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Warum künstliche Intelligenz ein wichtiger Innovationstreiber ist

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2023-04-09 22:01:081213Durchsuche

Warum künstliche Intelligenz ein wichtiger Innovationstreiber ist

In den letzten Jahren hat sich künstliche Intelligenz allmählich von einer aufstrebenden Technologie zu einer Notwendigkeit entwickelt. Der Schwerpunkt hat sich auf die KI-Transformation verlagert, um Lösungen für größere Unternehmensprobleme zu finden. Obwohl KI ein großartiger Wegbereiter ist, wird die Zeit für wissenschaftliche Projekte und Proof-of-Concepts schnell knapp. Im Jahr 2022 wird erwartet, dass KI-Unternehmen an Größe, strategischer Bedeutung und Missionskritikalität zunehmen, wobei der Schwerpunkt auf langfristiger Skalierbarkeit liegt. In einer aktuellen Studie des Institute of Electrical and Electronics Engineers mit dem Titel „Die wichtigsten Technologien des Jahres 2022“ glaubten 95 % der Chief Information Officers, Chief Technology Officers und Technologieführer, dass künstliche Intelligenz in fast allen Bereichen ein wichtiger Innovationstreiber sein wird Industriesektor.

Für die meisten CIOs wird es schwierig sein, damit umzugehen. Außerhalb der Technologiegiganten lernen viele kommerzielle IT-Unternehmen immer noch etwas über künstliche Intelligenz. Da KI so vielfältig einsetzbar ist, besteht eines der Hauptprobleme für CIOs darin, sicherzustellen, dass ihre Investitionen in Anwendungsfälle fließen, die den höchsten Return on Investment generieren.

Beobachtenswerte Trends bei der künstlichen Intelligenz

In diesem Zusammenhang sollten Führungskräfte in diesem Jahr mehreren Entwicklungstrends im Bereich der künstlichen Intelligenz große Aufmerksamkeit schenken. Die Details lauten wie folgt:

Der Kampf um Daten ist das Top-Thema

Die meisten Unternehmen befinden sich noch in einem frühen Stadium der Entwicklung künstlicher Intelligenz. Diese Unternehmen müssen hochmoderne Datenbanken aufbauen. Die meisten KI-Modelle verbrauchen riesige Datenmengen, daher müssen Unternehmen anpassungsfähige Datenbanken entwickeln, die sich an Tausende von Datenquellen anpassen lassen.

Solche Modelle können strukturierte und unstrukturierte Daten integrieren und sie an vertrauenswürdige und aussagekräftige Datenwissenschaftler liefern. Für besser skalierbare Daten müssen Extraktion, Transformation und Laden traditioneller Data-Warehouse-Technologien und relationaler Speicher ergänzt werden, und in vielen Fällen muss Daten-Streaming für die Echtzeitverarbeitung bereitgestellt werden.

Automatisierte Prozesserkennung erleichtert robotergestützte Prozessautomatisierungsbemühungen

Die Welt wird geordneter. Durch den Einsatz moderner Prozesserkennungstechnologie können Unternehmensleiter Automatisierungspotenzial in ihrem Unternehmen erkennen. Diese Technologien werden prozessbezogene Erkenntnisse liefern, die mit anderen Methoden nicht verfügbar sind, auch wenn sie sich nicht ausschließlich auf die Automatisierungslandschaft konzentrieren. Process Mining, Task Mining und neue Conversation Mining-Technologien erleichtern die schlanke Entwicklung und bieten Unternehmen autonomere Möglichkeiten zum Aufbau robotergestützter Prozessautomatisierungspipelines. Zukünftige Fortschritte in diesen Technologien werden den Einsatz intelligenter Automatisierung deutlich steigern.

Künstliche Intelligenz ermöglicht effektive Lieferketten

In Zukunft sollten intelligente Supply-Chain-Anwendungen die Norm und nicht die Ausnahme sein. Von Angebots- und Nachfrageprognosen bis hin zu digitaler Fertigung und Logistik müssen sich Lieferketten ständig verändern, Unterstützung durch künstliche Intelligenz benötigen und vor allem zukunftssicher sein.

Talentmangel gefährdet den Fortschritt

Angesichts der rasanten Entwicklung des Marktes für künstliche Intelligenz ist effektives Personalmanagement zu einem entscheidenden Unterscheidungsmerkmal für kommerzielle IT-Unternehmen geworden. Dazu müssen erstklassige Rekrutierungs- und Bindungsbemühungen gehören, um eine Kultur der Inklusion und des lebenslangen Lernens zu unterstützen. Der Markt war noch nie so wettbewerbsintensiv für Menschen mit KI-Kenntnissen, und es wird erwartet, dass dieser Trend noch mehrere Jahre anhält. Daher sind strategische Allianzen in allen Arten von Unternehmen und Branchen erforderlich.

Künstliche Intelligenz verändert die IT-Produktivität

Zukünftige IT-Umgebungen werden zu leistungsstark und komplex sein, als dass menschliche Technologieexperten sie alleine bewältigen könnten. Die Verwaltung moderner, von CIOs erstellter Systeme wird ein weiterer Bereich sein, in dem der KI-Einsatz zunehmen wird. Die Leute können diese Systeme nicht einfach betreiben. KI wird die Beobachtbarkeit, Intervention und tiefgreifende Analyse ermöglichen, die diese Systeme erfordern.

Angesichts des wachsenden Interesses an generativer künstlicher Intelligenz freuen wir uns auf geschäftliche Unterstützung bei der Anwendungsentwicklung. Im Jahr 2022 werden CIOs auch die tiefgreifenden Auswirkungen von KI auf die Entwicklerproduktivität in den technischen Abteilungen bewerten. Trotz bedeutender Fortschritte in jüngster Zeit gibt es auf diesem Gebiet eine lange Forschungsgeschichte.


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