Du fragst dich, welchen Einfluss KI auf das Wissensmanagement deines Unternehmens hat? Wir erklären dir, wie du KI im Wissensmanagement einsetzen kannst!
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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Künstliche Intelligenz
Large Language Modelle (LLM’s) und Knowledge Graphen fürs Wissensmanagement in Unternehmen
Was ist die richtige Technologie für Wissensmanagement im Unternehmen? Erfahre jetzt die Vor- und Nachteile von LLM’s und Knowledge Graphen.
New Work mit KI – einfach anders denken!
New Work mit KI ermöglicht einen komplett neues Mindset im Unternehmen. Wir erklären, was Unternehmen wissen müssen!
Checkliste KI Einführung – Dein Guide, um generative KI erfolgreich im Unternehmen einzusetzen
Diese Checkliste KI Einführung verrät genau, welche Dinge bei der Einführung einer KI Lösung zu berücksichtigen sind!
Was ist Multi-Hop Question Answering? Multi-Hop Q&A Einfach erklärt
Lerne auf einfachem Niveau, was Multi-Hop Question Answering ist und wie Unternehmen diese Methode einsetzen können.
Technische Grundlagen für die Einführung von generativer KI in Unternehmen
Lerne jetzt alle technischen Grundlagen, die du benötigst, wenn du generative KI in deinem Unternehmen einsetzen möchtest.
Einführung generative KI: Erfolgsfaktoren für Unternehmen
Viele Unternehmen müssen und wollen Erfahrung mit generativer KI sammeln. Eine Einführung von generativer KI steht deshalb bei vielen Unternehmen auf der Roadmap. In diesem Blogartikel soll es darum gehen, wie man unternehmensinternes Know-How erfolgreich mit generativer KI – in einem sicheren und DSGVO-konformen Rahmen – kombinieren kann und worauf zu achten ist. Die Einführung generativer KI ist nämlich nicht so komplex, wie es zunächst scheint.
Federated vs Keyword-basierte vs intelligente Suche – Verschiedene Enterprise Search Technologien erklärt
Die Techniken, um nach unternehmensinterne Informationen zu suchen, haben sich in den letzten Jahren kontinuierlich weiterentwickelt. Die Haupttechniken dabei sind die Federated Search, die Keyword-basierte Suche sowie die intelligente Suche, die auf Large Language Modellen basiert. In diesem Artikel werden die verschiedenen Techniken erklärt und verglichen.
Wer ein grundlegendes Verständnis der verschiedenen Technologien wünscht, der ist hier genau richtig aufgehoben.
Systemübergreifender Copilot: Optimierte Arbeitsabläufe durch KI
Intelligente KI-Assistenten werden uns zukünftig in bestimmten Situationen den Arbeitsalltag erleichtern. Dazu ist es jedoch wichtig, den passenden Copiloten im Einsatz zu haben; nämlich einen, der systemübergreifend funktioniert. Das Problem bei den meisten Assistenzsystemanbietern ist nämlich, dass der Assistenz ausschließlich auf das eigene Systeme begrenzt ist. Dieser Blogartikel zeigt, wie es besser geht.
Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)? Nutzen & Vorteile
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein Ansatz, der es Unternehmen ermöglicht, generative KI nachhaltig einzusetzen. In diesem Blogartikel erklären wir, was Retrieval Augmented Generation ist und wie wir dieses Technik bei amberSearch einsetzen, um das Meiste für unsere Kunden rauszuholen.
Retrieval Augmented Generation ist eine NLP-Technik für Suchanwendungen in Unternehmen, welche einen Großteil der Challenges, die klassische generative Large Language Modelle (LLM’s) haben, löst.
Generative KI Anwendungsfälle: Zukunft der Unternehmensprozesse
Welche Anwendungsfälle mit generativer KI in Unternehmen gibt es? Jede Software ist nur so gut wie der Anwendungsfall, der zu lösen ist. Immer mehr Unternehmen fragen sich, wie Sie generative KI im Unternehmen einsetzen können und wie Sie die Informationen mit internem Know-How kombinieren können. Dieser Artikel dient als Inspiration, eigene Anwendungsfälle im Unternehmen zu entwickeln
Microsoft Copilot Vergleich: amberAI gegen Microsoft
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.
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.