Unser Microsoft Copilot Vergleich zeigt deutlich, dass amberAI in mehreren entscheidenden Bereichen gegenüber dem Microsoft Copiloten einige klare Vorteile bietet. Mit einem wettbewerbsfähigen Preispunkt ermöglicht amberAI eine breite Zugänglichkeit zur generativen KI, während der Copilot mit höheren Kosten belastet ist. Der erhöhte Datenschutz und die klare Einhaltung der DSGVO durch amberAI unterstreichen die Verantwortung und das Engagement für den Schutz der Kundendaten, im Gegensatz zur weniger transparenten Herangehensweise von Microsoft. Die anbieterübergreifende Funktion von amberAI ermöglicht die gleichwertige Behandlung von Ergebnissen unabhängig von Systemen, während der Copilot in Bezug auf die Microsoft-Plattformen begrenzt ist.
Generative KI und der Einsatz im Unternehmen
Auf unserem Blog findest du alle Informationen rund um KI und deren Einsatz im Unternehmen. Von technischen Erklärungen über Referenzen bis hin zu strategischen Themen beleuchten wir auf unserem Blog alles, was für den Einsatz von KI im Unternehmen relevant ist und zur Entscheidungsfindung beiträgt.
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Private KI für individuelle Unternehmenslösungen
Erfahren Sie, wie private KI die Art und Weise verändert, wie wir KI-Modelle nutzen. Entdecken Sie, wie die Praxis der privaten KI es ermöglicht, Algorithmen ausschließlich mit eigenen Daten zu trainieren, um maßgeschneiderte Lösungen für Ihr Unternehmen zu schaffen. Erfahren Sie mehr über die Vorzüge dieser Herangehensweise und wie sie dazu beiträgt, eine proprietäre Wissensbasis zu bewahren, von der Ihre Konkurrenten nicht profitieren können. Lesen Sie weiter, um das Konzept der privaten KI im Detail zu verstehen und wie es sich von öffentlichen KI-Modellen unterscheidet.
Wie kann man generative KI mit unternehmensinternen Daten kombinieren?
Erfahre, wie du generative KI mit den Informationen und Daten aus deinem Unternehmen – natürlich DSGVO-konform – kombinieren kannst.
Integration moderner KI-Systeme in gewachsene IT-Landschaften
Die Integration moderner KI-Systeme in gewachsene IT-Landschaften besteht nicht nur in der Kombination der On-Premise sowie der Cloud welt, sondern auch darin, immer relevante Daten zur Verfügung zu haben. Unternehmen stehen oftmals vor der schwierigen Aufgabe, ihre heterogenen IT-Landschaften und unstrukturierten Datenbestände mit KI-basierten Systemen zu optimieren. In diesem Blogartikel werden die Probleme und Lösungen bei der Integration von KI-Systemen in derartige Umgebungen diskutiert und mögliche Lösungswege aufgezeigt.
amberAI – ChatGPT für unternehmensinterne Anwendungsfälle
Wenige Technologien haben in den letzten Jahren so einen Hype ausgelöst wie ChatGPT von OpenAI.
Auch wir haben das mitbekommen und wissen, dass sich viele Unternehmen fragen, wie sie selbst auch von der GPT-Technologie profitieren können. Doch was viele relativ schnell feststellen: ChatGPT hat seine Grenzen und ist nur bis zum Jahr 2021 mit öffentlichen Daten trainiert.
Aber: Diese Technologie ist auch für interne Anwendungsfälle anwendbar. Genau diese Funktion haben wir mit amberAI entwickelt
Cloud vs. On-Premise Lösungen – Vorteile und Nachteile
Enterprise Software kann entweder On-Premise oder in der Cloud installiert werden. Welche Folgen dies hat, erklärt dieser Artikel. Um die Mehrwerte der jeweiligen Lösung zu verstehen, muss man zunächst wissen, was sich genau hinter den beiden Optionen versteckt.
82% aller befragten Unternehmen gaben laut einer Statista Umfrage im Jahr 2020 an, entweder Private oder Public Cloud Lösungen bereits zu nutzen. Da der Trend aktuell dahin geht, dass immer mehr Softwarelösungen in der Cloud angeboten werden, betrachtet dieser Artikel die Vor- und Nachteile von Cloud und On-Premise Lösungen näher.
Besserer Kundenservice durch digitale Informationsbereitstellung für Servicetechniker
Der Fachkräftemangel, immer komplexer werdende Produkte und anspruchsvolle Kunden erschweren vielen Industrieunternehmen die Arbeit. Dieser Artikel erklärt, wie digitale Lösungen Inbetriebnahmeingenieuren oder Servicetechnikern das Leben vor Ort beim Kunden deutlich leichter machen können.
Deep Learning vs Machine Learning – Unterschiede verstehen
Deep Learning und Machine Learning sind zwei wichtige Technologien in der Welt der künstlichen Intelligenz (KI) und somit Teil des Oberbegriffs Data Science. Obwohl sie manchmal als Synonyme verwendet werden, gibt es wichtige Unterschiede zwischen den beiden, die es zu verstehen gilt.
NLP erklärt — Was ist Natural Language Processing?
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Interaktion zwischen Computern und Menschen durch die Verwendung natürlicher Sprache konzentriert. Es geht um die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die menschliche Sprache verstehen, interpretieren und erzeugen können. NLP hat eine breite Palette von Anwendungen und kann in verschiedenen Branchen zur Verbesserung der Effizienz und zur Automatisierung von Aufgaben eingesetzt werden.
Effizienz steigern mit Unternehmenssuche: 12 Anwendungsfälle
Eine Enterprise Search ist eine interne Suchmaschine, die von Unternehmen genutzt wird, um ihren Mitarbeitern schnellen Zugriff auf wichtige Informationen und Daten zu ermöglichen. Sie durchsucht dabei verschiedene Datenquellen innerhalb eines Unternehmens, wie z.B. Dokumentenmanagement-Systeme, Kunden- und Mitarbeiterdatenbanken und Projektmanagement-Tools.
Wie sieht die Zukunft des Informationsmanagements aus?
Am 3. November hat unser Mitgründer und Co-Founder Bastian Maiworm auf dem Digital FUTUREcongress in Essen eine Keynote zum Informationsmanagements der Zukunft gehalten.
Seine Sicht der Dinge:
Dadurch, dass die Daten exponentiell steigen und die Menge der Datensilos tendenziell zunimmt, wird es für den Mitarbeiter immer unübersichtlicher und schwieriger, schnell auf Informationen zuzugreifen. Daher wird es zukünftig eine übergeordnete Instanz geben, die dem Mitarbeiter zur richtigen Zeit die relevanten Informationen vorschlägt.
Lernen vom Internet — Wie KI die unternehmensinterne Suche vereinfacht
Suchmaschinen im Internet gibt es schon lange. 1998 wurde das Konzept hinter Google von Absolventen der Stanford University vorgestellt. Heute gibt es neben Platzhirsch Google noch weitere Anbieter wie Bing oder DuckDuckGo. Ohne sie wäre das Internet für die meisten Menschen wohl ein undurchdringlicher Dschungel.