Wie können kleine Teams KI im Arbeitsalltag einsetzen – ganz ohne große IT-Projekte? Unser Praxisbeispiel zeigt, wie generative KI dabei hilft, interne Informationen besser zu nutzen und typische Büroaufgaben effizienter zu erledigen.
Generative KI eröffnet kleinen und mittleren Unternehmen neue Möglichkeiten – von automatisierten Texten über kreative Bildideen bis hin zu intelligentem Kundenservice. In diesem Selbstlernangebot erfahren Sie, wie die Technologie funktioniert, welche Chancen und Risiken sie birgt und wie Sie mit praxisnahen Tipps direkt starten können.
Künstliche Intelligenz ist längst in Sachsens Unternehmen angekommen. Erfahren Sie, wie regionale Betriebe von smarter Datennutzung profitieren. Von Bäckerei bis Textil zeigt der Beitrag Best-Practice-Beispiele für mehr Effizienz.
Künstliche Intelligenz stärkt Innovation und Effizienz – vor allem, wenn vertrauliche Daten gut geschützt sind. Erfahren Sie, was als Geschäftsgeheimnis gilt und wie Sie mit klaren Maßnahmen Sicherheit und Wettbewerbsvorteile verbinden.
Reasoning-Modelle gehen über herkömmliche Sprachmodelle hinaus: Sie analysieren, hinterfragen und treffen fundierte Entscheidungen. Besonders für KMU bieten sie daher spannende Möglichkeiten, komplexe Aufgaben effizient zu lösen.
In einer zunehmend digitalisierten Welt stehen kleine und mittlere Unternehmen (KMU) vor der Herausforderung, ihre Prozesse effizienter zu gestalten. Die Kombination von Prozessmanagement und Künstlicher Intelligenz (KI) bietet hierbei vielversprechende Ansätze, um Wettbewerbsvorteile zu sichern und den steigenden Anforderungen gerecht zu werden.
Die hier vorgestellten Management Take-Aways und Handlungsempfehlungen für die Einführung von KI-basierten Systemen (KIBSen) in der Produktion wurden anhand einer Studie abgeleitet, in der das Nutzungs- und Annahmeverhalten von KI-basierten Systemen (KIBSen) in der Produktion untersucht wurde.
Die hier vorgestellte Studie präsentiert eine wissenschaftliche Erhebung des Fachgebietes Innovationsmanagement, in der das Nutzungs- und Annahmeverhalten von KI-basierten Systemen (KIBSen) in der Produktion untersucht wurde.