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Wie nähern wir uns einem Thema, dessen Auswirkungen vom Bezahlvorgang an der Supermarktkasse bis hinein in die Tiefen der Medizin reichen? Das Arbeits- und Privatleben gleichermaßen verändert? Mit radikaler Vereinfachung – und dem Blick fürs Machbare. Denn nur über KI reden hilft nicht weiter. Es geht darum, Anwendungsfälle zu finden und dann die passenden Systeme zu bauen. Das ist die Idee hinter unseren zehn Thesen zur Künstlichen Intelligenz (KI).

Der Begriff „Ontologie“ taucht vielfach auf, ohne dass genau klar ist, welche Zielsetzung dahinter steckt. In meinem Blog-Beitrag möchte ich euch daher erklären, was es damit auf sich hat, welchen Nutzen der Einsatz von Ontologien mit sich bringt und welcher konkrete Zusammenhang zur Künstlichen Intelligenz besteht.

Im ersten Teil unseres Blog-Beitrags habt ihr erfahren, welchen Einfluss Algorithmen auf Wirtschaft und Gesellschaft haben und wie sie die reale Welt verändern können. Nun verraten wir euch, inwieweit Maschinen die Arbeit von Menschen übernehmen können, welche Herausforderungen noch zu bewältigen sind und welche Rolle der Mensch dabei spielt.

Unternehmen behandeln Innovations- beziehungsweise Ideenmanagement bereits seit Jahren als strategisches Thema. Der Einsatz von Innovationsmanagementlösungen macht Unternehmen nicht nur wettbewerbsfähiger, sondern auch erfolgreicher. Aus diesem Grund nutzen viele Unternehmen bereits fertige Lösungen oder decken Teile des Prozesses mit Eigenentwicklungen ab. In unserem Blog-Beitrag verraten wir euch, was ihr für den Betrieb eines erfolgreichen Innovationsmanagements beachten müsst und erklären, welche Rolle das Thema Künstliche Intelligenz (KI) dabei spielt.

Der Einfluss von Algorithmen auf Wirtschaft und Gesellschaft wächst und die bisherige Software kommt dabei an ihre Grenzen. In unserer Blog-Serie zum Thema „Schlaue Algorithmen an den Grenzen der Digitalisierung“ erfahrt ihr, warum in diesem Kontext künftig transparente Entscheidungen und eine partizipatorische Entwicklung nötig sind.

Digitale Transformation verändert. Die Systeme in Banken beinhalten Modelle von Objekten der realen Welt in Datenbanken und darauf bauen viele Geschäftsprozesse auf. Sensoren fragen ab, Aktoren steuern. Künstliche Intelligenz zur Unterstützung dieser Geschäftsprozesse eröffnet den Banken neue zusätzliche Perspektiven.