Artikel zum Thema KI für ökonomisches Wachstum

Rettet Künstliche Intelligenz den Planeten?

Wie können Anwendungen und Daten der Künstlichen Intelligenz zu Nachhaltigkeit und Umweltschutz beitragen? Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) widmet sich in seinem neuen Kompetenzzentrum dieser Fragestellung. Beispiele aus der Erdbeobachtung, der Bekämpfung von Plastikmüll, der Kreislaufwirtschaft und dem Agrarsektor verdeutlichen das Potential solcher Daten.

Datengetriebene Entscheidungen

Daten sinnvoll nutzen

Sinnvolle Zusammenhänge aus großen Datenmengen zu extrahieren und diese als Wettbewerbsvorteil des Unternehmens zu nutzen, ist eines der großen Ziele von Unternehmen, die sich zum Digitalunternehmen entwickeln möchten. Auf dem Weg dorthin gilt es, sowohl die technischen Voraussetzungen für effiziente und sinnvolle Analysen zu schaffen als auch eine datengetriebene Kultur im Unternehmen zu verankern.

IM+io Artikel über exponentielles Denken

Exponentielle Herausforderungen und exponentielles Denken

Sinnvolle Zusammenhänge aus großen Datenmengen zu extrahieren und diese als Wettbewerbsvorteil des Unternehmens zu nutzen, ist eines der großen Ziele von Unternehmen, die sich zum Digitalunternehmen entwickeln möchten. Auf dem Weg dorthin gilt es, sowohl die technischen Voraussetzungen für effiziente und sinnvolle Analysen zu schaffen als auch eine datengetriebene Kultur im Unternehmen zu verankern.

Die drei Dimensionen von Nachhaltigkeit

In Afrika leben knapp 1,2 Mrd. Menschen, viele von ihnen unter schwierigsten Bedingungen und in großer Armut. Industriestaaten der OECD, wie Deutschland und Frankreich, unterstützen afrikanische Staaten mit Entwicklungshilfen in Milliardenhöhe. Doch wie erfolgreich, nachhaltig und an die lokalen Umstände angepasst wird dabei vorgegangen? Ein Beispiel, wie ökologische, soziale und ökonomische Nachhaltigkeit in der Entwicklungshilfe vorangetrieben werden kann, ist das BlueFuture Project aus Saarbrücken.

Übersetzer auf Computerbildschirm

Mehrsprachigkeit aus der Maschine

Die Nutzung und Akzeptanz maschineller Übersetzungsangebote – wie von Google Translate oder auch dem deutschen KI-Ehrenpreisträger DeepL – steigt in den letzten Jahren rapide an, dank zunehmend besserer Qualität durch Einsatz tiefer neuronaler Netze sowie der Verfügbarkeit von kostenlosen Online-Lösungen und spezialisierten On-Premise- oder Cloud-Lösungen. Das Ende der Sprachgrenzen dank Algorithmen scheint nahe – doch neben technischen Herausforderungen birgt die neuronale Übersetzungstechnologie nach wie vor Unzulänglichkeiten inhaltlicher Art.