Gesellschaft

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
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Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

„Künstliche Intelligenz ist eine, wenn nicht die wichtigste Zukunftstechnologie für Unternehmen.“ Diese Aussage bejahen 70 Prozent der Befragten der jüngsten Bitkom-Studie zu KI. Aber nur 10 Prozent aller Unternehmen haben KI-Technologie aktiv im Einsatz, lediglich 30 Prozent planen und diskutieren deren Anwendung. Was ist der Grund für diese große Diskrepanz?

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Neue Zusammenarbeit von TUM und Fujitsu

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im Alltag ist nicht nur eine technische Herausforderung, sondern wirft auch eine Reihe ethischer Fragen auf. Mit diesen Fragen befasst sich das Institute for Ethics in Artificial Intelligence (IEAI) der TUM und wird dabei künftig vom japanischen Technologiekonzern Fujitsu unterstützt.

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Bild: VDI ZRE
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Unternehmen sparen Rohstoffe und Energie mit künstlicher Intelligenz

Unternehmen sparen Rohstoffe und Energie mit künstlicher Intelligenz

Immer mehr produzierende Unternehmen in Deutschland setzen künstliche Intelligenz (KI) in der Produktentwicklung und Produktion ein. Das geht aus einer neuen Studie des VDI Zentrums Ressourceneffizienz (VDI ZRE) hervor. 42 Prozent der befragten Unternehmen setzen KI bereits in der eigenen Produktion ein, unabhängig von der Betriebsgröße. Unternehmen wollen mit KI vor allem Kosten und Zeit sparen, aber auch die Qualität ihrer Produkte steigern. Fast alle Befragten sehen die größten Einsparpotenziale beim Material- und Energieverbrauch. Neben der Unternehmensbefragung untersucht die Studie die Potenziale von Ressourceneffizienz durch KI anhand von wissenschaftlichen Grundlagen und stellt Anwendungsbeispiele vor.

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Bild: Kaspersky Labs GmbH
Bild: Kaspersky Labs GmbH
Mein Chef, die KI: Für fast jeden dritten Bundesbürger unter 31 Jahren durchaus vorstellbar

Mein Chef, die KI: Für fast jeden dritten Bundesbürger unter 31 Jahren durchaus vorstellbar

Wird ein zunehmender Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im Berufsalltag der Zukunft eher Vor- oder Nachteile bringen? Wird KI künftig mehr zu sagen haben als menschliche Mitarbeiter? Die unter 31-Jährigen in Deutschland scheinen bei der Antwort auf diese komplexen Fragen durchaus abzuwägen. So vertreten 43 Prozent der Umfrageteilnehmer einer aktuellen Kaspersky-Studie die Auffassung, KI schaffe zukünftig mehr Raum für Kreativität und zwischenmenschliche Kommunikation, weil sie monotone Routine-Tätigkeiten im Job übernehmen könne. Knapp jeder Dritte (30 Prozent) kann sich sogar vorstellen, zukünftig eine KI als Vorgesetzte zu haben, was jedoch für mehr als ein Drittel (38 Prozent) nicht denkbar wäre. Gleichzeitig glaubt nicht einmal jeder fünfte junge Bundesbürger (19 Prozent), dass künftig KI-Systeme in Unternehmen als gleichberechtigte Mitarbeiter akzeptiert würden – 34 Prozent sind überzeugt, diese eher als Konkurrenz wahrzunehmen.

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Bild: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, eigene Berechnung auf Basis von Textkernel-Daten, 2020
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Mint-Studium und Berufserfahrung besonders gefragt bei deutschen KI-Arbeitgebern

Mint-Studium und Berufserfahrung besonders gefragt bei deutschen KI-Arbeitgebern

Wer im Bereich der ku?nstlichen Intelligenz (KI) arbeiten mo?chte, sollte vielseitig einsetzbare Fa?higkeiten aus Mint-Fachrichtungen wie Informatik, Mathematik oder Wirtschaftsinformatik mitbringen.

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Bild: ©Andrey Popov/stock.adobe.com
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Mit künstlicher Intelligenz Lebensmittelverschwendung reduzieren

Mit künstlicher Intelligenz Lebensmittelverschwendung reduzieren

In Deutschland landen jedes Jahr rund zwölf Millionen Tonnen Lebensmittel im Abfall. Mehr als 30 Prozent davon werden bereits während des Herstellungsprozesses vernichtet. Im Projekt Reif setzt sich das Fraunhofer-Institut für Gießerei-, Composite- und Verarbeitungstechnik IGCV gemeinsam mit Partnern gegen diese Lebensmittelverschwendung ein. Mit künstlicher Intelligenz sollen die Verluste gesenkt werden. Denn auch Käse, Brötchen, Fleisch und Co. lassen sich mit datenbasierten Algorithmen effizienter herstellen, Absatz- und Produktionsplanung, Prozess- und Anlagensteuerung können mit Methoden des Maschinellen Lernens optimiert werden.

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