Künstliche Intelligenz
KI und Data Science im Unternehmen – von Rohdaten zu verwertbaren Erkenntnissen
Viele Unternehmen verfügen über einen immensen Datenschatz zu eigenen Produkten, Userinnen und Usern, internen Arbeitsabläufen und mehr. Lange Zeit galt als Maxime, so viele Daten wie möglich zu sammeln, irgendwann könnten sie schließlich hilfreich werden. Diese Datensammlungen sind aber derart umfangreich, dass eine händische Analyse außerordentlich zeitintensiv wäre. Künstliche Intelligenz kann hier helfen, Muster erkennen und Rohdaten vorstrukturieren, um daraus Strategien abzuleiten. Unser Classroom KI und Data Science im Unternehmen – von Rohdaten zu verwertbaren Erkenntnissen, vermittelt praxisnah Datenquellen zu erschließen und von den ersten Analysen bis zur überzeugenden Datenstory zu gelangen.
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In fünf aufeinander aufbauenden Sessions lernen Teilnehmende die Fähigkeiten, um Daten strategisch zu nutzen und datengetriebene Entscheidungen im Unternehmen zu etablieren. Unser Experte etabliert dafür zunächst die notwendigen KI-Grundlagen. Darauf aufbauend widmet er sich etablierten Frameworks, etwa dem ACHIEVE-Framework und der Impact-vs-Effort-Matrix, um Use Cases systematisch zu bewerten und priorisieren. Im Folgenden lernen Teilnehmende alles Notwendige über Datenerfassung und -aufbereitung. Damit identifizieren sie strukturierte und unstrukturierte Datenquellen, führen explorative Datenanalysen (EDA) durch und wenden Techniken zur Datenbereinigung an. Dabei behandelt unser Experte auch ethische Aspekte der Datenanalyse und zeigt auf, wie man darin Bias erkennt und vermeidet.
Mit traditionellen Analysemethoden und KI zur überzeugenden Datenstory
Im weiteren Verlauf des Classrooms lernen Teilnehmende die praktische Anwendung von Python und Jupyter Notebooks, um traditionelle Analysemethoden und modernen KI-Tools zu kombinieren und so Arbeitsprozesse erheblich zu beschleunigen. Unser Experte widmet sich zudem der Visualisierung von Analyseergebnissen. Dabei erklärt er, wann statische oder interaktive Darstellungen sinnvoll sind und wie man komplexe Daten verständlich präsentiert.
Abschließend steht das Storytelling mit Daten im Fokus, um eine überzeugende Datenstory für verschiedene Zielgruppen zu entwickeln, einen strukturierten Kommunikationsplan zu erstellen und eine fokussierte Mini-Datenstrategie für einen konkreten Use Case zu entwerfen. Mit diesem Wissen sind Teilnehmende dazu in der Lage, nachhaltige und datengetriebene Initiativen im Unternehmen zu etablieren. Die Termine der Sessions sind:
- 12.11.25: Künstliche Intelligenz strategisch nutzen – vom Buzzword zum konkreten Use Case
- 19.11.25: Explorative Datenanalyse (EDA) – Datenquellen identifizieren und Datenqualität sichern
- 26.11.25: Datenanalyse mit Python – Jupyter Notebooks, Pandas und ChatGPT als Analyse-Werkzeuge
- 03.12.25: Datenvisualisierung mit Python und Tableau – von der Analyse zum aussagekräftigen Dashboard
- 10.12.25: Datenanalyse erfolgreich kommunizieren – zielgruppenorientierte Präsentation und Strategieplanung
Praxis- und Expertenwissen – live und für später
Die Sessions haben eine Laufzeit von jeweils vier Stunden und finden von 9 bis 13 Uhr statt. Alle Teilnehmenden können sich nicht nur auf viel Praxis und Interaktion freuen, sondern haben auch die Möglichkeit, das Gelernte mit allen Aufzeichnungen und Materialien im Nachgang zu wiederholen und zu vertiefen. Fragen werden direkt im Live-Chat beantwortet und Teilnehmer können sich ebenfalls untereinander zum Thema austauschen. Der nachträgliche Zugang zu den Videos und Übungsmaterialien ist inklusive. Weitere Informationen und Tickets finden Interessierte auf der Website des Classrooms.
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E-Mail-Adresse
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(cbo)
Künstliche Intelligenz
Anthropic-Philosophin erklärt: So schreiben sie wirklich gute Prompts
Gute Kommunikation ist der Schlüssel zu guten Ergebnissen – das gilt auch im Umgang mit KI-Tools. Amanda Askell, die als Philosophin und KI-Forscherin bei Anthropic tätig ist, hat im „Ask Me Anything“-Podcast des Unternehmens ihren Ansatz für effektives KI-Prompting vorgestellt. Sie sagt, dass ein ausgewogenes Verhältnis zwischen mehreren Faktoren erforderlich sei. Ein Grundpfeiler bestehe beispielsweise darin, Ideen klar und präzise zu kommunizieren.
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KI-Tools benötigen klar formulierte Anweisungen
Askell hat an der New York University zu „Unendlicher Ethik“ promoviert. Zuvor hatte sie ihr Philosophiestudium an der University of Oxford abgeschlossen. Seit 2021 ist sie bei Anthropic tätig, wo sie sich mit der Entwicklung und Bewertung von KI-Systemen, insbesondere großen Sprachmodellen, befasst. Sie leitet ein Team, das Modelle so trainiert, dass sie ehrlicher werden und positive Charaktereigenschaften entwickeln. Zuvor war sie knapp zweieinhalb Jahre als Forscherin bei OpenAI tätig, wo sie sich vor allem mit dem Thema KI-Sicherheit befasste. In Anthropics Podcast hat sie jetzt versucht, ihren Denkprozess zu erklären, den sie beim Erstellen guter Prompts anwendet.
„Es ist wirklich schwer, das Wesentliche auf den Punkt zu bringen, denn es geht zum einen darum, bereit zu sein, viel mit den Modellen zu interagieren und sich wirklich jedes einzelne Ergebnis anzuschauen“, sagte sie. Um einen guten Prompt zu erstellen, müsse man experimentierfreudig sein. Aber das Prompting ginge noch weit über einfaches Experimentieren hinaus. „Hier denke ich tatsächlich, dass Philosophie in gewisser Weise für das Prompting nützlich sein kann, denn ein Großteil meiner Arbeit besteht darin, dem Modell bestimmte Probleme, Bedenken oder Gedanken so klar wie möglich zu erklären.“
KI ist wie ein neuer Kollege, der viel Kontext braucht
Der Fokus auf klare Kommunikation sei nicht nur wichtig, um Menschen dabei zu helfen, ihre eigenen Prompts zu verfeinern – sondern auch, um die KI selbst besser zu verstehen. In einer „Prompt Engineering Overview“, die Anthropic im Juli veröffentlichte, erklärte das Unternehmen, dass Nutzer KI-Tools wie neue Mitarbeiter behandeln sollten, die klare Anweisungen benötigen. Da Claude kein Wissen über die internen Richtlinien und bevorzugten Arbeitsweisen hat, muss ihm genau erklärt werden, wie er seine Aufgaben ausführen soll, um gute Ergebnisse erzielen zu können.
Die Arbeit von Askell zeigt: Der Beruf des Prompt Engineerings ist noch lange nicht ausgestorben. Mit der Veröffentlichung von ChatGPT und dem dadurch ausgelösten KI-Hype wurden Prompt Engineers innerhalb kürzester Zeit zu gefragten Fachkräften, die nicht selten ein sechsstelliges Gehalt verdienten. Zwar ist der Bedarf inzwischen zurückgegangen, trotzdem haben Experten in diesem Bereich noch immer nicht an Relevanz verloren. Zwar ist die Nutzung großer Sprachmodelle deutlich einfacher geworden, aber die Empfehlungen der Anthropic-Philosophin legen nahe, dass nicht jeder Prompt zum gewünschten Ergebnis führt. Damit Claude und Co. ihr Potenzial entfalten können, braucht es vor allem präzise formulierte Anweisungen.
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Dieser Beitrag ist zuerst auf t3n.de erschienen.
(jle)
Künstliche Intelligenz
DGX Spark: Nvidias Desktop-KI-Computer im Test
Um es direkt vorwegzunehmen: Der DGX Spark ist kein No-Brainer. Als Nvidia das Gerät als „Supercomputer auf dem Schreibtisch“ vorstellte, suggerierte das eine kompakte, universell einsetzbare KI-Workstation. Doch wer hohe Inferenzleistung oder ein System für das Training großer Sprachmodelle sucht, wird mit dem Spark nicht glücklich. Die ersten praxisnahen Messungen zeichnen ein klares Bild: Für Anwender, die primär GPU-Leistung benötigen, führt an klassischen Workstations mit dedizierten Karten wie der RTX Pro 6000 Blackwell mit 96 GByte kein Weg vorbei.
Der Spark verfolgt ein neues Konzept und scheitert gerade deshalb in vielen traditionellen Disziplinen. Die entscheidende Limitierung liegt nicht in der Rechenleistung des GB10-GPU-Chips, sondern in der geringen Speicherbandbreite des verbauten LPDDR5X-Speichers. Das macht ihn in klassischen Inferenz- oder Trainings-Workloads unweigerlich zum Memory-bound-System – die Speichergeschwindigkeit wird hier zum Engpass.
- Der DGX Spark ist keine universelle KI-Workstation, sondern besetzt eine Nische für energieeffiziente 24/7-Batchprozesse und Aufgaben mit großen Eingaben und kleinen Ausgaben wie RAG-Pipelines, Dokumentenanalyse und Klassifikationsaufgaben.
- Die Hauptlimitierung liegt in der geringen Speicherbandbreite (273 GByte/s LPDDR5X), nicht in der Rechenleistung des GB10-Chips.
- Mit 128 GByte Unified Memory kann der DGX Spark Modelle vollständig im Speicher halten, die bisher zu groß für Desktop-GPUs sind, zum Beispiel GPT-OSS-120B, Falcon 180B und diverse 70B-Modelle.
- Der eigentliche Mehrwert liegt im ausgereiften CUDA-Ökosystem mit nahtloser Übertragbarkeit auf größere DGX-Systeme.

Danny Gerst bringt 30 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung mit. Als Strategieberater und Visionär für den Mittelstand ist er auf das Automatisieren von Prozessen mit und ohne KI spezialisiert.
Statt eine universelle KI-Workstation zu sein, besetzt der DGX Spark eine eng umrissene, technisch interessante Nische. Das Gerät eignet sich für energieeffiziente 24/7-Batchprozesse, reproduzierbare CUDA-Umgebungen vor Ort oder Aufgaben mit großen Eingaben und kleinen Ausgaben wie in RAG-Pipelines, der Dokumentenanalyse oder bei Klassifikationsaufgaben.
Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „DGX Spark: Nvidias Desktop-KI-Computer im Test“.
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Künstliche Intelligenz
Nach Netflix-Deal: Paramount bietet 108 Milliarden US-Dollar für Warner Bros.
Der Poker um die Übernahme von Warner Bros. gewinnt an Dramatik: Nachdem sich Warner und Netflix auf einen Übernahme-Deal in Höhe von 83 Milliarden US-Dollar geeinigt haben, mischt sich nun Netflix-Konkurrent Paramount ein: Das Medienunternehmen bietet 108 Milliarden US-Dollar in Cash, um Warner Bros. zu kaufen.
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Das Angebot macht Paramount den Aktionären, die 30 US-Dollar pro Aktie bekommen sollen. Rein finanziell ist das ein stärkeres Angebot als das von Netflix: Der Deal, den Netflix mit Warner ausgehandelt hat, sieht für Aktionäre eine Mischung aus Cash und Netflix-Aktien vor, die gemeinsam einen Wert von 27,75 US-Dollar pro Aktie haben sollen.
„Höherer Wert und sicherer Abschluss“
Das Netflix-Angebot sei für Aktionäre schlechter, argumentiert Paramount in einer Mitteilung. Die Mischung aus Bargeldwerten und Netflix-Aktien sei volatil, zudem sei der Ausgang der Kartellprüfungen unklar und der erfolgreiche Abschluss der Übernahme nicht garantiert: Dass Netflix und Warner weltweit auf 43 Prozent Marktanteil beim Streaming-Geschäft kämen, könnte laut Paramount für viele Kartellbehörden inakzeptabel sein. Zudem habe Netflix nie eine große Akquisition abgeschlossen. Eine Übernahme von Warner durch Paramount würde dagegen den Wettbewerb stärken, argumentiert das Medienunternehmen.
„Unser öffentliches Angebot, das zu denselben Bedingungen erfolgt wie das, das wir dem Vorstand von Warner Bros. Discovery privat vorgelegt haben, bietet einen höheren Wert sowie einen sichereren und schnelleren Weg zum Abschluss“, sagte Paramount-Chef David Ellison. Dass Paramount am Warner-Kauf interessiert ist, wurde schon vor Monaten bekannt. Insgesamt habe man Warner Bros. Discovery sechs Angebote vorgelegt, berichtet Paramount in der Mitteilung. Warner habe sich damit aber nie ernsthaft auseinandergesetzt. Paramount wendet sich daher nun direkt an die Aktionäre und hofft auf deren Unterstützung, um Warner Bros. umzustimmen.
Paramount will auch Nachrichtensender
Während sich das Netflix-Angebot nur auf die Film-Studios und das Streaming-Geschäft von Warner Bros. konzentriert, will Paramount mit seiner Offerte die komplette Firma kaufen. Das bedeutet, dass Paramount auch die Warner-Nachrichtensender kaufen will, darunter CNN und TNT.
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Paramount selbst kommt gerade erst aus einer Fusion mit Skydance, die im Sommer für 8 Milliarden US-Dollar abgeschlossen wurde. Paramount-CEO David Ellison ist der Sohn von Oracle-Gründer Larry Ellison und pflegt gute Beziehungen zum US-Präsidenten Donald Trump.
Das aktuelle Angebot von Paramount hat Gültigkeit bis zum 8. Januar 2026, kann aber verlängert werden. Zuvor hatten Warner Bros. und Netflix angekündigt, die Übernahme bis zum dritten Quartal 2026 vollziehen zu wollen.
(dahe)
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