Tag Archives: Künstliche Intelligenz

Podcast: KI als Gamechanger für eine bessere Meeting-Kultur?

Podcast Meeting-Kultur

Kannst du ein Lied singen von zu vielen, zu langen und nicht zielführenden Meetings? Ist dein Kalender voller Löcher oder hast du deine liebe Mühe, überhaupt Zeit für Pausen zu finden? Dann bist du nicht alleine. Im Podcast diskutieren Flo und Noah über die Frage, ob künstliche Intelligenz das Zeug hat, die Meeting-Kultur zum Besseren zu verändern, die knapp bemessene Zeit sinnvoller zu organisieren und den Arbeitsalltag produktiver zu gestalten. Dich erwarten praktische Einblicke, wissenschaftliche Ansätze, nützliche Tipps und Best Practices für Tools, die dir helfen, deine Meetings zu verbessern.

Atlassian Intelligence in Jira, Confluence und Bitbucket: Nützliche Helferlein, die viel Zeit sparen

Vorschaubild Atlassian Intelligence

Generative AI und maschinelles Lernen sind der Trend der Stunde – und sie sind gekommen, um zu bleiben. Dementsprechend haben viele Atlassian-Kunden gespannt auf die Möglichkeiten von Atlassian Intelligence gewartet. In diesem Beitrag beleuchten wir einige Anwendungsfälle, in denen dieses Feature-Set sich heute schon als besonders hilfreich erweist.

Neu in Jira, Confluence und Co.: Ein Teammitglied namens Atlassian Intelligence

Atlassian Intelligence Artikelbild

Im April 2023 hat Atlassian die produktübergreifende Einführung von Gen AI angekündigt und seitdem massiv in die Entwicklung dieses Feature-Sets investiert. Und wie nicht anders zu erwarten, ist das Interesse riesig: Laut Atlassian haben fast zehn Prozent aller Kunden am Beta-Programm teilgenommen – Rekord! Mittlerweile ist die erste Welle der AI-Funktionen ausgeliefert und für die Cloud-Plattform allgemein verfügbar. Sie sollen Teams helfen, produktiver zusammenzuarbeiten, Dinge schneller zu erledigen und Unternehmensdaten effektiver für bessere Entscheidungen zu nutzen. Sehen wir uns mal an, welche Features Atlassian zuletzt veröffentlicht hat und welche bald folgen werden.

Google schützt Workspace- und Cloud-Kunden bei unabsichtlichen Urheberrechtsverletzungen durch AI-generierte Inhalte

Vorschaubild Google schützt Kunden vor Urheberrechtsansprüchen bei AI-generierten Inhalten (Urheberrecht)

AI-Technologien sind auf vielen Ebenen Neuland – und die Folgen der Nutzung teils unklar und längst noch nicht ausgehandelt. Was ist zum Beispiel mit der rechtlichen Seite? Konkret: Wie sieht es etwa aus, wenn Unternehmen AI-generierte Bilder und Texte in der öffentlichen Kommunikation nutzen? Klar ist: Verletzt ein Unternehmen mit seinen Inhalten Urheberrechte, kann es unangenehm und teuer werden. Sollten die Teams in Sachen AI-Nutzung also doch lieber einen Gang zurückschalten und im Zweifel besser auf die Nutzung verzichten?Google bietet Kunden der Office- und Social-Collaboration-Suite Google Workspace einen Ausweg aus dem Dilemma an.

Der virtuelle Agent in Jira Service Management und weitere AI-gestützte Features für ITSM-Teams

Jira Service Management Virtual Agent

Die möglichst umfangreiche Automatisierung der Service-Erbringung – und damit die Straffung von Prozessen und die schnellere Bearbeitung von Kundenanfragen – gehört zu den zentralen Zielen des modernen IT-Service-Managements. Atlassians ITSM-Software Jira Service Management unterstützt dieses Vorhaben durch eine Funktion, die nun großflächig ausgeliefert wurde. Der virtuelle Agent ist da! Vor wenigen Tagen hat Atlassian die allgemeine Verfügbarkeit dieses Features bekanntgegeben, das Unternehmen helfen soll, den internen und externen Kundensupport mithilfe von AI-Technologien zu modernisieren und effizienter zu machen.

Google Cloud: Gen AI und die richtigen Daten machen brachliegende Potenziale nutzbar

Google Cloud Workspace

Unternehmen brauchen valide interne Einblicke und Einsichten, damit sie effizient agieren und die richtigen Entscheidungen treffen können. Deshalb planen 93 Prozent aller Organisationen höhere Investitionen in Datenanalyse und künstliche Intelligenz. Die gute Nachricht: Die nötigen Technologien, um diese Potenziale zu heben, stehen bereit. Im Grunde müssen Organisationen nur die Daten nutzen, die sowieso schon in Reichweite sind, und die Analyse mit künstlicher Intelligenz sowie maschinellem Lernen unterstützen. Die folgenden sieben Beispiele zeigen, wie AI und die richtigen Daten in den unterschiedlichsten Branchen und Organisationseinheiten mithilfe moderner Google-Cloud-Lösungen gewinnbringend genutzt werden können.

Podcast: Generative AI in der Google Cloud

Podcast Meeting-Kultur

Bard, Duet AI, Model Garden, Vertex AI. Die AI-Möglichkeiten von Google sind vielseitig, aber auch komplex. Das hat unser Kollege Florian Schneider zum Anlass genommen, dem Thema eine Folge seiner Audioevent-Reihe “Florians Modern Workplace” zu widmen. Im Gespräch mit unserem Google-Experten Daniel Pietschmann, das ihr hier als Podcast hört, erhaltet ihr einen Überblick zu den bestehenden und kommenden Google-Lösungen. Bard ist mittlerweile in Deutschland frei verfügbar, Duet AI für Workspace steht in den Startlöchern. Was ihr in Zukunft mit künstlicher Intelligenz in der Google Cloud alles anstellen könnt und wie euch der digitale Assistent im Alltag unterstützen kann, erfahrt ihr in der neuen Podcast-Episode.

Duet AI in Google Workspace: Generative künstliche Intelligenz für die Office- und Teamzusammenarbeit

Google Workspace Duet AI

KI-Funktionen sind längst im digitalen Alltag angekommen und wurden in letzter Zeit allerorten iterativ in unsere Kommunikationssituationen eingezogen – auch in Google Workspace. Doch bei kleinen Helferlein im Hintergrund wird es nicht bleiben, denn mittlerweile hat Google den nächsten großen Schritt auf diesem Gebiet angekündigt: die KI-Lösung, die speziell auf den Bereich der Unternehmenskollaboration und Teamzusammenarbeit zugeschnitten ist! Das Projekt trägt den Namen Duet AI und ist Teil der GenAI, die in Form eines Addons in Google Workspace integriert wird. Was können wir von Duet IA für Google Workspace erwarten?

Atlassian Intelligence: Wie KI-Features die Atlassian-Produkte auf eine neue Stufe heben

Atlassian Intelligence Artikelbild

Auf dem Feld der künstlichen Intelligenz erleben wir in diesen Tagen seismische Verschiebungen. KI schickt sich an, die Art und Weise, wie Menschen arbeiten, signifikant zu verändern, und sie hat das Potenzial, diese Arbeit dramatisch zu beschleunigen. Atlassian nutzt bereits seit längerer Zeit maschinelles Lernen, um die Nutzererlebnisse der Produkte zu verbessern. Beispiele sind die personalisierten Suchergebnisse oder die Empfehlungen bei Personenerwähnungen. Auf der zurückliegenden Kunden- und Nutzerkonferenz Team ’23 hat Atlassian nun die neue Generation an KI-Technologien vorgestellt, die jetzt in alle Atlassian-Cloud-Produkte implementiert werden. Dieser Beitrag zeigt dir die Möglichkeiten.

DevOps für maschinelles Lernen mit Kubeflow und Co.

DevOps maschinelles Lernen

Die Erstellung eines Modells für maschinelles Lernen ist nur ein Ausgangspunkt. Um es in die Produktion zu bringen, muss das Entwicklungsteam mehrere reale Probleme lösen – zum Beispiel den Aufbau einer Pipeline für kontinuierliches Modelltraining, die Automatisierung der Validierung der Modelle, die Schaffung einer Serving-Infrastruktur, die Implementierung der Überwachung. Um diese Herausforderungen zu meistern, bietet der Markt diverse Lösungen wie Kubeflow, Databricks, MLFlow. In der neuesten Ausgabe unseres TechTalks hat Sascha Dittmann von Microsoft uns gezeigt, wie diese Lösungen für KI-Projekte von Nutzen sein können und wie sie sich in die tägliche Arbeit integrieren lassen.