Daten sind nicht nur für Telekommunikationsunternehmen wertvoll. Ihr wahres Potenzial zeigen sie jedoch erst in der Datenverarbeitung – dann, wenn aus vielen Daten eine Erkenntnis wird. Ohne die Datenintegration wäre das nicht möglich: Sie vergoldet Daten.

Dass sich Künstliche Intelligenz durchsetzen wird, steht für enthusiastische Experten längst außer Frage. Setzt man die KI-Brille jedoch ab und wechselt in die Sicht von Kunden und Mitarbeitern, offenbaren sich Stolpersteine abseits der reinen Technologie: 3 Probleme sind es, die eine flächendeckende Akzeptanz Künstlicher Intelligenz noch verhindern.

Algorithmen begleiten unser Leben und unseren Alltag, dabei wissen die meisten nicht einmal was sich hinter dem Begriff verbirgt. Umso wichtiger ist es, herauszufinden, was sich hinter diesem Begriff überhaupt verbirgt und wo diese eingesetzt werden.

Der Wunsch nach Lösungen mit künstlicher Intelligenz nimmt immer stärker zu – und damit auch der Bedarf an KI-Experten. Das resultiert in hohen Gehältern, Abwanderung ins Ausland und Frustration auf Seiten der Unternehmen und Forschungseinrichtungen.

Design Thinking ist eine beliebte Methode, um Problemlösungen zu entwickeln und neue Ideen zu finden. Der Ansatz eignet sich aber auch zur Identifikation von Use Cases, wenn beispielweise KI im Unternehmen eingeführt werden soll. Doch wie funktioniert die Methode und wie hilft sie dabei Use Cases zu erkennen?

Die Technologie künstliche Intelligenz (KI) ist das Hype-Thema der letzten Jahre, dabei ist KI nichts Neues: Bereits in den 1950ern entstanden die ersten Pionierprojekte. Doch welche Entwicklungen fanden statt, damit fast jede Branche sich Gedanken zum Einsatz von KI macht? Ein Einblick in die Geschichte zeigt, wie sich die Technologie bis heute entwickelt hat.