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Bild: Neupaddy/Pixaby/CC0
Ist die künstliche Power aus dem Rechner eine echte Verstärkung für ein Business oder nur Schein - iBusiness unterzieht sieben Technologien dem Disruptionscheck.
Sieben Technik-Felder: So marktverändernd ist Künstliche Intelligenz wirklich
22.03.2017 - Künstliche Intelligenz gilt als der große Gamechanger des 21. Jahrhunderts. Doch wie realistisch ist es, dass autonomes Auto, Agenten und Marketing-Automation alles verändern: iBusiness hat sieben Technologien auf den Disruptions-TÜV geschickt.
von Sebastian Halm
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Die iBusiness-Handlungsmatrix zeigt, wie langfristig die vorgestellten Aufgaben angegangen werden müssen.
TL;DR
Künstliche Intelligenz verändert die Welt in stark heterogener Geschwindigkeit und Umfang
Kaum ein Thema produziert aktuell ein derart von Panik bis messianischer Heilshoffnung reichendes Hype-Spektrum wie die Künstliche Intelligenz. Da sind diejenigen, die eine genozidale Maschinenherrschaft fürchten, wie sie an die Zukunftsentwürfe der Terminator-Filme erinnert. Und dann melden sich zunehmend diejenigen zu Wort, die nicht an Massenmord-, sondern Massenarbeitslosigkeits-Szenarien prognostizieren.
Auf der anderen Seite stehen die Digitalenthusiasten, die nur noch in perfekt getargeteten Botschaften denken, welche mit Chatbots kommunizierende Nutzer
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Kommentare:
Von: Sven Meyer
, Sven Meyer IT Consulting
Am: 22.03.2017
Am: 22.03.2017
Zu: Sieben Technik-Felder: So marktverändernd ist Künstliche Intelligenz wirklich
Bisher sind die iBusiness Artikel immer sehr gut analysiert und visionär gewesen, dieser Artikel ist aber etwas dünn.
Zugegebenermaßen ist das ein sehr neues, sehr komplexes Thema aber zumindest sollte man Anwendungsbereiche (Marketing, self driving cars, ..) von den Technologien die am entstehen sind (Machnine Learning, Deep Learning) trennen. Die sind ja kein Selbstzweck.
Zugegebenermaßen ist das ein sehr neues, sehr komplexes Thema aber zumindest sollte man Anwendungsbereiche (Marketing, self driving cars, ..) von den Technologien die am entstehen sind (Machnine Learning, Deep Learning) trennen. Die sind ja kein Selbstzweck.
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