💡 Zusammenfassung
In den ersten 20 Minuten stellt das Fraunhofer IAIS seine Aktivitäten im Bereich künstliche Intelligenz und deren Umsetzung in der Industrie vor. Der zweite Vortrag von Applied.AI beschreibt die Bedeutung und die strategischen Aspekte der generativen KI für industrielle Anwendungen, wobei betont wird, dass die Technologie breiten Einsatz findet und unterschiedliche Branchen revolutioniert. Der letzte Vortrag von EnBW zeigt konkrete Einsatzfälle und Herausforderungen bei der Implementierung von generativer KI bei einem Energieversorger, einschließlich einer systematischen Herangehensweise zur Nutzung von Knowledge Retrieval und dem Aufbau einer internen Community zur Optimierung von KI-Systemen.

⬆️ Highlights
🚀 Beschleunigung: Generative KI ermöglicht die drastische Beschleunigung von Projekten in Unternehmen, oft innerhalb weniger Wochen.
📈 Trustworthiness: Ein robustes Vertrauen in die KI-Modelle ist unerlässlich, insbesondere bei geschäftskritischen Anwendungen.
💡 Anwendungsmöglichkeiten: Vielfältige Use Cases, von der Pressearbeit bis zur Beschaffung, zeigen das breite Einsatzspektrum generativer KI.
🌐 Open Source: Offene Modelle bieten Flexibilität und Sicherheit, insbesondere in regulierten oder strategisch wichtigen Bereichen.

00:00:02 – Einführung und Überblick Fraunhofer IAIS • Erfolge und Herausforderungen der letzten Jahre. Bedeutung von Vertrauen und Sicherheit in KI-Projekten. Veränderungen durch den „iPhone-Moment“ der KI.
00:03:37 – Studie von Stanford und BCG • Ergebnisse einer Studie zur Produktivität mit generativer KI. Vergleich von Arbeitsgruppen mit und ohne KI-Unterstützung.
00:05:22 – Schulungsbedarf und Kreativität bei der Nutzung von KI • Bedeutung von Schulungen für die effektive Nutzung von KI. Förderung der Kreativität durch gezielte Einführung in die Technologie.
00:09:15 – Anwendungen und Fachkräftemangel • Potenzial großer Sprachmodelle zur Unterstützung von Fachkräften. Beispiele aus der Versicherungs- und Medizinbranche.
00:14:26 – Trustworthiness und praktische Beispiele • Ansätze zur Gewährleistung von Zuverlässigkeit in KI-Modellen. Praxisbeispiele aus der Automobilindustrie und Versicherungsbranche.
00:21:08 – Einleitung Applied.AI und generative KI • Überblick über Applied.AI und deren Partnerschaftsmodell. Bedeutung von generativer KI und aktuellen Investitionen in die Technologie.
00:23:57 – Potenzial und Anwendungen generativer KI • Verschiedene Anwendungsbereiche und der wirtschaftliche Einfluss von generativer KI. Zukünftige Entwicklungen wie autonome KI-Agenten.
00:32:56 – Technische Herausforderungen und Open Source • Notwendigkeit der Anpassung von Modellen an Domänen. Bedeutung von Open Source für die Weiterentwicklung und Anpassung von KI.
00:41:26 – Strategische Überlegungen zur KI-Adoption • Wichtige Faktoren für die strategische Implementierung von generativer KI in Unternehmen. Bewertung des Wettbewerbsvorteils und der Partnerwahl.
00:42:24 – Einführung EnBW und generative KI • Überblick über die EnBW und deren Wachstumsfelder. Schritte zur Implementierung von generativer KI im Unternehmen.
00:45:49 – Use Cases bei EnBW • Konkrete Anwendungsfälle in der Unternehmenskommunikation und im Einkauf. Unterstützung durch KI bei der Erstellung von Pressemitteilungen und der Suche nach Dienstleistern.
00:49:02 – Herausforderungen bei Knowledge Retrieval • Einführung in die RAG-Technologie und deren Anwendung bei EnBW. Bedeutung der internen Zusammenarbeit zur Optimierung von KI-Systemen.