Tag: KI


Interview with Yoav Barel, CEO of Chatbot Summit

Yoav, please tell us about your background? What have you done so far?

I am a tech entrepreneur and have been working in tech over 17 years. It has been an honor to take part in the last several digital revolutions: mobile java, apps and now, bots. I love it. My work lets me create the best digital lifestyle experiences.

Over the years, I formed and led a group at Sun Microsystems, which developed and deployed mobile applications with leading Telco’s including Vodafone, DoCoMo, and Orange. At Oracle, I led a great team that put the first Telco App Store on Android, and we were the first to deploy it in the US with Verizon Wireless.

As Head of Mobile Products and Strategy at LivePerson, I was part of the spearhead team creating the first Enterprise App-Messaging product for customer service and and launching it with T-Mobile in the US. During the development of that product, it hit me that conversational experience is going to be the next digital revolution. We called them back then “Conversational Service Apps”. They are now called Chatbots. Continue reading “Interview with Yoav Barel, CEO of Chatbot Summit” »



Machine Learning meets the Data Center – Die RZ-Strategien der Unternehmen werden verändert

Zum Processing von Machine Learning-Verfahren eignet sich Standard-X86-Hardware nur begrenzt. Viele Machine Learning-Algorithmen sind nicht nur besonders rechenintensiv, sondern laufen dann am effizientesten, wenn sie auf spezialisierter Hardware betrieben werden. Auch kann die Abstraktion von IT-Infrastruktur via Virtualisierung im Kontext von Machine Learning eher eine Barriere bzw. ein Kostentreiber sein, auf den man gerne verzichtet. Folgende Trends zeichnen sich auf der Hardware- und Infrastrukturseite ab:

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Bosch Connected World 2017 – Offenheit, Partnerschaften & AI

  • Bosch zeigt sich offener und geht Partnerschaften mit Softwarekonzernen ein
  • AWS und IBM werden strategische Hosting- bzw. Business Partner der Bosch IoT Suite
  • Aus der Bosch IoT Cloud wird vorerst doch keine Public Cloud
  • Die Industrie der kommenden Jahre sieht Bosch durch Künstliche Intelligenz, Cloud & Fog Computing, Blockchain und IoT Netzwerke geprägt
  • Bosch wird zum Lösungsanbieter für Unternehmen über alle Branchen hinweg und ermöglicht neue digitale Geschäftsmodelle durch eigene End-to-End-Lösungen
  • Neue Partner und Kunden sollen den Weg in eine neue Welt ebnen.

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Teil 3: Chatbots – Technologie und Architektur

Dieser Analyst View ist Teil 3 einer Serie zu dem Thema Chatbots. Bereits veröffentlicht sind Teil 1: 2017 - Das Jahr der Chatbots? und Teil 2: Chatbots - Anbieterüberblick.

Dieser Teil widmet sich der Technologie und Architektur von Chatbots. Dazu wird zunächst der prinzipielle Ablauf einer Konversation dargestellt. Darauf basierend werden Technologien und Architekturen für die Implementierung von Chatbots vorgestellt.

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Chatbots Teil 2: Anbieterüberblick

Dieser Analyst View ist Teil 2 einer Serie zu dem Thema Chatbots. Bereits veröffentlicht ist Teil 1: 2017 - Das Jahr der Chatbots?

Chatbots sind einer der Top-10-Technologietrends 2017. Das haben auch alle großen  großen Player der IT-Branche erkannt und positionieren sich mit entsprechenden cloudbasierten Plattformen und APIs. Die damit einhergehenden Anwendungsmöglichkeiten sind insbesondere auch für den B2B-Einsatz zunehmend relevant (siehe auch: Bots und Assistenten – Von automatisierten Workflows & Aufgaben zur persönlichen Assistenz): Continue reading “Chatbots Teil 2: Anbieterüberblick” »



Neue Studie: Machine Learning im Unternehmenseinsatz

„AI-First“ – so lautet mittlerweile das Mantra vieler Technologie-CEOs von Google bis Microsoft. Doch was ist dran am Hype rund um das Thema Künstliche Intelligenz?

Fakt ist, dass die Kombination aus günstiger Rechenleistung, großen Datenmengen und optimierten Algorithmen die Innovationsleistung von Machine Learning-Verfahren derzeit exponentiell steigen lässt. Was vor 3 Jahren noch unrealistisch erschien, ist heute Realität. Von der Spracherkennung, über die medizinische Diagnostik bis hin zum autonomen Fahren existieren schon heute vielfältige Einsatzbereiche für Verfahren der Künstlichen Intelligenz. Im Kontext der digitalen Transformation erweitert sich dieses Einsatzspektrum noch weiter und reicht vom Unternehmensrechenzentrum, über die Steuerung von Fertigungsanlagen (Industrie 4.0) bis hin zur Überwachung von vernetzten Geräten (IoT). Nach aktuellen Prognosen von Crisp Research werden im Jahr 2017 weltweit schon rund 4,3 Mrd. Euro in Machine Learning-Technologien, Services und -Projekte investiert. Continue reading “Neue Studie: Machine Learning im Unternehmenseinsatz” »



Top 5 Developer – Trends für 2017

Polyglotte Systeme

Vor gar nicht allzu langer Zeit waren viele Entwickler noch PHP-Programmierer oder Java-Programmierer - heutzutage sind viele Full-Stack-Developer oder DevOps-Engineers. In den derzeit populären Job-Titeln, spiegelt sich wider, dass sich der Alltag eines modernen Entwicklers nicht so einfach mit der Expertise in einer Programmiersprache gleichsetzen lässt. Selbst bei einfachen Web-Applikationen kommen heutzutage häufig mehrere Markup-, Script- und/oder Programmiersprachen zum Einsatz. Immer mehr Entwickler schreiben regelmäßig Code in mehreren Sprachen. Durch den vermehrten Einsatz von Microservices wird die IT heterogener. Kleine autonome Services laden dazu ein pragmatische Lösungen zu finden und neue Wege zu gehen. Tools und Programmiersprachen können so abhängig vom konkreten Anwendungsfall gewählt werden und bieten Raum für Experimente. Diese Experimente mit neuen Technologien sind verhältnismäßig günstig, da ein kleiner Service schnell ersetzt werden kann - der Lerneffekt ist allerdings umso höher, denn im Produktiv-Einsatz lernt man am meisten. Infrastructure-as-Code und die Automatisierung von Prozessen wie z.B. Deployment und Testing tun ihr Übriges, die Vielfalt an Sprachen, die im Einsatz sind, zu erhöhen. Umso wichtiger ist es, für eine Atmosphäre des Voneinander-Lernens und Austauschs zu sorgen und sich mit Konzepten wie dem Just-In-Time-Learning auseinanderzusetzen. Continue reading “Top 5 Developer – Trends für 2017” »



Rückblick auf die Crisp Perspective 2016

Am 10. November 2016 trafen sich viele spannende Gäste, IT- und Digitalisierungsentscheider und Analysten im Rahmen der zweiten Technologiekonferenz Crisp Perspective zu einem neuerlichen Perspektivenwechsel auf die IT-Welt. In lebhafter und offener Atmosphäre präsentierten und diskutierten Analysten und IT-Experten Technologietrends und -entwicklungen. Rund um die Themenschwerpunkte Digital Excellence, Cloud & Digital Infrastructure und Enterprise Mobility ergaben sich so zahlreiche Gespräche, Ideen und Eindrücke. Continue reading “Rückblick auf die Crisp Perspective 2016” »



Top 5 Cloud-Trends für 2017

1. Autonomous IT & Künstliche Intelligenz im Rechenzentrum

Mit der stetig wachsenden Bedeutung des Machine Learning und der Künstlichen Intelligenz wird die Entwicklung auch auf infrastruktureller Ebene und in den Rechenzentren weiter voranschreiten. Eine immer weiter steigende Automatisierung der IT-Systeme in den vergangenen Jahren ist nur der Vorläufer. Schließlich zeigt die Fähigkeit, einen hohen Automatisierungsgrad zu erreichen, die Güte und den Reifegrad einer “Digital Infrastructure Platform.” Denn darin spiegelt sich das Streben nach Effizienz wider, von der auch die Kunden, seien es interne oder externe, profitieren. So lässt sich mit einem hohen Automationsgra beispielsweise die Zeit bis zur Bereitstellung von neuen Systemen von Monate auf Stunden verkürzen und ermöglicht es den Nutzern durch ein vollständig automatisiertes Self-Service-Modell virtuelle Maschinen, Speicherplatz, Loadbalancer oder andere Ressourcen zu beziehen.

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Top 5 Data-Trends für 2017

1. Edge Analytics

Am Ende des Internets beginnt die reale Welt. Und eben dort werden auch viele Daten durch IoT-Endgeräte erfasst. Die Anzahl dieser Sensoren und Geräte vervielfacht sich mit einer steigenden Geschwindigkeit. Mehr Geräte erfassen mehr Daten und die sollten  analysiert und für einen Mehrwert aufbereitet werden. Dies kann im Rechenzentrum oder in der Cloud passieren, jedoch ist es nicht für alle Daten, die erhoben werden, notwendig eine nachhaltige Speicher- und Archivierungsstrategie zu verfolgen. Von vielen Daten ist lediglich die Information notwendig, die zu einer Entscheidung für einen spezifischen Anwendungsfall beiträgt. Continue reading “Top 5 Data-Trends für 2017” »



Machine Learning in der Industrie

Machine Learning in der Industrie - Wie Verfahren der künstlichen Intelligenz zum elementaren Digitalisierungsbaustein der globalen Industriekonzerne werden

Mit der zunehmenden Digitalisierung steigt auch in der Industrie der wertschöpfende Anteil der IT. Mit dem Einzug des Internet der Dinge werden immer mehr Daten produziert, die gesammelt, analysiert und nutzbar gemacht werden wollen. Industrieunternehmen werden immer mehr zu IT- und Software-Unternehmen. Wer nicht mitmacht, wird abgehängt. Mit steigender Datenmenge und fortgeschrittener Automatisierung nehmen Machine Learning und Künstliche Intelligenz immer mehr Einzug in die Industrie. Continue reading “Machine Learning in der Industrie” »



Das Rechenzentrum: Die logistische Drehscheibe der Digitalisierung

Digitalisierung. Es ist schon erstaunlich, wie es ein einzelner Terminus geschafft hat, in so kurzer Zeit zu einem Albtraum für Unternehmenslenker und IT-Entscheider weltweit aufzusteigen und zu einer Chance für Startups und neue Märkte zu werden. Was bereits seit vielen Jahren ununterbrochen fortschreitet und mit Kodak oder Blockbuster schon vor Jahren erste Opfer hervorgebracht hat, zeigt seit geraumer Zeit auch deutliche Auswirkungen in anderen Industrien und auf Unternehmen jeglicher Größe. Continue reading “Das Rechenzentrum: Die logistische Drehscheibe der Digitalisierung” »



Ist Ihr Unternehmen bereit für ChatOps? – Automatisierung ist die Hausaufgabe jedes Unternehmens

Künstliche Intelligenz ist in der Gesellschaft angekommen. Selbst im Alltag nutzen wir viele Bots und Assistenten, welche auf KI gestützt sind und das über alle Altersgrenzen hinweg. Doch wie wirkt sich der Einfluss von immer intelligenter werdenden Systemen auf unseren zukünftigen Alltag aus? Allen voran findet die öffentliche Diskussion meistens den Start und das Ende bei der Berufsgruppe der Administratoren. Doch wie steht es um die IT durch den Einfluss durch künstliche Intelligenz und wie können neue Modelle wie ChatOps in die Unternehmen integriert werden? Continue reading “Ist Ihr Unternehmen bereit für ChatOps? – Automatisierung ist die Hausaufgabe jedes Unternehmens” »



Machine Learning in der medizinischen Forschung

Daten sind allgegenwärtig. In vielen Bereichen unseres Alltags bestimmt die Technik längst unseren Biorhythmus. Im Zuge der Selbstvermessung tragen Fitnessarmbänder und mobile Apps dazu bei immer mehr Daten von uns selbst zu erheben. Eine schier unaufhörliche Flut von historischen, aktuellen und in Echtzeit erhobenen Daten strömt auf die Medizin zu. Um all diese Daten sinnvoll zu nutzen und die Evolution erfolgreich in Richtung personalisierter Medizin durchzuführen werden wir auf die Hilfe der Maschinen angewiesen sein.

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