Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz: Das sind die führenden KI-Unternehmen 2025
Künstliche Intelligenz verändert ganze Branchen: Der Artikel zeigt, wie internationale Unternehmen KI bereits erfolgreich einsetzen und welche Trends die Zukunft prägen.
Cyber-Sicherheit in Zeiten von KI und IoT – mit Florian Jörgens
Physische Produktsicherheit reicht nicht: In der vernetzten Welt ist für Cybersecurity der Faktor Mensch mit entscheidend. Die sogenannte „Human Firewall" ist dabei auch für den Thermomix wichtig.

Data-Mining-Tools im Vergleich: So gelingt Datenanalyse optimal
Im Alltag fallen ständig riesige Datenmengen an: Jeder Schritt im Netz hinterlässt beispielsweise Spuren, aus denen Online-Händler Rückschlüsse auf Kundeninteressen ziehen können. Doch ohne eine geeignete Analyse bleiben diese Daten weitgehend wertlos. Die Lösung heißt Data-Mining. Was steckt hinter dem „Datenschürfen“ und welche Tools eignen sich für welchen Zweck? Sie möchten wissen, warum ein Kauf scheitert, wie sich Wertpapiere entwickeln oder wann Sie mit Auslastungsspitzen für Ihr Leistungsangebot rechnen können? Dann sind Big Data und Data-Mining interessante Themen für Sie. Je mehr Daten verfügbar sind, desto wichtiger ist es, diese systematisch auszuwerten, damit Sie sie richtig interpretieren können. Einen Überblick zu diesem Thema liefern wir Ihnen hier.
Der Mittelstandsverbund als Brückenbauer für digitalen Wandel
Wie sollte die Politik die Digitalisierung mittelständischer Unternehmen fördern? Wie können KI-Tools dem Mittelstand im Alltag helfen?
KI richtig nutzen: Was wirklich zählt – mit Christoph Magnussen
Effizienz, Kreativität und Vertrauen als Modell für die Zukunft und Prompt Engineering als künftige Schlüsselkompetenz: wie KI vielleicht doch noch die 4-Tage-Woche ermöglicht und was dazu alles nötig ist

Neue Studie zeigt, wie Unternehmen mit KI das Kundenvertrauen stärken können
Vertrauen ist ein oft übersehener Schlüsselfaktor für wirtschaftlichen Erfolg. Wenn Kunden intuitiv einkaufen und sich dauerhaft für eine Marke entscheiden, weil sie glauben, ein Unternehmen teile ihre Werte, ist das sehr positiv. Doch wie entsteht Kundenvertrauen in einer digitalisierten Welt? Eine internationale Vodafone-Studie liefert spannende Erkenntnisse und praxisnahe Antworten. Welche Faktoren sind für das Vertrauen von Kunden und ihre Beziehung zu Unternehmen in den unterschiedlichen Branchen zentral? Genau diese Fragen untersucht eine umfangreiche Studie, die Vodafone Business in Zusammenarbeit mit der London School of Economics and Political Science (LSE) und dem Marktforschungsinstitut B2B International durchgeführt hat. Ergebnis: Wenn es ums Vertrauen geht, schätzen Unternehmen ihre Außenwirkung häufig positiver ein, als sie ist. Im Durchschnitt klafft hier eine „Vertrauenslücke“ (englisch: Trust Gap) von rund elf Prozentpunkten. Die gute Nachricht ist: Mit neuen Technologien wie KI lässt sich diese Vertrauenslücke deutlich reduzieren.

IBM Watson: Mit künstlicher Intelligenz zu besseren Entscheidungen
Das KI-Computersystem Watson von IBM unterstützt Ärzt:innen bei der Diagnose, Börsianer:innen bei der Aktienanalyse und Pharmazeut:innen bei der Suche nach neuen Wirkstoffen. Der Sportausrüster Under Armour wertet mit Watson seine Fitness-Tracker mit Online-Gesundheitschecks auf. Beim Haushaltsroboter Pepper von Softbank liefert Watson die sprachanalytische Komponente, die den kleinen Hausknecht befähigt, auf Sprachbefehle von Familienmitgliedern zu hören. Auch wenn IBM Teile der Watson Health-Sparte inzwischen an eine Investmentgruppe verkauft hat (jetzt: Merative), gilt Watson weiterhin als Erfolg und ist einer der Wegbereiter des heutigen KI-Hype – nicht zuletzt dank des Watson-Sieges bei der US-Quizshow Jeopardy im Jahr 2011. Digitale Technologien bestimmen immer mehr den Arbeitsalltag. Menschen nutzen Daten, um am Arbeitsplatz bessere Entscheidungen zu treffen. Laut einer VMware-Studie sehen 59 Prozent der Befragten in datengestützter Entscheidungsfindung einen entscheidenden Faktor, um Marktanteile zu gewinnen. Etwa 64 Prozent der Unternehmen wiederum nutzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Innovationen zu fördern und Daten bestmöglich zu nutzen – unter anderem dank Systemen wie IBM Watson.

Die ChatGPT-API von OpenAI: So integrieren Sie KI in Ihr Unternehmen
Nur zwölf Prozent der deutschen Unternehmen nutzten 2023 künstliche Intelligenz (KI) für ihr Business. Das ist verschenktes Potenzial, schließlich versprechen KI-Anwendungen enorme Wachstums- und Optimierungschancen für Unternehmen: Über die Programmierschnittstelle ChatGPT-API von OpenAI können Sie das leistungsstarke KI-Sprachmodell ChatGPT in Ihre Geschäftsprozesse integrieren – zum Beispiel als Chatbot. Dies macht etwa Ihre digitale Kundenbetreuung effizienter, interaktiver und persönlicher. Auch Ihre Mitarbeiter:innen profitieren, indem sie KI-gestützte Lösungen in ihren Arbeitsalltag einbinden, um Standardaufgaben zu automatisieren. Ob Dax-Konzern oder Mittelständler – über die ChatGPT-API können Unternehmen jeder Größe an der KI-Revolution teilhaben. Rund 600.000 Mitarbeiter:innen von Firmen weltweit nutzen laut Bloomberg bereits künstliche Intelligenz für ihre Arbeit – Tendenz steigend. Wie die Programmierschnittstelle ChatGPT-API funktioniert, wie sie Ihrem Business hilft und welche Kosten dabei für Sie anfallen, erfahren Sie hier.

Microsoft Azure Cognitive Services: Diese Funktionen sollten Sie kennen
Künstliche Intelligenz ist überall im Berufsalltag angekommen. Nun folgt der nächste große Entwicklungssprung: kognitive KI. Computer können damit sehen, hören, sprechen, verstehen und sogar Entscheidungen treffen. Microsoft Azure Cognitive Services ermöglichen es, kognitive KI-Dienste in Websites, Anwendungen oder Software-Agenten zu integrieren – und das mit minimalem Aufwand. Erfahren Sie hier, welche Aufgaben Sie damit erledigen können. Die Microsoft Azure Cognitive Services sind eine Sammlung fortschriftlicher Algorithmen und Programmierschnittstellen (Application Programming Interfaces, APIs). Sie bieten zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für kognitive KI, ohne dass Benutzer:innen sich im Bereich KI, Data-Science oder Machine Learning auskennen müssen. Die Integration in Apps erfolgt einfach im http-Format über REST-Schnittstellen.







