Business-Modelle: Leitfaden zum KI-Einsatz in Unternehmen
Traditionelle produktorientierte Geschäftsmodelle haben im KI-Zeitalter kaum noch eine Chance. Doch wie sollen die neuen Business-Modelle aussehen? Wie kann KI genutzt werden?
Traditionelle produktorientierte Geschäftsmodelle haben im KI-Zeitalter kaum noch eine Chance. Doch wie sollen die neuen Business-Modelle aussehen? Wie kann KI genutzt werden?
Unternehmen, die neue Erkenntnisse aus vorhandenen Daten gewinnen wollen, stehen häufig vor der Entscheidung, eigene Data Scientists mit einem Python-KI-Baukasten eine individuelle Anwendung bauen
Auf dem Weg zur Schaffung von KI-Standards will die Object Management Group ein Referenzmodell erarbeiten sowie Arbeitsgruppen und einen Normenrat schaffen.
Anwender können aus einer Vielzahl von Tools für Machine und Deep Learning wählen. Es gilt allerdings genau zu überlegen, denn jedes Werkzeug eignet sich speziell für bestimmte Aufgaben.
Von künstlichen neuronalen Netzen hat heute jeder schon einmal gehört. In ihrem Schatten gedeihen aber noch andere Arten des maschinellen Lernens.
Mit Big-Data- und KI-Technologien wollen das Systemhaus NETGO und die NDM Naturwertstoffe GmbH einem Problem zu Leibe rücken, das Landwirtschaft und Verbraucher gleichermaßen beschäftigt - und nich
Mitarbeiter zu führen, die sich an einem anderen Ort befinden, ist eine echte Herausforderung.
Datenspezialisten qualifizieren sich in den USA häufig im Selbststudium, so ein aktueller Report. In Deutschland sind die Ausbildungspfade traditioneller.
Der Lebensmittelhandel muss sich darüber im Klaren sein, dass sich Kundenerwartungen rasant ändern und immer digitaler werden.
Künftig werden mehr Technologien des Cognitive Computing eingesetzt werden. Die Qualität der Entscheidungsprozesse wird sich damit zweifellos verbessern.
Neben dem Gehalt spielen für Berufstätige inzwischen auch Mitarbeiter-Benefits eine große Rolle bei der Entscheidung für oder gegen einen Job. Fünf Menschen erzählen, was sie schätzen.
Den einen Pfad zur Unternehmensdigitalisierung gibt es nicht, aber ohne effektive IT geht gar nichts.
Behörden werden als Schlusslicht der Digitalisierung gesehen. Mit diesen 5 Empfehlungen zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz lässt sich das ändern.
SEO, Social Media, Chatbots, Usability – Online-Marketing hat sich zu einem weiten Feld mit unzähligen Maßnahmen verschiedenster Ausprägungen entwickelt.
Data Analytics ist das neue Heilsversprechen. Was können Unternehmen von Learning Analytics in Hochschulen lernen? Das Magazin CIO zeigt Vorgehen, Methoden und Herausforderungen.
Guter Gedanke, mäßige Umsetzung – fast alle Unternehmer wollen Social Media für sich nutzen, aber an der Umsetzung hapert es häufig.
Analog zu der Elektrizität, die ihren Weg aus dem Labor in Milliarden Haushalte, Büros und Fabriken gefunden hat, lassen sich Machine-Learning-Anwendungen schnell und einfach einem größerem Publiku
Unterhaltsam und informativ: In der Reihe „Was macht eigentlich…?“ stellt die Redaktion von t3n.de dieses Mal den Beruf des Data-Scientisten vor. Lassen Sie sich überraschen.
Der Job des Data Scientist ist in der Wirtschaft gefragt wie nie. Doch was muss ein Data Scientist können? Natürlich gehört dazu Kenntnis über Datenverarbeitung und Statistik, doch war das alles?
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