Hier finden Sie unsere Fachbeiträge.
Diese sind auch in unserem Magazin INSIGHTS sowohl in gedruckter Form als auch online erhältlich.
Die EU plant mit der NIS-2-Richtlinie sowie dem Gesetz über Cyberresilienz umfassende Vorschriften zur Stärkung der Cybersicherheit. Diese Maßnahmen werden großen Einfluss auf beinahe alle digitalen Prozesse haben, von denen man sich nicht überraschen lassen sollte.
Der Industriesektor durchläuft, wie auch andere Bereiche, derzeit eine Phase der digitalen Transformation. Das bedeutet, dass Fertigungsunternehmen an verschiedenen Digitalisierungsaktivitäten beteiligt sind [1]. Innerhalb dieses Kontextes spielen industrielle Daten und die Art und Weise, wie sie verarbeitet, visualisiert und genutzt werden, eine wesentliche Rolle.
Wenn wir KI-Systeme erschaffen und verwenden, müssen wir uns in Zukunft nicht nur über die Chancen, sondern auch über die Risiken und die Herausforderungen bei deren Einsatz bewusst sein. Guidelines können uns dabei helfen, KI-Systeme zu erschaffen, die nicht nur effizient, sondern auch ethisch korrekt, sicher und vertrauenswürdig sind.
Egal ob Störmeldungen in Fertigungsprozessen analysiert, Arztbriefe strukturiert abgelegt oder Produkte automatisiert vorgeschlagen werden sollen, Natural Language Understanding (NLU) bietet ein breites Spektrum an branchenspezifischen und -übergreifenden Einsatzmöglichkeiten zum Wissensgewinn aus unstrukturierten Textdaten.
Chat mit einer Künstlichen Intelligenz – was das revolutionäre Sprachmodell ChatGPT ausmacht und welche Chancen und Risiken der Einsatz birgt.
Eines der zentralen Ziele des Data Engineering ist die Aufbereitung von Datensätzen entsprechend den Anforderungen der Anwender oder der nachfolgenden Prozessschritte. Der Einsatz der Daten kann sich hierbei vom Modelltraining im Bereich des Machine Learning bis zum verbesserten firmeninternen Reporting basierend auf einer integrierten Datenbank erstrecken.
