Angesichts des enormen Veränderungspotenzials, das ChatGPT, Perplexity & Co für die Arbeitswelt bergen, stellt sich die Frage, wie man diese Instrumente der generativen KI sinnvoll in den Arbeitsalltag integriert. Einen entsprechenden Analyseansatz bietet das Kategorisierungsmodell der „Cyborgs und Zentauren“.
Der Rückgriff auf ChatGPT & Co. vereinfacht vieles im Alltag. Es ist unkompliziert und naheliegend, sich insbesondere Texte durch generative KI schreiben zu lassen oder auch Zusammenfassungen von komplexen und langen Artikeln damit zu erstellen, gerade wenn Zeit und Aufmerksamkeit begrenzt sind. Aber werden wir damit nicht zu bequem? Lassen wir unsere grauen Zellen damit verkümmern?Oder verkennen wir mit solchen Fragen das Potenzial der Technologie? Und welche Kompetenzen brauchen wir dann überhaupt in Zukunft noch?
Wie sollen wir mit generativer KI umgehen? Vor welche Herausforderungen stellt uns die stetig fortschreitende Digitalisierung? Wie begegnen wir diesen angemessen – sollen wir uns der Technik anpassen? Und wenn ja, wie weit soll das gehen. Ein Vortrag von Andreas Wagener.
Diskriminiert Google? Mit Autosuggest lassen sich Verzerrungen beim maschinellen Lernen eindrücklich zeigen. Das hat auch Einfluss darauf, wie wir mit Generativer KI, mit ChatGPT&Co, umgehen sollten. Ein kurzer Auszug aus der Hofer Stadtvorlesung mit Andreas Wagener.
CDR – Corporate Digital Responsibility – soll analog der CSR (Corporate Social Responsibility) die Verantwortung von Unternehmen bei der Digitalisierung betonen und entsprechende Strategien und Maßnahmen umfassen, die einen nachhaltigen und verantwortlichen Umgang mit digitalen Ressourcen bewirken. Damit stehen auch die negativen Nebeneffekte des Einsatzes von KI im Fokus, wie etwa der sogenannte „KI Bias“, die Diskriminierung durch automatisierte Datenauswertungen. Der Kampf gegen diese Auswüchse stellt Forschung wie auch die Unternehmenspraxis vor erhebliche Herausforderungen.
In vielen Branchen gilt immer noch das Paradigma, dass es deutlich kostengünstiger sei, bestehende Kunden zu binden, als neue zu gewinnen. In diesem Kontext kommt einem zielgerichteten, analytischen Churn Management eine besondere Bedeutung zu. KI und Methoden des maschinellen Lernens scheinen dafür wie geschaffen.
Im Kontext von Maschinellem Lernen, Deep Learning und Künstlichen Neuronalen Netzwerken wird zunehmend auch das sogenannte „Evolutionary Computing“, die „Neuroevolution“ und die Verwendung „Genetischer“ oder „Evolutionärer Algorithmen“ diskutiert. Worum handelt es sich dabei?
KI und maschinelles Lernen sind in aller Munde, gerade im Marketing – aber gilt das auch für den B2B-Bereich? Welche konkreten Einsatzmöglichkeiten gibt es?
Immer öfter werden heute grundlegende Aufgaben des Kundendialogs auf sogenannte Chatbots und Sprachassistenten ausgelagert, digitale Dialogsysteme, über die sich in natürlicher Sprache kommunizieren lässt. Aber wie funktionieren diese Systeme?
Die Fähigkeiten von KI, zu Lernen und auch Neues zu schaffen, führen gemeinsam mit der immer schneller voranschreitenden Leistungsentwicklung im Bereich der Computergrafik zu einer Beflügelung von Virtual Reality und der Entstehung von „alternativen Realitäten“ – mit potenziell gravierenden Folgen nicht nur technischer, sondern auch gesellschaftlicher Art.
