Beitrag von David Seitz

Geben Sie Ihrer IT-Abteilung die Möglichkeit innovativ zu sein, die Effizienz zu steigern und Abläufe zu optimieren - mit #CopilotStudio, dem ultimativen Tool für individuelle KI-Lösungen. Entdecken Sie noch heute die Leistungsfähigkeit von #LowCode und Conversational #AI.

ich freue mich schon auf spannende Inputs Hashtag #GenerativeAI #ArtificialIntelligence #AI #BWIManagementWeiterbildung

Mollick sagt hier sehr deutlich, was unterschwellig seit Anfang 2023 klar ist: Es gibt zwei "KI", die man getrennt betrachten muss: prädiktive KI (die nicht sprechdenken bzw. denksprechen kann) und generative KI, das heißt: semiotisch-semantische Intelligenz. Die haben in ihrer Anwendung und Wirkung nichts miteinander zu tun. Nur im Rahmen von technischen Diskussionen (unter der Motorhaube) hat es Sinn, sie als Teil einer übergeordneten KI-Technologie zu betrachten.

#GenAI > #ChatGPT! Okay, ChatGPT ist cool. Es kann wirklich viel und lässt sich sehr gut in zeitraubenden und nervtötenden Situationen für Alltagsprobleme einsetzen. Aber ChatGPT und das darunter liegende #LLM ist nicht die Lösung für alle KI-Fragestellungen. 🚨 In seinem Talk auf dem LANGUAGE INTELLIGENCE Summit 2024 stellt mein Kollege Holger Keibel die Frage, was nach dem ersten Hype kommt. Seine Kernaussage: für unterschiedliche Anwendungszwecke sollten Unternehmen auf kleinere, auf den Use Case zugeschnittene Sprachmodelle setzen. Das spart Kosten und bringt in der Regel auch bessere Ergebnisse als das berühmte Schweizer Taschenmesser... 🇨🇭 Welche Sprachmodelle sind für Eure Anwendungen die beste Wahl? #LI2024 #KünstlicheIntelligenz

Es ist auch meiner Meinung nach essentiell, die Unterschiede der Technologien #AnalyticalAI / #PredictiveAI und #GenerativeAI ("klassische" vs. "generative" KI) zu Beginn des #KI-Verständnisprozesses zu erläutern und zu diskutieren. 🤖 🎯 In der Frage "... 𝗨𝗻𝗱 𝘄𝗮𝘀 𝗸ö𝗻𝗻𝗲𝗻 𝘄𝗶𝗿 𝗷𝗲𝘁𝘇𝘁 𝘂𝗻𝗱 𝗵𝗲𝘂𝘁𝗲 𝗱𝗮𝗺𝗶𝘁 𝗺𝗮𝗰𝗵𝗲𝗻?" stecken mehrere Details, die es zu analysieren gilt. Gemeint ist meist: 1. 🆆🅰🆂 -- Welche Use Cases und Anwenderprobleme 2. 🆆🅸🆁 -- Eine Abteilung, ein Prozess, ein Tool, ein System, etc. 3. 🅷🅴🆄🆃🅴 -- Ohne Programmierkenntnisse, innerhalb von 1-2 Stunden 4. 🅳🅰🅼🅸🆃 -- General Purpose AI-Tools wie ChatGPT oder MS Copilot 5. 🅼🅰🅲🅷🅴🅽 -- Bestenfalls per Prompt an o.g. Tools replizierbar und zuverlässig "outsourcen", damit es bei uns vom Schreibtisch ist. Zu Beginn von Sessions erwähne ich den Gartner Hype Cycle, auf dessen Höhepunkt, bzw. auf dem Weg zum Tiefpunkt der Ernüchterung sich aktuell GenAI befindet. "Ihr werdet in gewisser Weise heute auch enttäuscht werden", ist eine wichtige Botschaft an die Zuhörerschaft, denn ganz so einfach ist die Vollautomatisierung unserer Arbeitsprozesse (noch) nicht.

Lieber Georg Petritsch, (... und alle anderen) ich habe gestern euren Post hierzu gelesen: https://lnkd.in/eafDF29S Schön finde ich den Satz mit dem Hammer. Ich zitiere den immer wieder gerne und Torsten Naumann und Ulla Kieserg wir kennen ihn auch oder? 😁 "Wenn du nur einen Hammer hast, muss alles ein Nagel sein". Bei KI/AI sehe ich das auch vermehrt. Egal welches Problem es soll mit AI gelöst werden. Was ist meine Antwort darauf: Schaut euch doch erstmal das Problem an. Dann suchen wir das richtige Werkzeug. JA AI und KI kann helfen, das Umfeld und der Anwendungsfall ist entscheidend. Bei vielen Kunden empfehle ich: "lasst uns zuerst aufräumen, dann wird es auch was mit der modernen (KI unterstützen) Arbeitsweise." Was sind eure Erfahrungen im "Hype KI, Copliot und co"?

Ich habe gerade den Kurs „Get Ready for Generative AI“ von Ashley Kennedy abgeschlossen. Auch interessiert? Dann einfach hier klicken: https://lnkd.in/dMaVgVPw #generativeki #künstlicheintelligenz.

Naht das Ende menschlicher Kreativität und Kultur? Werden wir die Sklaven der KI? Wichtige Fragen die ich mir nach einigen KI-Workshops nun auch stelle. Noch zählt die Erfahrung desjenigen der die KI steuert. Doch wann erreichen wir den Punkt wo die KI genügend designerisches Feingefühl und emotionale Ausdrucksweise erlernt hat und den Impulsgeber nicht mehr benötigt?

Wie geht euer Arbeitgeber mit dem Thema "Transformation mit KI" um? Tut er genug (oder sogar zu viel)? Was ist das Narrativ: "Kosten sparen"? "Produktivität steigern"? Oder "grundlegende Transformation"? Habt ihr den Eindruck, ihr werdet genug am Diskurs beteiligt? Kennt ihr eure KI Strategie? Wer sorgt für Weiterbildung, läuft das noch vor allem über eure Eigeninitiative? Gerne Kommentare! (Oder wer sich nicht traut kritisch zu werden: direkte Nachricht.)