Große Sprachmodelle laufen bald auch inhouse
Der sichere und datenschutzkonforme Einsatz Künstlicher Intelligenz in On-Premises-Systemen – darauf zielt ein Projekt des Standardsoftwerkers ams.solution. Das Bundesforschungsministerium fördert diese Entwicklung wegen ihrer Relevanz für betriebswirtschaftliche Software.
US-Studie: 95 Prozent aller KI-Projekte sind Flops
95 Prozent der US-Unternehmen erzielen mit Künstlicher Intelligenz keine Erträge. Das berichtet eine Studie des Massachusetts Institute of Technology. Als Gründe für das Scheitern benennen die Forscher funktionale Defizite der Tools. Dennoch entwickelt sich vielerorts eine Schatten-IT.
Vertrauenskrise bei GenAI: Warum die Qualität generativer KI sinkt
Der generativen Künstlichen Intelligenz fehlt die Qualitätssicherung. Anwender sind daher in der Pflicht, diese Technologie verantwortungsvoll einzusetzen. Der wichtigste Schritt: Die Antworten stets überprüfen. Entweder an der Originalquelle oder bei Experten.
5 Hürden auf dem Weg zur KI-gestützten Fertigung
Generative Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die Effizienz und Innovationskraft in der Fertigung massiv zu steigern. Doch bevor Unternehmen diese Früchte ernten, müssen sie einige Hürden überspringen – das zeigt eine aktuelle Studie des IT-Dienstleisters NTT DATA.
Unternehmen fordern ChatGPT & Co. aus der EU
Die deutsche Wirtschaft sieht sich aktuell besser auf generative Künstliche Intelligenz (GenAI) vorbereitet als 2024. Unternehmen verlangen aber Anwendungen aus Europa und plädieren für mehr Regulierung. Das zeigt eine aktuelle Marktstudie.
Alleine scheitert Künstliche Intelligenz am Coding
Auch wenn die Versuchung groß ist: Entwickler sollten lieber die Finger davonlassen, Code mit Hilfe von generativer Künstlicher Intelligenz zu erzeugen. Das geht zwar rasant schnell, die Rechnung dafür ist aber gesalzen. Ein Kommentar.
Von der Theorie zur Praxis: Digitale Tools im Unternehmen erfolgreich nutzen
Nach dem großen Hype um generative Künstliche Intelligenz trennt sich jetzt nach und nach die Spreu vom Weizen. Unternehmen haben erste Anwendungen identifiziert, die ihnen echten Mehrwert bieten. Erste Implementierungen stehen an.
Gartner: Warum KI-Projekte scheitern
Der Hype rund um generative Künstliche Intelligenz (KI) wie ChatGPT hat hohe Erwartungen geweckt, doch nun rücken die Herausforderungen bei KI-Projekten in den Fokus. Laut Gartner sind viele Unternehmen mit der Frage konfrontiert, wann sich ihre Investitionen in KI-Projekte rentieren. Die Prognosen dafür sind leider nicht vielversprechend. Um hier Projektfehlschläge zu minimieren hat SAP eine Partnerschaft mit der Anwenderinitiative applied AI geschlossen.
Datenqualität bei Künstlicher Intelligenz — der Erfolgsfaktor
Datenqualität bei Künstlicher Intelligenz ist entscheidend für präzise und faire Ergebnisse. Die Auswahl und Verarbeitung von Daten spielen eine zentrale Rolle, um Verzerrungen zu vermeiden und den Datenschutz sicherzustellen. Reinhard Heckel, Professor für Maschinelles Lernen an der TU München, erläutert, wie eine hohe Datenqualität den Erfolg von KI-Anwendungen beeinflusst.
Studie: Investitionen in Generative KI steigen
80 Prozent der Unternehmen erhöhen laut einer Studie von Capgemini Research in diesem Jahr ihre Investitionen in generative KI. Drei Viertel der Befragten berichten von Umsatzsteigerungen und mehr Innovation. 97 Prozent erlauben den Einsatz dieser Systeme zumindest in Teilen.