KI – Künstliche Intelligenz – Fraunhofer IAO

Künstliche Intelligenz für die verarbeitende Industrie: disruptive Chance oder Bedrohung?

Tim Hornung | 18. Juli 2024 | Kommentare

Der Start von ChatGPT durch »OpenAI« im November 2022 war für viele Unternehmen ein Augenöffner und löste einen regelrechten Hype um Künstliche Intelligenz (KI) aus. Die zukünftige Bedeutung von KI wird besonders deutlich bei der Betrachtung der geplanten Investitionssummen von beispielsweise dem Facebook-Konzern Meta im Handelsblatt. Mark Zuckerberg hat angekündigt, die Investitionen in die KI-Infrastruktur um ca. zehn Milliarden Dollar auf bis 40 Milliarden Dollar zu steigern – doch Investitionen in KI sichern nicht nur die Zukunft großer Tech-Konzerne. Auch das verarbeitende Gewerbe könnte durch gezielte Entwicklungen für das eigene Geschäft immens profitieren.
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Systematik statt Stückwerk: Was bei der Umsetzung von KI- und Data-Science-Projekten noch fehlt

Claudia Dukino | 18. Juni 2024 | Kommentare

Blogreihe Data Science
Triple KI – Data Science durchgängig gedacht! Claudia Dukino und Damian Kutzias promovieren zu der Frage, wie datenbasierte Projekte erfolgreich zu anwendbaren KI-Lösungen umgesetzt werden können. In einer gemeinsamen Blogreihe bündelt das KI-Tandem seine Kompetenzen und Forschungsergebnisse und veranschaulicht, wie die Verzahnung von Prozessen, Tätigkeiten und Technologien von der Ideengenerierung bis hin zur Inbetriebnahme neuer Lösungen in Unternehmen Mehrwerte schaffen kann.

Kaum ein Unternehmen kommt heute um den Einsatz von KI herum, wenn es als innovativ gelten und wettbewerbsfähig bleiben will. Die Einführung von KI im Unternehmen ist jedoch nach wie vor mit zahlreichen Herausforderungen verbunden. Das liegt nicht daran, dass es an Technologien oder der entsprechenden Technik mangelt. Daten sind mittlerweile ebenfalls für den Großteil der geplanten Anwendungsfälle verfügbar, auch wenn sie nicht immer sofort in der benötigten Qualität und Menge vorliegen. Deshalb müssen sie manchmal erst aufbereitet werden. Vielmehr mangelt es häufig an ausreichendem Wissen und den notwendigen Ressourcen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, kann ein systematischer und durchgängiger Projektmanagementansatz helfen, der Unternehmen in die Lage versetzt, KI- und Data-Science-Projekte von der Idee bis zur Verwertung der Ergebnisse, mittels Leitfragen, Methoden und Werkzeugen zu begleiten.

Erklärbare KI: Das Geheimnis der Blackbox lüften

Dharmil Mehta | 21. November 2023 | Kommentare

In den letzten Jahren hat Künstliche Intelligenz (KI) erhebliche Fortschritte gemacht und ganze Branchen revolutioniert, Verfahren rationalisiert und die Entscheidungsfindung verbessert. Mit der Weiterentwicklung und Verbreitung von KI-Systemen ist jedoch ein entscheidendes Problem aufgetaucht – das Problem der »Blackbox«. Dieses Problem stellt den Mangel an Transparenz und Verantwortlichkeit in den Entscheidungsprozessen von KI-Systemen in Frage. Hier kommen Methoden aus dem Bereich der Erklärbare KI (XAI) ins Spiel. Diese ermöglichen es, die Entscheidungsfindung von KI-Algorithmen verständlich zu machen. In diesem Blogbeitrag werden wir die Bedeutung, die Techniken, die Herausforderungen und die realen Anwendungen von XAI untersuchen.

Realitätstest mit ChatGPT, Sprachmodellen und Generativer KI

Jens Drawehn | 13. Juni 2023 | Kommentare

Seit etwa einem halben Jahr hält der Hype um ChatGPT und Co. nun schon an und ein Ende ist nicht abzusehen. Inzwischen haben viele ChatGPT, Aleph Alpha und andere Tools selbst getestet und konnten sich dabei von der hohen sprachlichen Qualität der Ergebnisse überzeugen – aber auch davon, dass die Modelle »halluzinieren«, also immer wieder auch Falschaussagen erzeugen. Wir haben uns deshalb genauer angeschaut, ob und wie wir die aktuellen Sprachmodelle beim Textverstehen einsetzen können und welche Vorteile sich dabei ergeben.

Von Use Case bis Unternehmenskultur: Wie Sie KI in der Produktion erfolgreich einführen

Johannes Wimmer | 14. April 2023 | Kommentare

Woran liegt es, dass sich zwar viele Firmen mit Künstlicher Intelligenz (KI) beschäftigen, sich aber trotzdem mit der Einführung schwertun? So viel sei verraten: Es liegt nicht an den Daten, die sind meistens im Überfluss vorhanden. Doch ein Unternehmen besteht aus weitaus mehr als nur Daten. Was braucht es also noch? Im Folgenden möchte ich Ihnen unsere Top 4 für eine erfolgreiche Einführung von KI in der Produktion vorstellen.

Triple KI: Die Reise zum erfolgreichen KI-Projekt

Damian Kutzias | 23. März 2023 | Kommentare

Blogreihe Data Science
Triple KI – Data Science durchgängig gedacht! Claudia Dukino und Damian Kutzias promovieren zu der Frage, wie datenbasierte Projekte erfolgreich zu anwendbaren KI-Lösungen umgesetzt werden können. In einer gemeinsamen Blogreihe bündelt das KI-Tandem seine Kompetenzen und Forschungsergebnisse und veranschaulicht, wie die Verzahnung von Prozessen, Tätigkeiten und Technologien von der Ideengenerierung bis hin zur Inbetriebnahme neuer Lösungen in Unternehmen Mehrwerte schaffen kann.

KI-Projekte boomen – doch je komplexer die Herausforderung, desto höher sind die Anforderungen an Planung und Strukturierung. Was ist alles zu berücksichtigen, damit ein Projekt zum erfolgreichen Abschluss gebracht werden kann? Neue, datenbezogene Modelle zur Implementierung können die Erfolgswahrscheinlichkeit vieler KI-Projekte drastisch erhöhen.

Die digitale Fabriktransformation: Vision statt Dystopie

Christian Blümel | 16. Februar 2023 | Kommentare

In der deutschen Industrie geht vielfach die Sorge um, von internationalen Konkurrenten aufgrund der Digitalisierung abgehängt zu werden. Vermutlich arbeiten einige Unternehmen mit hohem Aufwand an einem »perfekten« Plan für die digitale Transformation, inklusive der Technologie und sogar organisatorischen Anpassungen. Doch auch der beste Plan hält den ständig wechselnden Bedingungen der digitalen Transformation nicht stand. Um flexibel mit diesen Änderungen umgehen zu können braucht es vor allem eines – authentische und gelebte Vision.

ChatGPT – Ist Künstliche Intelligenz die Zukunft der Kundenkommunikation?

Jens Drawehn | 20. Dezember 2022 | Kommentare

Die neuesten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) haben für große Aufmerksamkeit gesorgt. Das im November 2022 von OpenAI veröffentlichte ChatGPT generiert Texte von beeindruckend hoher sprachlicher Qualität. Da liegt es nahe, den Einsatz solcher Modelle in der Kundenkommunikation in Betracht zu ziehen.

Triple KI: Wie aus KI-Entwicklungen erfolgreiche Unternehmensanwendungen werden

Damian Kutzias | 14. Dezember 2022 | Kommentare

Blogreihe Data Science
Triple KI – Data Science durchgängig gedacht! Claudia Dukino und Damian Kutzias promovieren zu der Frage, wie datenbasierte Projekte erfolgreich zu anwendbaren KI-Lösungen umgesetzt werden können. In einer gemeinsamen Blogreihe bündelt das KI-Tandem seine Kompetenzen und Forschungsergebnisse und veranschaulicht, wie die Verzahnung von Prozessen, Tätigkeiten und Technologien von der Ideengenerierung bis hin zur Inbetriebnahme neuer Lösungen in Unternehmen Mehrwerte schaffen kann.

Ihr KI-Projekt ist fertig entwickelt, jetzt kann es losgehen! Aber womit? »Mit der Nutzung natürlich!« ist hier sicher eine wünschenswerte Antwort. In einigen Fällen mag das stimmen. Oft geht es jedoch um komplexe Services, die in den laufenden Betrieb integriert werden müssen, und das funktioniert im Normalfall nicht ohne Weiteres. Wie kann also eine neue KI erfolgreich in die unternehmerische Praxis überführt werden?

Einfach Laden (2): Immer Ärger mit der Ladesäule – Einblicke in die Fehlerwahrnehmung von E-Fahrerinnen und -Fahrern

Lukas Keicher | 8. Dezember 2022 | Kommentare

Für viele skeptische Kundinnen und Kunden sind Hürden beim Ladevorgang an sich ein wichtiger Grund gegen die Anschaffung und Nutzung von Elektrofahrzeugen. Auf Seiten der Hersteller und Betreiber von Ladeinfrastruktur gibt es einen guten Überblick über technische Ursachen von nicht erfolgreich verlaufenden Ladevorgängen – allerdings entspricht die technische Ursache nicht immer den von Nutzenden wahrgenommenen Problemen beim Laden. Wenn die Elektromobilität in naher Zukunft wirklich zu einer tragenden Säule unseres Verkehrs werden soll, müssen die latenten Bedürfnisse der Nutzenden und Störfaktoren identifiziert werden, um schnelle und erfolgreiche Ladevorgänge in Zukunft zuverlässiger zu ermöglichen.