Digitalisierung
Diese Eigenschaften sollte eine RPA-Plattform mitbringen
Sieben Kernanforderungen an eine RPA-Plattform:
Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet eine Technologie, die versucht mit Hilfe von Software menschliche Intelligenz zu simulieren. Meist wird dabei versucht, menschliche Verhaltens- und Entscheidungsmuster nachzubilden. Das Ziel dabei ist häufig, komplexere Aufgaben und Tätigkeiten durch Software zu automatisieren oder menschenähnliches Verhalten zu simulieren. Maschinelles Lernen (Machine Learning) ist ein Teilbereich künstlicher Intelligenz und versucht auch einen Lerneffekt der KI-Software zu erzeugen.
Sieben Kernanforderungen an eine RPA-Plattform:
Die intelligente Fabrik ist längst Realität – und auch der „unwissende“ Roboter von einst gehört mehr und mehr der Vergangenheit an. Eine solche Fabrik zeichnet
Das erste Mal seit 2022 liegen die Umsatzzahlen des deutschen E-Commerce wieder über dem Vorjahresniveau. Und das, obwohl die Wirtschaft hierzulande nach jüngsten Zahlen 2024
Die Anwendungsszenarien der generativen KI sind vielfältig und etliche Unternehmen evaluieren derzeit die Möglichkeiten. Ein konkretes Beispiel dafür ist die Verbesserung der Customer Experience. NTT
Jane Enny van Lambalgen, CEO der Beratungs- und Managementfirma Planet Industrial Excellence, stellt fest, dass in vielen Unternehmen Excel als heimliches ERP und CRM dient.
Für Unternehmen stellt sich nicht mehr die Frage, ob, sondern wie sie Künstliche Intelligenz für ihren Business Case nutzen. Der meist aufwändigen Implementierung von KI-Tools
Künstliche Intelligenz wird auch 2025 ein entscheidender Treiber für die Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen sein. Die Dynamik dieser Technologie bringt aber nicht nur Chancen,
Unternehmen beseitigen Tool-Wildwuchs, lassen ihre Mitarbeitenden mit organisationseigenen Daten chatten und sorgen für Transparenz: KI-Spezialist IntraFind prognostiziert GenAI-Trends für das Jahr 2025.
Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, unsere heutige Arbeitsweise völlig auf den Kopf zu stellen. Seit Jahren arbeiten branchenübergreifend Unternehmen daran, Machine und Deep Learning
Im Jahr 2025 wird die Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) in Operations, Softwareentwicklung und Compliance rasant voranschreiten und transformative Auswirkungen auf verschiedene Branchen haben.
Mit dem Aufkommen der Remote-Arbeit hat für viele Mitarbeiter die Anzahl von Video-Meetings sprunghaft zugenommen. Eine Folge davon ist die sogenannte „Meeting-Fatigue“. Sie drückt sich
Generative KI verbraucht Strom, sogar sehr viel Strom. Vor allem das Training der großen Sprachmodelle erfordert aufgrund der benötigten Rechenleistung eine enorme Menge an Energie.
Reid Hoffman, der Mitgründer von LinkedIn und Inflection AI, beschreibt Künstliche Intelligenz (KI) als die „Dampfmaschine des Geistes“ [1]. Mit dieser Metapher veranschaulicht er die
adesso-Studie zeigt zwischen den Hierarchieebenen deutliche Kluft in der Nutzung
Daten sind das Wasser auf den Mühlen von Künstlicher Intelligenz. Liegen sie nicht in ausreichender Qualität und Quantität vor, bringt auch der Einsatz KI-gesteuerter Chatbots
Künstliche Intelligenz hat längst den Netzwerkrand erreicht. Um zeitkritischen Daten den Umweg über die Cloud und das Rechenzentrum zu ersparen, bringen Edge-AI-Lösungen Modelle direkt in
Bessere Netze, mehr Sicherheit, zufriedenere Kunden: Künstliche Intelligenz macht Telekommunikations-Anbieter deutlich wettbewerbsfähiger. Dell Technologies zeigt auf, an welchen Stellen sie ihnen überall Gutes tut.
Generative KI erleichtert den Arbeitsalltag, doch ihr Einsatz ist mit Risiken verbunden. Forcepoint gibt Tipps, wie sich das Potenzial von ChatGPT, Copilot, Gemini und Co.
Industrie 5.0, mehr Nachhaltigkeit, Kampf gegen den Arbeitskräftemangel: IFS prognostiziert, welche Herausforderungen die Fertigungsbranche im Jahr 2025 mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz angehen wird.
Künstliche Intelligenz eröffnet neue Wege zur Nutzung interner Wissensressourcen