KI-basierte Analysen verbessern Geschäftsabläufe, fördern Innovationen und verändern das Kundenerlebnis. Sie sind jedoch nur so gut wie die Daten, von denen sie gespeist werden. Erfahren Sie, warum die Genauigkeit, Vollständigkeit und Sicherheit Ihrer Daten so wichtig sind. Kernaussagen Alle KI-Modelle werden stärker, wenn sie auf Transparenz, Vertrauen und Robustheit ausgelegt sind Sie müssen in der
• KI und ML (Machine Learning) verändern außergewöhnliche Bereiche auf unerwartete Weise. • Je mehr Daten zu einem Thema vorhanden sind, desto wahrscheinlicher ist es, dass etwas daraus gelernt werden kann. • Modelle, die für eine bestimmte Situation entwickelt wurden, sind möglicherweise nicht einmal für eine ähnliche Situation geeignet. Man glaubt vielleicht nicht, dass ein
Künstliche Intelligenz (KI) prägt den Diskurs über Innovation, Technologie und neue Arbeitsweisen. Doch wie denken C-Suite-Führungskräfte aus verschiedenen Branchen wirklich über die Möglichkeiten, die KI und Natural Language Processing (NLP) für die Customer Experience (CX) mit sich bringen? Holen Sie sich die neueste unabhängige Marktstudie von Davies Hickman, die im Auftrag von Odigo durchgeführt wurde
Der Übergang von der Zeit vor der KI zur Zeit nach der KI, den die Welt durchläuft, wird genauso groß, wenn nicht sogar größer sein als das Internet. Das Ausmaß der Veränderungen, die das Internet für jede Branche mit sich brachte, wird im Vergleich zu dem durch KI ausgelösten Wandel verblassen.
Dieser Ratgeber unterstützt Unternehmensanwender dabei, das richtige KI-Tool für die Bedürfnisse im IT-Service-Management zu finden. Die zwei großen Vorteile, die KI in das IT-Service-Management einbringt, sind die Fähigkeit, menschliche Interaktionen zu simulieren und die überlegenen Such- und Analysewerkzeuge. Dank verbesserter Sprachverarbeitungsprogramme ähnelt das Gespräch mit der KI zunehmend menschlicher Interaktionen. Das Stellen von Anfragen erfolgt
Herausforderungen und Möglichkeiten im Industrierobotik-Sektor Das Interesse an Industrierobotik steigt immer mehr, doch die Umsetzung operativer Prozesse und die Automatisierung von Workflows über hybride Netzwerkumgebungen und unterschiedliche Systeme hinweg birgt nach wie vor große Herausforderungen. Die jüngsten Weiterentwicklungen im Bereich der KI vereinfachen jedoch im Zusammenspiel mit neuen Kommunikationstechnologien wie 5G die Integration von Robotiksystemen
Herausforderungen und Möglichkeiten im Industrierobotik-Sektor Das Interesse an Industrierobotik steigt immer mehr, doch die Umsetzung operativer Prozesse und die Automatisierung von Workflows über hybride Netzwerkumgebungen und unterschiedliche Systeme hinweg birgt nach wie vor große Herausforderungen. Die jüngsten Weiterentwicklungen im Bereich der KI vereinfachen jedoch im Zusammenspiel mit neuen Kommunikationstechnologien wie 5G die Integration von Robotiksystemen
Neue Instanzen von KI-fähigen Cobots, autonomen Fahrzeugen und nicht pilotierten Drohnenoperationen sind Teil einer wachsenden Anzahl innovatives Use-Cases in der Industrierobotik. Laut Fortune Business Insights wird AI integrierte Industrierobotik das Marktwachstum in den kommenden Jahren voraussichtlich um mehr als 15 % zunehmen und bis 2027 66.48 Mrd. USD erreichen. Barrieren zwischen menschlichen Aktivitäten und Roboterfähigkeiten
Kaum eine neue Produktvorstellung im Bereich der IT-Sicherheit kommt noch ohne die Erwähnung von künstlicher Intelligenz (KI) oder zumindest maschinellem Lernen aus. Und dafür gibt es mannigfaltige gute Gründe. So setzen Unternehmen auf Machine Learning und Deep Learning, um die immer größer werdenden Datenmengen überhaupt im Hinblick auf eine Überprüfung bewältigen zu können. Ob bei
Eine Technologie elektrisiert Wirtschaft, Gesellschaft und Politik gleichermaßen: die Entwicklung von „Künstlicher Intelligenz” (KI). In philosophischen Diskussionen wird aktuell noch um Antworten auf die Frage gerungen, ob der Nutzen von KI für den Menschen überwiegt, oder ob sie nicht auch Gefahren heraufbeschwört. Davon unbeeindruckt halten die verschiedenen KI-Konzepte, wie maschinelles Lernen, Mustererkennung oder Vorhersagen immer