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Eine Delegationsreise nach Dublin führte uns direkt zu Microsoft, Google, AWS, Salesforce und TikTok. Zwischen Product-Pitches, ehrlichen Gesprächen und überraschenden Einsichten zeigte sich vor allem eines: Die Zukunft von AI entscheidet sich nicht bei Modellen, sondern bei Prozessen, Kultur und Infrastruktur.

Am 07. April durfte STRG.CEO, Jürgen Schmidt, auf Einladung der Geschäftsführung der Gesundheit Thermenregion GmbH vor den Direktorinnen und Direktoren der Kliniken sowie der Pflege- und Betreuungszentren der NÖ Landesgesundheitsagentur sprechen. Das Thema: Aktuelle KI-Trends und der entscheidende Paradigmenwechsel durch Kausale KI. Warum klassische Prognosen im Krankenhausmanagement oft zu kurz

In dieser Podcast-Episode sprechen STRG.CEO Jürgen Schmidt und Mario Eckmeier darüber, warum echter Business-Impact durch KI erst dort entsteht, wo Entscheidungen verbessert, Ursachen verstanden und Menschen am Ende der Wertschöpfungskette in den Fokus gerückt werden.

„DevOps ist gut – Platform Engineering ist besser.“ Wie hält man in einer sich ständig wandelnden Tech-Landschaft Schritt? Welche Rolle spielen Fachkonferenzen, neue Tools und Community-Meetups für den Alltag in der Softwareentwicklung? Und wohin entwickelt sich der Bereich DevOps, wenn plötzlich alle über Platform Engineering sprechen?Jasmin Müller leitet bei STRG.at

Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT und Gemini haben die Art und Weise, wie Maschinen mit Sprache interagieren, revolutioniert, indem sie Fragen beantworten und Probleme in einer Vielzahl von Bereichen lösen. Eine ihrer größten Herausforderungen bleibt jedoch die Unfähigkeit, ihre eigenen Fehler ohne externe Hilfe zuverlässig zu korrigieren. Die neue Forschung von Google DeepMind bietet eine vielversprechende Lösung: eine Methode namens Self-Correction via Reinforcement Learning (SCoRe), die es Modellen ermöglicht, Fehler selbstständig zu erkennen und zu beheben.

Der Artikel beleuchtet die zentrale Rolle von Daten in der digitalen Transformation. Hochwertige Daten sind essenziell für Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen, da sie präzise Mustererkennung und Vorhersagen nur mit entsprechender Datenqualität – der Ground-Truth – liefern können. Wir erörtern wichtige Schritte wie Datenerfassung, Datenbereinigung und -aufbereitung, die den Erfolg von KI-Projekten sichern. Erfahren Sie, wie eine optimierte Datenstrategie Ihr Unternehmen transformieren kann.

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