AI

Die Bedeutung von Machine Learning in der Industrie ist in den vergangenen Jahren stetig gewachsen. Jedoch schaffen es nach wie vor zahlreiche Machine-Learning-Projekte nicht bis zur Produktion. Dabei stehen Unternehmen vor- und nachgelagert, in der Entwicklung und im laufenden Betrieb vor enormen Herausforderungen in den Bereichen Kollaboration, Testing und Monitoring. Machine Learning Operations..

Sprachassistenten sind mittlerweile weit verbreitet. Integriert in Smartphones, Speakern oder Autos sind sie als „unsichtbare“ Interfaces allgegenwärtig. Neben Smarthome und Entertainment spielen sie im Gesundheitswesen und vielen weiteren Wirtschaftszweigen eine immer größere Rolle. In diesem Artikel zeigen wir auf, entlang welcher Fragen Designer einen Sprachassistenten gestalten, wo Chancen und..

Data Warehouse, Data Lake, Date Lakehouse, Data Mesh … in der Szene kursieren derzeit viele neue Namen für analytische Datenarchitekturen. Doch sind die diversen Ansätze wirklich so unterschiedlich? Dieser Beitrag versucht einen strukturierten Vergleich der verschiedenen Architekturparadigmen, methodisch basierend auf DAMA-DMBOK und ArchiMate. Es werden Unterschiede, Gemeinsamkeiten und Abhängigke..

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Datenanalyse eröffnet neue Möglichkeiten, führt aber auch zu Verunsicherung und vielen ethisch relevanten Fragen. Die größte Aufmerksamkeit richtet sich dabei aktuell auf Machine Learning (ML), insbesondere auf die dabei verwendeten Algorithmen. Weil ML-Systeme weitgehend eigenständig anhand von Daten lernen und bei vielen Algorithmen die Wirkzus..

Die vielversprechenden Potenziale von Anwendungen Künstlicher Intelligenz (KI) in bestehenden Wertschöpfungsprozessen haben allerdings auch unmittelbare Effekte auf das soziale Umfeld. Insbesondere im öffentlichen Bereich findet sich eine empfindliche und äußerst komplexe soziotechnische Umgebung. Überraschenderweise gibt es eine besondere Spannung zwischen Ethik und Recht in solchen Anwendungsber..