KI – Künstliche Intelligenz

Vom gelebten Prozess zur Künstlichen Intelligenz: Die Hidden Champions der Transformation

Künstliche Intelligenz (KI)
Künstliche Intelligenz (KI)
Die Arbeitswelten der Zukunft werden entscheidend von der Entwicklung Künstlicher Intelligenz (KI) geprägt sein. Das Fraunhofer IAO verfolgt in seiner Forschungsarbeit das Ziel, KI-Anwendungen umzusetzen, denen die Menschen vertrauen und die sie akzeptieren.

Neulich war ich, nach dem Corona-Lock-Down zum ersten Mal wieder, auf der Terrasse eines beliebten italienischen Restaurants in meiner Nähe. Das »Wie geht‘s«-Gespräch mit dem Inhaber zeigte: das Restaurant hat nicht nur überlebt, sondern ist gewachsen und hat mit einem Lieferservice ein zusätzliches Geschäftsfeld aufgebaut. Wie ist das gelungen? Durch exzellente Routine-Prozesse, die Fähigkeit neue Wertschöpfungsprozesse praxisnah und schnell aufzubauen, treue und zufriedene Kundschaft und Kulanz des Vermieters.

Was kann KI-Software von der Stange heute?

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Künstliche Intelligenz (KI)
Die Arbeitswelten der Zukunft werden entscheidend von der Entwicklung Künstlicher Intelligenz (KI) geprägt sein. Das Fraunhofer IAO verfolgt in seiner Forschungsarbeit das Ziel, KI-Anwendungen umzusetzen, denen die Menschen vertrauen und die sie akzeptieren.

Start-Ups, etablierte Softwareanbieter und Branchen-Spezialisten werben inzwischen zahlreich mit Künstlicher Intelligenz (KI) in ihren Produkten. Die Frage, wie viel Künstliche Intelligenz aber wirklich dahintersteckt und ob es immer notwendig ist, als Unternehmen auf der Welle mit zuschwimmen, muss sich jedes Unternehmen selbst beantworten. Viel wichtiger ist jedoch, ob die ausgewählte Anwendungssoftware die Prozesse im Unternehmen optimal unterstützt und das Unternehmen so weiterbringt – ob nun mit oder ohne KI.

Ist Ihr Unternehmen Daten- und Dokumenten-Ready? Eine Checkliste für erfolgreiche KI-Implementierung

Künstliche Intelligenz (KI)
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Die Arbeitswelten der Zukunft werden entscheidend von der Entwicklung Künstlicher Intelligenz (KI) geprägt sein. Das Fraunhofer IAO verfolgt in seiner Forschungsarbeit das Ziel, KI-Anwendungen umzusetzen, denen die Menschen vertrauen und die sie akzeptieren.

Vielen Unternehmen fällt es schwer, die Anwendungsmöglichkeiten von KI in ihrem jeweils spezifischen Kontext einzuschätzen. Oft ist ihnen nicht klar, welche Voraussetzungen auf Datenseite für KI eigentlich zu Grunde liegen bzw. wie die diesbezügliche Situation des Unternehmens zu bewerten ist. Eine Checkliste kann hier Abhilfe schaffen und jedes Unternehmen dabei unterstützen zu ermitteln, wie »ready« es für einen KI-Einsatz ist:

Schnelltest: Hat dein Job genug Routine für Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI)
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Die Arbeitswelten der Zukunft werden entscheidend von der Entwicklung Künstlicher Intelligenz (KI) geprägt sein. Das Fraunhofer IAO verfolgt in seiner Forschungsarbeit das Ziel, KI-Anwendungen umzusetzen, denen die Menschen vertrauen und die sie akzeptieren.

Manche Menschen betrachten Künstliche Intelligenz als Jobkiller, andere als Quelle neuer Geschäftsmodelle und Tätigkeiten. Doch mit welcher Wahrscheinlichkeit lässt sich deine eigene Tätigkeit durch Künstliche Intelligenz ersetzen? Mache hier den Schnelltest und lerne die Kriterien kennen, die über die KI-basierte Automatisierbarkeit menschlicher Arbeitsaufgaben entscheiden.

Die KI-Toolbox für Macher: Starthilfe für Unternehmen und öffentliche Verwaltungen

Künstliche Intelligenz (KI)
Künstliche Intelligenz (KI)
Die Arbeitswelten der Zukunft werden entscheidend von der Entwicklung Künstlicher Intelligenz (KI) geprägt sein. Das Fraunhofer IAO verfolgt in seiner Forschungsarbeit das Ziel, KI-Anwendungen umzusetzen, denen die Menschen vertrauen und die sie akzeptieren.

In der Öffentlichkeit gilt Künstliche Intelligenz häufig als Jobkiller. Doch in der Realität ist die KI in einem viel höheren Maße vom Menschen abhängig, als oft angenommen wird. Gerade für Unternehmen und öffentliche Verwaltungen ist die Schlüsselfrage deshalb nicht »Mensch oder Maschine«, sondern das koordinierte Zusammenspiel in einem System, das die Stärken beider Welten kombiniert. Die KI-Toolbox unseres Projekts SmartAIwork bietet hierzu eine kompakte Einstiegshilfe.

Raus aus der Innovations-Quarantäne: Wie Unternehmen KI auch virtuell weiter entwickeln können

In den letzten Monaten hat Corona nicht nur ganze Betriebe im produzierenden Gewerbe lahmgelegt, sondern auch Innovationsprojekte im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) blieben häufig »locked down«. Gründe hierfür sind, dass Planungsworkshops, ein kreativer Austausch und Interaktion mit Expertinnen und Experten nicht mehr in der gewohnten Weise umgesetzt werden konnten. Die Einführung von KI und damit die Chance, Prozesse grundlegend neu aufzusetzen, um langfristig wettbewerbsfähig und widerstandsfähig gegen Krisen und externe Herausforderungen zu werden, stockte und fiel in vielen Unternehmen in eine Art Innovations-Quarantäne. Das könnte sich jetzt ändern. Wir haben mit namhaften Unternehmen eine rein virtuelle Pilotworkshop-Serie in einer dreidimensionalen Umgebung durchgeführt, die einen Ausweg aus der Entwicklungsblockade bieten kann.

Corona deckt auf: der verborgene Nutzen von Innovation Labs

First-Science-KIT: IAO-Blogreihe zum Corona Krisenmanagement
First-Science-KIT: Blogreihe zum Corona Krisenmanagement
Die Coronakrise fordert von uns allen ganz neue Herangehensweisen und Lösungen im beruflichen Miteinander. Das Fraunhofer IAO hat deshalb eine Blogreihe gestartet, mit der wir schnell anwendbare Praxistipps weitergeben, gut funktionierende Beispiele vorstellen und Lösungswege während und aus der Krise aufzeigen wollen.

Ändert Corona den Stellenwert physischer Innovationsräume? In unserer aktuellen Kurzstudie »Future Innovation Labs« haben meine Kollegin Verena Pohl und ich unter anderem untersucht, welche kurzfristigen Auswirkungen die Corona-Krise auf Innovationsräume – also physische Räume, die für Innovationsarbeit genutzt werden – hatte. Zudem wollten wir wissen, wie die Zukunft von Innovationsräumen aussieht. Einige Interviewpartner*innen gaben dabei an, dass mit dem Return on Invest ROI nun einmal mehr der finanzielle Nutzen unter die Lupe genommen wird. Klar wurde aber auch, dass die Nutzer*innen sich die persönlichen Treffen in den Innovationsräumen zurückwünschen, weil es gar nicht so einfach ist, Innovation remote zu gestalten.

Machine Learning für bessere Pandemiebekämpfung: Unsere WIBCE-Studie für Entscheidungstragende

First-Science-KIT: IAO-Blogreihe zum Corona Krisenmanagement
First-Science-KIT: Blogreihe zum Corona Krisenmanagement
Die Coronakrise fordert von uns allen ganz neue Herangehensweisen und Lösungen im beruflichen Miteinander. Das Fraunhofer IAO hat deshalb eine Blogreihe gestartet, mit der wir schnell anwendbare Praxistipps weitergeben, gut funktionierende Beispiele vorstellen und Lösungswege während und aus der Krise aufzeigen wollen.

Expertinnen und Experten sowie Entscheidungstragende aus der Politik und Medizin stehen vor der Herausforderung, eine optimale Strategie für das Pandemiemanagement aus den vorhandenen Informations-Puzzlestücken zum SARS-CoV-2 Virus zu wählen. KI und Maschinelles Lernen könnten das Pandemiemanagement Daten-getrieben unterstützen und entscheidend verbessern. Unsere WIBCE-Umfrage schafft die Grundlage dafür – und Sie können dazu beitragen!

Datenkompass für COVID-19

First-Science-KIT: IAO-Blogreihe zum Corona Krisenmanagement
First-Science-KIT: Blogreihe zum Corona Krisenmanagement
Die Coronakrise fordert von uns allen ganz neue Herangehensweisen und Lösungen im beruflichen Miteinander. Das Fraunhofer IAO hat deshalb eine Blogreihe gestartet, mit der wir schnell anwendbare Praxistipps weitergeben, gut funktionierende Beispiele vorstellen und Lösungswege während und aus der Krise aufzeigen wollen.

Im Zuge der COVID-19-Pandemie werden wir tagtäglich mit Datensätzen, Verlaufskurven und Studien konfrontiert. Doch wie bewertet man diese aus datentechnischer Sicht? Wie können wir mögliche Fehler bei der Datenanalyse vermeiden oder erkennen? Die vorgestellten Kriterien sollen Ihnen dabei helfen, Quellen richtig einzuordnen und zu bewerten. Zu jedem Kriterium stelle ich auch kleine Beispiele vor.