Artikel zum Thema Künstliche Intelligenz

Sammlung von Artikeln zur Künstlichen Intelligenz im Unternehmen aus renommierten Fachzeitschriften mit Link auf den Originalartikel (Sprachen Deutsch und Englisch).

623 Artikel gefunden
Titel:
Venture Clienting mit Startups
Deutsch - Quellartikel veröffentlicht / geändert am 13. Februar 2026
Kurzbeschreibung:
Venture Clienting ermöglicht es Unternehmen, durch die Zusammenarbeit mit Startups innovative Lösungen zu integrieren. Dies führt zu höherer Effizienz und Kosteneinsparungen, während Startups von den Ressourcen etablierter Unternehmen profitieren.
Beschreibung

Venture Clienting ist ein strategischer Ansatz, bei dem Unternehmen als Kunden von Startups agieren, um innovative Technologien und Lösungen zu implementieren. Otto DOCK 6 ist ein Beispiel für eine Venture Client Unit, die diesen Prozess strukturiert und effizient gestaltet. Der Prozess umfasst vier Phasen: Discover, Assess, Buy & Pilot sowie Adopt, um sicherzustellen, dass die Lösungen den spezifischen Anforderungen der Unternehmen entsprechen. Durch die Integration von Startups können Unternehmen ihre Prozesse optimieren und Wettbewerbsvorteile sichern.

Schlagworte
Venture Clienting, Startups, Innovation, Effizienz, Kosteneinsparungen, Otto DOCK 6, digitale Transformation
Technologie
NLP/LLM, RPA/Workflow-Automatisierung, Optimierung/OR
Datentypen
Tabellen-/ERP-Daten, Text (E-Mails, Tickets, Chat)
Erstellt von Hans-Jörg Vohl am 15.02.2026 13:06 | Zuletzt geändert am 15.02.2026 13:06
Titel:
Cisco und autonome KI-Netzwerke
Deutsch - Quellartikel veröffentlicht / geändert am 12. Februar 2026
Kurzbeschreibung:
Cisco präsentiert auf der Cisco Live in Amsterdam seine Vision für AI-ready Networks. Der Fokus liegt auf der Entwicklung autonomer KI-Systeme, die Unternehmen helfen sollen, effizienter und sicherer zu arbeiten.
Beschreibung

Im Rahmen der Cisco Live in Amsterdam stellte Cisco die ‘Agentic Era’ vor, in der KI nicht nur assistiert, sondern autonom handelt. Der Konzern betont die Notwendigkeit, dass Unternehmen ihre Strategien anpassen müssen, um in der neuen KI-Welt erfolgreich zu sein. Cisco identifiziert vier essenzielle Säulen: Zeit, Vertrauen, Talent und Technologie. Ein Beispiel für die erfolgreiche Implementierung ist Nestlé, das durch ein AI-ready Network signifikante Verbesserungen in der Verfügbarkeit und Reduzierung kritischer Vorfälle erzielt hat. Cisco bietet mit neuen Technologien wie dem Silicon One G300 Chip und dem Unified Edge Lösungen, die KI-Anwendungen direkt am Entstehungsort der Daten ermöglichen.

Schlagworte
KI, Netzwerke, Cisco, AI-ready, Technologie, Innovation, Sicherheit, Automatisierung
Technologie
NLP/LLM, Reinforcement Learning, Optimierung/OR
Datentypen
Tabellen-/ERP-Daten, Sensordaten/IoT, Log-/Maschinendaten
Erstellt von Hans-Jörg Vohl am 15.02.2026 13:06 | Zuletzt geändert am 15.02.2026 13:06
Titel:
Didero automatisiert Beschaffungsprozesse
Englisch - Quellartikel veröffentlicht / geändert am 12. Februar 2026
Kurzbeschreibung:
Didero hat 30 Millionen Dollar gesammelt, um die Beschaffung in der Fertigung zu automatisieren. Die Plattform nutzt generative KI, um komplexe Abläufe zu vereinfachen und manuelle Aufgaben zu minimieren.
Beschreibung

Didero wurde gegründet, um die Herausforderungen der globalen Beschaffung zu bewältigen, die während der Pandemie offensichtlich wurden. Die Plattform fungiert als KI-Schicht, die bestehende ERP-Systeme ergänzt und eingehende Kommunikation verarbeitet, um den Beschaffungsworkflow weitgehend zu automatisieren. Ziel ist es, den gesamten Prozess von der Anfrage bis zur Zahlung ohne manuelle Eingriffe zu gestalten. Didero richtet sich an Hersteller und Distributoren, die Rohstoffe und Materialien beschaffen müssen.

Schlagworte
Didero, Beschaffung, KI, Automatisierung, Fertigung, Startups
Technologie
NLP/LLM, RPA/Workflow-Automatisierung
Datentypen
Text (E-Mails, Tickets, Chat), Tabellen-/ERP-Daten
Erstellt von Hans-Jörg Vohl am 15.02.2026 13:06 | Zuletzt geändert am 15.02.2026 13:06
Titel:
Domain Intelligence in Production AI
Englisch - Quellartikel veröffentlicht / geändert am 12. Februar 2026
Kurzbeschreibung:
Hochwertige agentische KI hängt von der Zuverlässigkeit der Systeme ab. Unternehmen müssen sich auf eine einheitliche Datenbasis und klare Verantwortlichkeiten konzentrieren, um den Wert von agentischer KI zu realisieren.
Beschreibung

In der Diskussion über agentische KI wird deutlich, dass der Erfolg nicht nur von der Modellqualität abhängt, sondern von den Systemen, die sie umgeben. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten zugänglich und nachvollziehbar sind, um die Qualität der Entscheidungen zu gewährleisten. Besonders in regulierten Branchen ist es wichtig, menschliche Leistung als Benchmark zu nutzen und die Erwartungen realistisch zu halten. Der Fokus sollte auf der Schaffung einer soliden Dateninfrastruktur und der Definition klarer Verantwortlichkeiten liegen, um agentische Systeme effektiv in den Betrieb zu integrieren.

Schlagworte
agentische KI, Datenqualität, Unternehmensstrategie, regulatorische Anforderungen
Technologie
NLP/LLM, RAG/Enterprise-Suche, Klassisches ML (Tabular)
Datentypen
Dokumente/PDF, Text (E-Mails, Tickets, Chat), Tabellen-/ERP-Daten
Erstellt von Hans-Jörg Vohl am 15.02.2026 13:06 | Zuletzt geändert am 15.02.2026 13:06
Titel:
KI im Einkauf: Chancen und Roadmap
Englisch - Quellartikel veröffentlicht / geändert am 12. Februar 2026
Kurzbeschreibung:
Der Artikel behandelt die Auswirkungen von KI im Einkauf von Konsumgütern und bietet eine Roadmap für Führungskräfte. Es werden verschiedene Einsatzmöglichkeiten und deren Potenziale aufgezeigt.
Titel
KI im Einkauf: Chancen und Roadmap
Beschreibung

In dem Artikel wird erörtert, wie KI den Einkauf von Konsumgütern transformieren kann. Die Autoren skizzieren die verschiedenen Möglichkeiten, wie Unternehmen KI nutzen können, um Effizienz zu steigern und neue Produkte zu entwickeln. Zudem wird eine Roadmap präsentiert, die Führungskräften helfen soll, die Implementierung von KI in ihren Einkaufsprozessen strategisch zu planen.

Schlagworte
KI, Einkauf, Konsumgüter, Roadmap, Effizienz, Personalisierung
Technologie
NLP/LLM, Klassisches ML (Tabular), Reinforcement Learning
Datentypen
Tabellen-/ERP-Daten, Text (E-Mails, Tickets, Chat), Dokumente/PDF
Erstellt von Hans-Jörg Vohl am 15.02.2026 13:06 | Zuletzt geändert am 15.02.2026 13:06
Titel:
Spotify nutzt KI für Entwicklung
Englisch - Quellartikel veröffentlicht / geändert am 12. Februar 2026
Kurzbeschreibung:
Spotify berichtet, dass die besten Entwickler seit Dezember keinen Code mehr geschrieben haben, dank KI. Das Unternehmen hat über 50 neue Funktionen in 2025 eingeführt und nutzt ein internes System zur Beschleunigung der Entwicklung.
Beschreibung

Spotify hat während eines Gewinnaufrufs bekannt gegeben, dass die besten Entwickler des Unternehmens seit Dezember keinen Code mehr geschrieben haben, da sie auf KI zurückgreifen. Mit dem internen System ‘Honk’ können Ingenieure in Echtzeit Codeänderungen vornehmen und neue Funktionen implementieren, was die Produktivität erheblich steigert. Spotify hat im Jahr 2025 zahlreiche neue Features für seine Streaming-App eingeführt und sieht in der KI-Entwicklung großes Potenzial für die Zukunft.

Schlagworte
Spotify, KI, Entwicklung, Software, Innovation, Musik, Technologie
Technologie
Generative Code, NLP/LLM
Datentypen
Text (E-Mails, Tickets, Chat), Audio/Sprachaufnahmen
Erstellt von Hans-Jörg Vohl am 15.02.2026 13:06 | Zuletzt geändert am 15.02.2026 13:06
Titel:
Vereinheitlichung der Kostenanalyse
Englisch - Quellartikel veröffentlicht / geändert am 12. Februar 2026
Kurzbeschreibung:
Der Artikel beschreibt eine neue Lösung zur Vereinheitlichung der Kostenanalyse von Databricks und Cloud-Infrastruktur. Diese Lösung ermöglicht es Unternehmen, die Gesamtkosten auf verschiedenen Ebenen zu visualisieren und zu analysieren, was zu einer besseren Kostenkontrolle führt.
Beschreibung

Die Cloud Infra Cost Field Solution von Databricks bietet eine integrierte Sicht auf die Kosten von Databricks und der zugrunde liegenden Cloud-Infrastruktur. Unternehmen können damit ihre Ausgaben nach Arbeitsbereichen und Geschäftseinheiten aufschlüsseln, was die Budgetierung und Kostenberichterstattung vereinfacht. Die Lösung zielt darauf ab, die Komplexität der Kostenmessung zu reduzieren und eine klare Sicht auf die Gesamtkosten zu ermöglichen, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt und analysiert.

Schlagworte
Kostenanalyse, Databricks, Cloud, TCO, FinOps, Infrastruktur
Technologie
NLP/LLM, RAG/Enterprise-Suche, Optimierung/OR
Datentypen
Tabellen-/ERP-Daten, Log-/Maschinendaten, Text (E-Mails, Tickets, Chat)
Erstellt von Hans-Jörg Vohl am 15.02.2026 13:06 | Zuletzt geändert am 15.02.2026 13:06
Titel:
Vorhersagen zur Fertigung 2026
Englisch - Quellartikel veröffentlicht / geändert am 12. Februar 2026
Kurzbeschreibung:
Der Artikel behandelt die zukünftigen Entwicklungen im Bereich der Fertigung und den Einfluss moderner Datenarchitekturen sowie KI. Es werden Trends und Prognosen für die Industrie bis 2026 vorgestellt.
Beschreibung

Im Artikel werden die wesentlichen Trends und Vorhersagen für die Fertigungsindustrie bis 2026 analysiert. Der Fokus liegt auf der Rolle moderner Datenarchitekturen und der Integration von Künstlicher Intelligenz, um Effizienz und Produktivität zu steigern. Die Bedeutung von Daten für die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen wird hervorgehoben, ebenso wie die Notwendigkeit, bestehende Prozesse zu optimieren und anzupassen.

Schlagworte
Fertigung, KI, Datenarchitektur, Prognosen, Industrie 4.0
Technologie
NLP/LLM, Klassisches ML (Tabular), Zeitreihen-Forecasting
Datentypen
Tabellen-/ERP-Daten, Sensordaten/IoT
Erstellt von Hans-Jörg Vohl am 15.02.2026 13:06 | Zuletzt geändert am 15.02.2026 13:06
Titel:
Aufbau einer Atomic-Agents RAG-Pipeline
Englisch - Quellartikel veröffentlicht / geändert am 11. Februar 2026
Kurzbeschreibung:
In diesem Artikel wird erläutert, wie eine fortschrittliche RAG-Pipeline mit Atomic Agents aufgebaut wird. Es werden Techniken zur dynamischen Kontextinjektion und Agentenverkettung vorgestellt, um eine wiederverwendbare Forschungsassistenz zu schaffen.
Beschreibung

Der Artikel beschreibt die Entwicklung einer End-to-End-Lernpipeline, die auf Atomic Agents basiert. Dabei werden typisierte Agentenschnittstellen, strukturiertes Prompting und eine kompakte Abrufschicht kombiniert, um die Ausgaben in realen Projektdokumentationen zu verankern. Es wird gezeigt, wie relevante Kontexte abgerufen und dynamisch in einen antwortenden Agenten injiziert werden, um einen interaktiven Prozess zu schaffen, der als Forschungsassistent für Fragen zu Atomic Agents dient.

Schlagworte
Atomic Agents, RAG, Pipeline, KI, Forschung, Automatisierung
Technologie
NLP/LLM, RAG/Enterprise-Suche
Datentypen
Dokumente/PDF, Text (E-Mails, Tickets, Chat)
Erstellt von Hans-Jörg Vohl am 15.02.2026 13:06 | Zuletzt geändert am 15.02.2026 13:06
Titel:
KI in der IT-Sicherheit
Deutsch - Quellartikel veröffentlicht / geändert am 11. Februar 2026
Kurzbeschreibung:
Künstliche Intelligenz verändert die IT-Sicherheit grundlegend, indem sie sowohl Chancen als auch Risiken für Unternehmen schafft. Die Nutzung von KI zur Abwehr von Cyberangriffen erfordert jedoch eine sorgfältige Governance und robuste Sicherheitsmaßnahmen.
Beschreibung

Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die IT-Sicherheit bietet Unternehmen die Möglichkeit, Cyberangriffe effizienter abzuwehren. Gleichzeitig nutzen Cyberkriminelle KI, um ihre Angriffe zu optimieren, was Unternehmen vor neue Herausforderungen stellt. Um diesen Risiken zu begegnen, müssen Unternehmen ihre KI-Systeme gründlich überprüfen und sicherstellen, dass sie den gesetzlichen Anforderungen entsprechen. Eine transparente und nachvollziehbare KI-Governance ist entscheidend, um potenzielle Schwachstellen frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Zudem sollten Unternehmen moderne Sicherheitsarchitekturen implementieren, die maschinelles Lernen nutzen, um Anomalien zu identifizieren und automatisierte Reaktionen auf Bedrohungen zu ermöglichen.

Schlagworte
IT-Sicherheit, Künstliche Intelligenz, Cyberangriffe, Governance, Compliance, maschinelles Lernen, Anomalieerkennung, Cyberkriminalität
Technologie
NLP/LLM, Anomaly Detection, Klassisches ML (Tabular)
Datentypen
Text (E-Mails, Tickets, Chat), Log-/Maschinendaten, Dokumente/PDF
Erstellt von Hans-Jörg Vohl am 15.02.2026 13:06 | Zuletzt geändert am 15.02.2026 13:06

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