Beim Nachdenken Künstliche Intelligenz (KI) Anwendungsfälle könnte die Frage gestellt werden: Was wird nicht KI kann das? Die einfache Antwort ist größtenteils Handarbeit, obwohl der Tag kommen könnte, an dem ein Großteil der heutigen Handarbeit von Robotergeräten erledigt wird, die von KI gesteuert werden. Aber im Moment kann reine KI für viele Aufgaben programmiert werden, die Nachdenken und Nachdenken erfordern Nachrichtendienste, solange diese Informationen digital gesammelt und zum Trainieren eines KI-Systems verwendet werden können. KI belädt nach dem Abendessen noch nicht die Spülmaschine – kann aber dabei helfen, einen rechtlichen Auftrag, ein neues Produktdesign oder einen Brief an die Oma zu erstellen.

Wir sind alle erstaunt darüber, was KI leisten kann. Aber für uns Geschäftsleute stellt sich die Frage: Welche sind die Besten? Geschäft Verwendet? Es macht Spaß, eine Version der Mona Lisa im Stil von Vincent van Gough zusammenzustellen, aber wie oft wird das den Gewinn steigern? Hier sind 27 äußerst produktive Möglichkeiten, wie KI-Anwendungsfälle Unternehmen dabei helfen können, ihr Endergebnis zu verbessern.

Kundenorientierte KI-Anwendungsfälle

Bieten Sie erstklassigen Kundenservice

Kundeninteraktionen können jetzt in Echtzeit mit Konversations-KI unterstützt werden. Verwendung sprachbasierter Abfragen Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Stimmungsanalyse zur Spracherkennung, damit ihre Gespräche sofort beginnen können. Benutzen Algorithmen für maschinelles Lernen, KI kann verstehen, was Kunden sagen, sowie ihren Tonfall – und sie darauf hinweisen KUNDENDIENST Agenten bei Bedarf. Mit Text-to-Speech und NLP kann KI sofort auf Textanfragen und Anweisungen reagieren. Kunden müssen nicht auf Antworten auf häufig gestellte Fragen (FAQs) warten oder den nächsten Schritt zum Kauf gehen. Und digitale Kundendienstmitarbeiter können die Kundenzufriedenheit steigern, indem sie den Kundendienstmitarbeitern Ratschläge und Anleitungen anbieten.

Personalisieren Sie Kundenerlebnisse

Der Einsatz von KI ist effektiv für die Erstellung personalisierte Erfahrungen im Maßstab durch Chatbots, digitale Assistenten und Kundenschnittstellen, Bereitstellung maßgeschneiderter Erlebnisse und gezielter Werbung für Kunden und Endbenutzer. Beispielsweise erinnert Amazon Kunden daran, ihre am häufigsten gekauften Produkte nachzubestellen, und zeigt ihnen verwandte Produkte oder Vorschläge an. McDonald's entwickelt KI-Lösungen für Kundenbetreuung mit IBM Watson AI-Technologie und NLP, um die Entwicklung seiner Technologie zur automatisierten Auftragsannahme (AOT) zu beschleunigen. Dies wird nicht nur dazu beitragen, die AOT-Technologie marktübergreifend zu skalieren, sondern auch bei der Bewältigung von Integrationen, einschließlich zusätzlicher Sprachen, Dialekte und Menüvariationen, helfen. Drüben bei Spotify schlagen sie einen neuen Künstler für das Hörvergnügen des Kunden vor. YouTube stellt einen kuratierten Feed mit Inhalten bereit, die auf die Interessen der Kunden zugeschnitten sind.

Fördern Sie Cross- und Up-Selling

Empfehlungs-Engines nutzen Daten zum Verbraucherverhalten und KI-Algorithmen, um bei der Entdeckung zu helfen Datentrends soll bei der Entwicklung effektiverer Up-Selling- und Cross-Selling-Strategien eingesetzt werden, was bei Online-Händlern zu sinnvolleren Add-on-Empfehlungen für Kunden während des Checkouts führt. Zu den weiteren Einsatzmöglichkeiten gehört, dass Netflix Sehempfehlungen anbietet, die auf Modellen basieren, die aus dem Sehverlauf gesammelte Datensätze verarbeiten; LinkedIn verwendet ML, um Elemente in einem Newsfeed zu filtern und Beschäftigungsempfehlungen und Vorschläge dazu zu machen, mit wem man in Kontakt treten kann; und Spotify verwendet ML-Modelle, um seine Songempfehlungen zu generieren.

Machen Sie Smartphones intelligenter

Die Gesichtserkennung schaltet Smartphones und Sprachassistenten ein, die auf maschinellem Lernen basieren, während Siri von Apple, Alexa von Amazon, Google Assistant und Copilot von Microsoft NLP verwenden, um zu erkennen, was wir sagen, und dann angemessen zu reagieren. Unternehmen nutzen ML auch in Smartphone-Kameras, um Fotos mithilfe von Bildklassifikatoren zu analysieren und zu verbessern, Objekte (oder Gesichter) in den Bildern zu erkennen und sogar künstliche neuronale Netze zu verwenden, um ein Foto zu verbessern oder zu erweitern, indem sie vorhersagen, was sich außerhalb seiner Grenzen befindet.

Stellen Sie persönliche Assistenten vor

Virtuelle Assistenten oder Sprachassistenten wie Amazons Alexa und Apples Siri basieren auf KI. Wenn jemand per Sprache oder Text eine Frage stellt, sucht ML nach der Antwort oder erinnert sich an ähnliche Fragen, die die Person zuvor gestellt hat. Dieselbe Technologie kann Messaging-Bots antreiben, wie sie beispielsweise von Facebook Messenger und Slack verwendet werden – während Google Assistant, Cortana und IBM Watsonx-Assistent Kombinieren Sie NLP mit Fragen und Wünsche verstehen, geeignete Maßnahmen ergreifen und Antworten verfassen.

Personalisieren Sie die Humanressourcen

KI kann vor allem Fähigkeiten anziehen, entwickeln und behalten Belegschaft. Eine Flut von Bewerbungen kann präzise gesichtet, sortiert und an die HR-Teammitglieder weitergeleitet werden. Manuelle Beförderungsbewertung Aufgaben können automatisiert werden, was es einfacher macht, wichtige HR-Einblicke zu gewinnen, beispielsweise mit einem klareren Überblick über Mitarbeiter, die befördert werden müssen, und über die Beurteilung, ob sie sich getroffen haben Schlüsselmaßstäbe. Routinefragen von Mitarbeitern können mithilfe von KI schnell beantwortet werden.

Kreative KI-Anwendungsfälle

Erstellen Sie mit generativer KI

Generative KI Tools wie ChatGPT, Bard und DeepAI verlassen sich auf KI-Funktionen mit begrenztem Speicher, um das nächste Wort, die nächste Phrase oder das nächste visuelle Element innerhalb des von ihnen generierten Inhalts vorherzusagen. Generative KI kann auf Basis der für das Training verwendeten Daten hochwertige Texte, Bilder und andere Inhalte erstellen.

IBM Research arbeitet daran, seinen Kunden dabei zu helfen, generative Modelle zum Schreiben hochwertiger Texte zu nutzen Softwarecode schneller, entdecken neue Moleküle, und vertrauenswürdig trainieren Konversations-Chatbots basierend auf Unternehmensdaten. Das IBM-Team nutzt sogar generative KI zum Erstellen synthetische Daten um robustere und vertrauenswürdigere KI-Modelle zu entwickeln und für reale Daten einzutreten, die durch Datenschutz- und Urheberrechtsgesetze geschützt sind.

Liefern Sie neue Erkenntnisse

Expertensysteme können auf einem Korpus trainiert werden – Metadaten, die zum Trainieren eines Modells für maschinelles Lernen verwendet werden –, um den menschlichen Entscheidungsprozess nachzuahmen und dieses Fachwissen zur Lösung komplexer Probleme anzuwenden. Diese Systeme können große Datenmengen auswerten, um Trends und Muster aufzudecken und Entscheidungen zu treffen. Sie können Unternehmen auch dabei helfen, zukünftige Ereignisse vorherzusagen und zu verstehen, warum vergangene Ereignisse eingetreten sind.

Klären Sie Computer Vision

KI-gestützte Computer Vision ermöglicht Bildsegmentierung, das eine Vielzahl von Anwendungsfällen bietet, darunter die Unterstützung der Diagnose in der medizinischen Bildgebung, die Automatisierung der Fortbewegung für Robotik und selbstfahrende Autos, die Identifizierung interessanter Objekte in Satellitenbildern und die Fotomarkierung in sozialen Medien. Weiterlaufen Neuronale NetzeMithilfe von Computer Vision können Systeme aus digitalen Bildern, Videos und anderen visuellen Eingaben aussagekräftige Informationen extrahieren.

Technische KI-Anwendungsfälle

Beschleunigen Sie den Betrieb mit AIOps

Die Verwendung hat viele Vorteile  Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb (AIOps). Durch die Einführung von KI IT-Betriebkönnen Unternehmen die beträchtliche Leistungsfähigkeit von NLP-, Big-Data- und ML-Modellen nutzen, um betriebliche Arbeitsabläufe zu automatisieren und zu rationalisieren sowie die Ereigniskorrelation und Kausalitätsbestimmung zu überwachen.

AIOps ist eine der schnellsten Möglichkeiten, den ROI von Investitionen in die digitale Transformation zu steigern. Bei der Prozessautomatisierung geht es oft darum, Ausgaben zu optimieren, eine höhere betriebliche Effizienz zu erreichen und neue und innovative Technologien zu integrieren, die oft zu einem besseren Kundenerlebnis führen. Zu den weiteren Vorteilen von KI gehören der Aufbau eines nachhaltigeren IT-Systems und die Verbesserung der Continuous Integration/Continuous (CI/CD)-Delivery-Pipelines.

Automatisieren Sie die Codierung und App-Modernisierung

Führende Unternehmen nutzen jetzt generative KI für die Anwendungsmodernisierung und den IT-Betrieb in Unternehmen, einschließlich der Automatisierung von Codierung, Bereitstellung und Skalierung. Zum Codieren können Entwickler einen Codierungsbefehl als einfachen englischen Satz über eine Schnittstelle in natürlicher Sprache eingeben und automatisch generieren lassen Code. Durch den Einsatz generativer KI mit Funktionen zur Codegenerierung können Hybrid-Cloud-Entwickler aller Erfahrungsstufen auch Legacy-Anwendungscode in großem Maßstab auf neue Zielplattformen mit Codekonsistenz, weniger Fehlern und Geschwindigkeit migrieren und modernisieren.

Steigern Sie die Anwendungsleistung

Es ist von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass Apps konsistent und konstant funktionieren – ohne Überbereitstellung und Mehrausgaben KI-Operationen (AIOps) Anwendungsfall. Automatisierung ist der Schlüssel zur Optimierung der Cloud-Kosten, und IT-Teams, egal wie kompetent sie sind, verfügen nicht immer über die Kapazität, kontinuierlich die genauen Rechen-, Speicher- und Datenbankkonfigurationen zu ermitteln, die erforderlich sind, um Leistung zu den niedrigsten Kosten bereitzustellen. KI-Software kann erkennen, wann und wie Ressourcen genutzt werden, und den tatsächlichen Bedarf in Echtzeit anpassen.

Stärken Sie die Widerstandsfähigkeit des End-to-End-Systems

Um eine unterbrechungsfreie Serviceverfügbarkeit sicherzustellen, nutzen führende Unternehmen Echtzeit Ursachenanalyse Funktionen, die auf KI und intelligenter Automatisierung basieren. AIOps kann es ITOps-Teams ermöglichen, die zugrunde liegenden Ursachen von Vorfällen schnell zu identifizieren und sofort Maßnahmen zu ergreifen, um beides zu reduzieren Mittlere Zeit zwischen Ausfällen (MTBF) und mittlere Reparaturzeit (MTTR) bei Vorfällen.

AIOps-Plattformlösungen konsolidieren außerdem Daten aus mehreren Quellen und korrelieren Ereignisse zu Vorfällen, wodurch durch dynamische Infrastrukturvisualisierungen, integrierte KI-Funktionen und vorgeschlagene Abhilfemaßnahmen klare Einblicke in die gesamte IT-Umgebung gewährleistet werden.

Durch vorausschauendes IT-Management können IT-Teams mithilfe von KI den IT- und Netzwerkbetrieb automatisieren, um Vorfälle schnell und effizient zu lösen – und Probleme proaktiv verhindern, bevor sie auftreten, die Benutzererfahrung verbessern und die Kosten für Verwaltungsaufgaben senken. Um die Werkzeugwucherung zu verhindern, kann eine AIOps-Plattform der Enterprise-Klasse einen ganzheitlichen Überblick über den IT-Betrieb auf einer zentralen Oberfläche zur Überwachung und Verwaltung bieten.

Sichern Sie sich die Cybersicherheit

Es gibt viele Möglichkeiten, wie KI ML nutzen kann, um die Cybersicherheit zu verbessern, darunter: Gesichtserkennung zur Authentifizierung, Betrugserkennung, Antivirenprogramme zum Erkennen und Blockieren von Malware, Reinforcement Learning zum Trainieren von Modellen, die Cyberangriffe erkennen und darauf reagieren und Eindringlinge erkennen, sowie Klassifizierungsalgorithmen zur Kennzeichnung Ereignisse wie Anomalien oder Phishing-Angriffe.

Rüsten Sie die Robotik aus

Bei KI geht es nicht nur darum, nach einem Haiku zu fragen, das von einer Katze geschrieben wurde. Roboter handhaben und bewegen physische Objekte. In industriellen Umgebungen schmale KI kann routinemäßige, sich wiederholende Aufgaben wie Materialhandhabung, Montage und Qualitätsprüfungen ausführen. KI kann Chirurgen dabei helfen, Vitalwerte zu überwachen und potenzielle Probleme während des Eingriffs zu erkennen. Landmaschinen können autonom beschneiden, bewegen, ausdünnen, säen und sprühen. Smart-Home-Geräte wie der iRobot Roomba können mithilfe von Computer Vision durch das Innere eines Hauses navigieren und im Speicher gespeicherte Daten verwenden, um den Fortschritt zu verstehen. Und wenn KI einen Roomba steuern kann, kann sie auch selbstfahrende Autos auf der Autobahn steuern Roboter Bewegen von Waren in einem Vertriebszentrum oder auf Patrouille für Sicherheitsprotokolle.

Aufräumen mit vorausschauender Wartung

KI kann für verwendet werden vorausschauende Wartung durch die direkte Analyse von Maschinendaten, um Probleme zu identifizieren und erforderliche Wartungsarbeiten zu kennzeichnen. KI wurde auch zur Verbesserung der mechanischen Effizienz und zur Reduzierung der Kohlenstoffemissionen in Motoren eingesetzt. Wartungspläne können KI-gestützte prädiktive Analysen nutzen, um die Effizienz zu steigern.

Sehen Sie, was vor Ihnen liegt

KI kann dabei helfen Prognose. Beispielsweise kann eine Supply-Chain-Funktion mithilfe von Algorithmen den zukünftigen Bedarf und die Zeit vorhersagen, die Produkte für den rechtzeitigen Versand benötigen. Dies kann dazu beitragen, die Effizienz zu steigern, Überbestände zu reduzieren und versäumte Nachbestellungen auszugleichen.

Anwendungsfälle für Branchen-KI

KI kann Aufgaben und Tools für nahezu jede Branche unterstützen und so die Effizienz und Produktivität steigern. KI kann liefern intelligente Automatisierung um Geschäftsprozesse zu optimieren, die manuelle Aufgaben waren oder auf Altsystemen ausgeführt wurden – was ressourcenintensiv, kostspielig und anfällig für menschliches Versagen sein kann. Hier sind einige der Branchen, die jetzt von der zusätzlichen Leistungsfähigkeit der KI profitieren.

Automotive

Mit Anwendungen von KI, Automobilindustrie Hersteller sind in der Lage, die Produktion effektiver vorherzusagen und anzupassen, um auf Veränderungen bei Angebot und Nachfrage zu reagieren. Sie können Arbeitsabläufe optimieren, um die Effizienz zu steigern und zeitaufwändige Aufgaben sowie das Fehlerrisiko in Produktion, Support, Beschaffung und anderen Bereichen zu reduzieren. Roboter tragen dazu bei, den Bedarf an manueller Arbeit zu reduzieren und die Fehlererkennung zu verbessern, sodass Kunden qualitativ hochwertigere Fahrzeuge zu geringeren Kosten für das Unternehmen erhalten.

Bildungswesen

In Schul-und Berufsbildung, kann KI Unterrichtsmaterialien an die Bedürfnisse jedes einzelnen Schülers anpassen. Lehrer und Ausbilder können mithilfe von KI-Analysen erkennen, wo Schüler möglicherweise zusätzliche Hilfe und Aufmerksamkeit benötigen. Für Studierende, die versucht sind, ihre Arbeiten oder Hausaufgaben zu plagiieren, kann KI dabei helfen, den kopierten Inhalt zu erkennen. KI-gesteuerte Sprachübersetzungstools und Echtzeit-Transkriptionsdienste können Nicht-Muttersprachlern dabei helfen, den Unterricht zu verstehen.

Energie

Firmen in der Energie Der Sektor kann seine Kostenwettbewerbsfähigkeit steigern, indem er KI und Datenanalysen für Bedarfsprognosen, Energieeinsparungen, die Optimierung erneuerbarer Energien und das Smart-Grid-Management nutzt. Durch die Einführung von KI in Prozesse der Energieerzeugung, -übertragung und -verteilung kann KI auch den Kundensupport verbessern und Ressourcen für Innovationen freisetzen. Und Kunden, die lieferantenbasierte KI nutzen, können ihren Energieverbrauch besser verstehen und Maßnahmen ergreifen, um ihren Stromverbrauch in Zeiten der Spitzennachfrage zu reduzieren.

Finanzdienstleistungen

AI-powered FinOps (Finanzen + DevOps) hilft Finanzinstituten Operationalisieren Sie datengesteuerte Cloud-Ausgabenentscheidungen, um Kosten und Leistung sicher in Einklang zu bringen und so Alarmmüdigkeit und Budgetverschwendung zu minimieren. KI-Plattformen können maschinelles Lernen nutzen und tiefe Lernen um verdächtige oder anormale Transaktionen zu erkennen. Banken und andere Kreditgeber können ML-Klassifizierungsalgorithmen und Vorhersagemodelle nutzen, um Kreditentscheidungen vorzuschlagen.

Viele Börsentransaktionen nutzen ML mit jahrzehntelangen Börsendaten, um Trends vorherzusagen und letztendlich Vorschläge zu machen, ob und wann man kaufen oder verkaufen sollte. ML kann auch algorithmischen Handel ohne menschliches Eingreifen durchführen. ML-Algorithmen können Muster vorhersagen, die Genauigkeit verbessern, Kosten senken und das Risiko menschlicher Fehler verringern.

Gesundheitswesen

Das Gesundheitswesen Die Industrie nutzt intelligente Automatisierung mit NLP, um einen konsistenten Ansatz für die Datenanalyse, Diagnose und Behandlung bereitzustellen. Der Einsatz von Chatbots bei Remote-Terminen im Gesundheitswesen erfordert weniger menschliches Eingreifen und oft eine kürzere Zeit bis zur Diagnose.

Vor Ort kann ML in der radiologischen Bildgebung eingesetzt werden, wobei KI-gestütztes Computer Vision häufig zur Analyse von Mammographien und zur Früherkennung von Lungenkrebs eingesetzt wird. ML kann auch darin geschult werden, Behandlungspläne zu erstellen, Tumore zu klassifizieren, Knochenbrüche zu finden und neurologische Störungen zu erkennen.

In der Genforschung, Genveränderung und Genomsequenzierung wird ML verwendet, um herauszufinden, wie sich Gene auf die Gesundheit auswirken. ML kann genetische Marker und Gene identifizieren, die auf eine bestimmte Behandlung oder ein bestimmtes Medikament ansprechen oder nicht und bei bestimmten Menschen erhebliche Nebenwirkungen verursachen können.

Versicherungen

Mit KI, Versicherung Anbieter können manuelle Tarifberechnungen oder Zahlungen praktisch überflüssig machen und die Bearbeitung von Ansprüchen und Gutachten vereinfachen. Intelligente Automatisierung hilft Versicherungsunternehmen außerdem dabei, Compliance-Vorschriften einfacher einzuhalten, indem sie sicherstellt, dass die Anforderungen erfüllt werden. Auf diese Weise sind sie auch in der Lage, das Risiko einer natürlichen oder juristischen Person abzuschätzen und den passenden Versicherungstarif zu berechnen.

Fertigung

Fortschrittliche KI mit Analysen kann helfen Hersteller Erstellen Sie prädiktive Erkenntnisse über Markttrends. Generative KI kann das Produktdesign beschleunigen und optimieren, indem sie Unternehmen dabei hilft, mehrere Designoptionen zu erstellen. KI kann auch mit Vorschlägen zur Steigerung der Produktionseffizienz unterstützen. Anhand historischer Produktionsdaten kann generative KI Geräteausfälle in Echtzeit vorhersagen oder lokalisieren – und dann Geräteanpassungen, Reparaturoptionen oder benötigte Ersatzteile vorschlagen.

Medizin

NB: Biowissenschaften Industrie, Arzneimittelforschung und -produktion erfordern eine enorme Menge an Datenerfassung, -zusammenstellung, -verarbeitung und -analyse. Ein manueller Ansatz bei Entwicklung und Tests könnte zu Berechnungsfehlern führen und einen enormen Ressourcenaufwand erfordern. Die Produktion von Covid-19-Impfstoffen in Rekordzeit ist dagegen ein Beispiel dafür, wie intelligente Automatisierung Prozesse ermöglicht, die die Produktionsgeschwindigkeit und -qualität verbessern.

Einzelhandel

KI wird zur Geheimwaffe für Einzelhändler um die steigenden Verbraucheranforderungen besser zu verstehen und darauf einzugehen. Da hochgradig personalisiertes Online-Shopping, Direct-to-Consumer-Modelle und Lieferdienste mit dem Einzelhandel konkurrieren, kann generative KI Einzelhändlern und E-Commerce-Unternehmen dabei helfen, die Kundenbetreuung zu verbessern, Marketingkampagnen zu planen und die Fähigkeiten ihrer Talente und ihrer Anwendungen zu transformieren. KI kann sogar dabei helfen, die Bestandsverwaltung zu optimieren.

Generative KI zeichnet sich durch den Umgang mit unterschiedlichen Datenquellen wie E-Mails, Bildern, Videos, Audiodateien und Social-Media-Inhalten aus. Diese unstrukturierten Daten bilden das Rückgrat für die Erstellung von Modellen und das fortlaufende Training der generativen KI, sodass sie auch im Laufe der Zeit nützlich bleiben können. Die Nutzung dieser unstrukturierten Daten kann sich auf verschiedene Aspekte des Einzelhandelsbetriebs auswirken, darunter die Verbesserung des Kundenservice durch Chatbots und die Erleichterung einer effektiveren E-Mail-Weiterleitung. In der Praxis könnte dies bedeuten, Benutzer zu den entsprechenden Ressourcen zu führen, sei es, indem sie sie mit dem richtigen Agenten verbinden oder sie zu Benutzerhandbüchern und häufig gestellten Fragen weiterleiten.

Transportwesen

KI informiert viele , des Transports Systeme heutzutage. Beispielsweise verwendet Google Maps ML-Algorithmen, um die aktuelle Verkehrslage zu überprüfen, die schnellste Route zu ermitteln, Orte zum „Erkunden in der Nähe“ vorzuschlagen und Ankunftszeiten zu schätzen.

Ride-Sharing-Anwendungen wie Uber und Lyft nutzen ML, um Fahrgäste und Fahrer zusammenzubringen, Preise festzulegen, den Verkehr zu untersuchen und, wie Google Maps, die Verkehrsbedingungen in Echtzeit zu analysieren, um Fahrrouten zu optimieren und Ankunftszeiten abzuschätzen.

Computer Vision steuert selbstfahrende Autos. Ein unbeaufsichtigter ML-Algorithmus ermöglicht es selbstfahrenden Autos, Daten von Kameras und Sensoren zu sammeln, um zu verstehen, was um sie herum passiert, und ermöglicht eine Entscheidungsfindung in Echtzeit.

Das Versprechen der KI einlösen

Vieles von dem, was KI tun kann, scheint ein Wunder zu sein, aber vieles, was in den allgemeinen Medien berichtet wird, ist frivoler Spaß oder einfach nur beängstigend. Was den Unternehmen jetzt zur Verfügung steht, ist ein bemerkenswert leistungsstarkes Tool, das vielen Branchen und Funktionen zu großen Fortschritten verhelfen kann. Die Unternehmen, die nicht die vorteilhaftesten KI-Anwendungsfälle erforschen und übernehmen, werden bald einen erheblichen Wettbewerbsnachteil haben. Halten Sie Ausschau nach den nützlichsten KI-Tools wie IBM^® watsonx.ai™, und es wird sich auszahlen, sie jetzt zu beherrschen.

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