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In modernen Produktionsbetrieben verkompliziert oft eine heterogene IT-Landschaft den Arbeitsalltag. Ein vielversprechendes Gegenmittel ist der Einsatz intelligenter Agenten. Diese nutzen generative KI für Routineaufgaben und können so die Effizienz steigern. Ob die Integration dieser intelligenten Systeme in bestehende Netzwerke gelingt, entscheidet darüber, ob der Informationsfluss verbessert und manueller Aufwand reduziert werden kann.

Künstliche Intelligenz wird zunehmend in Fahrzeuge integriert, doch herkömmliche Produktentwicklungsprozesse erfassen die spezifischen Anforderungen von KI-Projekten oft nicht vollständig. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, wurde ein Referenzprozessmodell speziell für die Entwicklung von KI-Funktionalitäten in der Automobilbranche entwickelt. Dieses Modell soll Unternehmen dabei unterstützen, ihre herkömmlichen Softwareentwicklungsprozesse einfacher an die Besonderheiten von KI- Projekten anzupassen.

Die Reduzierung von CO2-Emissionen ist eine der dringendsten Aufgaben unserer Zeit. Gleichzeitig schreitet die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz schnell voran. Doch KI bringt oft eine erhebliche CO2-Belastung mit sich. Eine experimentelle Erprobung grüner KI-Strategien ist daher entscheidend für ihren langfristigen Erfolg. Ein Management-Tool kann diesen Prozess unterstützen, damit sowohl Anwender als auch Führungskräfte KI als Werkzeug optimal nutzen können.

Machine Learning hebt die Automatisierung auf ein neues Level. Doch was bedeutet das für die Rolle des Menschen? Die Entwicklung energieeffizienter und fairer Algorithmen sowie die Optimierung der Datenqualität sind entscheidend für die Zukunftsfähigkeit von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz. Die Beiträge in dieser Ausgabe untersuchen die entscheidenden Potenziale und Anwendungsgebiete der Technologie.