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AI

321 Inhalte
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Sprachassistenten sind mittlerweile weit verbreitet. Integriert in Smartphones, Speakern oder Autos sind sie als „unsichtbare“ Interfaces allgegenwärtig. Neben Smarthome und Entertainment spielen sie im Gesundheitswesen und vielen weiteren Wirtschaftszweigen eine immer größere Rolle. In diesem Artikel zeigen wir auf, entlang welcher Fragen Designer einen Sprachassistenten gestalten, wo Chancen und..
Multimodales Design – die Erfolgsformel für Sprachassistenten
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Datenanalyse eröffnet neue Möglichkeiten, führt aber auch zu Verunsicherung und vielen ethisch relevanten Fragen. Die größte Aufmerksamkeit richtet sich dabei aktuell auf Machine Learning (ML), insbesondere auf die dabei verwendeten Algorithmen. Weil ML-Systeme weitgehend eigenständig anhand von Daten lernen und bei vielen Algorithmen die Wirkzus..
Machine Learning im Audit: Am Fallbeispiel einer Lösung zur Betrugsprävention
Data Warehouse, Data Lake, Date Lakehouse, Data Mesh … in der Szene kursieren derzeit viele neue Namen für analytische Datenarchitekturen. Doch sind die diversen Ansätze wirklich so unterschiedlich? Dieser Beitrag versucht einen strukturierten Vergleich der verschiedenen Architekturparadigmen, methodisch basierend auf DAMA-DMBOK und ArchiMate. Es werden Unterschiede, Gemeinsamkeiten und Abhängigke..
Ein Wegweiser durch den Dschungel analytischer Datenarchitekturen
Aushandlungsprozesse zu ethischen Fragen und Positionen geschehen immer mit dem Blick auf mögliche Zukünfte – das heißt, hinter jeder Ecke lauern ein paar Richtungen. Im Kontext der Kultur der Digitalität geht es weniger um ästhetische Urteile, sondern um gravierende Fragen, die das eigene und das fremde Leben direkt betreffen können und eine der möglichen Zukünfte wirklicher werden lassen. Hier i..
Ethik? – egal ob privat oder beruflich
Daten sind ein wesentlicher Bestandteil aller Anwendungen auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI). Um KI-Lösungen in Übereinstimmung mit gesellschaftlichen Wertevorstellungen zu gestalten, ist also auch ein ethischer und verantwortungsvoller Umgang mit den zugrunde liegenden Trainings-, Test- und Anwendungsdaten nötig. Das stellt neue Herausforderungen an bestehende Governance-Strukturen, für die i..
Zum ethischen Umgang mit Daten für wertekonforme KI-Anwendungen