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Eine neue Website geht anlässlich des Big-Data.AI Summits und der hub.berlin live: Ein Periodensystem der KI. Dort werden die Chancen und Möglichkeiten von 28 KI-Technologien mit ihrer wirtschaftlichen Bedeutung vorgestellt, um mehr Unternehmen von künstlicher Intelligenz zu Überzeugen. Vor allem deutsche Firmen stehen KI noch zurückhaltend gegenüber – was wirtschaftlich schwere Folgen haben kann.
Lesen Sie den kompletten Beitrag hier: Periodensystem der KI erklärt künstliche Intelligenz
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.
In der modernen Arbeitswelt stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihre Personalverwaltungsprozesse effizienter zu gestalten. Die digitale Transformation macht auch vor der HR-Abteilung nicht halt. Automatisierung
Die Zustellung auf der letzten Meile und Reverse Logistics zählen üblicherweise zu den teuersten und am wenigsten nachhaltigen Aspekten des Online-Handels. Das liegt einerseits am
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Datenanalyse bezieht sich auf die systematische Auswertung von Unternehmensdaten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Mithilfe spezialisierter Software werden große Datenmengen gesammelt, verarbeitet und visualisiert. Diese Analysen helfen Unternehmen, Muster zu erkennen, Geschäftsprozesse zu optimieren und künftige Trends vorherzusagen. Häufig kommen Techniken wie Data Mining, statistische Analysen und maschinelles Lernen zum Einsatz. Integriert in ERP-, CRM- oder BI-Systeme, ermöglicht die Datenanalyse eine verbesserte Effizienz, Kosteneinsparungen und Wettbewerbsvorteile, indem sie datengetriebene Einblicke liefert und die operative und strategische Entscheidungsfindung unterstützt.
Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.
