen” Künstlichen Intelligenz bewegt und unterhält große Teile der Gesellschaft. Dabei macht sie blind für die viel weniger offensichtlichen Risiken im Umgang mit KI, mit denen sich Data Scientist & Co. beschäftigen sollten: KI-Unfälle. Denn auch gängige KI-Projekte unterliegen dem Risiko, aus dem Ruder zu laufen, sagt Dr.-Ing. Sebastian Werner von der Everyday AI Plattform Dataiku. Fragwürdige Entscheidungen, schlechte Leistung oder Compliance Probleme können die Folge sein. Mit 5 einfachen Schritten lassen sich KI-Unfälle aber im gesamten Lebenszyklus vermeiden.

Infor
Die Punkte verbinden

Marcel Koks erklärt wie Lebensmittel- und Getränkehersteller die Vorteile von KI-Technologien in der gesamten Lieferkette nutzen.

Cloud
HR-Management: Cloud, Remote & KI

Mit People Analytics zu mehr Mitarbeiterzufriedenheit Die digitale Transformation hat …

AI
Wie Unternehmen KI heute nutzen können, um sich neu zu erfinden

Amazon Gründer Jeff Bezos sagte 2017: „Wir sind am Beginn eines goldenen Zeitalters von KI. Wir lösen jetzt mit maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz Probleme, die in den letzten Jahrzehnten im Bereich der Science-Fiction angesiedelt waren. Und wir haben erst an der Oberfläche gekratzt von dem, was möglich ist“. Die Investitionen in KI haben sich seitdem um den Faktor 50 vervielfacht. Im Jahr 2021 wurden weltweit mehr als 77 Mrd. EUR in KI investiert. Doch was genau kann KI heute schon?

AI
KI in der Personalarbeit: Erst Kulturwandel, dann Regulierung!

Der Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Personalarbeit beinhaltet Chancen und Risiken. Zu den Skeptiker*innen gehören unter anderem Betriebsräte in Unternehmen. Sie sprechen sich für gesetzliche Vorgaben aus, um den Einsatz von KI in kontrollierte Bahnen zu lenken. Doch braucht es tatsächlich Gesetze für die notwendige Kontrolle der Technologie?

Digitale Transformation
Der Weg zur erfolgreichen Hyperautomatisierung

Hyperautomatisierung ist die konsequente Weiterentwicklung der laufenden Prozessautomatisierungsinitiativen vieler Unternehmen. Durch Hyperautomatisierung möchten Unternehmen nachhaltiges Wachstum gewährleisten, ihre Effizienz steigern, die Folgen des Fachkräftemangels mildern, ein attraktiverer Arbeitgeber sein und sich Wettbewerbsvorteile verschaffen. Nur: Der Weg dorthin ist alles andere als trivial. Ein strukturiertes Vorgehen und eine sorgfältige Auswahl der relevanten Prozesse sind für den Erfolg einer Hyperautomationsstrategie unverzichtbar.

automatisierung
Daten-Demokratisierung – Lead-Generator & Innovationstreiber

Kaum ein Unternehmen, das sich im Zeitalter der digitalen Transformation nicht als datengetrieben bezeichnet. Dennoch: Geht es an Analyseprojekte oder die Implementierung neuer Technologien hakt es meist an isolierten und unzugänglichen Daten. Darunter leidet nicht nur die Rentabilität und der Kundenservice. Auch die Motivation und Innovationskraft der Mitarbeitenden kann erheblich Schaden nehmen.