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  Eine Gefahr für die Zukunft der künstlichen Intelligenz Ein neuer Teufelskreis entsteht: Der Anteil von Inhalten, die von künstlichen Intelligenzen erzeugt wurden, nimmt stetig zu und bildet das Trainingsmaterial für die nächste Generation von KI-Modellen. Ein aktuelles Experiment zeigt, dass dieser „Zirkelschluss“ schon nach wenigen Generationen zum Zusammenbruch von Sprachmodellen führen kann. Die Qualität der Ergebnisse nimmt ab, bis die KI-Systeme letztendlich nur noch unbrauchbare Informationen produzieren, wie Forscher in der Fachzeitschrift „Nature“ berichten. Doch wie kann man dies verhindern? Ein sich selbst verstärkender KI-Kreislauf Künstliche Intelligenzen, insbesondere große Sprachmodelle oder Bildgeneratoren, lernen durch die Analyse von großen Datenmengen. Bislang stammen diese Daten primär von Menschen, was den KI-Systemen ermöglicht, sinnvolle Inhalte zu generieren. Mit dem Aufschwung der künstlichen Intelligenz steigt jedoch der Anteil der KI-generierten Inhalte im

  Künstliche Intelligenz erobert die Unternehmen Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der Wirtschaft hat sich von einem futuristischen Konzept zu einem alltäglichen Werkzeug entwickelt. Unternehmen weltweit integrieren KI in ihre Betriebsabläufe, um Effizienz und Produktivität zu steigern. Laut einer Umfrage von EY im April 2023 experimentieren 90 Prozent der Technologieführer mit KI-Plattformen wie ChatGPT und Bing Chat, und 80 Prozent planen, ihre Investitionen in KI im nächsten Jahr zu erhöhen. Steigerung der Effizienz und Produktivität Führungskräfte berichten, dass KI die Effizienz steigert, die Produktivität erhöht, Kosten senkt und Wettbewerbsvorteile schafft. Die Fortschritte bei KI-Tools haben diese Technologien für Unternehmen leichter zugänglich gemacht. Insbesondere Bereiche wie Datensicherheit, Prozessautomatisierung und Kundenbetreuung profitieren erheblich von KI-Anwendungen. Die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) gehört zu den wi

 Die Unverzichtbare Rolle der Datenarchitektur in Modernen Unternehmen (TL). Die Bedeutung einer gut strukturierten Datenarchitektur für Unternehmen wird heute immer offensichtlicher. Diese Disziplin, oft auch als Informationsarchitektur bezeichnet, bildet das Rückgrat moderner IT-Infrastrukturen und hilft dabei, geschäftliche Anforderungen in konkrete Daten- und Systembedarfe zu übersetzen. Definition und Ziele der Datenarchitektur Gemäß dem The Open Group Architecture Framework (TOGAF) beschreibt die Datenarchitektur die Struktur sowohl der logischen als auch der physischen Datenbestände sowie der Ressourcen rund um das Datenmanagement innerhalb eines Unternehmens. Sie ist ein Teilbereich der Enterprise Architecture und umfasst verschiedene Modelle, Richtlinien und Standards, die darauf abzielen, Daten effektiv zu erfassen, zu speichern, zu organisieren, zu integrieren und zu nutzen. Ein Data Architect oder eine ähnliche Rolle ist dafür verantwortlich, diese Geschäftsbedarfe in konk

  (TL). In der heutigen Geschäftswelt ist Künstliche Intelligenz (KI) ein unverzichtbares Werkzeug. Unternehmen stehen jedoch vor der Herausforderung, den richtigen KI-Berater zu finden. Dabei gibt es viele Fallstricke, die vermieden werden müssen, um nicht auf unseriöse Anbieter hereinzufallen. Dieser Beitrag zeigt, worauf IT-Entscheider achten sollten, um die passende Beratung zu erhalten und wie KI sinnvoll im Unternehmen implementiert werden kann. Der Bedarf an KI-Beratung Mit dem wachsenden Interesse an KI steigt auch der Bedarf an kompetenter Beratung. Viele Unternehmen suchen nach Wegen, KI in ihre Prozesse zu integrieren. Dies eröffnet nicht nur Chancen, sondern auch Risiken durch unseriöse Anbieter. Lukas Klingholz, Leiter des Bereichs "Künstliche Intelligenz und Cloud" beim Digitalverband Bitkom, betont: „Viele Unternehmen wollen sich jetzt mit KI beschäftigen, dadurch gibt es neben seriösen Angeboten sicherlich auch Trittbrettfahrer. Das ist aber kein KI-spezifisc

Eine wachsende Gefahr für die IT-Sicherheit  Eine aktuelle Studie des IHP – Leibniz-Institut für innovative Mikroelektronik im Auftrag des Bundesamtes für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) zeigt die erheblichen Risiken durch Hardware-Trojaner auf. Diese bösartigen Manipulationen können in jedem Schritt der Hardware-Herstellung eingefügt werden und sind extrem schwer zu entdecken. IT-Hersteller werden aufgefordert, in vertrauenswürdige Herstellungsprozesse zu investieren, um die Sicherheit ihrer Produkte zu gewährleisten. Hardware-Trojaner, benannt nach dem Trojanischen Pferd, stellen eine erhebliche Bedrohung dar, da sie gezielt in der Fertigungskette platziert werden können. Die PANDA-Studie von Prof. Dr. Peter Langendörfer verdeutlicht, dass Manipulationen in der Hardware-Produktion jederzeit möglich sind, insbesondere durch die zunehmende Globalisierung und Outsourcing-Prozesse. Die Studie kombiniert Literaturrecherche mit praktischen Experimenten, die aufzeigen, wie zusät