Podcasts about ki projekte

Im dritten und letzten Teil des Interviews mit Sabine Singer geht es um den praxisnahen Umgang mit KI, die Bedeutung von ethischer KI und warum Unternehmen und Bildungseinrichtungen jetzt aktiv werden müssen. Sabine spricht über den zertifizierten KI-Manager, neue Denkweisen in der Bildung und warum es wichtig ist, sinnvolle KI-Projekte mit einer klaren Strategie zu entwickeln.

Willkommen zur Premiere des Handelskraft Deadline Roulette – dem Podcast, der Schluss macht mit Aufschieberitis bei Gesetzesänderungen und anderen Due Dates. In dieser Folge dreht sich alles um das derzeit heißeste Thema der digitalen Regulatorik: den EU AI Act.

Moin aus Osnabrück und herzlich willkommen zur 26. Folge vom Update. In dieser Episode begrüßt Ulf die Kommunikationsexpertin Sarah Kisliuk am Podcast Mikrofon. Gemeinsam sprechen die beiden über das Thema Change Management im Kontext Künstlicher Intelligenz. Was braucht es, um Mensch und Maschine besser zusammenzubringen? Und wie lässt sich KI sinnvoll und wirkungsvoll in Unternehmen integrieren?

Christian Trummer ist Co-Founder des Wiener Krypto-Unicorns Bitpanda und war acht Jahre lang dessen Chief Technology Officer (CTO). Vor rund zwei Jahren wechselte er dann in die Rolle des Chief Scientist. Als solcher leitet er ein Team, das sich außerhalb der klassischen-Strukturen ausschließlich mit künstlicher Intelligenz beschäftigt. Im brutkasten-Talk erzählt Trummer, wie Bitpanda erste KI-Projekte umgesetzt hat und warum sein Team derzeit vor allem auf interne Automatisierung setzt. Er erläutert, warum manche Entwicklungen im Bereich KI hinter den frühen Erwartungen zurückbleiben. Im Talk geht es außerdem um die regulatorischen Aspekte, die bei KI-Anwendungen im Fintech-Bereich eine Rolle spielen, und wie Bitpanda damit umgeht. Und Trummer erklärt, warum das Finetuning von KI-Modellen für Startups oft keinen Sinn ergibt.

In dieser Folge geht's um Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML).  Michél und Daniel Manzke sprechen über Definitionen, Anwendungsfälle und Herausforderungen – besonders beim Datenschutz und der Nutzerakzeptanz. Außerdem werfen sie einen Blick auf Europas Stellung im KI-Wettbewerb mit den USA und China. Ein weiteres Thema: Warum Prompt Engineering wichtig ist und wieso wir den Umgang mit KI lernen sollten.   Die Themen des DIGITALWERK Podcasts mit Daniel Manzke im Überblick: (00:00) - Einführung: Worum geht es in dieser Folge? (00:00:41) - Vorstellung von Daniel Manzke: CTO, Investor und KI-Experte (00:05:15) - Technologie und Business: Die Brücke zwischen Tech und Produktwelt (00:06:39) - KI im Bauwesen und anderen Branchen: Ein Blick über den Tellerrand (00:19:25) - Machine Learning: Wo fing alles an? Die Geschichte von Spracherkennung (00:20:45) - OCR-Technologien und ihre Bedeutung für KI-Anwendungen (00:32:46) - Chatbots und KI im Customer Support: Wo steht die Technologie heute? (00:33:46) - Mensch vs. KI: Warum KI aktuell als Unterstützung und nicht als Ersatz dient (00:35:03) - Datenqualität als Erfolgsfaktor: Wie wichtig sind vorhandene Datensätze? (00:07:58) - Der Hype um KI: Wie Unternehmen KI in ihren Pitch Decks nutzen (00:41:00) - KI und die Zukunft: Welche Entwicklungen erwarten uns? (00:55:30) - Datenschutz und DSGVO: Herausforderungen für KI-Projekte (01:03:00) - Fazit: Chancen und Risiken der KI-Technologie   Werbepartner der heutigen Folge sind Brüninghoff und die WMM Gruppe.   Brüninghoff bietet als Lösungspartner für innovative Gebäude alles aus einer Hand – von der ersten Idee bis zur schlüsselfertigen Übergabe. Einfach auf www.brueninghoff.de  gehen und mehr erfahren.   Die WMM Gruppe baut massive Ziegelmodule, zentral im Werk vorgefertigt, komplett einzugsfertig ausgestattet und just in time auf die Baustelle geliefert. Mehr dazu unter www.wmm-modulbau.de.   Für mehr Infos rund um DIGITALWERK auf den spannendsten Baustellen abonniere jetzt den Kanal:    / @digitalwerk-podcast     Oder checkt unsere anderen Kanäle aus! WEBSEITE: https://www.digitalwerk.io/ INSTAGRAM:   / digitalwerk.io   LINKEDIN:   / digitalwerk-io     Wir freuen uns, wenn du unsere Inhalte teilst, um andere zu inspirieren!

In dieser Folge spricht Patrick Heinen mit Dennis Knodt von Valuent darüber, wie Unternehmen sich optimal auf KI-Projekte vorbereiten. Sie diskutieren, warum gut strukturierte Prozesse der Schlüssel zu erfolgreicher Automatisierung sind, welche Stolpersteine es gibt und wie sich KI sinnvoll in bestehende Geschäftsprozesse integrieren lässt. Außerdem erfährst du, warum die richtige Prozessstruktur wichtiger ist als der neueste Algorithmus – und wie Unternehmen durch AI Readiness langfristig Wachstum generieren können.Dennis Podcast: „Agents with Force“Kapitel00:00 - 01:21 Intro01:21 - 03:14 KI-Lebenslauf03:14 - 06:06 Vorstellung Valuent06:06 - 12:48 Wie werden Unternehmen AI-Ready?12:48 - 24:40 Was sind Grundvoraussetzungen für KI-Projekte?24:40 - 30:16 AI-Readiness: Zwischen Euphorie und Überforderung30:16 - 33:52 Warum hat mir das KIner gesagt?33:52 - 40:29 Revenue Lifecycle Management40:29 - 45:05 Welches Potential hat KI im Revenue Lifecycle Management?45:05 - 47:26 Der Folgetipp der Folge47:26 - 48:52 OutroMehr zu Salesforce:Website: https://www.salesforce.com/de/LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/salesforce/

In dieser Keynote teile ich meine Erfahrungen und Erkenntnisse darüber, warum das richtige Mindset der Schlüssel für den Erfolg digitaler Projekte in Unternehmen ist. Ich zeige auf, wie ein "Growth Mindset" nicht nur Innovationskraft freisetzt, sondern auch die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen nachhaltig stärkt. Aus meinen internationalen Projekten bringe ich spannende Einblicke mit, die verdeutlichen, wie unterschiedlich Kulturen mit Technologie und Innovation umgehen. Dabei erkläre ich, warum wir in Deutschland oft hinterherhinken und wie wir durch Offenheit, Lernbereitschaft und interdisziplinäre Zusammenarbeit den digitalen Wandel aktiv gestalten können. Besonders wichtig ist mir, die Mensch-Maschine-Interaktion, ethische Diskussionen und die Reduktion von Komplexität in technologischen Prozessen zu thematisieren. Ein zentraler Punkt meines Vortrags ist das Konzept des "Growth Mindsets" nach Carol Dweck. Ich zeige, wie wir in Unternehmen eine Lernkultur etablieren können, die Offenheit für neue Technologien fördert und gleichzeitig Diversität und Zusammenarbeit stärkt. Denn ich bin überzeugt: Haltung und Mindset lassen sich entwickeln – und genau das ist der Schlüssel für langfristigen Erfolg. In dieser Episode möchte ich Sie inspirieren, die digitale Zukunft aktiv mitzugestalten. Lassen Sie sich von meinen Impulsen und meiner positiven Energie anstecken und erfahren Sie, wie wir gemeinsam die Herausforderungen der digitalen Transformation meistern können!

Jeder will KI im Unternehmen einführen, aber die wenigsten schaffen es zum produktiven Mehrwert. Wie surfe ich die KI Welle erfolgreich ins Unternehmen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Alexandra Ulbricht Strategic Lead Data & AI bei Fujitsu.Das neue Lieblingswerkzeug vieler CEOs ist Maslows KI Hammer. Mit diesem wird dann im Unternehmen auf jedes Problem eingedroschen, welches dann per Definition ein Nagel ist. Leider führt dies dann in der Regel nicht zu den gewünschten Ergebnissen, so dass die KI Projekte oft in der PoC Hölle schmoren und nie auch nur annähernd den gewünschten ROI erzielen. Gerade dann wenn man unter KI nur generative KI versteht.Aber muss das so sein? Ist KI also wirklich nur ein schönes Hypemärchen, das keinen echten Mehrwert bringen wird?Das muss eben nicht so sein. Denn zum einen ist KI mehr als nur generative KI wie ChatGPT und andere LLMs. Zum anderen gewinnt man unglaublich viel, wenn man sich erst einmal die Probleme anschaut und dann nach Lösungen sucht, die diese möglichst einfach lösen. Die Betonung liegt hier auf einfach und effizient. Denn oft gibt es schlanke und kostengünstige Lösungen, die bereits einen riesigen Mehrwert bieten.Aber auch wenn es dann wirklich ein GenAI Modell ist, das zum Beispiel im Wissens- oder Dokumentenmanagement zum Einsatz kommt. Gibt es Möglichkeiten diese einzusetzen ohne gigantische Mengen an GPUs zu kaufen und die Stromrechnung durch die Decke zu jagen. Das Stichwort heißt RAG (mal wieder). Denn das geht schnell, sicher und zur Not auch on premise.Das heißt es gibt wirklich wenig Ausreden jetzt nicht damit anzufangen KI einzusetzen.Aber wie?Dafür gibt Alex uns sechs einfache Fragen an die Hand mit denen wir genau diese Anwendungen im Unternehmen finden!▬▬▬▬▬▬ Profile: ▬▬▬▬Zum LinkedIn-Profil von Alex: https://www.linkedin.com/in/alex-ulbricht-data-driven-transformation/Zum LinkedIn-Profil von Christian: https://www.linkedin.com/in/christian-krug/Christians Wonderlink: https://wonderl.ink/@christiankrugUnf*ck Your Data auf Linkedin: https://www.linkedin.com/company/unfck-your-data▬▬▬▬▬▬ Buchempfehlung: ▬▬▬▬Buchempfehlung von Alex: High on life - David J. P. PhillipsAlle Empfehlungen in Melenas Bücherladen: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/unfuckyourdata▬▬▬▬▬▬ Hier findest Du Unf*ck Your Data: ▬▬▬▬Zum Podcast auf Spotify: https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfaZum Podcast auf iTunes: https://podcasts.apple.com/de/podcast/unf-ck-your-data/id1673832019Zum Podcast auf Deezer: https://deezer.page.link/FnT5kRSjf2k54iib6Zum Podcast auf Youtube: https://www.youtube.com/@unfckyourdata▬▬▬▬▬▬ Merch: ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬

Sachsinger, Christian www.deutschlandfunk.de, Computer und Kommunikation

Vom Ideenstau zur Umsetzung: AI Design Sprint   Künstliche Intelligenz ist in aller Munde – aber was passiert nach der Erkenntnis, dass KI wichtig ist? Viele Unternehmen und Selbstständige wissen, dass sie KI in ihre Prozesse einbinden sollten, doch der Weg von der Idee zur Umsetzung bleibt oft unklar. Genau hier setzt der AI Design Sprint an: eine strukturierte Methode, die hilft, KI-Potenziale zu identifizieren und konkrete Lösungen zu entwickeln. Sebastian Schulz auf LinkedIn: LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/schulz-sebastian/   Der Umsetzungsstau in Unternehmen Viele Organisationen erkennen die Notwendigkeit, KI in ihre Prozesse zu integrieren, doch oft bleibt es bei vagen Ideen. Die Umsetzung scheitert an Unsicherheiten: Wo genau kann KI helfen? Welche Prozesse lassen sich optimieren? Wie geht man strukturiert vor? Dieser Umsetzungsstau führt dazu, dass viele vielversprechende KI-Projekte nicht über das Brainstorming hinauskommen.   Der AI Design Sprint: Eine klare Struktur für den Erfolg Um diesen Umsetzungsstau zu beseitigen, haben wir den AI Design Sprint entwickelt. Diese Methode besteht aus fünf klar definierten Phasen, die Unternehmen und Teams dabei unterstützen, KI gezielt in ihre Prozesse einzubinden:   1. Opportunity Mapping – Identifikation von KI-Potenzialen im gesamten Unternehmen. 2. Framing – Konkretisierung der Potenziale auf Abteilungs- oder Teamebene. 3. Concept Development – Auswahl eines konkreten Prozesses und Definition der KI-Integration. 4. Tech Check – Prüfung der technischen Machbarkeit (Daten, Infrastruktur, Ressourcen). 5. Prototyping – Entwicklung eines funktionsfähigen Prototyps zur praktischen Erprobung.   Ein Praxisbeispiel: Massive Zeitersparnis durch KI Ein konkretes Beispiel zeigt, wie effektiv der AI Design Sprint ist: Ein Unternehmen, das jährlich über 3.000 Ausschreibungen bearbeitet, benötigte bisher bis zu zwei Tage pro Ausschreibung. Mithilfe unseres Prototyps konnte die Bearbeitungszeit auf 10 bis 15 Minuten reduziert werden – bei gleichbleibend hoher Ergebnisqualität. Das bedeutet eine drastische Effizienzsteigerung und eine massive Zeitersparnis.   Warum der AI Design Sprint so wirkungsvoll ist Ein besonderer Vorteil des AI Design Sprints liegt in seiner strukturierten, aber dennoch flexiblen Methodik. Er bietet nicht nur einen klaren Fahrplan zur KI-Integration, sondern nutzt auch interaktive Elemente wie spezielle KI-Kartensets, die spielerisch zeigen, was KI heute bereits leisten kann. Dies fördert die Kreativität und den Austausch im Team, während gleichzeitig fundierte Entscheidungen getroffen werden.   Fazit: Von der Idee zur greifbaren Lösung Der AI Design Sprint hilft Unternehmen, KI nicht nur zu verstehen, sondern auch konkret umzusetzen. Innerhalb kürzester Zeit entstehen aus vagen Vorstellungen realisierbare Lösungen. Unternehmen und Selbstständige können so gezielt und effizient KI in ihre Prozesse integrieren, ohne sich in endlosen Diskussionen zu verlieren. Statt nur zu sagen: „Wir sollten mal etwas mit KI machen“, bietet der AI Design Sprint eine klare Struktur, um das Ziel konsequent zu erreichen.     Noch mehr von den Koertings ...  Das KI-Café ... jede Woche Mittwoch (>350 Teilnehmer) von 08:30 bis 10:00 Uhr ... online via Zoom .. kostenlos und nicht umsonstJede Woche Mittwoch um 08:30 Uhr öffnet das KI-Café seine Online-Pforten ... wir lösen KI-Anwendungsfälle live auf der Bühne ... moderieren Expertenpanel zu speziellen Themen (bspw. KI im Recruiting ... KI in der Qualitätssicherung ... KI im Projektmanagement ... und vieles mehr) ... ordnen die neuen Entwicklungen in der KI-Welt ein und geben einen Ausblick ... und laden Experten ein für spezielle Themen ... und gehen auch mal in die Tiefe und durchdringen bestimmte Bereiche ganz konkret ... alles für dein Weiterkommen. Melde dich kostenfrei an ... www.koerting-institute.com/ki-cafe/   Das KI-Buch ... für Selbstständige und Unternehmer Lerne, wie ChatGPT deine Produktivität steigert, Zeit spart und Umsätze maximiert. Enthält praxisnahe Beispiele für Buchvermarktung, Text- und Datenanalysen sowie 30 konkrete Anwendungsfälle. Entwickle eigene Prompts, verbessere Marketing & Vertrieb und entlaste dich von Routineaufgaben. Geschrieben von Torsten & Birgit Koerting, Vorreitern im KI-Bereich, die Unternehmer bei der Transformation unterstützen. Das Buch ist ein Geschenk, nur Versandkosten von 6,95 € fallen an. Perfekt für Anfänger und Fortgeschrittene, die mit KI ihr Potenzial ausschöpfen möchten. Das Buch in deinen Briefkasten ... www.koerting-institute.com/ki-buch/   Die KI-Lounge ... unsere Community für den Einstieg in die KI (>1200 Mitglieder) Die KI-Lounge ist eine Community für alle, die mehr über generative KI erfahren und anwenden möchten. Mitglieder erhalten exklusive monatliche KI-Updates, Experten-Interviews, Vorträge des KI-Speaker-Slams, KI-Café-Aufzeichnungen und einen 3-stündigen ChatGPT-Kurs. Tausche dich mit über 1200 KI-Enthusiasten aus, stelle Fragen und starte durch. Initiiert von Torsten & Birgit Koerting, bietet die KI-Lounge Orientierung und Inspiration für den Einstieg in die KI-Revolution. Hier findet der Austausch statt ... www.koerting-institute.com/ki-lounge/   Starte mit uns in die 1:1 Zusammenarbeit Wenn du direkt mit uns arbeiten und KI in deinem Business integrieren möchtest, buche dir einen Termin für ein persönliches Gespräch. Gemeinsam finden wir Antworten auf deine Fragen und finden heraus, wie wir dich unterstützen können. Klicke hier, um einen Termin zu buchen und deine Fragen zu klären. Buche dir jetzt deinen Termin mit uns ... www.koerting-institute.com/termin/   Weitere Impulse im Netflix Stil ... Wenn du auf der Suche nach weiteren spannenden Impulsen für deine Selbstständigkeit bist, dann gehe jetzt auf unsere Impulseseite und lass die zahlreichen spannenden Impulse auf dich wirken. Inspiration pur ... www.koerting-institute.com/impulse/   Die Koertings auf die Ohren ... Wenn dir diese Podcastfolge gefallen hat, dann höre dir jetzt noch weitere informative und spannende Folgen an ... über 390 Folgen findest du hier ... www.koerting-institute.com/podcast/   Wir freuen uns darauf, dich auf deinem Weg zu begleiten!

Christian Trummer ist Co-Founder des Wiener Krypto-Unicorns Bitpanda und war acht Jahre lang dessen Chief Technology Officer (CTO). Vor rund zwei Jahren wechselte er dann in die Rolle des Chief Scientist. Als solcher leitet er ein Team, das sich außerhalb der klassischen-Strukturen ausschließlich mit künstlicher Intelligenz beschäftigt. Im brutkasten-Talk erzählt Trummer, wie Bitpanda erste KI-Projekte umgesetzt hat und warum sein Team derzeit vor allem auf interne Automatisierung setzt. Er erläutert, warum manche Entwicklungen im Bereich KI hinter den frühen Erwartungen zurückbleiben. Im Talk geht es außerdem um die regulatorischen Aspekte, die bei KI-Anwendungen im Fintech-Bereich eine Rolle spielen, und wie Bitpanda damit umgeht. Und Trummer erklärt, warum das Finetuning von KI-Modellen für Startups oft keinen Sinn ergibt.

beyobie - Heute darf ich meinen geschätzten Co-Founder, CTO und Bruder Constantin Gaul bei mir zu Gast begrüßen. Und wie könnte es anders sein, wir sprechen natürlich über das heiß diskutierte Thema überhaupt: KI im HR. Diesmal jedoch aus der Perspektive eines Techies. Warum Constantin der Meinung ist, dass wir KI vor und nach dem Hype betrachten sollten und welche Daten-Hürden HR hat, wenn es darum geht KI Projekte umzusetzen, erfahrt ihr in dieser Folge HR Weekly.

Die Themen im heutigen Versicherungsfunk Update sind: R+V-Studie: Angst vor Spaltung der Gesellschaft steigt extrem 74 Prozent der Deutschen befürchten, dass die Gesellschaft immer weiter auseinanderdriftet. Gleichzeitig steigen die wirtschaftlichen Sorgen stark. Das zeigt eine Sonderbefragung der repräsentativen R+V-Langzeitstudie „Die Ängste der Deutschen“ im Vorfeld der Bundestagswahl. HDI erweitert Cyberschutz Die HDI Versicherung hat ihren Cyberschutz überarbeitet, um auf die zunehmenden Cyberangriffe auf kleine und mittlere Unternehmen zu reagieren. Das optimierte Angebot umfasst den verstärkten Einsatz des Security Baseline Checks zur Erkennung von Sicherheitslücken, kostenlose Outside-In-Scans zur Schwachstellenanalyse sowie Präventionsmaßnahmen über die Plattform Perseus Technologies. Auch der Datenschutz Quickcheck wurde als wichtige Zusatzleistung integriert, um Unternehmen bei der Einhaltung datenschutzrechtlicher Vorgaben zu unterstützen. Fonds Finanz und Privatize schließen Kooperation Fonds Finanz und Privatize, eine Plattform für Private-Market-Investments, sind eine strategische Kooperation eingegangen. Ab sofort können Investmentvermittler der Fonds Finanz ELTIFs über die Privatize-Plattform beraten. Die Software folgt auf die bisherige Lösung der Fonds Finanz im Segment der AIFs und Sachwert-Vermögensanlagen. Durch die Partnerschaft erhalten die an den Maklerpool angeschlossenen 34f-Vermittler über die neue Privatize-Plattform einfachen digitalen Zugang zu einem breiten Spektrum an ELTIFs- und Sachwerte-Investments. DVA startet neue KI-Weiterbildung Die Deutsche Versicherungsakademie (DVA) bietet ab dem 15. Mai 2025 die neue Weiterbildung „KI-Manager in der Versicherung“ an. Das zertifizierte, praxisnahe Programm richtet sich an Fach- und Führungskräfte sowie Projektleitende, die KI-Projekte strategisch umsetzen wollen. Im Fokus stehen spezifische Anwendungsfälle aus der Versicherungswirtschaft, strategische Implementierung, Governance-Anforderungen gemäß EU AI Act sowie die Rolle als Innovationstreiber. Die Schulung umfasst 13 halbe Online-Schulungstage und endet mit einer Zertifizierung durch eine Projektarbeit. Creditplus Bank AG wird neuer Partner für Absatzfinanzierung und Factoring bei KG Mobility Die Creditplus Bank AG und KGM Europe GmbH (ehemals SsangYong Motor Company) geben ihre neue Partnerschaft bekannt. Ab sofort übernimmt die Creditplus Bank AG die Absatzfinanzierung und das Factoring für die Fahrzeuge des südkoreanischen Automobilherstellers in Deutschland. RMA und GVNW vereinbaren Kooperation Die Risk Management & Rating Association e.V. (RMA) und der Gesamtverband der versicherungsnehmenden Wirtschaft e.V. (GVNW) haben eine strategische Kooperation beschlossen. Gemeinsam wollen sie durch Veranstaltungen, Schulungen und Publikationen ihre Mitglieder bei der Anpassung an die wachsenden Marktanforderungen und der Weiterentwicklung des Risikomanagements unterstützen. Die Partnerschaft verbindet das Management versicherbarer Risiken mit dem unternehmensweiten Risikomanagement und soll durch verschiedene Projekte in den kommenden Monaten weiter ausgebaut werden.

Sprunginnovationen sind bahnbrechende Neuerungen, die unser Leben grundlegend verbessern können. Doch oft ist am Anfang noch unklar, ob sie funktionieren werden. Um solche Projekte mit hohem technologischem Risiko zu finanzieren, wurde die Bundesagentur für Sprunginnovation (SPRIN-D) ins Leben gerufen. Jano Costard, Challenge Officer bei der SPRIN-D, erklärt im Podcast, wie die Agentur zukunftsweisende Ideen fördert und welche Rolle Künstliche Intelligenz (KI) dabei spielt. Link zum Begleitartikel: https://heise.de/-10273785 https://www.heise.de/thema/KI-Update https://pro.heise.de/ki/ https://www.heise.de/newsletter/anmeldung.html?id=ki-update https://www.heise.de/thema/Kuenstliche-Intelligenz https://the-decoder.de/ https://www.heiseplus.de/podcast https://www.ct.de/ki https://www.sprind.org/

In dieser Episode spreche ich mit Christian Jendreczek, Head of Market Germany bei Tietoevry Create (ehemals Infopulse) Wir sprechen über folgende Themen: Warum ist es wichtig, mit kleinen KI-Projekten zu starten? Wie kann man Mitarbeiter erfolgreich in KI-Projekte einbinden? Was sind die häufigsten Fehler bei der Einführung von KI in Unternehmen? Wie wählt man die richtigen Pilotprojekte für KI aus? Warum ist Change Management entscheidend für KI-Projekte? Wie integriert man KI erfolgreich in bestehende Systeme? Erhalte jede Woche aktuelle Strategien in dein E-Mail Postfach: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.stateofprocessautomation.com/ Podcast-Moderator: Christoph Pacher LinkedIn Interviewgast: Christian Jendreczek, CEO von Infopulse (Tietoevry) LinkedIn

Digitalisierung und KI betrifft auch Grossunternehmen wie die Schweizerische Post. Alex Glanzmann, Finanzleiter der Post, gibt im Gespräch mit Patrick Müller spannende Einblicke in die Umsetzung grosser Digitalisierungsprojekte. Erfahre aus erster Hand, warum diese Transformation für die Zukunft entscheidend ist und welche Rolle Innovation dabei spielt. Jetzt reinhören und inspirieren lassen.

In dieser Episode spreche ich mit Marco Geuer, Head of Global Data Strategy & Solutions, FIEGE Wir sprechen über folgende Themen: Warum ist Datenqualität so wichtig für den Erfolg von KI in Unternehmen? Was versteht man genau unter guter Datenqualität? Wie erkennt ein Unternehmen, dass es ein Problem mit der Datenqualität hat? Welche Auswirkungen haben schlechte Daten auf operative Prozesse? Warum scheitern KI-Projekte oft an der Datenqualität? Wie kann man Datenqualitätsprobleme systematisch identifizieren? Erhalte jede Woche aktuelle Strategien in dein E-Mail Postfach: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.stateofprocessautomation.com/ Podcast-Moderator: Christoph Pacher LinkedIn Interviewgast: Marco Geuer, Head of Global Data Strategy & Solutions, FIEGE ⁠LinkedIn

Willkommen zur Episode 874 von TomsTalkTime! In dieser Folge nehmen wir dich mit auf eine Reise durch die größten Stolpersteine, die Unternehmen bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz erleben können. Der Titel der Episode: „KI-Projekte erfolgreich starten – Vermeide diese 5 Fehler“. Warum ist das wichtig? Ganz einfach: Viele Unternehmen haben erkannt, dass KI enorme Potenziale bietet, um Prozesse zu optimieren, Kunden besser zu bedienen oder völlig neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Aber der Weg dahin ist nicht immer leicht. Oft scheitern KI-Projekte, weil grundlegende Fehler gemacht werden, die vermeidbar wären. In dieser Episode zeige ich dir, wie du KI-Projekte erfolgreich starten kannst, ohne in diese Fallen zu tappen. Zusammenfassung und Stichpunkte In dieser Episode lernst du: Warum unrealistische Erwartungen gefährlich sind: Viele Unternehmen erwarten zu viel von KI und unterschätzen die Herausforderungen. Das Problem unklarer Zieldefinitionen: Wie fehlende Klarheit zu Fehlinvestitionen und Chaos führen kann. Die Bedeutung von Expertenwissen: Warum es wichtig ist, Fachleute mit an Bord zu holen, die sich mit KI auskennen. Fehlinvestitionen in Tools: Warum Strategien wichtiger sind als teure Softwarelösungen. Wie du mit einer Roadmap Fehler vermeidest: Struktur und Planung sind der Schlüssel zum Erfolg bei jedem KI-Projekt. Warum diese Punkte entscheidend sind: Jeder dieser Fehler kann dein Projekt nicht nur verzögern, sondern auch die gesamte Umsetzung gefährden. Aber keine Sorge, ich gebe dir konkrete Tipps, wie du sie umgehen kannst und was du beachten musst, um KI-Projekte erfolgreich starten zu können. Shownotes und Episodendetails Titel: KI-Projekte erfolgreich starten – Vermeide diese 5 Fehler – #874 Serie: KI im Unternehmensalltag Fokus-Keyword: KI-Projekte erfolgreich starten Inhalt: Unrealistische Erwartungen vermeiden: Viele Unternehmen gehen mit der Vorstellung in ein KI-Projekt, dass es alle Probleme im Unternehmen lösen wird. In Wirklichkeit ist Künstliche Intelligenz ein Werkzeug, das nur so gut funktioniert, wie die Daten, mit denen es gefüttert wird. Außerdem benötigt die Einführung von KI Geduld, denn Ergebnisse stellen sich oft nicht sofort ein. In dieser Episode erkläre ich, warum realistische Erwartungen entscheidend sind, um ein Projekt erfolgreich umzusetzen. Klare Zieldefinition: Ein KI-Projekt ohne klare Ziele ist wie ein Schiff ohne Kompass. Unternehmen müssen genau wissen, welches Problem sie mit KI lösen möchten, bevor sie loslegen. Sei es die Verbesserung des Kundenservice, die Optimierung von internen Prozessen oder die Einführung eines neuen Produkts – der Erfolg hängt davon ab, wie klar die Ziele definiert sind. Expertenwissen ist entscheidend: KI ist ein komplexes Thema, und ohne das nötige Fachwissen werden Projekte schnell chaotisch. Unternehmen sollten entweder eigene Experten ausbilden oder auf externe Spezialisten zurückgreifen. Ich zeige dir, wie du die richtige Expertise sicherstellst, um KI-Projekte erfolgreich starten zu können. Investitionen in Strategien statt Tools: Ein häufiges Problem bei der Implementierung von KI ist die Fokussierung auf Tools statt auf Strategien. Viele Unternehmen investieren hohe Summen in teure Softwarelösungen, ohne einen klaren Plan zu haben, wie diese eingesetzt werden sollen. In dieser Episode erfährst du, warum es entscheidend ist, zuerst eine Strategie zu entwickeln und die Tools darauf abzustimmen. Die Roadmap als Erfolgsfaktor: Ohne eine klare Roadmap können KI-Projekte schnell aus den Fugen geraten. Eine Roadmap hilft, Meilensteine zu setzen, Ressourcen richtig zu planen und das gesamte Team auf ein gemeinsames Ziel auszurichten. Ich zeige dir, wie eine gute Roadmap aussieht und warum sie der Schlüssel dazu ist, KI-Projekte erfolgreich starten zu können. Praktische Tipps für deinen Erfolg: Sei geduldig und setze realistische Erwartungen. Investiere Zeit in die Definition klarer und messbarer Ziele. Hole dir die nötige Expertise ins Team, entweder intern oder extern. Entwickle eine Strategie, bevor du in Tools investierst. Plane dein Projekt Schritt für Schritt mit einer detaillierten Roadmap. Warum du diese Folge hören solltest: Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz bietet Unternehmen viele Chancen, birgt aber auch Risiken. Wenn du die häufigsten Fehler vermeiden möchtest, solltest du dir diese Episode anhören. Sie gibt dir das Wissen, um KI-Projekte erfolgreich starten zu können und dein Unternehmen auf die nächste Stufe zu bringen. Call to Action: Hast du Fragen zu KI-Projekten oder möchtest du deine Erfahrungen teilen? Besuche https://tomstalktime.com/ und hinterlasse mir eine Nachricht! Ich freue mich auf dein Feedback. +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ Mehr Freiheit, mehr Geld und mehr Spaß mit DEINEM eigenen Podcast. Erfahre jetzt, warum es auch für Dich Sinn macht, Deinen eigenen Podcast zu starten. Jetzt hier zum kostenlosen Podcast-Workshop anmelden: https://Podcastkurs.com +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++   So fing alles an. Hier geht´s zur allerersten Episode von TomsTalkTime.com – DER Erfolgspodcast. Und ja, der Qualitätsunterschied sollte zu hören sein. Aber hey, das war 2012…

In dieser Episode von TomsTalkTime – DER Erfolgspodcast dreht sich alles um KI Fehler, genauer gesagt um die typischen technologischen Fallen, in die Unternehmen bei der Einführung von künstlicher Intelligenz tappen. KI hat das Potenzial, Unternehmen revolutionär zu verändern – von effizienteren Prozessen bis hin zu beeindruckenden Wettbewerbsvorteilen. Doch der Erfolg steht und fällt mit der technischen Umsetzung. Warum scheitern KI-Projekte oft schon in der Anfangsphase? Welche technologischen Hürden übersehen viele Entscheider? Ich zeige dir heute die 4 häufigsten technologischen KI-Fehler – und natürlich auch, wie du sie vermeidest. Denn wenn du diese Punkte im Blick behältst, sicherst du dir die besten Chancen auf eine erfolgreiche KI-Integration. Zusammenfassung und Stichpunkte In dieser Episode erfährst du: Warum nicht skalierbare KI-Lösungen langfristig scheitern. Weshalb die technologische Komplexität von KI-Projekten oft unterschätzt wird. Wie eine falsche Modellwahl zu komplett unbrauchbaren Ergebnissen führen kann. Welche IT-Sicherheitslücken sich bei KI-Systemen auftun und wie du sie schließt. Diese Erkenntnisse helfen dir, typische Fehler zu vermeiden und eine zukunftssichere KI-Strategie aufzubauen. Zusammenfassung und Stichpunkte In dieser Episode erfährst du: Warum nicht skalierbare KI-Lösungen langfristig scheitern. Weshalb die technologische Komplexität von KI-Projekten oft unterschätzt wird. Wie eine falsche Modellwahl zu komplett unbrauchbaren Ergebnissen führen kann. Welche IT-Sicherheitslücken sich bei KI-Systemen auftun und wie du sie schließt. Diese Erkenntnisse helfen dir, typische Fehler zu vermeiden und eine zukunftssichere KI-Strategie aufzubauen. Shownotes und Episodendetails KI Fehler – Typische Technologiefallen vermeiden – #873 Der Einsatz von KI ist in der Geschäftswelt angekommen. Doch der Weg zur erfolgreichen Implementierung ist oft steinig. In dieser Episode teile ich mit dir die häufigsten technologischen Stolperfallen und gebe dir praxisnahe Lösungen an die Hand. 1. KI Fehler: Nicht skalierbare KI-Lösungen Viele Unternehmen beginnen klein: Ein KI-System für den Kundenservice oder zur internen Datenanalyse. So weit, so gut. Doch oft wird vergessen, dass KI-Lösungen skalierbar sein müssen, um langfristig zu funktionieren. Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Logistikunternehmen setzt KI zur Routenplanung ein. Mit 10 LKWs funktioniert die Lösung einwandfrei. Doch als die Flotte auf 100 LKWs wächst, bricht das System zusammen, weil es für größere Datenmengen nicht ausgelegt ist. Die Lösung? Von Anfang an auf Systeme setzen, die flexibel wachsen können und Lastspitzen problemlos bewältigen. 2. KI Fehler: Technologische Komplexität unterschätzen Ein weitverbreiteter Fehler: Die Annahme, dass KI „einfach so funktioniert“. Viele Unternehmen unterschätzen, wie komplex die Integration in bestehende IT-Systeme ist. Praxisbeispiel: Ein mittelständisches Produktionsunternehmen wollte KI einsetzen, um Maschinenausfälle vorherzusagen. Doch die KI-Software konnte nicht mit den vorhandenen Maschinen-Datenbanken kommunizieren. Das Ergebnis? Ein Projekt, das unnötig viel Zeit und Geld kostete. Mein Tipp: Vor dem Start prüfen, ob die IT-Infrastruktur zur geplanten KI-Lösung passt. Und hol dir im Zweifel externe Experten an Bord. 3. KI Fehler: Fehlerhafte Modellwahl Nicht jede KI eignet sich für jede Aufgabe. Ein typischer technischer Fehler ist die falsche Auswahl des KI-Modells. Das passiert häufig, wenn Unternehmen versuchen, alles selbst zu machen. Ein Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen möchte Kundenfeedback automatisch auswerten. Statt eines Textanalyse-Modells wird versehentlich ein KI-Modell zur Vorhersage von Verkaufszahlen eingesetzt. Die KI liefert Ergebnisse, die völlig unbrauchbar sind. Hier ist es entscheidend, das richtige Modell auszuwählen – am besten in Zusammenarbeit mit erfahrenen Entwicklern. 4. KI Fehler: IT-Sicherheitslücken KI-Systeme greifen auf große Mengen sensibler Daten zu. Wenn die Sicherheitsvorkehrungen nicht stimmen, entstehen riesige Risiken. Hackerangriffe oder Datenlecks können das Vertrauen der Kunden zerstören. Ein konkretes Beispiel: Ein Finanzunternehmen setzt KI für Kreditwürdigkeitsprüfungen ein. Durch eine ungesicherte Datenbank gelangen Hacker an die Finanzinformationen tausender Kunden. Solche Fehler lassen sich durch regelmäßige Sicherheits-Checks und Datenverschlüsselung vermeiden. IT-Sicherheit darf bei der KI-Einführung niemals nachlässig behandelt werden! Warum du diese Episode nicht verpassen solltest Wenn du KI erfolgreich in deinem Unternehmen einsetzen willst, ist technologische Präzision der Schlüssel. Diese Episode hilft dir, typische technische Stolperfallen zu erkennen und zu vermeiden: Du erfährst, wie du KI-Systeme von Anfang an skalierbar planst. Du lernst, warum du die technische Komplexität niemals unterschätzen solltest. Ich zeige dir, wie du das richtige Modell für deinen Use Case findest. Du erfährst, wie du Sicherheitslücken schließt und deine KI-Daten schützt. Wichtige Links aus dieser Episode:

"KI im Unternehmen – Häufige Datenfehler im Fokus #872" Shownotes Zusammenfassung und Stichpunkte In dieser Episode von TomsTalkTime tauchen wir tief in die häufigsten datenbezogenen Fehler ein, die Unternehmen beim Einsatz von KI unterlaufen. Daten sind das Fundament jeder KI-Anwendung, und Fehler in diesem Bereich können zu enormen Zeit- und Kostenverlusten führen. Wir beleuchten, warum die Qualität deiner Daten entscheidend ist, wie Verzerrungen deine Ergebnisse beeinflussen und wie du durch die richtige Datenstrategie Probleme vermeiden kannst. Stichpunkte aus der Episode: Fehler bei der Datensammlung: Warum unstrukturierte Daten deinen Erfolg behindern. Verzerrungen (Bias) in Datensätzen: Die unsichtbare Gefahr und wie du sie erkennst. Fehlende Datenbereinigung: Wie unsaubere Daten deine KI-Modelle sabotieren. Zu kleine oder unausgewogene Datensätze: Risiken und die Auswirkungen auf die Entscheidungsqualität. Tipps zur Fehlervermeidung: Praktische Strategien für eine bessere Datenbasis. Shownotes und Episodendetails In dieser Folge nehmen wir ein häufig unterschätztes Thema in den Fokus: datenbezogene Fehler beim Einsatz von KI in Unternehmen. Daten sind die Basis, auf der jede KI-Anwendung aufbaut. Doch genau hier passieren oft die größten und kostspieligsten Fehler. Wir schauen uns an, wie du typische Stolpersteine vermeidest und deine Datenstrategie optimierst. 1. Fehler bei der Datensammlung Viele Unternehmen starten voller Elan in ihre KI-Projekte, doch die Datensammlung wird oft stiefmütterlich behandelt. Häufig werden wahllos große Mengen an Daten gesammelt, ohne eine klare Strategie zu verfolgen. Das führt dazu, dass die KI mit irrelevanten oder fehlerhaften Daten arbeitet, was ungenaue Ergebnisse zur Folge hat. Der Schlüssel liegt darin, zielgerichtet nur die Daten zu sammeln, die für deine spezifische Fragestellung relevant sind. So sparst du Ressourcen und erhöhst die Effizienz deiner KI-Modelle. 2. Verzerrungen in Datensätzen (Bias) Ein weiterer großer Stolperstein sind Verzerrungen, auch Bias genannt, in den Datensätzen. Bias entsteht, wenn deine Daten nicht repräsentativ oder zu einseitig sind. Ein Beispiel: Wenn du ein KI-Modell für die Rekrutierung entwickelst und nur Daten von einer bestimmten Bewerbergruppe einfließen lässt, wird deine KI tendenziell diskriminierend handeln. Solche Verzerrungen untergraben nicht nur die Glaubwürdigkeit deiner KI, sondern können auch rechtliche und ethische Probleme verursachen. Achte darauf, dass deine Datensätze divers und repräsentativ sind, und überprüfe sie regelmäßig auf mögliche Bias. 3. Fehlende Datenbereinigung „Müll rein, Müll raus“ – dieser Satz beschreibt perfekt, was passiert, wenn Daten nicht ordentlich bereinigt werden. Duplikate, fehlerhafte Werte oder fehlende Daten können dazu führen, dass deine KI falsche Schlüsse zieht oder ineffizient arbeitet. Regelmäßige Datenbereinigung ist daher ein absolutes Muss. Nutze Tools und Prozesse, um sicherzustellen, dass deine Datenbasis sauber und aktuell bleibt. Das verbessert nicht nur die Genauigkeit deiner Modelle, sondern spart auch langfristig Zeit und Kosten. 4. Zu kleine oder unausgewogene Datensätze Ein häufiger Fehler in Unternehmen ist die Nutzung zu kleiner oder unausgewogener Datensätze. Stell dir vor, du möchtest eine KI für die Vorhersage von Markttrends entwickeln, hast aber nur Daten aus einer einzigen Branche. Das Ergebnis wird zwangsläufig fehlerhaft sein. Eine ausreichend große und ausgewogene Datenbasis ist essenziell, damit deine KI Modelle generalisierbare und präzise Vorhersagen treffen kann. 5. Tipps zur Fehlervermeidung Wie kannst du datenbezogene Fehler von Anfang an vermeiden? Hier sind einige konkrete Tipps: Definiere eine klare Datenstrategie, bevor du mit der Sammlung beginnst. Setze auf Qualität statt Quantität bei deinen Daten. Bereinige und aktualisiere deine Datensätze regelmäßig. Prüfe deine Daten auf Verzerrungen (Bias) und behebe diese frühzeitig. Investiere in die Weiterbildung deines Teams, damit sie wissen, wie man mit Daten effektiv arbeitet. Diese Maßnahmen sorgen dafür, dass deine KI auf einem soliden Fundament steht und dein Unternehmen langfristig erfolgreicher wird. Höre dir die Episode jetzt an und erfahre, wie du datenbezogene Fehler vermeidest und deine KI-Projekte auf das nächste Level bringst! Und denk immer daran: Wer will, findet Wege. Wer nicht will, findet Gründe. Tschüss, mach's gut. Dein Tom.   Hol Dir jetzt Dein Hörbuch "Selfmade Millionäre packen aus" und klicke auf das Bild! Buchempfehlung bei Amazon: Denken Sie wie Ihre Kunden   +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ Mehr Freiheit, mehr Geld und mehr Spaß mit DEINEM eigenen Podcast. Erfahre jetzt, warum es auch für Dich Sinn macht, Deinen eigenen Podcast zu starten. 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Unser Partner Lemberg Solutions über KI-Projekte und die Bedeutung von Daten.

In dieser Folge „Prompt zum Erfolg“ spricht Patrick Heinen mit Karim Lotfy von The Creative Club und der makerist GmbH über umgesetzte KI-Projekte und natürlich welche Erfolge z.B. auf stoffe.de damit erzielt wurden. Karim erzählt auch, wie man KI-Projekte richtig priorisiert, was die nächsten Projekte sind und welche Wünsche er für generative KI hat. Weitere Themen in dieser Folge: Wie beeinflusst KI in Zukunft unsere Arbeitswelt? Verschieben sich die Verantwortungen oder entwickeln sich völlig neue Berufsfelder?Was du in dieser Folge lernst:wie man ein KI-Projekt richtig aufsetzt was predictive AI für Ergebnisse hatwie KI die Jobs der Zukunft formtKapitel:00:00 – 00:55 Intro00:55 – 02:06 KI-Lebenslauf02:06 – 06:37 Top down or bottom up?06:37 – 10:07 the creative club10:07 – 12:20 Predictive vs. generative KI12:20 – 13:51 Warum hat mir das KI-ner gesagt.13:51 – 18:50 Nächste KI-Projekte18:50 – 20:20 Ergebnisse Predictive AI20:20 – 21:30 Vorteile von Salesforce21:30 – 23:34 Der Folgetipp der Folge23:34 – 25:18 Neue Rollen durch KI?25:18 – 28:18 Neue Retail Trends?28.18 – 28:41 OutroMehr zu Salesforce:Website: https://www.salesforce.com/de/LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/salesforce/

Send us a textIn dieser Episode von beleuchten wir, wie etablierte Unternehmen von der agilen Nutzung Künstlicher Intelligenz in Start-ups profitieren können. Welche organisatorischen Strukturen ermöglichen es Start-ups, KI-Projekte so schnell umzusetzen? Welche Strategien setzen sie ein, um Risiken zu minimieren? Und wie schaffen sie eine Umgebung, in der Teams motiviert sind, mit KI-Technologien zu experimentieren? Gemeinsam mit unserem Gast diskutieren wir, ob die Lernkurve im Umgang mit KI für Start-ups und große Unternehmen unterschiedlich ist und wie interdisziplinäre Teams die Innovationskraft beeinflussen. Außerdem beleuchten wir, welche Vorteile große Unternehmen mitbringen und wie sie agiler und experimentierfreudiger werden können. Eine Episode voller Impulse, um die eigene Innovationskultur zu stärken und den nächsten Schritt in der KI-Strategie zu wagen!Heute zu Gast: Tristan Post -  passionierter Experte in den Bereichen KI-Strategie und Unternehmensführung, Dozent für die Anwendung von KI an der Technischen Universität München, External Faculty Member für GenAI/AI bei Boston Consulting Group (BCG) und Venture Partner bei EWOR.Fundstücke der Woche:Business Insider - KI in StartUpsStartUps Verband - Generative KI in StartUpsBitkom - Kaum ein StartUp ohne KIOPITZ CONSULTING■■■ Digitale Service ManufakturDisclaimer: This post contains affiliate links. If you make a purchase, I may receive a commission at no extra cost to you.Nina & Frank laden sich Gäste ein und sprechen mit ihnen über aktuelle Entwicklungen im Umfeld der Künstlichen Intelligenz.

KI im Unternehmen – Shownotes Einführung Künstliche Intelligenz (KI) ist eines der spannendsten und vielversprechendsten Werkzeuge, die Unternehmen heute zur Verfügung stehen. Doch wie bei jeder Innovation kann auch KI scheitern, wenn die Grundlagen nicht stimmen. In dieser Episode von TomsTalkTime – DER Erfolgspodcast sprechen wir über die 5 häufigsten strategischen Fehler, die Unternehmen bei der Einführung von KI machen. Wenn du bereits KI einsetzt oder überlegst, wie sie in deinem Unternehmen sinnvoll eingesetzt werden kann, ist diese Episode genau das Richtige für dich. Wir zeigen dir nicht nur, welche Fallstricke es gibt, sondern auch, wie du diese vermeiden kannst. Zusammenfassung und Stichpunkte In der Folge decken wir auf, warum viele Unternehmen bei der Integration von KI im Unternehmen scheitern und wie du diese typischen Fehler erkennst und umgehst. Dabei gehen wir auf diese Themen ein: Warum eine klare Strategie entscheidend ist: Ohne eine durchdachte Roadmap führt der Einsatz von KI im Unternehmen oft ins Leere. Das fehlende Verständnis für KI-Potenziale: Unrealistische Erwartungen können dazu führen, dass Projekte scheitern, bevor sie richtig starten. Geduld ist gefragt: KI im Unternehmen erfordert Zeit, Daten und Lernphasen – schnelle Ergebnisse sind selten realistisch. Problemlösung statt Technik-Fokus: Eine KI im Unternehmen ist nur so gut wie das Problem, das sie lösen soll. Der Fokus muss auf den tatsächlichen Bedürfnissen des Unternehmens liegen. Die Bedeutung des ROI: Projekte ohne klare Erfolgsmessung sind zum Scheitern verurteilt. Mit dieser Episode bekommst du praktische Tipps, wie du KI erfolgreich in deinem Unternehmen implementierst – und teure Fehler vermeidest. Shownotes und Episodendetails Titel: KI im Unternehmen – 5 häufige strategische Fehler – #871 KI ist in aller Munde, doch der Erfolg hängt von der richtigen Herangehensweise ab. In dieser Episode beleuchten wir die häufigsten Fehler, die Unternehmen bei der Einführung von KI im Unternehmen machen, und geben dir wertvolle Tipps, wie du sie umgehst. Mit den richtigen Strategien kannst du KI als echten Wettbewerbsvorteil nutzen und langfristig erfolgreich einsetzen. Die häufigsten Fehler bei der KI-Integration: 1. Fehlende Strategie: Viele Unternehmen starten KI-Projekte ohne klare Ziele oder eine durchdachte Roadmap. Ohne Strategie weiß das Team oft nicht, worauf es hinarbeiten soll. Der erste Schritt sollte daher immer eine klare Zielsetzung sein: Was soll mit der KI erreicht werden? 2. Mangelndes Verständnis: KI wird oft als „magische Lösung“ gesehen, die von alleine funktioniert. Dabei ist KI ein Werkzeug, das richtig eingesetzt werden muss. Führungskräfte und Teams sollten verstehen, welche Probleme KI lösen kann – und welche nicht. 3. Unrealistische Erwartungen: KI braucht Zeit. Daten müssen gesammelt und analysiert, Algorithmen trainiert und Ergebnisse evaluiert werden. Schnelle Ergebnisse sind selten. Unternehmen sollten langfristig denken und realistische Meilensteine setzen. 4. Falscher Fokus: Es ist leicht, sich von der Technologie beeindrucken zu lassen. Doch der Fokus sollte immer darauf liegen, ein konkretes Problem zu lösen. Ohne klare Problemdefinition läuft das Projekt Gefahr, ins Leere zu laufen. 5. Vernachlässigung des ROI: KI-Projekte sind oft teuer. Ohne eine klare Erfolgsmessung und eine Berechnung des Return on Investment kann das Projekt schnell unüberschaubar werden. Definiere deshalb von Anfang an, wie Erfolg gemessen wird. Praktische Tipps für deinen Erfolg: Definiere klare Ziele und entwickle eine Strategie, bevor du mit KI startest. Sorge für ein grundlegendes Verständnis im Team, indem du Schulungen durchführst oder Experten ins Boot holst. Plane realistisch: Gutes braucht Zeit, und das gilt auch für KI-Projekte. Bleib problemorientiert: Frage dich immer, welches Problem du mit KI lösen willst, bevor du in die Technologie investierst. Miss den Erfolg: Setze KPIs, um den Fortschritt deines Projekts zu messen und nachzujustieren. Höre jetzt rein: In dieser Episode gehen wir auf jedes dieser Themen im Detail ein. Egal, ob du schon erste Erfahrungen mit KI gesammelt hast oder dich noch am Anfang der Reise befindest, die Tipps aus dieser Episode helfen dir dabei, Stolperfallen zu umgehen und KI erfolgreich in deinem Unternehmen einzusetzen. Links zur Episode: [Hörbuch: 9 Eigenschaften von Multi-Millionären](https://tomstalktime.com/eigenschaften) [Frag Tom – Sende mir deine Nachricht] Werde zum KI-Profi und lerne, wie du mit der richtigen Strategie und den passenden Tools dein Unternehmen erfolgreich in die Zukunft führst! Und denk immer daran: Wer will, findet Wege. Wer nicht will, findet Gründe. Tschüss, mach's gut. Dein Tom.   Hol Dir jetzt Dein Hörbuch "Selfmade Millionäre packen aus" und klicke auf das Bild! Buchempfehlung bei Amazon: Denken Sie wie Ihre Kunden   +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ Mehr Freiheit, mehr Geld und mehr Spaß mit DEINEM eigenen Podcast. Erfahre jetzt, warum es auch für Dich Sinn macht, Deinen eigenen Podcast zu starten. Jetzt hier zum kostenlosen Podcast-Workshop anmelden: https://Podcastkurs.com +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++   So fing alles an. Hier geht´s zur allerersten Episode von TomsTalkTime.com – DER Erfolgspodcast. Und ja, der Qualitätsunterschied sollte zu hören sein. Aber hey, das war 2012…

Braucht es den klassischen Bankberater noch? In dieser Podcast-Folge spricht Patrick Müller, Owner und Chairman von iTrust, gemeinsam mit Patrik Schär, Founder und CEO von Selma Finance, über die Künstliche Intelligenz in der Finanzwelt. Erfahre, was die Zukunft für dich bereithält und wie KI die Branche auf den Kopf stellt. (00:00) – Intro (01:35) – Wer ist Patrik und Selma Finance? (02:44) – Wird der Bankberater durch KI ersetzt? (05:10) – Der digitalisierte Bankberater als Tool (07:24) – Was macht KI bei Selma? (09:30) – Ist das Vertrauen gegenüber KI vorhanden? (13:10) – Wie äussert sich KI gegenüber dem Kunden? (15:40) – Wie lief die Regulierung ab? (17:44) – Entwicklung des KI-Finanzberaters (21:43) – Tipps für zukünftige KI-Projekte (24:13) – Patriks Einschätzung für die Zukunft (25:39) – Was wurde noch nicht gesagt? (26:46) – Vorteile der Digitalisierung (27:48) – Outro

❗ "KI im Marketing ist kein Selbstzweck" ❗ "Am Ende geht es immer um Relevanz, Effizienz, Wachstum & Umsatz." ❗ "Es geht nicht darum einfach nur KI einzusetzen, sondern es geht darum, dass Menschen wirksamer in ihrem Job werden". Das sage nicht ich, sondern mein heutiger Gast Prof. Dr. Bernhard Wecke von der IU Internationale Hochschule Wir sprechen im aktuellen Marketing Pioneers Podcast darüber, was das genau bedeutet. Bernhard bringt übrigens nicht nur Insights aus der Forschung und Lehre mit, sondern war über 20 Jahre in hohen Positionen (u.a. als CMO bei Unitymedia und Director bei Telefónica Deutschland) in Unternehmen selbst fürs Marketing verantwortlich und hat daher viele Praxisbeispiele dabei. Wir sprechen insbesondere darüber:

Bei den AI Impact Days in Berlin, konnten wir mit Yasemin Efiloğlu live über die vielfältigen Aspekte von Künstlicher Intelligenz (KI) zu sprechen. Yasemin ist nicht nur Politikerin, sondern hauptberuflich auch Expertin und Strategin für KI und berät unter anderem die öffentliche Verwaltung in Deutschland. Dabei hat sie in den letzten Jahren eine Vielzahl an KI-Projekte begleitet. Gemeinsam beleuchten wir, was KI wirklich leisten kann und wo ihre Grenzen liegen. Trotz der Kürze der Zeit hatten wir Gelegenheit zur Diskussion einer Vielzahl von Themen: KI ist überall, aber Berührungsängste bleiben. In Deutschland herrscht oft Skepsis gegenüber KI. Viele Menschen haben Angst vor den Risiken, aber Yasemin betont: “Die deutsche Art hilft uns, auch auf Risiken zu schauen.” Wir müssen jedoch zwischen realen und erdachten Risiken unterscheiden. Diskriminierung, Desinformation und Hackerangriffe sind reale Gefahren, während dystopische Fantasien oft übertrieben sind. KI in der öffentlichen Verwaltung. Yasemin schildert, wie KI bereits in der Verwaltung eingesetzt wird – von der Spracherkennung bis hin zu Wissensmanagement-Systemen. Besonders spannend: KI-Systeme, die speziell für bestimmte Bundesländer trainiert wurden, um präzise Antworten mit Quellenverweisen zu liefern. Prompting entscheidet über die Qualität der Ergebnisse. “Die Befehle, die wir einer KI geben, beeinflussen massiv, welche Ergebnisse wir bekommen", erklärt Yasemin. Sie plädiert für eine bewusste Nutzung von Prompts, um Stereotype zu vermeiden und sozial gerechte Ergebnisse zu fördern. KI-Ethik und Diversität. Yasemin hebt hervor, dass der Tech-Sektor dringend mehr Diversität braucht – nicht nur unter Entwicklern, sondern auch in ethischen Fragen. Sie sieht die Kombination aus Technologie und sozialem Engagement als Schlüssel, um KI verantwortungsbewusst zu gestalten. Mensch und Maschine im Tandem. Die besten Ergebnisse entstehen, wenn Menschen und KI zusammenarbeiten. Yasemin nutzt Textgeneratoren zum Beispiel als Sparringspartner, um ihre Gedanken zu reflektieren und neue Perspektiven zu gewinnen. Tipps von Yasemin: 1. Partizipiert! Lasst euch nicht abschrecken. Es braucht viele Menschen, auch außerhalb der IT, um KI besser und gerechter zu machen. 2. Engagiert euch! Gerade in sozialen Fragen und der KI-Ethik sind vielfältige Stimmen gefragt. 3. Tauscht euch aus! Vernetzt euch und lernt von anderen. KI ist kein isoliertes Thema, sondern eines, das uns alle betrifft. Abschließend noch ein Appell von Oskar: "Wählt VOLT!" (Vielleicht müssen wir uns heute schneller als geplant konkrete Gedanken darüber machen .) Wer uns live sehen möchte, hat in 2024 noch eine Chance: Powered by VITRA, bei SCHWADKE BÜROEINRICHTUNGEN, 21.11.2024, Rosenheim. P.S. Nochmals vielen Dank an Martin Rothhaar und sein Team für dieses großartige Event! Wir freuen uns über jeden Kommentar, jede Idee, jede Frage und natürlich auch über 5-Sterne-Bewertungen. Vielen Dank für die vielen Bewertungen auf Spotify und Apple Podcast! LinkedIn: michaeltrautmann64 oskar-trautmann96 #ZoomerMeetsBoomer #GenZ #BabyBoomer

Link zur gebührenfreien Innovations Fördermittel-Box https://wissen.federconsulting.com/s/federconsulting/innovations-foerdermittel-box

In der aktuellen Folge sprechen LfDI Tobias Keber und Björn Beck vom Innovationslabor der Landesregierung über Künstliche Intelligenz in Baden-Württemberg. Sie schauen auf aktuelle KI-Projekte in Baden-Württemberg, besprechen den Stand der Dinge und geben einen Ausblick auf das, was noch kommt. Außerdem diskutieren sie, wie Art. 4 der KI-Verordnung – KI-Kompetenz – umgesetzt werden kann. […]

Heute widmen wir uns noch einmal dem Thema Künstliche Intelligenz in der Logistik. Denn der Wirtschaftsbereich Logistik steckt voller Herausforderungen und Problemstellungen, die heute oder in naher Zukunft mit Hilfe von KI gelöst werden können und sollten. Wir haben uns zwei Gäste ins Studio geladen, die Unternehmen bei der Nutzung von KI-Anwendungen in der Logistik beratend zur Seite stehen. Miriam Kröger ist Partnerin Digital Transformation, Transportation & Logistics bei PwC und Thomas Schnur ist Director, Logistics Strategy und Transformation bei PwC. Gemeinsam mit unserem Host Boris Felgendreher diskutieren die beiden unter anderem folgende Themen: - Der aktuelle Hype um Künstliche Intelligenz - Der Einfluss von Gen-AI und die Bedeutung des Themas Machine Learning für die Logistik - Der Bedarf von Unternehmen, KI zu verstehen und die richtige Technologie zu wählen - Herausforderungen und Chancen von KI, einschließlich regulatorischer, kultureller und ethischer Aspekte - Die Bedeutung der Wahl der richtigen KI-Lösung für die spezifischen Probleme eines Unternehmens - Die hohe Fehlerquote von KI-Projekten und die Notwendigkeit einer neuen Herangehensweise an Technologie - Die drei wesentlichen Hebel von KI: Zugang zu Wissen, schnelle Datenverarbeitung und Automatisierung - Wichtige Anwendungsfelder für KI in der Logistik: Bestandsplanung, Logistikplanung, Auftragsmanagement, Risikomanagement - Der Vergleich der KI-Entwicklung in der Logistikbranche mit anderen Sektoren - Das Beispiel des Claims Managements als Anwendungsbereich für KI. - Die zunehmende Bedeutung von unstrukturierten Daten und die Fähigkeit von KI, diese zu verarbeiten - AI-Powered Hyper-Automation - Die Herausforderungen bei der Integration verschiedener Datenquellen und die Bedeutung von Cloud-basierten Systemen. - Die Zusammensetzung von Teams für KI-Projekte und die Notwendigkeit eines Top-Down-Ansatzes - Die Herausforderungen für den Mittelstand bei der Implementierung von KI - Konkrete Ratschläge für Unternehmen, die KI einsetzen möchten - Beispiele für einfache KI-Anwendungen für den Mittelstand - Die Wahl der richtigen Partner für KI-Projekte: interne Entwicklung, Startups, etablierte Anbieter, branchenfremde Lösungsanbieter - Praktische Demonstration von KI-Anwendungen auf der Supply Chain CX - und vieles mehr Hilfreiche Links: BVL Supply Chain CX: https://www.bvl.de/cx PwC: https://www.pwc.de/de/transport-und-logistik.html Miriam Kröger auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/miriamkroeger/ Thomas Schnur auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/thomas-schnur-bb58b011/

Photo: Privat. Kann man mit KI auch etwas für die Gesellschaft tun? Wie funktioniert Ehrenamt durch Coden?Dr. Paul Springer ist Co-Gründer and Managing Director von MI4People. MI4People ist eine non-profit Organisation für soziale und ökologische KI-Projekte. Links on Episode 81 Episode 4 – Gutes tun mit Daten

Send us a textWillkommen zurück aus der Sommerpause! Nach einer kurzen Auszeit sind wir wieder da und freuen uns, mit spannenden Themen rund um Künstliche Intelligenz durchzustarten. Zunächst ein kleiner Hinweis: Unsere Co-Moderatorin Nina ist kürzlich Mutter geworden – herzlichen Glückwunsch an dieser Stelle! Falls ihr im Hintergrund gelegentlich Babygeräusche hört, bitten wir um Verständnis.KI ist ein Treiber für neue Geschäftsideen. Allein in Deutschland wurden 2022 über 300 KI-Start-ups gezählt, was einen Anstieg von 9 % im Vergleich zum Vorjahr bedeutet. Die globale Finanzierung für KI-Start-ups erreichte 2023 fast 50 Milliarden US-Dollar, was zeigt, dass das Interesse an KI-Lösungen weiterhin stark wächst. Das Geschäftspotenzial für KI-Projekte wird für das Jahr 2025 sehr optimistisch eingeschätzt. Der globale KI-Markt wird voraussichtlich bis 2025 ein Volumen von über 1 Billion US-Dollar erreichen. Wichtige Treiber dieses Wachstums sind die steigende Nachfrage nach KI-Lösungen in verschiedenen Branchen wie dem Gesundheitswesen, den Finanzen, der Automobilindustrie und dem Einzelhandel. Doch Schätzungen zufolge scheitern bis zu 85 % der KI- und maschinellen Lernprojekte. Warum ist das so?Zu Gast ist heute Prof. Dr. Rene Brunner, Dozent an der Macromedia Hochschule, CEO von Datamics, Autor und Experte für ML-Ops und Daten.Fundstücke der Woche:Entwickler sind von KI nicht begeistert, ihre Manager schonKI Ampel in Essen verärgert AutofahrerOPITZ CONSULTING■■■ Digitale Service ManufakturDisclaimer: This post contains affiliate links. If you make a purchase, I may receive a commission at no extra cost to you.Nina & Frank laden sich Gäste ein und sprechen mit ihnen über aktuelle Entwicklungen im Umfeld der Künstlichen Intelligenz.

In 25 Jahren Projektarbeit im Data und AI Umfeld kommt doch ein bisschen was zusammen. Aber welche Faktoren bringen dich sicher zum Scheitern und was macht erfolgreiche Projekte aus? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Barbara Lampl, Verhaltensmathematikerin und Gründerin bei empathic business.Wenn man über fehlgeschlagene Projekte redet, dann hört man sehr oft ähnliche Gründe. Budget, Use Case, Stakeholderinvolvement, keine Zusammenarbeit, etc.Was man selten hört sind: Mathematische Nebenbedingungen!Wenn man mit Barbara spricht, die Mathematik lebt und atmet wie kaum eine zweite, dann fallen die auf einmal sehr oft.Denn sehr oft wird Barbara gerufen, wenn eben diese mathematischen Nebenbedingungen nicht beachtet wurden und dadurch das Projekt bereits in Schieflage geraten ist. Dann ist die liebevoll „AI-Babsi“ genannte Managerin zu Stelle und arbeitet die Altlasten auf. Damit am Ende das Projekt dann doch noch ein Erfolg wird.Eine ihrer Lieblingsaufgaben ist es dann eben auf mathematische Fehler hinzuweisen. Aber auch andere Faktoren können dazu führen, dass die Umsetzung der Idee in eine Sackgasse gerät. Welche das sind, aber auch welche Faktoren Barbara für ein erfolgreiches Projekt ausmacht und wenn möglich vom Start weg festlegt. Das gibt's in dieser Folge!▬▬▬▬▬▬ Profile: ▬▬▬▬Zum LinkedIn-Profil von Barbara: https://www.linkedin.com/in/barbaralampl/Zum LinkedIn-Profil von Christian: https://www.linkedin.com/in/christian-krug/Unf*ck Your Data auf Linkedin: https://www.linkedin.com/company/unfck-your-data▬▬▬▬▬▬ Buchempfehlung: ▬▬▬▬Buchempfehlung von Barbara: Algorithms to live by – Brian ChristianAlle Empfehlungen in Melenas Bücherladen: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/unfuckyourdata▬▬▬▬▬▬ Hier findest Du Unf*ck Your Data: ▬▬▬▬Zum Podcast auf Spotify: https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfaZum Podcast auf iTunes: https://podcasts.apple.com/de/podcast/unf-ck-your-data/id1673832019Zum Podcast auf Google: https://podcasts.google.com/feed/aHR0cHM6Ly9mZWVkcy5jYXB0aXZhdGUuZm0vdW5mY2steW91ci1kYXRhLw?ep=14Zum Podcast auf Deezer: https://deezer.page.link/FnT5kRSjf2k54iib6▬▬▬▬▬▬ Merch: ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬https://unfckyourdata-shop.de/▬▬▬▬▬▬ Kontakt: ▬▬▬▬E-Mail: christian@uyd-podcast.com

In dieser Folge von Shape of Tomorrow sprechen wir über die Herausforderungen, die Unternehmen bei der Umsetzung von KI-Projekten wie ChatGPT und Co. erleben. Laut Gartner könnten bis zu 30 Prozent dieser Projekte bis 2025 eingestellt werden – aus Gründen wie hohen Kosten, schlechter Datenqualität und unklaren Geschäftswerten. Wir beleuchten die Ursachen für das Scheitern und welche Maßnahmen Unternehmen ergreifen können, um erfolgreiche KI-Initiativen zu starten. Zudem werfen wir einen Blick auf die Partnerschaft zwischen SAP und der Initiative applied AI, die darauf abzielt, diese Hürden zu überwinden. Erfahrt, wie Unternehmen das Potenzial von Künstlicher Intelligenz in ihren Geschäftsprozessen voll ausschöpfen können.

In Zusammenarbeit mit dem NRW-Cluster „Big Bang to Big Data (B3D)“ bietet ACENT die Möglichkeit, konkrete unternehmensspezifische Fragestellungen zu der Aufbereitung großer Datenmengen (z.B. für KI-Projekte) in einem internationalen Expertennetzwerk aufzubereiten, zu diskutieren und einer Lösung zuzuführen. Jessica Koch, verantwortliche Transfermanagerin von B3D berichtet in diesem Podcast an Hand von Praxisbeispielen über die besondere Erfahrung dieser Experten in der Reduzierung von Datenmengen, das Clustern und Erkennen von Strukturen und Zusammenhängen sowie in der sicheren Beherrschung der mathematischen und informatikbezogenen Tools.

Zum Inhalt dieses Podcasts: Das Interesse am Einsatz von KI in deutschen Unternehmen ist weiterhin hoch und das betrifft auch das Vertrauen in KI-generierte Resultate. Damit rückt die zugehörige Speichertechnologie weiter in den Fokus. Eigentlich sollte man meinen, Flash Storage für KI ist inzwischen ein „No-Brainer“, aber die Wahl des geeigneten Speichers hängt stark von den spezifischen Anforderungen des jeweiligen Projekts ab. Beispiel: Modelle müssen häufig auf große Datensätze zugreifen oder hängen direkt von Echtzeit-Analysen ab. Flash Storage ist aus Performance-Gründen sinnvoll, besonders wenn hohe Leistungsanforderungen wie niedrige Latenzzeiten bei zufälligen Zugriffsmustern (random IO) im Vordergrund stehen...

Dr. Ladislava Klein, CMO und Bereichsvorständin für Familienunternehmen bei KPMG, und Dr. Andreas Liebl, Geschäftsführer der appliedAI Initiative, sprechen in diesem Podcast darüber, wie der deutsche Mittelstand Projekte mit künstlicher Intelligenz umsetzen und Kompetenzen auf diesem Gebiet aufbauen kann. Klein und Liebl erzählen, was ein Marathon und KI-Projekte gemeinsam haben.

Dass Projekte selten an der Technik scheitern weiß fast jeder. Der Dauerbrenner Kommunikation taucht immer wieder auf. Aber warum schaffen wir es nicht dieses Mit einander sprechen Thema mal auszuräumen. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Wiebke Apitzsch Chief Transformation Officer bei AI.IMPACT.Oft entstehen in Projekten mit mehren beteiligten Bereichen schnell Gräben. Die IT will das Lieblingstool des Fachbereichs nicht kaufen. Der Fachbereich versucht irgendwelche unsicheren Kanäle aufzumachen. Und so weiter.Selten ist wirklich die Technik das Problem. Auch in technisch getriebenen Projekten. Denn auch AI oder KI ist nur ein weiteres Werkzeug in der Kiste und nicht die magische Lösung für alle Probleme. Meist scheitert es an den Menschen und der Kommunikation.Quasi der Klassiker.Aber wie kann denn ein gutes Projektmanagement gelingen?Fachverständnis, Technische Expertise und etwas Geschick im Gespräch.Dann kann es gelingen alle Personen wieder an einen Tisch zu bekommen und die Konflikte wirklich aktiv zu lösen und auch auszuleben. Nicht nur Händchenhalten und etwas Mediation.Ganz entscheidend ist hier aber auch das Verständnis, dass manche Projekte quasi nie enden. Sie sind eine Reise zum Horizont. So lange man in die richtige Richtung geht ist es gut. Auch wenn wir nie wirklich ankommen, so erreichen wir doch unterwegs wichtige Meilensteine.Die Grundlage dafür? Deine Strategie! Sie ist der Nordstern die dir zeigt ob du noch auf dem richtigen Weg bist.▬▬▬▬▬▬ Profile: ▬▬▬▬Zum LinkedIn-Profil von Wiebke: https://www.linkedin.com/in/wiebke-apitzsch/Zum LinkedIn-Profil von Christian: https://www.linkedin.com/in/christian-krug/Unf*ck Your Data auf Linkedin: https://www.linkedin.com/company/unfck-your-dataStaplerfahrer Klaus: https://www.youtube.com/watch?v=dJdCJMyBi5I▬▬▬▬▬▬ Buchempfehlung: ▬▬▬▬Buchempfehlung von Wiebke: Mut zur Zuversicht – Dr. Katharina Roos und Vera StarkerAlle Empfehlungen in Melenas Bücherladen: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/unfuckyourdata▬▬▬▬▬▬ Hier findest Du Unf*ck Your Data: ▬▬▬▬Zum Podcast auf Spotify: https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfaZum Podcast auf iTunes: https://podcasts.apple.com/de/podcast/unf-ck-your-data/id1673832019Zum Podcast auf Google: https://podcasts.google.com/feed/aHR0cHM6Ly9mZWVkcy5jYXB0aXZhdGUuZm0vdW5mY2steW91ci1kYXRhLw?ep=14Zum Podcast auf Deezer: https://deezer.page.link/FnT5kRSjf2k54iib6▬▬▬▬▬▬ Kontakt: ▬▬▬▬E-Mail: christian@uyd-podcast.com▬▬▬▬▬▬ Timestamps: ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬00:00 Intro01:45 Wiebke stellt sich vor04:28 Risiken in technischen Datenprojekten06:12 Der Klassiker – fehlende Kommunikation09:12 Fachwissen ist notwendig neben Kommunikation12:32 Konflikte aktiv angehen nicht Händchenhalten15:21 KI Projekte als Selbstzweck18:45 Strategie ist der Kompass, KI ein neues Werkzeug22:23 Endlich mal was mit Daten – Der Lake26:26 Staplerfahrer Klaus als Gast26:58 Von der Strategie zum Use Case29:47 Influencermarketing auf C Level Ebene32:02 IT sind nicht die bad guys!36:34 Geständnisse aus dem Berateralltag38:46 Zwei Fragen an Wiebke

Dass eine Landesdatenschutzbehörde weitgehend geräuschlos von einer kompetenten Hand in die nächste übergeben wird, ist mitterweile keine Normalität mehr. In Baden-Württemberg hat das funktioniert: Vor rund einem Jahr, am 1. Juli 2023, trat Prof. Tobias Keber die Nachfolge von Stefan Brink als Landesbeauftragter für den Datenschutz und die Informationsfreiheit (LfDI) Baden-Württembergs an. In Episode 112 des c't-Datenschutz-Podcasts plaudert Keber über sein erstes Amtsjahr und erläutert, wie er seine Behörde sieht. Der studierte Jurist war zuvor von 2012 bis 2023 Professor für Medienrecht und Medienpolitik an der Hochschule der Medien Stuttgart. Keber ist außerdem seit seit 2015 Vorsitzender des wissenschaftlichen Beirats der Gesellschaft für Datenschutz und Datensicherheit (GDD). Eine Schwerpunkt der Tätigkeit seiner Behörde legte er im ersten Jahr auf die Betrachtung von Künstlicher Intelligenz (KI) aus datenschutzrechtlicher Perspektive. In der Episode spricht sich Keber wie viele seiner Kolleginnen und Kollegen dafür aus, dass hierzulande die deutschen Datenschutzbehörden als Aufsicht für die bald in Kraft tretende KI-Verordnung fungieren. Der Behördenleiter fordert einen pragmatischen Blick auf generative KI und erzählt, dass er schon heute dutzende KI-Projekte öffentlicher Stellen im Ländle datenschutzrechtlich beurteilen muss.

In dieser Episode spreche ich mit Christian Linn, Head Of Product Development, Scheer PAS. Wir sprechen über folgende Themen: Warum verpufft der Mehrwert von KI ohne Prozessautomatisierung? Was sind die Hauptvorteile von KI in der Prozessoptimierung? Welche Rolle spielt Integration bei der Nutzung von KI? Wie können Unternehmen KI effizient in ihre Prozesse einbinden? Welche Herausforderungen gibt es bei der Integration von KI in bestehende Systeme? Warum ist Prozessdenken wichtig für KI-Projekte? Podcast-Moderator: Christoph Pacher LinkedIn Interviewgast: Christian Linn, Head Of Product Development, Scheer PAS LinkedIn

Dein Update zur Digitalisierung in der Versicherungsbranche Am 13. und 14. Mai fand in München die SZ-Fachkonferenz zu Künstlicher Intelligenz (KI) und Data Analytics in der Versicherungsbranche statt. Alexander Tackenberg war vor Ort und berichtet in dieser Episode über seine Erfahrungen und Eindrücke von der Veranstaltung. Die Konferenz, die im SZ-Tower stattfand, zog etwa 60 Teilnehmer an und bot eine intime, familiäre Atmosphäre. Der Schwerpunkt lag auf strategischen und tiefgehenden Vorträgen rund um KI und Data Analytics, was besonders für Unternehmen interessant war, die Projekte in diesem Bereich umsetzen wollen. Es bildeten sich zwei Lager: Unternehmen, die externe Expertise zur Umsetzung ihrer KI-Projekte suchten, und solche, die diese Projekte intern durchführen wollten. Zu den hochkarätigen Sprechern gehörten Dr. Bernhard Brühl, CEO von Ottonova, Dr. Josef Adersberger, Geschäftsführer von QAware, Simon Moser von Muffintech und weitere Experten aus der Branche. Die Veranstaltung wurde von Herbert Fromme moderiert, der für seine charismatische Art bekannt ist. Neben inhaltlich tiefgehenden Vorträgen war das Networking ein zentraler Bestandteil der Konferenz. Die Teilnehmer konnten sich bei kleinen Gerichten und einem großen Mittagessen am zweiten Tag gut austauschen und neue Kontakte knüpfen. Zusammenfassend bewertete Alexander die Konferenz als sehr lohnenswert. Die Veranstaltung bot eine ausgezeichnete Gelegenheit, sich intensiv mit den aktuellen Entwicklungen in der KI und Data Analytics auseinanderzusetzen und gleichzeitig wertvolle Kontakte in einem persönlichen Rahmen zu knüpfen. Insbesondere für Unternehmen, die KI-Projekte planen oder durchführen, war die Konferenz eine wichtige Plattform. Alexander plant, auch im nächsten Jahr wieder teilzunehmen, um von den wertvollen Inhalten und dem effektiven Networking zu profitieren.

Thu, 18 Apr 2024 03:00:00 +0000 https://ehi-retail-insights.podigee.io/112-new-episode d012a930f0a626dd82bbf46924f491ed Henny Steiniger, VP Services, Customer Experience, Care & Loyalty bei MediaMarktSaturn stellt in dieser Folge konkrete KI-Projekte bei MMS vor. KI ist everywhere. Mit 52% ist das Thema KI und Machine Learning die am häufigsten genannte technologische Entwicklung in unserer Studie Technologie Trends im Handel 2023 für die wir knapp 100 CIOs des deutschsprachigen Einzelhandels befragen. Die Schwarz Gruppe hat sich mit sechs weiteren Investoren an der zweiten Finanzierungsrunde an dem deutschen KI Start-up Aleph Alpha beteiligt. Viele Handelsunternehmen haben bereits in diversen Bereichen KI-Lösungen im Einsatz. Otto hat zuletzt hier im Podcast (Folge 95) KI-Projekte vorgestellt. Aber nicht nur in Fachkreisen drehen sich viele Projekte um KI, das im Übrigen ja auch schon seit vielen Jahren. Spätestens seit ChatGPT ist KI ein Thema, das auch im Mainstream angekommen ist. MMS ist auch everywhere. Eine kurze zahlenbasierte Einordnung. MMS hat rund 400 Märkte mit MediaMarkt und Saturn in Deutschland. 1.000 Märkte in 11 europäischen Ländern mit mehr als 2 Milliarden Kundenkontakten pro Jahr. Die MMS Retail Group erwirtschaftete rund 22,2 Milliarden Euro im GJ 22/23. 22% entfallen hierbei auf Online. MMS ist im Bereich Consumer Electronics der Nummer eins Elektronikhändler in Deutschland. Die über 20.000 Mitarbeitenden in Deutschland, 50.000 in Europa, arbeiten täglich daran die Kundinnen und Kunden über alle Kanäle hinweg nach dem Motto „Experience Electronics“ glücklich zu machen. In dieser Folge schalten wir zu Henny nach München. Welche KI-Lösungen sind bereits im Einsatz? Nach welchen KPIs entscheiden sich die Ingolstädter für oder gegen ein Projekt? Und welche Bedingungen hat MMS geschaffen, um KI-Tools gewinnbringend einsetzen zu können? Wir bedanken uns bei unserem Supporter des Monats: Mercio. Mercio ermöglicht es Einzelhändlern, Verbraucher mit attraktiven Konditionen für preissensible Produkte zu gewinnen - und dabei gleichzeitig die Gewinnspannen für den Rest des Sortiments zu maximieren. Große Einzelhändler wie Intermarché nutzen Mercio bereits täglich. Als Hörer:in der EHI Retail Insights erhältst du exklusiv und kostenfrei Einblick in die neue Ausgabe der stores+shops – dem Handelsmagazin des EHI. Diese Hot Topics erwarten dich: KI und Automatisierung, die Online-Player Temu und Shein, Self-Checkout im Fashion-Handel und der Nutzen mobiler Kassen. E-Paper: https://www.stores-shops.de/e-paper-storesshops/ stores+shops online: https://www.stores-shops.de/ Moderation: Caroline Martens Tritt gerne direkt via LinkedIn mit mir in Kontakt: https://www.linkedin.com/in/caroline-martens-61b75118a/ Technische Produktion: Philipp Lusensky Alle Folgen und mehr Infos zum EHI LAB: www.ehi-lab.org/podcast full no

Rechenzentren sind Stromfresser. Allein die deutschen verbrauchen mehr als die Stadt Berlin. Tendenz? Steigend! Denn unser Leben wird immer digitaler. Speziell das energieintensive Training von KI-Modellen hat aber gerade erst begonnen. Das belastet die Versorgung. Amazon klopft deswegen bei Kernkraftwerken an.Mit? Ralph Hintemann vom Borderstep Institut für Innovation und Nachhaltigkeit Sie haben Fragen? Schreiben Sie eine E-Mail an podcasts@ntv.de oder an Christian HerrmannSie wollen keine Folge mehr verpassen? Dann abonnieren Sie "Wieder was gelernt" als Push-Nachricht in der ntv App oder bei RTL+ Musik, Amazon Music, Apple Podcasts, Spotify oder über den RSS-FeedSie möchten uns unterstützen? Dann bewerten Sie den Podcast gerne bei Apple Podcasts oder Spotify.Alle Rabattcodes und Infos zu unseren Werbepartnern finden Sie hier: https://linktr.ee/wiederwasgelerntUnsere allgemeinen Datenschutzrichtlinien finden Sie unter https://datenschutz.ad-alliance.de/podcast.htmlUnsere allgemeinen Datenschutzrichtlinien finden Sie unter https://art19.com/privacy. Die Datenschutzrichtlinien für Kalifornien sind unter https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info abrufbar.

Offener Brief: Bundestag soll biometrische Überwachung verbieten Lobby-Vorwürfe gegen europäische KI-Startups Italien plant Investmentfonds für KI-Projekte mit einer Milliarde Euro Startkapital US-Bericht warnt vor KI-Sicherheitsrisiken und empfiehlt drastische Maßnahmen OpenAI GPT-4.5 Turbo durchgesickert, möglicher Start im Juni Midjourney erhält Feature für konsistente Charaktere heise.de/ki-update https://www.heise.de/thema/Kuenstliche-Intelligenz https://www.heise.de/ct https://the-decoder.de/ https://www.heiseplus.de/podcast

Wie baut man in einem Energieversorgungsunternehmen das Data-Team soweit auf, dass man es innerhalb eines Jahres verdoppelt? Was ist das Geheimnis hinter diesem Hiring-Prozess? Welche Data Science- oder KI-Projekte gibt es dort? Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS. Host Jonas Rashedi interviewt Kira Engelhardt, die bei EON das Data & AI-Team für Energy Networks leitet. Ihr Ziel: Global mit dem Team das Strom- und Gasnetz klüger machen und für die Energiewende vorbereiten. Dabei fungiert ihre Einheit wie eine Inhouse-Consultancy. Kira erklärt zunächst, wie EON aufgebaut ist, das ist bei einem so großen Konzern gar nicht so einfach. Die kleineren Einheiten bekommen von den größeren Power dazu, um ihre Herausforderungen zu stemmen. Damit das komplette Team versteht, wie alles funktioniert, macht Kira auch „Schulausflüge“ mit ihnen, z.B. zu einem Wasserkraftwerk. Sie erzählt von ihrem Hiring-Prozess, der sehr skaliert und homogen ist. Jeden Freitag screenen verschiedene Kolleg:innen die CVs, machen dann Telefoninterviews und Jobinterviews. Wichtig ist ihr dabei: Es gibt keinen Standard-CV für das Hiring im Data-Bereich. Dabei ist es für die Bewerber:innen interessant, dass sie an spannenden Projekten arbeiten können. Data Engineers können sich ihre Jobs förmlich aussuchen und haben dann keine Lust, zwei Jahre auf eine geeignete Infrastruktur zu warten, um endlich loslegen zu können. Schließlich gibt Kira noch einige Use Cases preis und berichtet davon, wie der Wandel bei den Netzversorgern aussieht. Denn Individualverbraucher brauchen mehr Strom durch Elektroautos und Wärmepumpen. Auch die Peaks, wie sie früher waren, gehen durch Home Office zurück. Anhand von Jonas‘ Solaranlage und seinem Elektroauto erklärt Kira, welche Daten sie in Realtime sieht und was sie daraus erkennen kann, aber auch, wie die Daten prozessiert werden. Dann geht es noch um das Labeling von Daten, das durch KI sehr stark vereinfacht wird – früher musste das alles manuell gemacht werden. Trotzdem muss das immer von Fachexperten überwacht werden. MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts. Zum LinkedIn-Profil von Kira: https://www.linkedin.com/in/kira-engelhardt-0173a9134/ Zur Webseite von EON: https://www.eon.de/ Zu allen wichtigen Links rund um Jonas und den Podcast: https://linktr.ee/jonas.rashedi Zur Podcast Umfrage (Jede Woche wird ein Hoodie verlost!): https://listening.sslsurvey.de/Data-Podcast-Feedback 00:00:00 Intro und Begrüßung 00:01:14 Vorstellung Kira 00:02:01 Aufbau des Konzerns 00:04:32 Interne Consultancy 00:08:29 Wandel von Data Scientists 00:11:09 Ressourcen 00:14:32 Wie sah EON vorher aus 00:16:39 Der Hiring-Prozess 00:19:54 Use Cases 00:23:24 Hands-on Use Case von Jonas 00:26:05 Priorisierung der Use Cases 00:30:08 Hiring vor KI 00:35:52 Einfluss von Bäumen auf das Netz 00:40:05 Metadaten pflegen durch KI 00:44:15 Die richtige Team-Zusammensetzung 00:45:10 Tipps von Kira 00:48:19 Kira's Data-Game

Wie schafft man es, in kürzester Zeit das erste KI-Projekt umzusetzen? Womit fängt man am besten an? Und welche Challenges gibt es auf dem Weg zu KI? Darüber spricht Patrick Heinen, Senior Director Solution Engineering Cloud Sales Germany bei Salesforce mit Jakob Miera, Director Operations bei DR SMILE. Jakob hat im letzten Jahr die Service Center von DR SMILE transformiert und erzählt, welche Challenges und Chancen er für KI-Projekte in deutschen Unternehmen sieht. Von spannenderen Aufgaben für Mitarbeiter:innen bis zu personalisierter Kommunikation im After Sales. Denn auch in Zukunft hat Jakob noch einige Ideen für KI im Unternehmen.Was ihr in dieser Folge lernt:Wie Jakob interne Stakeholder von KI überzeugteWelche Rolle er für KI in Unternehmen siehtWas das alles mit Mitarbeitermangel zu tunHier könnt ihr euch den Podcast in voller Länge ansehen:https://youtu.be/dlpzHdpwJ10Mehr zu Salesforce:Website: https://www.salesforce.com/de/LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/salesforce/

Welche Rolle spielen Transparenz und Ethik beim Umgang mit KI? Wie kann KI in der Wirtschaft und in unserer Gesellschaft sinnvoll genutzt werden?Das weiß Mina Saidze, Pionierin für Ethik in der Tech-Branche. Sie erklärt in dieser Folge, warum ein ethischer Umgang mit KI bald kein Nice-to-have, sondern ein Must-do wird.Wir sprechen auch über einen notwendigen rechtlichen Rahmen und über den AI Act, einen Gesetzesentwurf, den die EU derzeit vorbereitet. Mina zeigt euch, wie diese neuen Spielregeln eure KI-Projekte beeinflussen werden. Vor allem betont sie, dass Daten DIE Sprache im 21. Jahrhundert ist. Deshalb diskutieren wir, warum Datenkompetenz für uns alle wichtig ist und welche Schritte Deutschland noch in Bezug auf Digitalisierung unternehmen muss.Lasst euch von Minas Erkenntnissen und Tipps inspirieren, um eine kluge und nachhaltige Digitalstrategie zu entwickeln. Jetzt reinhören und mitlernen!Weitere Tipps für eine datengetriebene Zukunft bekommt ihr übrigens auch im Trendbuch 2024 »Digitale Metamorphose« - jetzt hier kostenlos downloaden: https://s.dotsource.de/hqTimecodes:00:00 – 01:02 Intro & Begrüßung Gästin01:03 – 04:36 Sprint Planning (Entweder-Oder-Fragen)04:37 – 07:59 Spiel: Erklärs den Großeltern 08:00 - 10:36 Überleben oder Durchstarten? 10:37 – 14:22 aktuelle KI-Entwicklungen, EU AI Act14:23 – 18:04 Chancen und Herausforderungen bei KI18:05 - 22:23 Integration und Umgang mit KI in Unternehmen22:24 – 25:23 Data & AI Literacy 25:24 – 28:22 Wie Datenkompetenz aufgebaut werden kann28:23 - 30:40 KI-Ethik als Innovationstreiber30:41 – 32:48 Bedeutung Digitale Metamorphose bei KI & Big Data32:49 – 35:47 Fazit, Retro & Outro

In dieser Episode dreht sich alles um Fördermöglichkeiten für KI-Unternehmen, exemplarisch am Beispiel des Bayern Digital Bonus. Norman Müller und Felix Meusel geben praxisnahe Tipps für den Antragsprozess, heben die Bedeutung regionaler Programme hervor und zeigen, wie kleine und mittlere Unternehmen durch effiziente digitale Prozesse und KI-Integration profitieren können. Erfahre von einem unkomplizierten Antragsverfahren mit schneller Bewilligung (4-6 Wochen) und flexibler Mittelverwendung. Die Experten beleuchten zudem die Vielseitigkeit von KI-Anwendungen und bieten entscheidende Impulse für einen gezielten Einsatz in Unternehmen. TakeawaysRegionale Förderprogramme bieten Unternehmen Unterstützung im Bereich künstliche Intelligenz.Es ist ratsam, sich an Wirtschaftsförderungen und Experten zu wenden, um bei der Antragstellung zu helfen.Kleine und mittelständische Unternehmen können von Förderungen profitieren, um ihre digitalen Prozesse zu verbessern und KI-Modelle zu implementieren.Der Antragsprozess ist relativ einfach und die Bewilligung erfolgt in der Regel innerhalb von vier bis sechs Wochen. DLPT-Lösungen und KI können in Kombination mit Dokumentation und Interviews eingesetzt werden, um das Wissen von Fachkräften zu bewahren.KI ist ein essenzieller Bestandteil für Start-ups und Unternehmen aller Art.KI kann als Internetanschluss für Unternehmen dienen und Prozesse optimieren.KI kann zur Verbesserung der Mitarbeitergesundheit beitragen, indem sie Arbeitsabläufe vereinfacht und automatisiert.Es ist wichtig, den Einsatz von KI im eigenen Unternehmen zu prüfen und eine individuelle Unternehmenslösung mit eigenen Daten zu entwickeln.Chapters00:00 Einführung und Vorstellung des Themas01:23 Regionale Fördermöglichkeiten04:09 Wichtige Ansprechpartner für Förderungen05:06 Definition von KMUs06:26 Unwissenheit über Fördermöglichkeiten10:12 Prozess der Antragstellung13:11 Kriterien für Innovativität14:26 Vielfältige Einsatzmöglichkeiten der Förderung18:00 Dauer der Antragsbewilligung19:25 Unterschiede zwischen Bayern Digital Bonus und Bayern Digital Bonus Plus22:29 Eigenanteil und Flexibilität des Projekts25:31 Änderungsnachträge und Projektumfang27:08 Empfehlung zur Prüfung der Förderfähigkeit28:34 Klarstellung zur Implementierung von KI29:47 DLPT-Lösungen und KI in Kombination mit Dokumentation und Interviews31:31 Der ImSupport the show---Schließ Dich unserer Podcast-Community auf LinkedIn an und sichere Dir den Zugang zu exklusiven Inhalten und Vorankündigungen. https://www.linkedin.com/groups/8687316/ Videoaufzeichnung des Interviews Hintergrundinformationen zu unserem Interviewgästen Q&A-Sessions mit Norman Ankündigungen von Live-Podcast Produktionen Stelle deine Fragen an unsere Interviewgäste Exklusive Audio-Events mit unseren Podcast-Gästen Du willst mehr? Dann werde Member auf der GENIUS ALLIANCE Plattform und schließ dich unserem AI-Network an. https://www.genius-alliance.com Erweitere dein KI-Netzwerk Entwickle KI-Projekte mit Top-Experten Triff Unternehmer, Gründer, KI-Experten & Investoren Nutze unseren exklusiven Content Erhalte Zugriff auf Online-Seminare & Live-Mentorings Finde Business Angel & Kooperationspartner für dein Business Genieße die Unterstützung unserer Community ---Dieser Podcast wird produziert von: MARKENREBELL - Podcast Manufaktur: https://www.markenrebell.de

In der fünften Episode unseres Podcasts “#5 Der Kampf der LLM Chatbots - Google vs OpenAI” tauchen wir tief in die Welt der Künstlichen Intelligenz ein. Wir vergleichen die Leistung von ChatGPT und Gemini und analysieren, was die Benchmarks bei Gemini bedeuten. Dabei werfen wir auch einen Blick auf mögliche Underdogs in diesem Rennen. Am Ende der Episode geben wir einige Empfehlungen für weitere spannende KI-Projekte.

Heute hast du die einmalige Gelegenheit, direkt hinter die Kulissen zu blicken. Podcast Host Norman Müller spricht in dieser besonderen Episode mit dem KI-Experten und Stammgast des Podcasts Felix Meusel. Norman & Felix tauchen tief ein in die verborgenen Geheimnisse und unerzählten Geschichten, die sich hinter den geschlossenen Türen der Unternehmen abspielen, wenn sie sich mit dem Thema Künstliche Intelligenz befassen. Bereite dich vor auf spannende Enthüllungen und Einsichten, die dein Verständnis von KI in der Geschäftswelt komplett verändern werden.ShortDie Implementierung von KI in Unternehmen erfordert individuelle Anpassungen und den Einsatz von spezialisierten Modellen wie Retrieved Augmented Generation AI (Racks).Lokale Modelle bieten Unternehmen mehr Kontrolle und reduzieren die Abhängigkeit von Cloud-Anwendungen.Bei der Investition in KI-Projekte sollten Unternehmen darauf achten, dass die Effektivität der Modelle bereits erreicht ist und zukünftige Entwicklungen nicht unbedingt einen signifikanten Mehrwert bieten.Die Austauschbarkeit von Modellen ermöglicht es Unternehmen, neue Modelle einzuführen und vorhandene Modelle auszutauschen, um ihre KI-Lösungen kontinuierlich zu verbessern. Die Anpassung und Individualität bleiben bei der Nutzung von KI erhalten.Die Zusammenarbeit mit der IT-Abteilung kann eine Herausforderung sein, aber es gibt Möglichkeiten, KI unabhängig davon einzuführen.KI sollte als Top-Priorität im Unternehmen betrachtet werden, um wettbewerbsfähig zu bleiben.Es ist wichtig, eine eigene KI-Abteilung und einen Chief Artificial Intelligence Officer zu haben.Deutsche Unternehmen sollten offener für den Einsatz von KI sein und Wissen austauschen, um erfolgreich zu sein.Chapters00:00Einführung und Vorstellung00:52Implementierung von künstlicher Intelligenz in Unternehmen05:02Unterschied zwischen allgemeinen KI-Werkzeugen und individuellen Anpassungen08:15Retrieved Augmented Generation AI (Racks)09:49Herausforderungen bei der Implementierung von KI in Unternehmen13:10Anpassbarkeit von KI-Modellen an Unternehmen16:17Einsatz von KI in der Notarbranche19:18Lokale Modelle und ihre Bedeutung für Unternehmen23:41Kosten und Investitionen in KI-Projekte24:24Sicherstellen der Effektivität von KI-Investitionen27:28Entwicklungen in der KI-Welt und AustauschbarkeitSupport the show---Schließ Dich unserer Podcast-Community auf WhatsApp an und sichere Dir den Zugang zu exklusiven Inhalten und Vorankündigungen. https://whatsapp.genius-alliance.com Videoaufzeichnung des Interviews Hintergrundinformationen zu unserem Interviewgästen Q&A-Sessions mit Norman Ankündigungen von Live-Podcast Produktionen Stelle deine Fragen an unsere Interviewgäste Exklusive Audio-Events mit unseren Podcast-Gästen Du willst mehr? Dann werde Member auf der GENIUS ALLIANCE Plattform und schließ dich unserem AI-Network an. https://www.genius-alliance.com Erweitere dein KI-Netzwerk Entwickle KI-Projekte mit Top-Experten Triff Unternehmer, Gründer, KI-Experten & Investoren Nutze unseren exklusiven Content Erhalte Zugriff auf Online-Seminare & Live-Mentorings Finde Business Angel & Kooperationspartner für dein Business Genieße die Unterstützung unserer Community ---Dieser Podcast wird produziert von: MARKENREBELL - Podcast Manufaktur: https://www.markenrebell.de --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/geniusalliance/message

Generative KI für Versicherer: Zwischen Effizienzsteigerung und ethischen Überlegungen. In dieser Episode steht das  Thema "KI konkret - Die Top-Use-Cases für die Versicherungsbranche" im Mittelpunkt. Unsere Gastgeber Julius Kretz und Alexander Bernert tauchen mit unserem Experten Thorben Schlätzer tief in die Welt der künstlichen Intelligenz ein. Thorben teilt seine Einblicke und Erfahrungen in der Entwicklung von KI-Lösungen in der Versicherungsbranche und gibt wertvolle Einblicke in die konkreten Anwendungen von KI, insbesondere im Bereich generativer KI. Er erklärt, wie KI-Projekte ähnlich wie klassische Softwareprojekte strukturiert werden und betont die Bedeutung von Leuchtturmprojekten, um die Akzeptanz von KI in Unternehmen zu fördern. Außerdem diskutieren sie die regulatorische Komplexität, ethische Fragen und die zukünftige Entwicklung von KI. Lasst uns eintauchen in die Welt der künstlichen Intelligenz und ihre Anwendungen in der Versicherungsbranche!Neugierig? Hier geht es direkt zu ProvenExpert!Folge uns auf unserer LinkedIn Unternehmensseite für weitere spannende Updates.Unsere Website: https://www.insurancemondaypodcast.de/Du möchtest Gast beim Insurance Monday Podcast sein? Schreibe uns unter info@insurancemondaypodcast.de und wir melden uns umgehend bei Dir.Vielen Dank, dass Du unseren Podcast hörst!

Advanced Analytics- und KI-Projekte halten zunehmend Einzug in Unternehmen. Auch beim Konsumgüterhersteller Beiersdorf war es nicht anders. Doch wie gelingt eine nachhaltige Implementierung?  Welche Fallstricke sind zu beachten? Was ist auf dem Weg zu einem datengetriebenen Unternehmen zu wichtig?   Pierre Kröning, Director Data & Analytics, Finance & HR bei Beiersdorf und Stephan Abend, Head of Data Science Hub bei Beiersdorf berichten über Ihre Erfahrungen und teilen wichtige Lessons Learned, die auch für andere Unternehmen wichtig sind. Interview auf atvisio.TV anschauen: https://www.atvisio.de/tv/wie-beiersdorf-ki-loesungen-nachhaltig-implementiert/

Advanced Analytics- und KI-Projekte halten zunehmend Einzug in Unternehmen. Auch beim Konsumgüterhersteller Beiersdorf war es nicht anders. Doch wie gelingt eine nachhaltige Implementierung?  Welche Fallstricke sind zu beachten? Was ist auf dem Weg zu einem datengetriebenen Unternehmen zu wichtig?   Pierre Kröning, Director Data & Analytics, Finance & HR bei Beiersdorf und Stephan Abend, Head of Data Science Hub bei Beiersdorf berichten über Ihre Erfahrungen und teilen wichtige Lessons Learned, die auch für andere Unternehmen wichtig sind. Interview auf atvisio.TV anschauen: https://www.atvisio.de/tv/wie-beiersdorf-ki-loesungen-nachhaltig-implementiert/

Bis zu 256.800 US-Dollar im Homeoffice bietet Microsoft einem künftigen Spitzenmanager. Dieser soll den Konzern in eine energieautarke Zukunft führen – inklusive KI-Systeme und Cloud. Mit Kernenergie betriebene SM-Reaktoren sollen dabei helfen. Web: https://www.epochtimes.de Probeabo der Epoch Times Wochenzeitung: https://bit.ly/EpochProbeabo Twitter: https://twitter.com/EpochTimesDE YouTube: https://www.youtube.com/channel/UC81ACRSbWNgmnVSK6M1p_Ug Telegram: https://t.me/epochtimesde Gettr: https://gettr.com/user/epochtimesde Facebook: https://www.facebook.com/EpochTimesWelt/ Unseren Podcast finden Sie unter anderem auch hier: iTunes: https://podcasts.apple.com/at/podcast/etdpodcast/id1496589910 Spotify: https://open.spotify.com/show/277zmVduHgYooQyFIxPH97 Unterstützen Sie unabhängigen Journalismus: Per Paypal: http://bit.ly/SpendenEpochTimesDeutsch Per Banküberweisung (Epoch Times Europe GmbH, IBAN: DE 2110 0700 2405 2550 5400, BIC/SWIFT: DEUTDEDBBER, Verwendungszweck: Spenden) Vielen Dank! (c) 2023 Epoch Times

In dieser Episode spreche ich mit Daniel Erbert, Head of Innovation & Automation, EY Wir sprechen über folgende Themen: Warum scheitern KI-Projekte? Welche Verantwortung tragen CEOs, wenn es um die Nutzung von KI in ihren Unternehmen geht? Wie können CEOs sicherstellen, dass KI verantwortungsvoll und ethisch eingesetzt wird? Wie können CEOs sicherstellen, dass KI die Arbeitswelt nicht negativ beeinflusst, sondern im Gegenteil zu positiven Veränderungen führt? Wie sollten CEOs eine langfristige Strategie für den Einsatz von KI entwickeln, die ethischen Anforderungen gerecht wird? Erhalte jede Woche aktuelle Strategien in dein E-Mail Postfach: https://www.stateofprocessautomation.com/ Podcast-Moderator: Christoph Pacher LinkedIn Interviewgast: Daniel Erbert, Head of Innovation & Automation, EY LinkedIn

Die US-Tech-Konzerne Apple und Amazon haben ihre Quartalszahlen verkündet. Das Thema KI beschäftigt beide Unternehmen – und könnte in Zukunft erfolgsentscheidend sein. Während Apples Gesamtumsatz im vergangenen Quartal leicht geschrumpft ist, verzeichnete Amazon ein Umsatzplus von 11 Prozent. In einer Zeit, in der viele Investoren nach KI rufen, geht Apple mit seiner Virtual-Reality-Brille Vision Pro auf den Markt. Apple-Chef Tim Cook bezeichnet sie als „Wunderwerk der Technik“, noch konnte er die Analysten damit allerdings nicht vollständig überzeugen. Die erwarten auch im nächsten Quartal einen Umsatzrückgang beim iPhone-Hersteller. Gewinnstütze von Apple sind längst nicht mehr die verkauften Geräte, sondern Dienstleistungen wie der App Store und der Zahlungsdienst Apple Pay. Über laufende KI-Projekte spricht man bei Apple in Kalifornien derzeit nicht. Anders beim E-Commerce-Riesen Amazon: Dort erhofft man sich, dass die Cloud-Tochter AWS vom KI-Boom profitieren wird. Wie es um die Zukunft des Amazon-Marktplatzes bestellt ist, bleibt derweil offen. Die chinesische Konkurrenz stürmt den Markt und überflutet die Kundschaft mit kaum zu unterbietenden Preisen. Außerdem: Wie sieht die Zukunft des Cannabismarkts in Deutschland aus? Die Legalisierung, die die Ampelkoalition einst angedacht hatte, lässt auf sich warten. „Es gibt aber eine interessante Entwicklung“, erklärt Handelsblatt-Redakteurin Maike Telgheder. Denn für die medizinische Nutzung könnte die Droge bald freigegeben werden. *** Statt 4 Wochen können Sie jetzt 6 Wochen das digitale Handelsblatt für 1 € lesen. Zusätzlich verlosen wir unter allen Teilnehmenden zehn Amazon Gutscheine im Wert von je 500 €. Sichern Sie sich jetzt unser Sommerangebot – unter www.handelsblatt.com/sommer-special Wenn Sie Anmerkungen, Fragen, Kritik oder Lob zu dieser Folge haben, schreiben Sie uns gern per E-Mail: today@handelsblattgroup.com Ab sofort sind wir bei WhatsApp, Signal und Telegram über folgende Nummer erreichbar: 01523 – 80 99 427 Helfen Sie uns, unsere Podcasts weiter zu verbessern. Ihre Meinung ist uns wichtig: www.handelsblatt.com/zufriedenheit [Mehr über die Angebote unserer Werbepartnerinnen und -partner finden Sie HIER](https://cmk.handelsblatt.com/cms/articles/15597/anzeige/podcast-werbepartnerinnen/hier-gibt-s-weitere-infos-zu-den-angeboten-unserer-werbepartner-innen)

Wir sind in der Lage, alles Mögliche zu messen: Effizienz, Input, Output, Ergebnisse. Aber was ist mit Menschen und Persönlichkeiten? Kann man diese messen?Ja, sagt Thila Pham, die in der neuen Podcastfolge von Unf*ck Your Data mit Christian Krug über die Messung von Persönlichkeitsdaten diskutiert. Thila arbeitet als Change Consultant und Coach und hat sich irgendwann mal gefragt: Wenn Projekte scheitern, dann liegt es an den Menschen – kann ich das irgendwie messen?Statt stundenlanger Gespräche ist die Lösung: Das Framework Lumina Spark, das auf den Big 5 gegründet ist – den Forschungsergebnissen von Lewis Goldberg. In diesem Framework gibt es 5 Aspekte, welche gemessen werden: Offenheit, Gewissenhaftigkeit, Extraversion/Introversion, Verträglichkeit und Neurotizismus. Spannend dabei: Es ist möglich, Ausprägungen in beide Richtungen zu haben, z.B. sowohl extrovertiert zu sein als auch introvertiert. Dabei unterscheidet Thila aber auch zwischen 3 Zuständen:Wie bist Du naturell, d.h. zuhause?Wie bist Du im Alltag?Wie bist Du unter Druck und Stress? Auf Basis dieser Fragen und der unterschiedlichen Zustände unterstützt Thila dabei, in Change Projekten die Teams zusammenzusetzen. Die verschiedenen Rollen in diesen Projekten erklärt sie auch sehr bildhaft am Beispiel eines Widerständlers vs. einer Person, die Ideen- und Inspirationsgetrieben ist. Dabei beobachtet sie auch Reibungspunkte in Teams bei Stress-Situationen und klärt die Mitarbeitenden auf: Was ist gerade Persönlichkeit? Und was ist persönlich? Dabei sieht sie sich immer „im Dienst der Mitarbeitenden“. Und dann geht es in der Podcast-Folge natürlich noch um KI: Denn die kann richtige Sinnkrisen hervorrufen! Was macht es mit Dir, wenn Dein Job und Deine Fähigkeiten durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz plötzlich obsulet werden? Und wie kann man KI-Projekte menschlich gestalten?▬▬▬▬▬▬ Profile: ▬▬▬▬Zum LinkedIn-Profil von Thila: https://www.linkedin.com/in/thilapham/Zu „Phamtastic Insights: https://open.spotify.com/show/6miY1NmPSNNKY3KqyiBZ7IZum LinkedIn-Profil von Christian: https://www.linkedin.com/in/christian-krug/Unf*ck Your Data auf Linkedin: https://www.linkedin.com/company/unfck-your-data▬▬▬▬▬▬ Buchempfehlung: ▬▬▬▬Buchempfehlung von Thila: The Almanack of Naval Ravikant – Eric JorgensonAlle Empfehlungen in Melenas Bücherladen: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/unfuckyourdata▬▬▬▬▬▬ Hier findest Du Unf*ck Your Data: ▬▬▬▬Zum Podcast auf Spotify: https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfaZum Podcast auf iTunes: https://podcasts.apple.com/de/podcast/unf-ck-your-data/id1673832019Zum Podcast auf Google: https://podcasts.google.com/feed/aHR0cHM6Ly9mZWVkcy5jYXB0aXZhdGUuZm0vdW5mY2steW91ci1kYXRhLw?ep=14Zum Podcast auf Deezer: https://deezer.page.link/FnT5kRSjf2k54iib6▬▬▬▬▬▬ Kontakt: ▬▬▬▬E-Mail: christian@uyd-podcast.com▬▬▬▬▬▬ Timestamps: ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬00:01:41 Vorstellung Thila Pham00:02:55 Lumina Spark und Big 5 for Live00:06:31 Verhaltenspräferenzen durch Daten verstehen00:09:29 Datenerhebung und Purpose00:13:32 Change Management00:18:54 Können sich Menschen verändern?00:23:23 Persönlichkeiten im Team00:24:48 It's not personal, it's personality.00:28:07 Take the robot out of the human00:34:29 Thila's Buch-Empfehlung

It`s throwback time Aufgenommen in der wunderbaren Kulisse von Shuk Oranis Atelier in der Hafencity - Dario Gi, unser allererster Gast, redet mit uns heute über künstliche Intelligenz und deren Einfluss auf menschliche Arbeit. Er gewährt uns Einblicke in vergangene und zukünftige KI – Projekte. Automatisierung bietet Möglichkeiten, aber auch Gefahren so viel vorab… Ein Highlight für technikbegeisterte Diggytalk – Hörer und alle die endlich mal wissen wollten, was „Peezmo“ überhaupt bedeutet. Dazu auch gerne in die erste Folge mit ihm reinhören. Lasst euch mitnehmen auf eine kleine Zeitreise in die Anfangstage von Diggytalk. Wieder gespickt mit Anekdoten zum Schmunzeln. Der Link zu Darios Blog: www.3rdway.io Jeden Freitag erwartet euch eine neue Folge.Wenn ihr mich unterstützen wollt, dann lasst ein Abo da und checkt mein Social Media ab.Besucht uns auf unserer Website für weitere Informationen : www.diggytalk.de Und natürlich auf Instagram: https://www.instagram.com/diggytalk/ Hier findet ihr das Diggytalk-Impressum:https://www.diggytalk.de/impressum.html Copyright 2023 Diggytalk – Diggytalk ist eine eingetragene Marke von Dominik Grote Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.