Im Vergleich haben deutsche Unternehmen die geringsten Erwartungen an die Genauigkeit von KI-Systemen. Das könnte viele gescheiterte Projekten erklären.
76 Prozent der Datenverantwortlichen aus deutschen Unternehmen haben im vergangenen Jahr geschäftliche Probleme oder Krisen durch KI-Halluzinationen oder ungenaue KI-Antworten erlebt. Dabei haben 56 Prozent ein gekauftes KI-Agenten-System wegen mang ... ganzen Artikel auf www.heise.de lesen
Diese KI-basierten Productivity-App-Perlen helfen wirklich gegen Zeitdruck, Überstunden und repetitive Tasks.
Wer heute seinen KI-Chatbot nach einer Empfehlung für die beste Espressomaschine fragt, muss sich nicht mehr durch konkurrierende blaue Links klicken. Er erhält eine einzige, synthetisierte, rhetorisch geschliffene Empfehlung.
Wie KI-Sprachmodelle nachdenken lernten, der Wettbewerb wieder spannend wurde, Aktionäre vor dem Platzen der KI-Blase erzitterten – und wie es 2026 weitergeht.
Tausende Arbeitnehmer:innen weltweit helfen dabei, KI-Modelle zu trainieren. Doch genau diese Menschen raten von der Nutzung von KI-Chatbots ab und kritisieren die Unternehmen dahinter scharf.
Viele KI-Initiativen scheitern oder stecken im PoC fest. Es ist an CIOs, KI von der experimentellen Spielwiese ins Zentrum der operativen Prozesse führen.
Künstliche Intelligenz erreicht im Autohaus eine neue Reifephase: Laut einer Analyse von Lufthansa Industry Solutions verlagert sich der Fokus von Pilotprojekten hin zu messbarer Prozessverbesserung.
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Version: 0.7.6.0 vom 03.05.2025