AI

In vielen Unternehmen sind KI-Projekte nicht zentral gesteuert, sondern gleichzeitig in unterschiedlichen Fachbereichen entstanden. Agil wird nach Use-Cases gesucht, das nötige Datenmaterial aus diversen Quellen gesammelt und das Ergebnis verprobt. Das klassische Data Warehouse (DWH) spielt oft nur eine untergeordnete Rolle in diesen schnelllebigen Experimenten, da Data Scientists lieber auf Rohda..

Eine halb agile Insel im Ozean des Wasserfallkonzerns: Für viele Fundamentalisten der Agilität ein Unding, ist sie für die meisten Teams gelebter Projektalltag. Storys als vollintegriertes Inkrement im selben Sprint in den Status „DONE“ zu bringen, wird durch verschiedene Dienstleister, Systeme und Prozesse für viele Teams im Enterprise-Umfeld nahezu unmöglich. Ein spezieller Integrationstest kann..

Seit einigen Jahren bauen wir otto.de in unabhängigen Teams, die ihre Änderungen kontinuierlich live stellen, ohne sich dabei untereinander koordinieren zu müssen. Eine weite Palette unterschiedlicher Tests hilft uns dabei, diese Änderungen schnell und ohne Angst vor Fehlern zu deployen. Eine Klasse von Tests hat allerdings in der Industrie noch nicht die Verbreitung gefunden, die ihr zukäme: Cons..

Künstliche Intelligenz hat sich in den vergangenen Jahren zu einem zentralen Thema der Informatik entwickelt. Bereits in den 1940er Jahren wurde die Theorie der Neuronalen Netze entwickelt und in den 1950er Jahren der Begriff der Künstlichen Intelligenz (KI) geprägt. Und schon lange vor KI in Mode war, trieben Wissenschaftler und Techniker aus Deutschland das Thema stetig voran. Anlässlich des „Wi..

Entwickler stehen regelmäßig vor der Frage, wie sie KI-Prozesse verbessern können und welcher Algorithmus für bestimmte Fragestellungen jeweils der passende ist. Ein Praxisbeispiel aus der Logistik zeigt, wie die Suche nach dem richtigen Algorithmus strukturiert erfolgen kann.