Wenn Unternehmen “AI-ready” werden wollen, müssen sie an vielen Stellen ansetzen: Bei den Prozessen, den Daten und auf menschlicher Ebene. Und überall gilt: Ohne vernünftige Strategie geht es nicht.

Deutsche Führungskräfte haben zwar große Erwartungen bezüglich des KI-Einsatzes, doch bei der Einführung bummeln sie im internationalen Vergleich. Zu diesem Ergebnis kommt eine Studie von Oracle und Deloitte.

Abseits des Hypes gibt es sie tatsächlich: KI-Produktivitäts-Tools, die halten, was sie versprechen.

Nicht nur die KI selbst halluziniert gerne.

LangChain macht es einfacher, Anwendungen auf Generative-AI-Basis zu entwickeln. Das sollten Sie über das Python- und JavaScript-Framework wissen.

Auch im traditionsreichen All England Lawn Tennis Club hält jetzt GenAI Einzug. Die KI generiert Spielerberichte und -analysen vom Tennisturnier in Wimbledon.

Der KI-Chef von Microsoft demonstriert in einem Interview ein kurioses Rechtsverständnis wenn es darum geht, Web-Inhalte für KI-Modelltraining zu nutzen.

Der Markt für KI-Lösungen wächst rasant – und damit auch der Wildwuchs, was die Preise betrifft. Auf folgende Punkte sollten Sie deshalb bei den Verhandlungen achten.

Mit Audi setzt ein weiterer Autobauer auf ChatGPT als Interface zwischen Mensch und Maschine.

KI hungert ständig nach mehr Rechen-Power. Quanten-Computing könnte eine Lösung für dieses Dilemma sein.

Es geht dabei nicht nur um Security, sondern auch um Skalierbarkeit und Effizienz.

Das GenAI-Wettbieten setzt Unternehmen unter Druck, sich zwischen Cloud- und On-Premises-Infrastruktur zu entscheiden. Es gibt aber noch eine dritte Option.

Mehr als 50 Prozent der Unternehmen haben Gartner zufolge bereits einen dedizierten KI-Verantwortlichen. Doch einen Chief AI Officer ernennen nur die wenigsten Unternehmen.

Sind Ihre GenAI-Systeme zu träge? Wir haben da ein paar Optimierungstipps auf Lager.