3 Fragen an ...
In diesem Format richten wir das Wort an Expertinnen und Experten der Plattform Lernende Systeme. In Kurz-Interviews beantworten sie Fragen zu ganz unterschiedlichen Aspekten, die mit der Entwicklung und dem verantwortungsbewussten Einsatz von Künstlicher Intelligenz verbunden sind.
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- Interviews
Alexander Löser
Gründer und Sprecher des Forschungszentrums Data Science an der Beuth Hochschule für Technik Berlin
KI im Mittelstand:
Chancen in der Wertschöpfungskette erkennen
Viele Mittelständler zeigen sich noch zurückhaltend beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Ein erster Ansatzpunkt liegt in der Analyse der eigenen Wertschöpfungskette. Wie mittelständische Unternehmen konkret von KI profitieren können, welche Prozessschritte dabei anstehen und warum die Einführung von KI die Bereitschaft zum Scheitern voraussetzt, erläutert Alexander Löser (Mitglied der Arbeitsgruppe Technologische Wegbereiter und Data Science) im Interview.
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Chancen in der Wertschöpfungskette erkennen
Astrid Nieße
Professorin für Digitalisierte Energiesysteme an der Carl-von-Ossietzky-Universität Oldenburg
Ausbau erneuerbarer Energien:
Sichere Stromversorgung dank KI
Mit dem Ausbau regenerativer Energien gehen Herausforderungen einher: Die Versorgung erfolgt zunehmend dezentral und muss koordiniert werden. Zugleich beeinflusst das Wetter maßgeblich die Energiegewinnung aus Wind und Sonnenstrahlung – dies erfordert eine höhere Flexibilität der Systeme. Wie KI zu einer sicheren und verlässlichen Versorgung mit regenerativ genutzter Energie beitragen kann, erläutert Astrid Nieße (Mitglied der Arbeitsgruppe Geschäftsmodellinnovationen).
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Sichere Stromversorgung dank KI
Kai-Uwe Sattler
Professor für Datenbanken und Informationssysteme an der Technischen Universität Ilmenau
Von Daten zu intelligenten Systemen:
Data Science als Schlüssel für erfolgreiche KI-Anwendungen
Assistenzsysteme, Software zur Betrugserkennung oder die vorausschauende Wartung von Industrieanlagen basieren auf Daten, die sich mit Methoden der Statistik und des maschinellen Lernens auswerten lassen. Warum es allerdings auf die „richtigen“ Daten ankommt, was unter Data Engineering zu verstehen ist und welche Kompetenzen Data Science-Fachleute benötigen, erläutert Kai-Uwe Sattler (Mitglied der Arbeitsgruppe Technologische Wegbereiter und Data Science).
Jessica Heesen
Leiterin des Forschungsschwerpunkts Medienethik und Informationstechnik an der Universität Tübingen.
Verantwortung in der Technologie-Entwicklung:
Wie kommt Ethik in die KI?
Künstliche Intelligenz verspricht viele nutzbringende Anwendungen. Inwieweit diese tatsächlich realisiert werden, hängt maßgeblich davon ab, ob die Menschen Vertrauen in die Technologie setzen. Nach welchen Kriterien sollen diese umgesetzt werden? Und was können Unternehmen tun, um KI diskriminierungsfrei anzuwenden? Antworten darauf liefert ein Leitfaden, den die Arbeitsgruppe IT-Sicherheit, Privacy, Recht und Ethik der Plattform Lernende Systeme unter Leitung von Jessica Heesen erstellt hat.
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Wie kommt Ethik in die KI?
Svenja Falk
Managing Director bei Accenture Research und Honorarprofessorin an der Justus-Liebig-Universität Gießen
KI-basierte Geschäftsmodelle:
Im Netzwerk mit Partnern Datenschätze heben
Unternehmen müssen ihre physischen Produkte mit intelligenten Services anreichern und ihre Geschäftsmodelle entsprechend verändern, um international wettbewerbsfähig zu bleiben. Dazu sind neue Formen der Kooperation in so genannten digitalen Wertschöpfungsnetzwerken gefragt. Welche Vorteile diese Netzwerke bringen und warum daten- und KI-getriebene Anwendungen auch für Mittelständler interessant sind, erläutert Svenja Falk (Mitglied der Arbeitsgruppe Geschäftsmodellinnovationen).
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Im Netzwerk mit Partnern Datenschätze heben
Olga Mordvinova
Gründerin des Software-Unternehmens incontext.technology GmbH
Intelligente Datenanalyse:
Wie KMU von Data Engineering profitieren
Im Zeitalter der Digitalisierung gelten Daten als Schätze, über deren Wert sich viele Unternehmen noch nicht bewusst sind. Durch Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen lassen sie sich nutzbar machen – auch für kleine und mittelständische Firmen. Wie intelligente Datenanalyse sie dabei unterstützt, bestehende Prozesse zu verbessern oder neue Geschäftsmodelle zu entwickeln, erläutert Olga Mordvinova (Mitglied der Arbeitsgruppe Geschäftsmodellinnovationen).
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Wie KMU von Data Engineering profitieren