Der Mittwoch Nachmittag führte mich auf den großen Hannover Messe-Stand des Cloud-Anbieters Amazon Web Services (AWS). Dort sprach ich mit Michael Hanisch über die Verbindungen zwischen AWS und der generativer KI im Allgemeinen und was hat es mit den autonomen mobilen Robotern auf sich hatte, die auf dem Stand einsam ihre Kreise zogen.
Mit Joachim Franz von Microsoft habe ich mich für das IT-Magazin „manage it“ über zwei Teilaspekte des riesigen Usecase-Angebots auf der Hannover Messe 2025 ausgetauscht. Das betraf zum einen die Frage, wie die generative Künstliche Intelligenz und die Industrie zusammenpassen (Spoiler: Das passt sehr gut). Zum anderen wollte ich wissen, was ein Flugzeugtriebwerk von Rolls-Royce …
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Die generative künstliche Intelligenz übt in immer mehr Bereichen großen Einfluss auf mögliche und gewünschte Veränderungen und Verbesserungen aus. Dazu zählt auch der Flugverkehr, wie am folgenden Beispiel der American Airlines zu sehen ist. Klar, auch Flugbetriebe und der gesamte Flugverkehr können von den Möglichkeiten der generativen künstlichen Intelligenz profitieren. Ob das personalisierte Angebote für …
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In meinem letzten Blogpost zum Thema große Sprachmodelle (LLMs) habe ich die Frage gestellt (und beantwortet), wie Unternehmen auf Basis der vorhandenen LLMs ihre eigenen KI-Anwendungen „bauen“ können, ohne dabei wichtige Unternehmensprinzipien zu vernachlässigen. Zu denen gehören zweifellos der Datenschutz, die Zuverlässigkeit und Aktualität der zugrunde liegenden Daten. Ein Ausweg aus den möglichen Dilemmas nennt …
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Anwendungen, die auf der generativen Künstlichen Intelligenz (Generative AI oder GenAI) basieren, fußen auf großen, vortrainierten Sprachmodellen, den so genannten LLMs (Large Language Model). Diese Modelle decken zwar einen Großteil der beabsichtigten Anwendungsfälle ab, fußen allerdings meist auf recht generischen Daten. Diese sind nicht immer topaktuell und zuverlässig. Ganz zu schweigen von der Datensicherheit, die …
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KI-Algorithmen für das Trainieren und Inferenzieren von mächtigen KI-Modellen erfordern vor allem eins: eine enorme Rechenleistung. Diese steht im Rechenzentrum und auf Cloud-Servern meist beliebig zur Verfügung, doch auf lokalen Endgeräten wie Smartphone und Notebook meist nicht. Zudem steht auf mobilen Gerätschaften neben der Rechenpower ein weiteres Kriterium im Vordergrund: Die Energieaufnahme. Und die ist …