KI am Arbeitsplatz und wie sie uns unterstützt

In den letzten Jahren gab es große Befürchtungen, dass künstliche Intelligenz (KI) alle Menschen am Arbeitsplatz ersetzen wird. Diese Befürchtungen waren jedoch völlig unbegründet und heute arbeiten wir, Seite an Seite mit intelligenten Algorithmen, effizienter und effektiver.

Nach Angaben von IDC werden Unternehmen weltweit in diesem Jahr etwa 656 Milliarden US-Dollar für Zukunftstechnologien ausgeben. Der größte Teil dieses Geldes wird in KI-gestützte Software für Unternehmensanwendungen fließen. Da die meisten von uns in den kommenden Jahren aus der Ferne arbeiten werden, wird sich die Branche auch verstärkt auf die Bewältigung von Herausforderungen in Bezug auf Zusammenarbeit und Produktivität konzentrieren.

Schauen wir uns an, wie KI uns bereits bei der Arbeit unterstützt und die Art und Weise, wie wir Dinge erledigen, verändert.

9 Möglichkeiten zur Überwindung oder Verhinderung von KI-Bias

Intelligente Algorithmen sind nur so gut wie ihre Trainingsdatensätze. Daher ist es nicht verwunderlich, dass algorithmische Verzerrungen (KI-Bias) immer häufiger auftreten, wenn Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) in Produktion gehen.

KI-Bias ist gefährlich, weil sie leicht zu Fehlentscheidungen mit katastrophalen Folgen führen kann. Ich bin sicher, dass Sie in den Nachrichten Beispiele für KI Bias gesehen haben, wie die Unfähigkeit von KI, Minderheiten zu erkennen usw. Es ist also nicht schwer, sich vorzustellen, dass Unternehmen sich in einem rechtlichen Alptraum wiederfinden.

Wie kann man KI-Bias überwinden oder verhindern?

SEO-Keywords: Tot oder lebendig?

Content, Suchintention, User Experience, differenzierte Nutzersignale und Künstliche Intelligenz – die Google-Kriterien für das Ranking werden immer komplexer. Wo bleiben da die Keywords? Haben die Schlüsselbegriffe im Text als Rankingfaktoren ausgedient? Die Bedeutung der Keywords für die Suchmaschinenoptimierung hat sich gewandelt. Online-Texter stehen vor neuen Herausforderungen.

Wie man die ML-Entwicklung mit vortrainierten Datenmodellen beschleunigt

Die jüngsten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) wie autonome Systeme, Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und prädiktive Analysen werden alle durch maschinelles Lernen (ML) durchgeführt. In diesen Szenarien hilft ML dabei, Daten in der Wertschöpfungskette von der Informationsebene auf die Wissensebene zu bringen.

Die meisten intelligenten Systeme, mit denen Sie heute zu tun haben, wurden wahrscheinlich mit Hilfe des überwachten Lernens entwickelt. Beim überwachten Lernen geht es darum, ML-Modelle von Grund auf zu erstellen. Dieser Ansatz ist jedoch nicht immer der beste. Viele KI- und ML-Projekte scheitern an fehlenden Ressourcen und natürlich an einem Mangel von nützlichen KI-Trainingsdatensätzen.

Überwachtes Lernen erfordert viel Zeit, Geld und erheblichen menschlichen Einsatz, damit es funktioniert. Deshalb ist es für Unternehmen wichtig, praktikable Alternativen zum überwachten Lernen zu finden. Während es viele Jahre lang keine Möglichkeit gab, dieses Problem zu umgehen, haben ML-Ingenieure kürzlich neue Wege zur Optimierung von ML-Modellen gefunden.

Die 5 häufigsten Fehler bei Trainingsdaten und wie man sie vermeidet

Bei der herkömmlichen Softwareentwicklung ist der Code der wichtigste Teil des Computerprogramms. Im Gegensatz dazu sind bei der Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) die KI-Trainingsdaten entscheidend. Das liegt daran, dass KI-Trainingsdatenmodelle komplexe und mehrstufige Prozessschritte umfassen, die intelligente Algorithmen erlernen müssen, um Aufgaben erfolgreich durchzuführen.

In diesem Szenario kann ein kleiner Fehler, den Sie heute beim Training machen, dazu führen, dass Ihr Datenmodell nicht mehr funktioniert. Das kann katastrophale Folgen haben, wenn man sich die Anwendungsbereiche genauer betrachtet – zum Beispiel schlechte Entscheidungen im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und natürlich bei selbstfahrenden Autos.

Auf welche Fehler bei den Trainingsdaten sollte man also achten, und welche Schritte können Sie unternehmen, um sie zu vermeiden? Schauen wir uns die fünf gravierendsten Datenfehler an und wie wir sie vermeiden können.

Emotionserkennung – Wie Computer unsere Gefühle durchschauen

Die Emotionserkennung ist ein Prozess zur Erkennung von Gefühlen auf der Grundlage von Bildern, Videos, Audio und Text mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI). In diesem Szenario kann die Technologie zur Emotionserkennung Daten aus verschiedenen Quellen wie Fotos, Audioaufnahmen, Videos, Echtzeitgesprächen und Dokumentationen für die Stimmungsanalyse verwenden.

In den letzten Jahren ist die Emotionserkennung immer beliebter geworden. Der weltweite Markt für die Erkennung von Emotionen wird bis 2026 voraussichtlich auf 37,1 Mrd. USD anwachsen.

Als Teil der Technologiefamilie des „Affective Computing“ besteht das Hauptziel darin, Computern oder Maschinen bei der Interpretation menschlicher Emotionen und affektiver Zustände zu helfen, indem sie nonverbale Kommunikationsformen wie Mimik, Satzbau, Sprachgebrauch und mehr untersuchen.

Tagebuchstudien – wertvolle Insights für das Marketing

Echte Wahrheiten stehen nur in Tagebüchern. Die moderne Marktforschung macht sich diese alte Weisheit zunutze. Ein Tagebuch, das sich auf den Gebrauch eines Geräts, einer App oder einer Software bezieht, liefert wertvolle Insights für das Marketing. Wie funktionieren Tagebuchstudien und was macht sie so erfolgreich?

Die Kraft des Schwarms: Kunden und andere Konsumenten sinnvoll in E-Commerce-Bestrebungen einbinden

E-Commerce zeichnet sich unter anderem dadurch aus, dass die bestehenden Strukturen zwischen Händler und Kunden aufgebrochen werden. Nicht mehr ist es allein der Unternehmer, der Informationen liefert, anhand derer der Kunde eine Kaufentscheidung fällt; heute werden bestehende und potenzielle Kunden mit einbezogen. Der Lohn: Mehr Glaubwürdigkeit, vergrößerte Reichweite und die Möglichkeit, für geringen Aufwand deutlich mehr Informationen und Transparenz zu generieren. Und das Beste: Die Möglichkeiten dazu sind zahlreich.

Wie Suchergebnisse genau der Suchintention des Nutzers entsprechen

Haben Sie sich jemals gefragt, wie Suchmaschinen funktionieren? Es gibt buchstäblich Milliarden von Webseiten, die online verfügbar sind – und jedes Jahr werden Millionen weitere erstellt.

Suchmaschinen helfen nicht nur dabei, eine bestimmte Seite, sondern auch Inhalte und Informationen innerhalb dieser Seite zu finden. Bedenken Sie jedoch beim Einrichten einer internen Suchmaschine immer, dass die Suchergebnisse innerhalb einer Website auch dabei helfen müssen, das spezifische Produkt oder Ergebnis zu finden, nach dem die User suchen, damit sie z.B. ihren Kauf tätigen können.

Vorteile und Nachteile von Online-Befragungen

Dass Meinungsumfragen auf der Straße oder per Telefon bei den Angesprochenen nicht gerade beliebt sind, hat sich herumgesprochen. Das Internet bietet viel mehr und bessere Möglichkeiten. Doch wie sieht es mit Online-Befragungen in der Praxis aus? Wie steht es um Datenqualität, Rückmeldungen und Durchführbarkeit? Was sind die Vor- und Nachteile von Online-Umfragen? Ein kleiner Überblick.