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AI

295 Inhalte
Entdecken Sie unser Archiv zu tiefgehenden Inhalte zum Thema AI.
Implementierung und Nutzung von APIs sind gängige Strategien, um Interoperabilität zwischen Systemen zu ermöglichen, aber sie sind sehr aufwendig, insbesondere in offenen Kontexten mit mehreren und heterogenen Teilnehmern. In der Regel hat jedes System seine eigene Repräsentation (eines Teils) der Konzepte der Domäne, sodass die Nutzung einer API die Einhaltung des Formats des API-Anbieters erford..
API-Design: Mit generativer KI auf dem Weg zu generischen APIs
Ein Goldrausch verkauft immer auch Träume. Im Wilden Westen jagten Abenteurer dem Gold hinterher – heute sind es Start-ups und Tech-Giganten, die auf der Suche nach den Schätzen der Künstlichen Intelligenz sind. Doch nicht jede vielversprechende Entdeckung hält, was sie verspricht. Wie damals gilt: Vorsicht vor Schlangenölverkäufern!
Goldrausch der Künstlichen Intelligenz: Chancen und Risiken im digitalen Zeitalter
Künstliche Intelligenz (KI) bietet Unternehmen und Behörden enormes Potenzial in den Bereichen Automatisierung, Entscheidungsunterstützung und Personalisierung. Viele tun sich jedoch schwer, über einzelne Pilotprojekte hinauszukommen, denn nur wenn die gesamte Organisation in die Umsetzung einbezogen wird, gelingt der flächendeckende Einsatz. Der Artikel zeigt, welche Aufgaben dabei zu bewältigen ..
So gelingt die KI-Einführung in Wirtschaft und Verwaltung
Large Language Models (LLMs) bieten Potenzial für Effizienzsteigerungen durch Automatisierung, weisen jedoch eine Fehlerquote auf, die ihre Nutzung für präzise Aufgaben einschränkt. Der vorgestellte Ansatz kombiniert LLM-gestützte Automatisierung mit Validierungszyklen und Human-in-the-Loop, um Genauigkeit sicherzustellen. Am Beispiel der Datenmigration wird gezeigt, wie LLMs beim Mapping von Date..
Gestaltung der Zusammenarbeit von Experten mit LLMs
Diskussionen unter Datenexpertinnen und -experten werden derzeit von zwei zentralen Themen beherrscht: Generative AI (GenAI) und Data Mesh. Aber wie können sich diese beiden Megatrends gegenseitig unterstützen? Und wie können sie zu einer dezentralen Data & AI-Mesh-Architektur respektive -Organisation vereint werden? In diesem Artikel werden sowohl für Data-Mesh-Experten als auch GenAI-Verantw..
GenAI & Data Mesh eine Symbiose? Integration dezentraler Datenarchitekturen und generativer KI