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Datenanalyse: Kann ich der KI trauen? (Gesponsert)

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heise meets… Michael Berthold, Gründer und Geschäftsführer von KNIME

„Wenn es darum geht, der KI zu trauen, dass sie mir korrekte Aussagen macht, auf die ich dann zum Beispiel meine Budgetplanung ausrichte – dann würde ich sagen: lieber nicht“, warnt Michael Berthold, Gründer und Geschäftsführer der Datenanalyse-Plattform KNIME. Er sieht KI als Ideengeber, die interessante Hypothesen generiert, die jedoch kritisch überprüft werden müssen.

Der Informatik-Professor erklärt, wie Unternehmen KI gewinnbringend für die Datenarbeit nutzen können. Ob Predictive Maintenance in der Autoindustrie, Reporting bei Banken oder Bewerberauswahl im Recruiting: Die Anwendungsfälle sind vielfältig. Dabei geht es vor allem darum, die Datenauswertung zu demokratisieren und mehr Mitarbeitern zugänglich zu machen – auch ohne Programmierkenntnisse.

Mit der Open-Source-Plattform KNIME will Berthold genau das ermöglichen: Datenanalyse für alle – von einfachen Statistiken bis hin zu komplexen KI-Modellen. Wichtig ist ihm dabei Transparenz: Wer einen KNIME-Workflow baut, soll jederzeit nachvollziehen können, was im Hintergrund passiert. So lassen sich Fehler vermeiden und Vertrauen in KI-Ergebnisse aufbauen.

Wie aber lässt sich prüfen, ob ein KI-Modell zuverlässig arbeitet? Im Gespräch mit „heise meets …“ gibt der Experte wertvolle Praxistipps. Erfahren Sie außerdem,

  • wo die Risiken beim KI-Einsatz liegen
  • wie Anfänger von KI-Assistenten profitieren
  • welche Vorteile die Open-Source-Community bietet

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Der Informatik-Professor erklärt, wie Unternehmen KI gewinnbringend für die Datenarbeit nutzen können. Ob Predictive Maintenance in der Autoindustrie, Reporting bei Banken oder Bewerberauswahl im Recruiting: Die Anwendungsfälle sind vielfältig. Dabei geht es vor allem darum, die Datenauswertung zu demokratisieren und mehr Mitarbeitern zugänglich zu machen – auch ohne Programmierkenntnisse.

Mit der Open-Source-Plattform KNIME will Berthold genau das ermöglichen: Datenanalyse für alle – von einfachen Statistiken bis hin zu komplexen KI-Modellen. Wichtig ist ihm dabei Transparenz: Wer einen KNIME-Workflow baut, soll jederzeit nachvollziehen können, was im Hintergrund passiert. So lassen sich Fehler vermeiden und Vertrauen in KI-Ergebnisse aufbauen.

Wie aber lässt sich prüfen, ob ein KI-Modell zuverlässig arbeitet? Im Gespräch mit „heise meets …“ gibt der Experte wertvolle Praxistipps. Erfahren Sie außerdem,

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