Chatbots: Was künstliche Intelligenz auf Anfragen antwortet Chatbots sollen die Kommunikation mit Kunden erleichtern, Kosten sparen und die Reaktionszeit im Service verkürzen. Doch obwohl ihre Entwicklung rasant voranschreitet, gibt es noch einige Hürden auf dem Weg zur tadellosen Mensch-Maschine-Interaktion. Eine davon ist unsere eigene Erwartungshaltung.
Cloud-Migration: Wer entscheidet, welche Workloads in die Cloud wandern Gemischte IT-Umgebungen aus eigenen Servern und (ebenfalls gemischten) Cloud-Diensten sind derzeit das Mittel der Wahl. Damit aber können die Hyperscaler nur halb zufrieden sein. Anwender sollten bedenken: Workloads, die sich in die Cloud verschieben lassen, wollen irgendwann auch dort landen.
Automobilindustrie 4.0: Wo Ingenieure im virtuellen Windkanal arbeiten Nicht nur die Autos der Zukunft entstehen mittlerweile mithilfe smarter Datenbrillen. Auch ganze Produktionsprozesse werden in der virtuellen Realität geplant und getestet. Auf dem Uni-Campus in Stuttgart entwerfen jetzt Forscher innovative Mobilitätskonzepte und zukunftsweisende Produktionsformen.
Versicherungen mit künstlicher Intelligenz: Wofür Versicherungen KI-Experten brauchen Ein Versicherungsvertrag ist im Kern nichts anderes als eine Wette: Falls etwas passiert, gewinnt der Versicherte; solange nichts passiert, gewinnt der Versicherer. Daran ändert auch künstliche Intelligenz nichts. Aber KI-Experten können entscheidend dazu beitragen, dass es bei der Wette fair zugeht.
Storage-Konzepte für KI und Analytics: Warum KI zu datenzentrischen Infrastrukturen zwingt Daten sind der Treibstoff der aktuellen Revolution künstlicher Intelligenz. Einige Start-ups und Pioniere zeigen, was mit KI, maschinellem Lernen und moderner Datenanalytik alles möglich ist. Die große Mehrheit der Unternehmen hat jedoch damit zu kämpfen, das Datenwachstum irgendwie zu bewältigen.
Data Science: Was Data Science fürs Geschäft leistet Data Scientists sind nicht einfach Statistiker mit zeitgemäßer Software. Auch die Größe des Datenpools ist kein Kriterium. Entscheidend ist, dass Data Science unstrukturierte Daten aus unterschiedlichen Quellen zu verwertbaren Erkenntnissen macht. Mit anderen Worten: Hinterher ist man schlauer.
Einsatzgebiete für KI: Was KI schon alles kann – und was nicht Künstliche Intelligenz ist gekommen, um zu bleiben. Und sie kann mehr, als die meisten vermuten. Wir leben in einer spannenden Übergangszeit. Aktuell werden in der Wirtschaft bereits konkrete Anwendungsfälle getestet. Welche davon sich auf Dauer durchsetzen, ist derzeit aber noch nicht seriös zu sagen.