Zum 80. Geburtstag von Wolf Singer

Am 9. März 2023 feierte der renommierte Hirnforscher Wolf Singer seinen 80. Geburtstag. Singer hat in seinem Leben viel geleistet und viele wichtige Erkenntnisse zur Erforschung des Gehirns beigetragen. Seine Arbeit hat nicht nur in der wissenschaftlichen Gemeinschaft Anerkennung gefunden, sondern auch in der breiten Öffentlichkeit große Aufmerksamkeit erlangt. 

Wolf Singer wurde am 7. April 1943 in München geboren und studierte Physik und Medizin. Nach seiner Promotion in Medizin an der Ludwig-Maximilians-Universität München zog er 1973 in die USA, um als Forscher am Max-Planck-Institut für biophysikalische Chemie in Göttingen zu arbeiten. Dort entwickelte er gemeinsam mit David Hubel und Torsten Wiesel die Hypothese, dass bestimmte Nervenzellen im visuellen Kortex des Gehirns auf bestimmte Reize reagieren. Diese Entdeckung war bahnbrechend und bildet bis heute die Grundlage für das Verständnis der Funktionsweise des Gehirns.

In den Jahren 1980 bis 2005 leitete Singer das Max-Planck-Institut für Hirnforschung in Frankfurt am Main, wo er eine Vielzahl von Forschungsprojekten initiierte und leitete. Er prägte die moderne Hirnforschung durch seine Erkenntnisse zur neuronalen Plastizität und zur Funktion von neuronalen Netzwerken im Gehirn.

Singer wurde für seine Arbeit vielfach ausgezeichnet, darunter mit dem renommierten Brain Prize im Jahr 2013. Er war Mitglied der Nationalen Akademie der Wissenschaften Leopoldina und der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften sowie Ehrenmitglied der Royal Society of Edinburgh.

Besonders bekannt ist auch seine Zusammenarbeit mit dem französischen Neurobiologen Francisco Varela und dem buddhistischen Mönch und Autor Mathieu Ricard. Gemeinsam erforschten sie die neuronalen Grundlagen von Meditation und Mitgefühl und prägten damit eine neue Richtung in der Neurowissenschaft, die sich mit dem Zusammenhang zwischen Geist und Gehirn beschäftigt.

Wolf Singer hat durch seine Arbeit die moderne Hirnforschung geprägt und zahlreiche Erkenntnisse zur Funktionsweise des Gehirns geliefert. Seine Forschung hat nicht nur in der wissenschaftlichen Gemeinschaft Anerkennung gefunden, sondern auch in der breiten Öffentlichkeit für Aufsehen gesorgt. Gratulation zum 80. Geburtstag und alles Gute für die Zukunft!

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Wie entstehen demokratieferne Einstellungen in einer Kommune?

 

Raiko Hannemann

Im Rahmen der Forschungslinie „Zusammenhalt stärken in Zeiten von Krisen und Umbrüchen“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung erforschte das Projekt mit diesem Titel die Entstehung demokratieferner Auffassungen in einer Kommune am Beispiel des Berliner Bezirks Marzahn-Hellersdorf, einer ostdeutschen Kommune. Aufschlussreich waren biografische Interviews im Anschluss an eine repräsentative Befragung. Es wird gezeigt, dass Menschen sensibel auf soziale Verwerfungen reagieren und sich insbesondere dann von Demokratie abwenden , wenn diese ihr Versprechen auf soziale Gleichheit nicht einhält. Dennoch ist eine hohe Bereitschaft zu Engagement erkennbar. Dieses Potenzial könnte ausgeschöpft werden, wenn die Sprachlosigkeit zwischen Politik und Bevölkerung überwunden wird. Viele Interviewpartnerinnen äußerten sich froh darüber, dass sich endlich jemand für ihre Meinungen interessiert. Auf der anderen Seite sind die Möglichkeiten, sich in etablierten politischen Formen zu engagieren, sehr hochschwellig. 

Als schwer erreichbar sind also nicht die sozial Ausgeschlossenen, sondern die etablierte Politik. Ansätze zu einer sozialräumlichen Demokratieentwicklung und zu einer Überwindung der Lücke zwischen etablierter Politik und den Menschen werden unter anderem in einem Ausbau von Räumen für nachbarschaftliche Begegnung gesehen sowie in einer verstärkten Demokratiebildung in Schulen, einer größeren Vernetzung von Stadtteilarbeit auch im digitalen Raum und in Formen aufsuchender politischer Bildung. Das Projekt stand in einem fachlichen Austausch mit den Universitäten Bremen, Göttingen und Jena, welche ebenfalls zu der Frage der Stärkung lokaler Demokratie geforscht haben. Zentrale Erkenntnisse werden im Hinblick auf ihren gesellschaftlichen Transfer gemeinsam diskutiert.

Link zum 1. Teil des Interviews mit Raiko Hannemann

Link zum 2. Teil des Interviews mit Raiko Hannemann

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What is AGI?

In contrast to the currently existing AI systems that are designed for specific tasks and referred to as "weak AI," AGI (Artificial General Intelligence) encompasses the endeavor to develop machine intelligence that has the capability to learn, understand, and apply any intellectual task that a human being can perform.

The idea behind AGI is not new; it is rooted in the origins of Artificial Intelligence as an academic field in the 1950s and 1960s when scientists first developed the vision of a machine that could simulate human intelligence in its entirety. This vision has evolved over the decades and has become more precise, while the gap between current AI, which is limited to specialized tasks, and the ambitious goal of AGI has become increasingly apparent.

The distinction between "weak" and "strong" AI is central to understanding the concept of AGI. Whereas "weak" AI systems are designed to perform certain tasks with efficiency and precision predefined by humans, "strong" AI or AGI aims to achieve a universal problem-solving capability that equals or even surpasses human intelligence. Such a system would not only have a broad applicability but could also independently learn, adapt, and perhaps even develop its own consciousness and emotions.

The definitions of AGI vary greatly and reflect the diversity of perspectives and research approaches in this area. Some definitions emphasize the importance of cognitive flexibility and the ability to solve new problems without prior specific programming. Others focus on the concept of consciousness or the machine's ability to understand and simulate human emotions and experiences.

The question of when AGI might be achieved is the subject of intense debate among scientists, technologists, and philosophers. Estimates range from optimistic assumptions that expect breakthroughs in the coming years to skeptical forecasts that question the realization within the next centuries or even the fundamental impossibility of true AGI. These disagreements are based on different assessments of the complexity of the human brain, the limits of computer technology, and the ethical and societal implications of such a development.

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The VDW Statement on the Asilomar Principles for Artificial Intelligence

The Association of German Scientists (VDW) views the Asilomar Principles as a valuable basis for discussion on ethical and regulatory issues in the field of Artificial Intelligence (AI). These principles offer a starting point to address the potential opportunities and dangers of AI. However, the VDW emphasizes that the Asilomar Principles alone do not provide a sufficient normative framework, particularly because they do not adequately limit the possibility of uncontrollable progress in AI technology. The organization advocates for a stronger consideration of the precautionary principle, the necessity to evaluate the limits of technology development, and calls for comprehensive investigations into the impacts of AI on society, culture, and human rights. A broad, democratically legitimized discourse and international cooperation are seen as essential for the development of safe AI systems. Furthermore, the VDW recommends initiating scientific research on impact assessment, ethics, and legal frameworks to inform political decision-makers at an early stage. The VDW also deems it necessary to implement bans and moratoria on certain AI applications, such as autonomous weapons, as well as to maintain privacy and informational self-determination.

• zum Download des VDW Papers
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The Renaissance of Moore's Law

Moore's Law, named after Gordon Moore, co-founder of Intel, is one of the fundamental theses that shaped the rapid development of computer technology over decades. In 1965, Moore posited that the number of transistors on a microchip would double approximately every two years, which equates to an exponential increase in computing power while simultaneously reducing costs. This law has established itself as a guideline for the semiconductor industry and has driven the development of ever more powerful and efficient processors.

However, in recent years, Moore's Law has encountered physical and economic limits. The miniaturization of transistors approached the limits of quantum mechanics, which meant that performance improvements could not continue at the accustomed pace. In addition, the costs of developing and manufacturing advanced microchips grew exponentially, leading to a slowdown in the previous doubling rate. These developments led to the assumption that Moore's Law is reaching its limits and can no longer serve as a reliable forecast for the future development of chip technology.

A promising approach to maintain Moore's Law lies in the research of new materials such as graphene. Graphene, a single-atom layer of carbon atoms arranged in a two-dimensional lattice, is characterized by exceptional electrical, thermal, and mechanical properties. These make it an ideal candidate for the development of next-generation microchips. Graphene-based transistors could be significantly faster and more energy-efficient than their silicon-based counterparts. This breakthrough has the potential to continue the miniaturization of transistors and the increase in computing power, which could initiate a renaissance of Moore's Law.

The further development and implementation of graphene in microchip technology are still in their infancy but hold the potential to revolutionarily change computer technology and, in particular, artificial intelligence (AI). Higher computing performances with lower energy consumption would enable complex AI algorithms to be operated more efficiently, which, in turn, could accelerate the development of more advanced AI systems. This development is crucial as the demands for computing power and energy efficiency in AI grow exponentially. Overcoming the current limits with innovative materials such as graphene could not only carry Moore's Law forward but also have a decisive influence on the future development of AI and its applications.

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Jünger statt Remarque - aber nicht außerhalb Deutschlands

Normalerweise interessiere ich mich wenig für das alljährliche Hollywood Spektakel, weil mich die glamouröse Überdosierung von Eitelkeiten schon nach kurzer Betrachtung schlagartig ermüden. Das Blitzgewitter beim Austritt aus unbezahlbar teuren Autos, der Gang über einen leuchtend roten Teppich, das perfekt einstudierte Lächeln, die Positionierung von Figur und Outfit, wecken in mir gar nichts, außer einer Verwunderung über all diese Aufregung. Doch dieses Jahr wurde in den Scheinwerfern des vorgetäuschten Glücks ein Beitrag erfolgreich, der kontrastierender dazu gar nicht erscheinen mag. Wir sprechen von der Romanverfilmung „Im Westen Nichts Neues“, der bereits 1930 und 1976 in die Kinos kam.

Der Roman von Erich Maria Remarque, der im Jahr 1929 veröffentlicht wurde, handelt von der Erfahrung des neunzehnjährigen deutschen Soldaten namens Paul Bäumer, der während des Ersten Weltkriegs an der Westfront kämpft. Die Geschichte beginnt damit, dass Paul und seinen Schulkameraden euphorisch und siegesgewiss in den Krieg ziehen, um ihr Land vor bösartigen Aggressoren zu verteidigen. Doch bald wird ihnen klar, dass der Krieg alles andere als heldenhaft ist. Sie werden mit dem Grauen des Krieges konfrontiert, einschließlich der Schrecken des Grabenkriegs, des Todes ihrer Freunde und des bestialischen Mordens auf beiden Seiten durch Massenvernichtungswaffen. Die sinnlose Grausamkeit und das Unverständnis der Alten während des Fronturlaubs, führten schließlich zur Entfremdung mit der Heimat. 

Remarque selber diente an der Westfront und wurde schwer verletzt, wovon er schrieb, das hat er auch selbst erlebt. Man könnte den Schluss ziehen, dass sein Buch die logische Ableitung des Geschehenen realistisch abbildet und Deutsche damit der Bedeutung bewusst sein sollten. Nein, nicht in den deutschen Führeretagen. In den Redaktionen der einflussreichsten Gazetten wird ein anderer Zeitgenosse im Herzen getragen: Ernst Jünger. Jünger war ein stolzer Nationalist und überzeugter Militarist, der den Krieg als eine Art ritterliches Abenteuer betrachtete. In seinen frühen Werken, wie beispielsweise „In Stahlgewittern“, beschrieb er den Krieg als eine heroische Herausforderung, die den Kampfgeist und die Tugenden des deutschen Soldaten hervorbringt. Auch später in seinem Leben setzte er sich für eine militarisierte Gesellschaft ein und befürwortete die Wiederaufrüstung Deutschlands nach dem Zweiten Weltkrieg. 

Dass Remarques Romanverfilmung just im gleichen Augenblick wie der Ukraine Krieg erschien, ist überraschend. Man könnte fast meinen, dass der Geist des Pazifismus seine eigenen Wege findet. Ich war jedenfalls sehr erstaunt, als ich in den Netflix Rankings vieler Länder diesen Film über viele Wochen in den Top 10 vorfand. Und doch wurde der Film von unzähligen deutschen Kritikern als stilisierter Negativfilm zerrissen. Er sei eine peinliche Inszenierung, unzeitgemäß, unpassend, klischeebeladen und nicht authentisch. Die Flut an Abschätzigkeit erinnerte mich an die Diffamierungen wie sie Rainer Werner Fassbinder in den siebziger Jahren in Deutschland regelmäßig widerfuhren. Und ja, es gab überwiegend Beifall, doch dabei wurde tunlichst darauf geachtet, dass Parallelen zur Aktualität vermieden wurden. Stattdessen fluteten die Meinungsmacher für einen halben Tag ihr Publikum mit belangloser Prosa und eigenschaftsloser Würdigung, damit man ihnen nicht nachsage, man habe den historischen Oscar Regen böswillig und in voller Absicht ignoriert. Das Fehlen der Begeisterung war klirrend spürbar. Hätte ein deutscher Fußballverein die Champions League gewonnen, hätte man drei Tage lang die erste Seite mit dem Thema befüllt und ebenso sticht es ins Auge, dass nie von einem Antikriegsfilm gesprochen wird. Die Redakteure sagen lieber: Deutscher Beitrag, Kriegsfilm, Kriegsepos, Romanverfilmung oder schlicht Film. Und deswegen ist die Ableitung erlaubt, dass diese historische Ehrung den deutschen Meinungsführern peinlich ist.

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Die Stimme der Vernunft

Antje Vollmer starb am 16. März 2023 im Alter von 79 Jahren in Berlin.

Viele werden sich an die vibrierende Stimme Antje Vollmers erinnern, denn sie litt unter einer neurologischen Stimmstörung namens Spasmodische Dysphonie, die dazu führen kann, dass die Stimme unkontrolliert zittert oder bricht. Dennoch war so viel Kraft und Aussage in ihrer Stimme, dass man ihr zuhörte und es hinderte sie nicht daran im Jahr 1994 sogar zur Vizepräsidentin des Deutschen Bundestages gewählt zu werden. Um sich Gehör zu verschaffen, musste sie weder laut noch übergriffig werden, ihre Mahnung zur Vernunft war in der Weise beeindruckend, dass aufkeimender Widerspruch aus der Stille heraus keinen Weg fand. Bis zuletzt gab sie Interviews, die noch lange nachwirken werden und hat so, bevor sie von uns ging, bereits den Keim für die künftigen Friedensbewegungen in die Welt gesät.

Antje Vollmer wurde 1943 in Lübeck geboren, studierte Soziologie, Politologie und Geschichte an der Freien Universität Berlin und promovierte 1972 zum Thema Frauenarbeit in der Textilindustrie. 1979 trat sie den Grünen bei und wurde 1983 erstmals in den Deutschen Bundestag gewählt, dem sie bis 2005 angehörte. In ihrer politischen Arbeit setzte sie sich vor allem für die Themen Umweltschutz, Frauenrechte und Menschenrechte ein. Sie war unter anderem Vorsitzende des Ausschusses für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit sowie des Ausschusses für Menschenrechte und humanitäre Hilfe. Sie setzte sich auch international für Demokratie und Menschenrechte ein und war unter anderem Mitglied im Vorstand des Internationalen PEN-Clubs und des Menschenrechtsbeirats beim Auswärtigen Amt.

Die schwache Würdigung der Bündnis 90 Grünen zu ihrem Lebenswerk, sie war schließlich eines der prägendsten und erfolgreichsten Figuren der Partei in der Gründungsphase, zeugt von der Entfremdung der Partei hinsichtlich ihrer Gründungsmütter. Die schleichende Verklappung grüner Ideale konnte Antje Vollmer nicht mehr tragen und so verabschiedete sie sich konsequenterweise im Jahre 2005 von dieser Partei. Ihre Stimme blieb dennoch dem sachkundigen Publikum lange Jahre erhalten und auch wenn sie heute nicht mehr zu hören ist, so wird ihr Pazifismus noch fern in die Zukunft wirken.

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AGI Does Not Need Consciousness

In recent years, the debate around the capabilities of artificial intelligence (AI), particularly regarding its consciousness, has gained significant momentum. It's noteworthy that even leading scientists occasionally publish premature contributions on the topic. Popular theories, such as emergence, which claim that consciousness arises from a multitude of oscillations, seem insufficient to me and lead me to the thought experiment of whether my mobile phone could possess consciousness since it also generates many oscillations. Furthermore, I question whether the emergence of General Artificial Intelligence (AGI) requires consciousness at all.

But let's take this step by step, and where are we now? The rapid increase in computing power needed for training AI models is a clear indicator of the swift development in the field of Artificial Intelligence (AI). Especially since 2012, we have witnessed an exponential increase in this computing power, far surpassing Moore's Law. Specifically, the computing power used for training the largest AI models has doubled every 3.4 months – a growth that far exceeds the historical growth, which saw a doubling every two years. This development highlights the dramatic increase in required resources and the costs associated with achievements in the AI field.

OpenAI has found in an analysis that since 2012, the amount of computing power used for training the largest AI models has grown more than 300,000 times. In comparison, a doubling every two years, as predicted by Moore's Law, would have led to only a 7-fold increase. The history of AI and its computing power shows three eras of AI computation, starting with the Pre-Deep Learning era (1950–2010), where the computing power doubled every 18–24 months, through the Deep Learning era (2010–2016), where this time shortened to 5–7 months, to the current era of large-scale models (2016–2022), where the doubling time increased to 11 months. This acceleration in computing power has enabled AI models like Minerva, which uses nearly 6 million times more computing power than AlexNet did a decade ago.

Although it is uncertain whether the growth of computing power can continue at this pace, as large-scale models increasingly require more computing power, the immense investments in AI research suggest that further breakthroughs may be on the horizon that could reach the computing power of the human brain. Given the availability of vast amounts of data and improved algorithms, this increase in computing power has enabled significant advances in AI in a short time, with AI already surpassing or even exceeding human performance in many areas.

Yet, the main argument is that AI does not need consciousness to perform advanced functions. This is illustrated by existing technologies, such as thermostats that respond to temperature changes, or combat drones that can make complex decisions without consciousness. An AGI could be conceived as a highly complex interconnected system based on millions of human inputs, similar to systems like ChatGPT today.

Given the rapid technical progress, it is entirely possible that we will have an AGI in less than 10 years, as all necessary prerequisites are already in place. Therefore, it is crucial to establish international rules for the use of AGI now to ensure that these technologies are used responsibly.

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Neue Entwicklungen in der Robotik

Die Robotik durchlebt gegenwärtig eine Phase beispielloser Entwicklungen, die durch Fortschritte in den Bereichen der künstlichen Intelligenz (KI), Sensorik und Materialwissenschaften getrieben wird. Diese Innovationen eröffnen Robotern die Möglichkeit, komplexere Aufgaben zu bewältigen und sich nahtloser in unseren Alltag zu integrieren. Einer der signifikantesten Fortschritte in der Robotik ist die Integration von KI-gestützter Steuerung, die es Robotern ermöglicht, aus ihren Erfahrungen zu lernen und ihre Handlungen in Echtzeit anzupassen. Diese Fähigkeit zur Selbstoptimierung macht Roboter zunehmend autonomer und effizienter in ihren Aufgaben.

Ein weiterer entscheidender Bereich ist die verbesserte Sensorik, die Robotern eine präzise Wahrnehmung ihrer Umgebung ermöglicht. Durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie LiDAR, Ultraschallsensoren und Kamerasystemen können Roboter nun ihre Umgebung detailgetreu erfassen und sich sicher darin bewegen. Die verbesserte Objekterkennung, ermöglicht durch die Kombination aus KI und hochentwickelter Sensorik, erlaubt es Robotern, Objekte mit einer bisher unerreichten Genauigkeit zu identifizieren, zu greifen und zu manipulieren.
Die Erweiterung der Einsatzgebiete für Roboter ist ebenso bemerkenswert. In der kollaborativen Robotik, auch Cobots genannt, arbeiten Menschen und Roboter Hand in Hand, wodurch die Effizienz und Sicherheit in Produktionsumgebungen erhöht wird. Roboter in Form von Exoskeletten finden zunehmend Anwendung in der Rehabilitation und unterstützen Menschen bei körperlich anstrengenden Arbeiten, indem sie deren physische Fähigkeiten erweitern. In der Logistik revolutionieren automatisierte Roboter die Prozesse in Lagerhäusern und Lieferketten, während im Gesundheitswesen Roboter bei Operationen und Therapien assistieren und neue Möglichkeiten der medizinischen Versorgung eröffnen. Serviceroboter übernehmen vermehrt Aufgaben im Haushalt und in der Altenpflege, was den Alltag vieler Menschen erleichtert.

Dennoch stellen diese Fortschritte die Gesellschaft vor Herausforderungen, insbesondere im ethischen Bereich. Der zunehmende Einsatz von Robotern wirft Fragen bezüglich Verantwortung, Datenschutz und möglicher Arbeitsplatzverluste auf. Die gesellschaftliche Akzeptanz von Robotern variiert stark und hängt von einer transparenten Kommunikation und dem Nachweis ihres Nutzens ab.

Aktuelle Entwicklungen wie der humanoider Roboter Atlas von Boston Dynamics, der vierbeinige Roboter ANYmal C von ANYmal Robotics und der humanoider Roboter Pepper von SoftBank Robotics zeigen das breite Spektrum der Möglichkeiten in der Robotik. Diese Roboter demonstrieren eindrucksvoll, wie weit die Technologie bereits fortgeschritten ist – von der Durchführung akrobatischer Bewegungen bis hin zum Einsatz in Bildung und Kundenbetreuung.

Die rasanten Fortschritte in der Robotik versprechen, unseren Alltag und die Arbeitswelt in vielfältiger Weise zu verändern. Während wir uns auf die Chancen freuen, die diese Technologien bieten, ist es entscheidend, sich den damit verbundenen Herausforderungen zu stellen und einen verantwortungsvollen Umgang mit dieser zukunftsweisenden Technologie zu finden. Die Robotik steht an der Schwelle zu einer neuen Ära, in der ihre Potenziale unseren Alltag bereichern und die Grenzen des Möglichen erweitern werden.

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Business Intelligence in Zeiten von KI

Die Digitalisierung und die zunehmende Verwendung von Daten haben Geschäftsanalysen und Business Intelligence in den letzten Jahren revolutioniert. Wo früher manuell ausDatenbanken Daten aggregiert und berichteerstellt werden mussten, kommen heute moderne Business Intelligence Tools wie Power BI oder Tableau zum Einsatz. Diese ermöglichen es, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und in aussagekräftigenDashboards und Berichten aufbereitet darzustellen.

Ein weiterer Trend, der Business Intelligence derzeit prägt, ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz. KI-Systeme können Daten in einem bisher nicht gekannten Umfang und in Echtzeit auswerten und analysieren. Sie unterstützen Unternehmen dabei, aus den riesigen Datenmengen valide Erkenntnisse und Prognosen abzuleiten. Maschinelles Lernen hilft, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die dem menschlichen Auge verborgen bleiben.

Folgende Bereiche profitieren besonders von KI in der Business Intelligence:

• Vorhersage: Mithilfe von Prädiktiven Analysen können KI-Systeme künftige Trends und Entwicklungen wie Nachfrage, Wachstum oder Risiken prognostizieren. Dies hilft Führungskräften, fundierte Entscheidungen zu treffen.
• Personalisierung: Anhand historischer Daten lernen KI-Modelle das Verhalten von Kunden zu verstehen. Auf dieser Basis können Produkte, Dienstleistungen und Kampagnen individuell auf Kunden zugeschnitten werden.
• Prozessoptimierung: Indem Abläufe, Ressourceneinsatz und Fehleranalysen erfasst und ausgewertet werden, kann KI Schwachstellen aufdecken und Verbesserungspotentiale aufzeigen.
• automatisierte Analysen: Viele einfache oder routinemäßige Auswertungen und Reports können heute vollautomatisiert von KI-Systemen durchgeführt werden. So bleibt den Analysten mehr Zeit für kreative und strategische Aufgaben.

Allerdings bringt der Einsatz von KI auch neue Herausforderungen für Business Intelligence mit sich. Die aus KI abgeleiteten Erkenntnisse müssen stets hinterfragt und validiert werden. Zudem ist die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse oft eingeschränkt. Für Unternehmen ist es wichtig, die richtigen KI-Tools auszuwählen und Mitarbeiter entsprechend zu schulen, um die Vorteile der KI-basierten Analysen voll ausschöpfen zu können.

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