KI - Eine Aufgabe für das ganze Unternehmen

Ein 35-jähriger Rundenrekord auf dem Nürburgring wird dank dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) um eindrucksvolle 51,58 Sekunden unterboten. Die Maschine schlägt den Menschen jetzt auch beim Pokern und beherrscht dabei sogar das Bluffen. Es vergeht kaum eine Woche, in der kein neuer Durchbruch im KI-Wettrennen verkündet wird. Eben diese technischen Durchbrüche erzeugen abermals hohe Erwartungen an das Potenzial der Technologie. Wer im KI-Wettrennen nicht abgehängt werden möchte, steht vor der Herausforderung, die Technologie und ihre Anwendungen im Gesamtunternehmenskontext zu verankern. So werden sich die CxOs schon bald wünschen, bereits früher über ihre KI-Strategie nachgedacht zu haben

A Systematic Literature Review on How to Improve the Privacy of Artificial Intelligence Using Blockchain

Artificial Intelligence applications rely on large amounts of data. These Artificial Intelligence applications often also process personal data, leading to privacy problems. At the same time, the regulations regarding the use of data and privacy are getting stricter (e.g., the Personal Information Protection Law). Therefore, in this work, we investigate how Blockchain could help to improve the privacy of Artificial Intelligence applications. We conducted a systematic literature review to analyze existing approaches in the literature and abstracted them into categories. We identify federated learning in combination with Trained Model Sharing as the most popular approach. Additionally, we find that cryptographic methods usually complement most approaches, and that central collection and storage of raw data is not an option for any approach. Our work may serve as a foundation for developing a modular kit for privacy-preserving Blockchain-AI-system

KI-Anwendungsfälle zielgerichtet identifizieren (Targeted identification of AI use cases)

Die Identifizierung von wertstiftenden Anwendungsfällen der künstlichen Intelligenz (KI) steht auf der Agenda vieler Unternehmen. Als Beweggründe gelten sowohl das Potenzial der KI, Wettbewerbsvorteile zu erlangen, als auch die Angst, hinter die Konkurrenz zurückzufallen. So scheinen umfangreiche Rechenressourcen, die Verfügbarkeit von Daten, aber auch technologische Durchbrüche beim maschinellen Lernen die Schleusen für die Anwendung von KI in Unternehmen geöffnet zu haben. Die neuen Möglichkeiten, Wettbewerbsvorteile zu erlangen, gehen jedoch mit der Gefahr einher, innovative KI-Anwendungsfälle zu übersehen oder sich auf weniger wertstiftende KI-Anwendungsfälle zu konzentrieren. Daher haben wir eine Methode entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützt, wertstiftende KI-Anwendungsfälle zu identifizieren. Die Praxistauglichkeit und den Nutzen unserer Methode illustrieren wir anhand ihrer Durchführung im Kontext der EnBW AG