KI kann bessere Eingabeaufforderungen: Werden Prompt Engineers nutzlos?
Die KI-Revolution frisst ihre eigenen Kinder, im Falle von GenAI eventuell die Prompt Engineers. Aktuelle Studien zeigen, dass das KI-Modell selbst besser prompst. Neue Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass Prompt Engineering am besten durch das KI-Modell selbst vorgenommen wird. Positive Aufforderungen können die Leistung des Modells verbessern. Tools wie Dspy automatisieren diesen Prozess effektiv.
Generative AI: Die größten Fehler beim Einsatz generativer KI
Der Einsatz generativer KI birgt neben Chancen auch Risiken und Fallstricke. Unternehmen sollten vorsichtig sein, da unangemessene, irreführende oder beleidigende Inhalte entstehen können. Microsoft setzt daher auf Copilot statt Autopilot, um menschliche Kontrolle zu gewährleisten. Eine Kultur des verantwortungsvollen Umgangs mit generativer KI und klare Richtlinien sind entscheidend. __JETPACK_AI_ERROR__
Motivation in Eigenregie: 20 Jahre im Job – wie bleibe ich motiviert?
Bei beruflicher Demotivation helfen gezieltes Hinterfragen der eigenen Haltung und das Entwickeln neuer Kompetenzen. Mentale Agilität ist entscheidend, um Veränderungen zu bewältigen. Individuelle Motivationsfaktoren sollten identifiziert und genutzt werden, um wieder mit Freude und Energie zur Arbeit zu gehen. Führungskräfte spielen dabei eine wichtige Rolle. (Quelle: computerwoche.de)
Braucht der Mittelstand eine Sovereign Cloud?
Der Experte Oliver Queck von Skaylink betont im Interview, dass die Entscheidung zwischen Sovereign und Public Cloud nuancierter betrachtet werden sollte. Die Sovereign Cloud eignet sich insbesondere für sensible Daten und strenge regulatorische Anforderungen. Mittelständische Kunden hingegen profitieren oft von hybriden Lösungen, um Souveränitätsvorteile zu erzielen und gleichzeitig die Vorzüge der Public Cloud zu nutzen.
Große Sprachmodelle, kleine Wirkung?: 5 Fragen vor dem LLM-Deployment
Bevor Sie sich vom anhaltenden Hype um große Sprachmodelle vereinnahmen lassen, sollten Sie fünf Schlüsselfragen stellen. Überprüfen Sie, ob ein Large Language Model wirklich Mehrwert bringt, wie es um die Haftungsrisiken steht, ob es wirklich günstiger ist, wie die Systemwartung gehandhabt wird und wie Ihre Testing-Prozesse aussehen.
Manufacturing Award von Microsoft und Roland Berger: Mercedes gewinnt mit MO360 Data Platform
Industrieunternehmen aus der EMEA-Region wurden zum fünften Microsoft Intelligent Manufacturing Award aufgerufen. Mercedes-Benz wurde für die MO360 Data Platform ausgezeichnet, Northvolt für das Particle Trap System, Malvern Panalytical für Smart Return Agriculture, Wilo SE für adaptive Werkerassistenz und ANDRITZ AG für Metris. Danfoss gewann mit Alsense in der Kategorie Nachhaltigkeit.
SAP-Investitionen 2024: Anwender treten stärker auf die Bremse
Die DSAG-Umfrage zeigt, dass Investitionsbereitschaft in S/4HANA zunimmt, während Bedenken zur Cloud-Strategie bestehen. Budgets steigen bei 43% der Unternehmen, während 36% keine Veränderung sehen. SAP ERP behält die Führung vor S/4HANA, jedoch steigt die Investitionsbereitschaft in S/4HANA. KI-gesteuerte Lösungen gewinnen an Bedeutung. Cybersecurity bleibt Top-Priorität.
Federated-Learning-Framework: So geht dezentrales ML
Das RoPPFL-Framework adressiert die Sicherheits- und Datenschutzbedenken beim föderierten Lernen. Es kombiniert Local Differential Privacy (LDP) und Robust Weighted Aggregation (RoWA) und organisiert den Trainingsprozess hierarchisch. Dieser Ansatz ermöglicht kollaboratives KI-Modelltraining über mehrere Devices oder Server hinweg, während Datenschutz und Sicherheit gewährleistet sind.
App-Entwicklung: GenAI und Low-Code brauchen dringend eine effektive Governance
Generative KI (GenAI) und Low-Code-Entwicklung versprechen, Software-Entwicklungszyklen zu beschleunigen, aber unzureichende Governance birgt Risiken wie App-Wildwuchs und Datenschutzprobleme. Effektive Governance bietet Transparenz, verbesserte Zusammenarbeit und erhöhte Produktivität. Unternehmen sollten sich darauf vorbereiten, die wachsende Bedeutung einer angemessenen Governance in ihre Low-Code- und No-Code-Prozesse zu integrieren.
KI, Machine Learning und Cobots: Die Roboter-Trends für 2024
Der Bestand an Industrie-Robotern erreicht ein neues Hoch. Die International Federation of Robotics (IFR) prognostiziert fünf Trends für 2024: Einsatz Künstlicher Intelligenz, Mensch-Roboter-Kollaboration, mobile Manipulatoren, digitale Zwillinge und humanoide Roboter. Diese Entwicklungen versprechen Effizienzsteigerungen und neue Anwendungsmöglichkeiten in vielfältigen Industriebereichen. China plant die Serienproduktion von humanoiden Robotern bis 2025.