KI-gestützte Prozessdokumentation: Automatische Identifikation von Inkonsistenzen zur Effizienzsteigerung und Reduktion manuellen Aufwands in Unternehmen.

Unsere Erfahrungen mit Multi-LLM-Technik, Chat-Bot-Agenten mit Funktionsaufrufen und einem an 1 Tag entstandenen Proof-of-Concept eines Blogassistenten.

Wenn Mitarbeitende Workarounds nutzen, dann muss dies nicht schlecht sein. Wir erklären im viadee Blog, wie Sie die Auswirkungen eines Workarounds methodisch erfassen können.

Wir starten gemeinsam mit der Uni Paderborn und Partnern aus der Wirtschaft das vom BMBF geförderte Forschungsprojekt Change.WorkAROUND.

Wir stellen einen strukturierten, experimentellen Ansatz vor, um auf Basis von Multi-Armed Bandits mit DMN-Tabellen getroffene Entscheidungen verbessern.

Die meisten Studierenden bringen sich in F&E-Themen ein, entweder im Rahmen von Werkstudententätigkeiten oder in Form von Bachelor- und Masterarbeiten.

Die viadee Unternehmensberatung unterstützt die Welthungerhilfe im Bereich Business Intelligence beim Aufbau und bei der Nutzung eines Data Warehouses.

Der eXplainable AI Recommender, kurz XAIR, schlägt mit Hilfe von Fuzzy Rules geeignete XAI-Methoden vor und macht Expertenwissen für die Auswahl zugänglich.

Eine Vielzahl von Technologien und Plattformen besetzen aktuell den MLOps-Begriff. Welche ist die richtige? 4 Argumente für die strategische Entscheidung.

7 Lektionen aus unserem Post-Mortem zur Sicherheitslücke Log4Shell in Log4j. Wir teilen, was man aus unserer Sicht als IT-Unternehmensberatung lernen kann.

Können wir moderne NLP-Modelle wie GPT-3 und unsere Erfahrung so zusammenbringen, dass sie Product Ownern helfen, relevante User Stories zu finden?

Durch die Fokussierung auf Datenschutz werden gängige Analysetools oft blockiert. Wie können serverseitige Log-Dateien uns helfen, dieses Problem zu lösen?

Im Webcast zeigt viadee Senior Berater Pascal Meier, wie sich die Programmiersprache Kotlin effizient in das Camunda Workflow-System integrieren lässt.

Machine Learning ist berüchtigt dafür Geschlechter-Vorurteile weiterzutragen. Brechen wir doch mal eines auf.

Mit AIC4 stellt das BSI einen Katalog vor, der über nachvollziehbare Kriterien die Informationssicherheit von KI erhöhen soll – ein kritischer Blick darauf

Beim Betrieb komplexer Softwaresysteme sind Fehler trotz guter Qualitätssicherung nicht immer vermeidbar. Wie kann man Fehler in Echtzeit in Logs erkennen?

Wie können automatisierte Verfahren gefunden werden, um mehr Kontrolle über die Beschaffung von Produkten und Dienstleistungen zu erhalten?

Wie lässt sich die Wirksamkeit einer Werbekampagne im Einzelhandel bewerten? Wir erläutern einen Lösungsansatz mit Machine Learning im Lebensmittelhandel.

Werden politische Anzeigen auf Facebook von Machine Learning Modellen erkannt und anhand welcher Variablen? Feature Importance macht KI-Prognosen erklärbar

Künstliche Intelligenz und Testautomatisierung: NPL-Verfahren eignen sich, um rechtssichere Daten für das Testen von (Web-)Applikationen zu generieren.

Wie können wir herausfinden, wie ein KI-Modell „tickt“? Am liebsten durch das Stellen von Fragen in natürlicher Sprache. Unser Chatbot ERIC nutz dafür NLP.

Dezentrale Einkaufsprozesse und viele Rechnungen ohne strukturierte Daten? KI-Verfahren machen eine Analyse möglich und Anomalien wie Potentiale sichtbar.

Gerechtere Gehälter mit Künstlicher Intelligenz? Die viadee setzt erstmals ein KI-Verfahren für die Konsistenzprüfung im Rahmen der Tantieme-Bewertung ein.

Topic Modeling schafft Orientierung im Quellcode. So wird die Einarbeitung in neue Softwareprojekte für Entwickler und Architekten vereinfacht.

GPGPU-Programmierung ist ein guter Lösungsweg um Signale in der Radioastronomie zu verarbeiten, da eine große Menge an Daten vorhanden ist, und sich die diskutierten Schritte gut parallelisieren lassen.

Im Rahmen einer Bachelorarbeit ist das discretizer4j Package entstanden. Hierin wurden verschiedene Diskretisierungen implementiert. Mehr dazu in unserem Blogbeitrag.

In einer Masterarbeit in Kooperation mit einem international operierenden Automobilzulieferer und der Fachhochschule Münster sind wir dieser Frage mit Machine Learning nachgegangen. Mehr dazu in unserem Blogbeitrag!

Predictive Maintenance – 2 Beispiele aus dem intellij-Projekt von unserem Kollegen Dr. Frank Köhne. Jetzt Blogbeitrag lesen!

Im Sinne eines Technologie-Radars lohnt es sich für Unternehmen mit heterogenen Datenquellen- und -Typen in größeren Mengen, Dremio näher zu evaluieren.

Von einer automatisierten Anomalie-Erkennung versprechen sich Data Scientists seltsame und verdächtige Werte in Daten zu identifizieren.

Die hier vorgestellten Ergebnisse der Abschlussarbeit von Dave Kaufmann (FH Münster, 2018) beschreiben einen von viadee entwickelten Prototypen, der gute Ergebnisse bei der automatischen Identifizierung von Interaktionselementen anhand von Screenshots zeigt.

Viele unternehmerische Fragen werden durch die Laufzeit unternehmerischer Prozesse bestimmt. Aber wie lässt sich die Laufzeit eines laufenden Prozesses eigentlich bestimmen? Eine mögliche Antwort ist Machine Learning.

Beim Umstieg auf Microservice-Architekturen und kleiner werdende Deployment- und Betriebseinheiten in der verteilten Cloud-Welt müssen eine Reihe von Herausforderungen gemeistert werden. Unser Cheat-Sheet fasst die Frameworks und deren Rollen aus dem Spring Cloud & Netflix-Ökosystem zusammen.