Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen Inhalte erstellen, verbreiten und personalisieren. Besonders im Marketing bieten KI-generierte Texte neue Chancen für Effizienz, Skalierbarkeit und Individualisierung von Kommunikation. Dieser Artikel beleuchtet, was KI-generierte Texte sind, welche Technologien dahinterstecken und wie sie gezielt im Marketing und Content Management eingesetzt werden können.
Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz hat dazu geführt, dass Computer Vision - das maschinelle Sehen - zu einem zentralen Werkzeug in modernen Unternehmen geworden ist. Von der Bilderkennung bis zur Prozessautomatisierung eröffnen sich mit dieser Technologie neue Dimensionen der Effizienzsteigerung und Innovation. Doch was steckt wirklich hinter dem Begriff Computer Vision, und wie lässt sich das Potenzial für Business-Zwecke optimal ausschöpfen?
Große Sprachmodelle wie GPT, Claude oder Gemini bilden das Rückgrat moderner künstlicher Intelligenz-Anwendungen. Unternehmen und Organisationen setzen sie für verschiedenste Aufgaben ein - von der Textgenerierung bis zur Informationsaufbereitung. Doch wie entsteht eigentlich ein derart leistungsstarkes Modell? Dieser Artikel beleuchtet die Grundlagen und Abläufe beim Training großer Sprachmodelle und erklärt, wie diese Systeme aufgebaut werden.
Finanzbetrug verursacht jährlich Schäden in Milliardenhöhe und stellt Banken, Versicherungen und Zahlungsdienstleister vor gewaltige Herausforderungen. Mit den Fortschritten im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) eröffnen sich neue Möglichkeiten, betrügerisches Verhalten schneller, effizienter und genauer zu erkennen. Der folgende Artikel vermittelt einen praxisnahen Überblick über die KI-basierte Betrugserkennung und zeigt, wie Finanzsysteme heute und in Zukunft davon profitieren.
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert Wirtschaft und Gesellschaft - doch der technologische Fortschritt hat auch ökologische Schattenseiten. Immer größere und leistungsfähigere KI-Modelle verbrauchen immense Mengen an Energie und Ressourcen. Unternehmen stehen nun vor der Herausforderung, Innovationen umzusetzen und gleichzeitig nachhaltige Lösungen zu fördern. Green AI ist ein Ansatz, der effiziente KI-Entwicklung mit Umweltbewusstsein verbindet. Wie genau wirkt sich KI auf die Umwelt aus - und wie kann Green AI den Energieverbrauch reduzieren?
Die digitale Transformation erfasst immer mehr Unternehmensbereiche. Gleichzeitig wächst die Komplexität der verfügbaren Daten exponentiell. Um daraus verlässliche und strategische Entscheidungen abzuleiten, setzen moderne Unternehmen auf KI-getriebene Analytics. Doch wie funktioniert diese Technologie und welchen konkreten Nutzen bringt sie für die betriebliche Entscheidungsfindung?
Die Suchmaschinenoptimierung (SEO) ist im ständigen Wandel - angetrieben von technologischen Innovationen und sich ändernden Suchmaschinen-Algorithmen. Besonders die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnet Unternehmen neue Wege, um ihre Inhalte strategisch zu optimieren und nachhaltige Spitzenpositionen bei Google & Co. zu erzielen. Doch was bedeutet KI im SEO-Kontext genau, und wie hilft sie konkret, Content und Rankings zu verbessern?
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen Daten analysieren. Anstatt lediglich Massen an Informationen zu sammeln, ermöglicht KI es, aus diesen Rohdaten wertvolle Insights zu gewinnen - schneller, effizienter und oft mit erstaunlicher Präzision. Doch was bedeutet das konkret, und wie genau gelingt dieser Wandel vom Datendschungel zum Wettbewerbsvorteil? In diesem Beitrag zeigen wir praxisnah, wie KI-Technologien den Analyseprozess nachhaltig verändern und wo ihr Einsatz besonders wirkungsvoll ist.
Im digitalen Zeitalter entfalten Daten eine ungeahnte Macht. Unternehmen, die Daten nicht nur sammeln, sondern klug analysieren, verschaffen sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Prädiktives Modellieren ist dabei eine Schlüsseldisziplin, um aus riesigen Informationsmengen konkrete Vorhersagen abzuleiten. In diesem Artikel beleuchten wir, was prädiktives Modellieren ist, wie es funktioniert und wie Online-Unternehmen es erfolgreich in der Praxis einsetzen können.
Künstliche Intelligenz (KI) transformiert die Softwareentwicklung rasant: Komplexe Aufgaben, die bisher nur erfahrenen Entwicklern möglich waren, werden heute durch smarte Algorithmen beschleunigt, vereinfacht und automatisiert. Unternehmen verschiedenster Branchen profitieren dadurch von effizienteren Entwicklungsprozessen, höherer Code-Qualität sowie einer Reduzierung von Fehlerquellen. Dieser Beitrag beleuchtet, wie KI-unterstützte Softwareentwicklung - insbesondere in den Bereichen Code-Generierung, Debugging und Automatisierung - Ihr Unternehmen zukunftsfähig macht.
Mit beeindruckender Geschwindigkeit entwickeln sich Technologien, die digitale Inhalte völlig neu gestalten. Generative künstliche Intelligenz (KI) für Video und Audio steht dabei im Zentrum dieser Transformation, indem sie Prozesse automatisiert und kreative Möglichkeiten vervielfacht. Für Unternehmen und Medienproduzenten eröffnen sich nicht nur neue Chancen, sondern auch Herausforderungen bei Qualität, Sicherheit und Urheberrecht.
Die rasante Zunahme von digitalen Angriffen verlangt nach fortschrittlichen Schutzmechanismen. Künstliche Intelligenz (KI) hat sich zu einem der wichtigsten Werkzeuge der modernen Cybersicherheit entwickelt. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, nicht nur auf Angriffe zu reagieren, sondern Bedrohungen frühzeitig zu erkennen und proaktiv zu verhindern - genau hier spielt KI ihre Stärken aus.
In einer digital vernetzten Welt wächst das Volumen an Online-Inhalten rasant. Die Moderation dieser Inhalte ist zu einer Herausforderung geworden, der sich Unternehmen aller Branchen stellen müssen. Künstliche Intelligenz (KI) bietet leistungsfähige Lösungen, um schädliche oder unangemessene Inhalte automatisiert, skalierbar und präzise aufzuspüren. Dieser Artikel beleuchtet, wie KI-basierte Content-Moderation funktioniert, welche Technologien dabei im Einsatz sind und wie Unternehmen von diesen Ansätzen profitieren können.
Künstliche Intelligenz (KI) ist eines der meistdiskutierten Themen der digitalen Transformation. Viele Unternehmen setzen auf smarte Technologien, doch es besteht oft Unsicherheit: Wo liegt eigentlich der Unterschied zwischen Künstlicher Intelligenz und klassischer Automatisierung? Der Mehrwert von KI lässt sich nur dann effektiv nutzen, wenn man die Unterschiede und Anwendungsmöglichkeiten genau versteht.
Künstliche Intelligenz (KI) durchdringt zunehmend sämtliche Lebens- und Geschäftsbereiche. Dabei steht die Forschung vor einer besonderen Herausforderung: Wie kann sie gewährleisten, dass KI tatsächlich die Werte, Interessen und das Wohl der Menschen berücksichtigt? Das sogenannte Alignment-Problem steht im Zentrum dieser Debatte und ist für Unternehmen von zentraler Bedeutung, wenn es um die Einführung und Nutzung von KI-Systemen geht.
Die Digitalisierung treibt Unternehmen dazu, ihre Prozesse neu zu denken und zu optimieren. Intelligente Automatisierung steht hierbei als leistungsstarke Kombination aus klassischen Automatisierungslösungen und Künstlicher Intelligenz im Fokus. Firmen, die sich auf intelligente Automatisierung einlassen, profitieren von spürbar erhöhter Produktivität und nachhaltigen Wettbewerbsvorteilen. Doch was genau verbirgt sich dahinter, und wie gelingt der effektive Einsatz im Geschäftsalltag?
Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen Daten verarbeiten und Informationen gewinnen. Eine der spannendsten Innovationen aus den letzten Jahren ist die multimodale KI. Diese Technologie geht weit über klassische textbasierte Modelle hinaus und ermöglicht die gleichzeitige Verarbeitung und Interpretation von Text, Bildern, Audiodaten und Videos. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie multimodale KI funktioniert, welche Geschäftsanwendungen sie transformiert und worauf Unternehmen bei der Einführung achten sollten.
Prädiktive Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert, wie Organisationen Entscheidungen treffen, Risiken steuern und Chancen nutzen. Im Zeitalter der Digitalisierung spielt es eine zentrale Rolle, künftige Entwicklungen frühzeitig zu erkennen - oftmals schneller und genauer als klassische Analysemodelle. Doch was ist prädiktive KI konkret, wie funktioniert sie und wie kann Ihr Unternehmen von ihr profitieren?
Die Entwicklung leistungsfähiger KI-Modelle war lange Zeit ein Privileg von Großkonzernen mit Zugriff auf gewaltige Datenmengen und Rechenressourcen. Mit Transfer Learning hat sich das Blatt gewendet: Unternehmen jeder Größe können heute vortrainierte Modelle für eigene Aufgaben adaptieren - und dadurch Entwicklungszeiten dramatisch verkürzen. In diesem Artikel erfahren Sie, was Transfer Learning ist, wie es funktioniert und warum es das Training von KI-Modellen fundamental beschleunigt.
In Zeiten exponentiellen Datenwachstums stoßen klassische Suchmethoden schnell an ihre Grenzen. Unternehmen und Organisationen stehen vor der Herausforderung, relevante Informationen effizient, korrekt und schnell zu finden - quer durch verschiedenste Datenformate und Sprachbarrieren. Moderne KI-Modelle und semantische Technologien bieten mit Multimodaler Suche einen Ansatz, der weit über herkömmliche Textsuche hinausgeht. Doch wie funktioniert das konkret - und welchen praktischen Nutzen bringt diese Innovation?
Natural Language Processing (NLP) revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen mit Text- und Sprachdaten arbeiten. Ob Kundenservice, Betrugserkennung oder Automatisierung von Routineaufgaben - NLP nimmt eine Schlüsselrolle bei der Optimierung von Geschäftsprozessen ein. Im Folgenden erhalten Sie einen tiefgehenden Einblick in die Grundlagen, Methoden und wichtigsten Praxisanwendungen von NLP in Unternehmen.
Die digitale Welt steht vor einem grundlegenden Wandel: Web3 verspricht, das Internet durch Dezentralisierung sicherer, transparenter und nutzerzentrierter zu machen. Gleichzeitig entwickelt sich die Künstliche Intelligenz (KI) rasant weiter und findet zunehmend Anwendung in Blockchain-basierten Ökosystemen. Doch wie genau verbindet sich KI mit den dezentralen Prinzipien von Web3, und welche konkreten Vorteile entstehen daraus für Unternehmen und Organisationen?
Künstliche Intelligenz ist längst im Geschäftsalltag angekommen. Doch Standard-KI-Modelle erfüllen häufig nicht die spezifischen Anforderungen von Unternehmen und Branchen. Hier setzt das Fine-Tuning an: Es ermöglicht die gezielte Anpassung großer KI-Modelle auf individuelle Use Cases. Dieser Artikel erläutert praxisnah, wie Fine-Tuning funktioniert, welche Vorteile es bietet und wie Unternehmen davon profitieren können.
Die rasante Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) hat insbesondere im Bereich der Sprachsynthese neue Maßstäbe gesetzt. Moderne KI-gesteuerte Sprachmodelle ermöglichen es heute, gesprochene und geschriebene Sprache täuschend echt nachzubilden. Doch wie funktioniert Sprachsynthese mithilfe von KI, welche Technologien stecken dahinter - und was bedeutet das für Unternehmen und Organisationen?
Reinforcement Learning (RL) zählt zu den fortschrittlichsten Methoden im Bereich des maschinellen Lernens und hat in den letzten Jahren die Entwicklung autonomer KI-Systeme maßgeblich geprägt. Von Robotik über Finanztechnologien bis hin zu Cybersicherheit - RL ermöglicht Maschinen, intelligente Entscheidungen zu treffen, indem sie aus den Konsequenzen ihres Handelns lernen. Doch wie funktioniert dieses Lernprinzip konkret? Und wie profitieren Unternehmen von dieser Technologie?
Die Digitalisierung stellt Unternehmen zunehmend vor die Herausforderung, große Mengen an Daten effizient zu verarbeiten und daraus gewinnbringende Erkenntnisse zu gewinnen. Künstliche Intelligenz (KI) ist dabei ein zentrales Werkzeug. Besonders zwei Ansätze haben sich etabliert: Machine Learning (ML) und klassische, regelbasierte KI-Systeme. Doch was genau unterscheidet diese Verfahren? Und welches Potenzial bieten sie Firmen im Alltag der Cyber-Sicherheit und Geschäftsoptimierung?
Das digitale Marketingumfeld entwickelt sich rasant weiter. Künstliche Intelligenz (KI) ist zu einem der wichtigsten Treiber dieser Transformation geworden. Sie eröffnet Unternehmen völlig neue Möglichkeiten, Marketingkampagnen präzise auszurichten, Zielgruppen effektiv anzusprechen und Budgets optimal einzusetzen. Aber wie funktioniert KI im Digitalmarketing konkret und warum führt ihr Einsatz zu messbar besseren Ergebnissen?
Generative Künstliche Intelligenz (Generative KI) hat die digitale Welt in kurzer Zeit tiefgreifend verändert. Diese innovativen Technologien ermöglichen es Maschinen, eigenständig Inhalte zu erzeugen - von überzeugenden Texten über realistische Bilder bis hin zu beeindruckenden Videos. Im geschäftlichen Umfeld eröffnen sich dadurch völlig neue Möglichkeiten, aber auch Herausforderungen. Doch wie funktioniert Generative KI eigentlich, und was steckt hinter ihren Fähigkeiten?
Künstliche Intelligenz steht kurz davor, ihren nächsten Quantensprung zu vollziehen. Im Jahr 2025 erwarten Unternehmen, Kreativschaffende und die Gesellschaft tiefgreifende Veränderungen. KI wird zum Herzstück von Geschäftsprozessen, zum Kreativpartner und zum Taktgeber des gesellschaftlichen Wandels. Doch was genau bedeutet das? Dieser Artikel zeigt praxisnah und zukunftsorientiert, wie sich die KI-Landschaft entwickelt und welche Chancen wie auch Risiken auf uns warten.
Das Metaverse verspricht, unser digitales Erleben auf eine neue Stufe zu heben - jenseits klassischer Webseiten, Social Media oder Gaming. Treibende Kraft dahinter ist die Künstliche Intelligenz (KI), die immersive Umgebungen erschafft, optimiert und individualisiert. Doch wie funktioniert das konkret, und warum sollten Unternehmen sich jetzt damit beschäftigen?
Computer Generated Imagery (CGI) hat die Möglichkeiten für visuelle Effekte und Animationen in der Unterhaltungsbranche bereits in den letzten Jahrzehnten enorm erweitert. Durch die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) befinden wir uns aktuell in einer neuen Phase, die kreative Prozesse, Produktionsgeschwindigkeit und Zuschauererlebnisse neu definiert. In diesem Artikel beleuchten wir, was KI-unterstütztes CGI ist, wie es praktisch eingesetzt wird, und welche Chancen und Herausforderungen sich dabei für Unternehmen ergeben.
Deep Learning hat sich als eine der zentralen Technologien im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) etabliert. Oft wird Deep Learning im Zusammenhang mit spektakulären Durchbrüchen genannt - von der Spracherkennung bis zur autonomen Fahrzeugsteuerung. Doch wie funktioniert diese Methode genau, und wie sorgt sie dafür, dass KI-Modelle deutlich leistungsfähiger werden? Im Folgenden beleuchten wir, wie Deep Learning arbeitet und warum es für Unternehmen heute unverzichtbar ist.
Künstliche Intelligenz (KI) bestimmt zunehmend unternehmerische Entscheidungen, von Kreditvergaben über Bewerberauswahl bis zur Entwicklung neuer Produkte. Doch KI ist nicht unfehlbar: Sie kann Verzerrungen - sogenannte Biases - übernehmen oder sogar verstärken. Für Unternehmen wird es daher essentiell, Bias zu erkennen und durch ethische Rahmenwerke gezielt zu reduzieren, um Vertrauen und Wettbewerbsfähigkeit zu sichern.
Autonome Künstliche Intelligenz (KI) hebt die Automatisierung im modernen Geschäftsalltag auf ein neues Niveau. Während bisher viele Prozesse zwar automatisiert, aber dennoch auf menschliche Eingriffe angewiesen waren, ermöglichen autonome KI-Systeme nun völlig eigenständige Abläufe. Für Unternehmen eröffnet sich damit ein enormer Effizienzgewinn - aber auch neue Herausforderungen und Chancen in der Steuerung von Workflows.
Konversationelle Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren rasant entwickelt und ist heute für viele Unternehmen unverzichtbar geworden. Sie ermöglicht es, mit Chatbots und virtuellen Assistenten neue Wege in der Kommunikation mit Kunden, Partnern und Mitarbeitern zu beschreiten. Doch wie funktionieren diese Systeme wirklich, wo liegen ihre Vorteile und was sollten Unternehmen beachten, die den Einstieg in diese Technologie in Erwägung ziehen?
Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten - und KI-Agenten stehen im Zentrum dieser Revolution. Sie sind weit mehr als bloße Software-Tools: Sie handeln eigenständig, treffen Entscheidungen und erledigen digitale Aufgaben ohne menschliche Anleitung. Doch was genau ist ein KI-Agent, wie funktioniert er, und welche Potenziale eröffnet er für Ihr Unternehmen?
Synthetische Daten sind aktuell eines der wichtigsten Werkzeuge für Unternehmen, um Künstliche Intelligenz (KI) effizient zu trainieren und zu testen. Sie bieten praxisnahe Lösungen, wenn echte Daten entweder zu teuer, zu knapp oder aus Datenschutzgründen nicht einsetzbar sind. Doch was steckt hinter der Erzeugung synthetischer Daten und wie profitiert Ihr KI-Projekt davon? Dieser Artikel bringt Licht ins Dunkel.
Die Digitalisierung schreitet rasant voran, und mit ihr gewinnt künstliche Intelligenz in Unternehmen zunehmend an Bedeutung. Edge AI ist eine technologische Entwicklung, die Intelligenz nicht länger nur zentral in der Cloud, sondern dezentral an den Rand - sprich: zu den Endgeräten selbst - bringt. Dieser Paradigmenwechsel eröffnet smarte und effiziente Lösungen für viele Branchen: von der Industrie bis zur Sicherheitsbranche, vom Gesundheitswesen bis zur Mobilität.
Künstliche Intelligenz (KI) hat in den vergangenen Jahren massive Fortschritte gemacht. Doch sobald es um aktuelles Fachwissen und tagesaktuelle Daten geht, geraten Sprachmodelle wie GPT oder BERT oft an ihre Grenzen. Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine innovative Technologie, die KI mit Live-Datenquellen verbindet und so nicht nur zuverlässigere, sondern auch aktuellere Antworten liefert. Dieser Artikel erläutert das Prinzip von RAG, die technischen Hintergründe und die geschäftlichen Anwendungsfelder.
Die heutige E-Commerce-Landschaft ist von einem hart umkämpften Wettbewerb und hohen Kundenerwartungen geprägt. Verbraucher möchten nicht nur möglichst schnell fündig werden, sondern auch relevante, passgenaue Produktempfehlungen erhalten. Genau an dieser Stelle setzt die KI-basierte Personalisierung an. Sie nutzt modernste Datenanalyse, um jedem einzelnen Kunden ein einzigartiges Einkaufserlebnis zu bieten und die Effizienz von Empfehlungen signifikant zu steigern.
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert Geschäftsprozesse - doch der Schutz sensibler Daten bleibt eine zentrale Herausforderung für Unternehmen. Föderiertes Lernen verspricht eine Lösung: Es ermöglicht die gemeinsame Entwicklung leistungsfähiger KI-Modelle, ohne dass sensible Rohdaten jemals das eigene Unternehmen verlassen. Wie funktioniert das und welche Vorteile bietet es konkret für die Unternehmenspraxis?
Künstliche Intelligenz (KI) hat in den vergangenen Jahren einen Wandel in nahezu allen Branchen ausgelöst. Doch mit der wachsenden Komplexität moderner KI-Systeme werden deren Entscheidungsprozesse zunehmend undurchschaubar. Die sogenannte Explainable AI (XAI) setzt hier an und macht den "Black Box"-Charakter vieler KI-Anwendungen transparent. Insbesondere für Unternehmen, die in regulierten Märkten agieren, ist XAI kein "Nice-to-have", sondern eine essenzielle Voraussetzung für Vertrauen und regulatorische Compliance.
Generative Adversarial Networks, kurz GANs, haben in den letzten Jahren enorme Aufmerksamkeit erregt. Diese innovativen Algorithmen ermöglichen es, synthetische Daten mit beeindruckender Qualität zu erzeugen - von fotorealistischen Bildern bis hin zu glaubwürdigen Texten oder sogar biometrischen Spuren. Aber wie genau funktionieren GANs und warum kommen sie in der modernen Cyber Intelligence und im Datenschutz zum Einsatz? Dieser Artikel geht praxisnah und verständlich auf die Funktionsweise und den Nutzen von GANs ein.
Künstliche Intelligenz (KI) hat in den vergangenen Jahren zahlreiche Industrien transformiert, von der Fertigung über den Gesundheitsbereich bis hin zur Cybersecurity. Besonders wirkungsvoll entfaltet KI ihr Potenzial in der Simulation: Prozesse, Szenarien und Verhaltensweisen werden künstlich nachgebildet, um Risiken zu minimieren und Innovationspotenziale auszuschöpfen. Doch wie funktioniert eine KI-Simulation genau, und warum ist sie so wertvoll für Unternehmen, die Entscheidungen treffen oder Mitarbeitende schulen?
Künstliche Intelligenz (KI) transformiert Geschäftsmodelle, optimiert Prozesse und eröffnet völlig neue Möglichkeiten in unterschiedlichsten Branchen. Doch mit dieser technologischen Entwicklung gehen auch ethische Herausforderungen einher, die Unternehmen weder ignorieren noch unterschätzen dürfen. Besonders Transparenz und Erklärbarkeit gelten als Schlüsselfaktoren auf dem Weg zu einer vertrauenswürdigen und verantwortungsvollen KI-Implementierung.
Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz hat in den letzten Jahren nicht nur Geschäftsprozesse optimiert, sondern auch die Art und Weise revolutioniert, wie Bilder erstellt, verändert und interpretiert werden. Besonders im Bereich der Bildgenerierung durch KI eröffnen moderne Algorithmen völlig neue Möglichkeiten - von realistischer Content-Erstellung bis hin zur forensischen Bildanalyse. Doch welche Technologien stehen hinter der KI-gestützten Bildgenerierung, und wie funktionieren sie? In diesem Artikel erhalten Sie einen praxisnahen Einblick in die wichtigsten Ansätze wie Diffusion, Generative Adversarial Networks (GANs) und Transformer-Modelle.
Maschinelle Übersetzung hat in den letzten Jahren dank Künstlicher Intelligenz (KI) enorme Fortschritte gemacht. Gerade für internationale Unternehmen eröffnet KI-gestützte Übersetzung neue Horizonte - doch sie bringt auch gewichtige Herausforderungen mit sich. In diesem Artikel beleuchten wir die Funktionsweise moderner Übersetzungstechnologien, analysieren typische Problemfelder wie Genauigkeit und Kontext und geben praxisrelevante Hinweise für die Nutzung im professionellen Umfeld.
Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Wirtschaft rasant. Unternehmen profitieren von Effizienzsteigerungen und vollkommen neuen Möglichkeiten, müssen sich aber auch neuen Risiken und regulatorischen Vorgaben stellen. Insbesondere mit Gesetzen wie dem EU AI Act rücken KI-Governance und Compliance in den Mittelpunkt. Was bedeutet das konkret für Unternehmen, und wie lässt sich eine wirksame KI-Governance etablieren?
