Im KI-Umfeld entscheidet Datenkompetenz über den Erfolg
Viele Unternehmen beginnen derzeit damit, künstliche Intelligenz in ihre Arbeitsprozesse zu integrieren. Neue Tools erscheinen beinahe täglich, und die Versprechen sind groß: Automatisierung, effizientere Entscheidungen und völlig neue Geschäftsmodelle. Doch hinter der Begeisterung für KI-Technologie…
Lokale KI statt Cloud-KI – Warum immer mehr Entwickler ihre Modelle selbst betreiben
In den vergangenen Jahren wurde künstliche Intelligenz fast ausschließlich als Cloud-Dienst genutzt. Entwickler greifen über APIs auf Modelle zu, Unternehmen abonnieren KI-Services und viele Anwendungen senden ihre Daten an entfernte Rechenzentren, um dort analysiert zu…
Synthetic Data: Wie künstliche Intelligenz ihre eigenen Trainingsdaten erzeugt
Künstliche Intelligenz wird häufig als Technologie beschrieben, die aus Daten lernt. Je größer und vielfältiger ein Datensatz ist, desto besser können viele Modelle Muster erkennen und Vorhersagen treffen. Doch genau diese Daten sind oft schwer…
Wenn Analyse beginnt, aber Orientierung fehlt
Analytics klingt nach Klarheit. In der Realität beginnt der Alltag vieler KMU jedoch mit Fragen, die nichts mit Algorithmen zu tun haben. Woher kommen diese Zahlen? Warum weicht der Wert vom letzten Monat ab? Welche…
Wenn Analytics nicht an Daten, sondern an Fragen hängen bleibt
In vielen Unternehmen sind Daten vorhanden, Dashboards eingerichtet und Berichte verfügbar. Und trotzdem stockt die Nutzung. Der Grund ist selten die Technik. Häufig fehlt etwas viel Banaleres: Antworten auf einfache, immer wiederkehrende Fragen. Was zeigt…
Wenn Daten da sind, aber die Begrifflichkeiten unklar sind
Viele sprechen über Daten, Dashboards und Prognosen, als wären sie selbstverständlich. In der Praxis sieht es oft anders aus. Gerade in kleinen und mittelständischen Unternehmen entstehen Unsicherheiten nicht wegen fehlender Zahlen, sondern wegen fehlender Begriffe.…