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Mensch vs. Computer - Wer entscheidet besser?

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Archivierte Serien ("Inaktiver Feed" status)

When? This feed was archived on March 05, 2023 23:35 (1y ago). Last successful fetch was on November 29, 2022 04:46 (1+ y ago)

Why? Inaktiver Feed status. Unsere Server waren nicht in der Lage einen gültigen Podcast-Feed für einen längeren Zeitraum zu erhalten.

What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.

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Computer treffen immer mehr Entscheidungen für uns. Was ist zu beachten? Welche Beispiele sollte man kennen? Welche Lösungen gibt es? Ich spreche mit den Machine Learning und Data Intelligence Experten Lisa Sammer und Lukas Egger.

Sprecher:

Das Problem:

  • Personalisierung und Lenkung der Aufmerksamkeit
  • Automatisierung von repetitiven, Erfahrungs-basierten Entscheidungen
  • Beispiele für Automatisierungs-Potential (info@firma.com)
  • Alte regelbasierte vs. neue datengetriebene Systeme
  • Personalisierung und ‘Attention is the new currency’
  • Grenzen der Analogie Öl: Daten als erneuerbare Energie
  • Entscheidungen treffen trotz Unsicherheiten
  • Facetten von Entscheidungen: Domänen, Implikationen, Risikoklassen
  • Schwellenwerte zum Einsatz maschineller Entscheidungen (fehlt)
  • Künstliche Intelligenz im Alltag (fehlt)
  • Begriffe: KI, AI, Machine Learning, Deep Learning, Data Science, etc.
  • Ethik und Kritikalität einer Entscheidung
  • Warum setzt das nicht jeder ein?
    • Welche Daten?
    • Zentraler Überblick?
    • Datenqualität?
    • Externe Daten im Kontext
    • Kulturelle Herausforderung
    • Audits und Reproduzierbarkeit
    • Budgets trotz Risiko
    • Kulturelle Unterschiede

Die Lösung:

Close the Gap YouTube Playlist: https://www.youtube.com/watch?v=4AKHWlVvrQ0&list=PLi56zpJkGjJ7V8kNtaIUTUP3XiI1rTdPG

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  • Schwellenwerte zum Einsatz maschineller Entscheidungen (fehlt)
  • Künstliche Intelligenz im Alltag (fehlt)
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  • Ethik und Kritikalität einer Entscheidung
  • Warum setzt das nicht jeder ein?
    • Welche Daten?
    • Zentraler Überblick?
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    • Kulturelle Herausforderung
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