Ann-Sophie Brenk von der AI Factory erklärt, wie KMU von dieser Initiative profitieren, was Shadow AI bedeutet und wie Vorurteile in Datensätzen vermieden werden.
Loop Engineering organisiert die Arbeit von KI-Agenten als Schleife aus Handeln, Prüfen und Anpassen. Klare Ziele, Testregeln und Abbruchkriterien ermöglichen bessere Ergebnisse, ohne die Kontrolle abzugeben.
Am Markt verfügbare KI-Tools sind nicht zwangsläufig DSGVO-konform – entscheidend ist, welche Daten eingegeben werden und was in weiterer Folge mit ihnen passiert. Wir haben mit Stefan Humer, Rechtsanwalt und Experte für digitales Recht, gesprochen.
KI-Forscher Stefan Woltran über die nötigen Verbindungen zwischen unterschiedlichen KI-Methoden, die Gefahren durch das Vermenschlichen von Maschinen und wie KI-Agenten das Web verändern.
Regeln sortieren eindeutige Nachrichten vor, Automatisierungstools übertragen Daten und KI erstellt Antwortentwürfe. So wird das Postfach übersichtlicher, ohne dass E-Mails ungeprüft verschickt werden.
Mit einer klaren Auswahlroutine vermeidest du Tool-Wildwuchs, Datensilos und versteckte Kosten. Die Checkliste hilft, Anbieter sachlich zu vergleichen und passende Lösungen sicher zu pilotieren.
Der Innovations- und Technologieforscher Karl-Heinz Leitner über den Einsatz von KI-Tools in Unternehmen, die Rolle von Start-ups und weshalb KMU auf einem wertvollen Datenschatz sitzen.
Gute KI-Use-Cases entstehen dort, wo wiederkehrende Kopfarbeit Zeit kostet und klare Ergebnisse erwartet werden. Ein 5-Säulen-Raster hilft, Nutzen, Aufwand, Risiko, Datenlage und Wiederholbarkeit zu prüfen.
Open-Source-KI legt Code, Trainingsdaten und Trainingsverfahren offen; Open-Weight stellt nur die Gewichte des fertigen Modells bereit. Der Unterschied bestimmt, wie weit sich ein System prüfen und verändern lässt.
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