AI

ChatGPT und Co. gaben der populärwissenschaftlichen Presse Futter. Mittlerweile sind Textgeneratoren auch zur Ausgabe von Quellcode befähigt, was beim einen oder anderen Entwickler zu „Jobangst“ führt. Callaghan liefert mit „P-ai-r Programming” – das Wortspiel im Titel ist durchaus gelungen – ein frühes Buch, das anhand von ChatGPT und GitHub Copilot eine „Analyse“ verspricht, was künstliche Intel..

Zum Hype-Thema ChatGPT laden einschlägige Medien zur Meinungsbildung ein - querbeet von Begeisterung bis Empörung. Was als iPhone-Moment für Machine Learning gefeiert wird, wirft ja auch die Frage auf, ob die Mechanismen von MLOps unverändert greifen oder andere und neue Konzepte aufrufen, die in Anpassungen münden (müssen). Der Artikel zeichnet Entwicklungslinien nach und leitet daraus Paradigmen..

Mit der zunehmenden Bedeutung von Verfahren des maschinellen Lernens (ML) in der Wirtschaft zeigen sich schnell auch viele Herausforderungen hinsichtlich der Integration der gewonnenen Erkenntnisse und Artefakte in den Arbeitsalltag des Unternehmens und insbesondere der Fachabteilungen. Die Überführung von Software aus Entwicklungsabteilungen in produktive Umgebungen ist für IT-Abteilungen nichts ..

Generative künstliche Intelligenz wird zunehmend zur Programmierung von Software eingesetzt. Droht damit die aus den Terminator-Filmen bekannte Skynet-Apokalypse? Oder wird uns die KI aus den Tiefen des eigenen Quellcodes ziehen und die Softwarekrise beenden?

Wir müssen wieder das tun, was wir eigentlich am besten können: menschlich sein!