Firmen-Chatbots sollen auf Knopfdruck das gesamte Unternehmenswissen zugänglich machen. Doch die meisten sind blind für alles, was kein reiner Text ist: Prozessdiagramme, Bilder und Tabellen werden ignoriert. Die Folge: unvollständige oder nutzlose Antworten.
In dieser Folge sprechen wir mit Richard Zimmermann, der sich in seiner Bachelorarbeit genau dieser Herausforderung gestellt hat. Er erklärt, wie man mit dem Ansatz der "Retrieval-Augmented Generation" (RAG) einem Sprachmodell beibringt, auch multimodale Daten zu verstehen und zu nutzen.
Wir tauchen tief in die Technik ein und klären, warum es nicht nur darum geht, der KI Daten zu geben, sondern auch darum, ihr die richtigen Informationen in der richtigen Menge zu präsentieren, um das "Lost in the Middle"-Problem zu vermeiden.

Nach einer langen, anstrengenden Schachpartie noch 30 Minuten lang mühsam jeden einzelnen Zug vom Papier in den Computer übertragen, nur um das Spiel analysieren zu können? Das muss nicht sein, dachte sich auch Benjamin Kostka und hat das Problem für seine Bachelorarbeit einfach selbst gelöst.
In dieser Folge von "Wissenschaft Veränderung" sprechen wir mit Ben über seinen Weg. Als aktiver Vereinsspieler wollte er den Prozess von der handschriftlichen Partie-Notation zur digitalen Analyse automatisieren. Er entwickelte ein Machine-Learning-Modell, das Fotos von ausgefüllten Partieformularen einlesen und in das digitale PGN-Format umwandeln kann.
Wir tauchen tief in die Praxis ein: Wie geht man damit um, dass jedes Turnierformular anders aussieht? Wie erstellt man einen sauberen Datensatz, wenn die echten Daten zu unordentlich sind? Und wie gut funktioniert die Handschrifterkennung am Ende wirklich?

Wir alle nutzen KI-Sprachmodelle, doch wie verlässlich sind ihre Antworten wirklich? Studien zeigen, dass selbst fortschrittliche Modelle wie GPT-4 bei Faktenfragen oft nur eine Trefferquote von rund 60 % erreichen und zum "Halluzinieren" neigen. Aber es gibt Methoden, das zu ändern.
In dieser Folge sprechen wir mit Nicolas Kohl, der sich im Rahmen seiner Bachelorarbeit bei SAP genau diesem Problem gewidmet hat. Er erklärt den Ansatz der "Retrieval-Augmented Generation" (RAG), bei dem eine KI lernt, ihre Antworten auf Basis externer, verlässlicher Dokumente zu formulieren, anstatt sich auf ihr eigenes, manchmal fehlerhaftes Wissen zu verlassen.
Wir tauchen tief ein in die Optimierung dieser Methode und klären, warum es nicht nur darauf ankommt, der KI überhaupt Daten zu geben, sondern auch darauf, ihr die richtigen Daten in der richtigen Menge zu präsentieren.

Ein Software-Fehler legt weltweit Krankenhäuser lahm. Neue EU-Richtlinien wie NIS 2 und der Cyber Resilience Act erzeugen Handlungsdruck. Das Thema Cybersicherheit ist längst mehr als nur eine IT-Aufgabe – es ist eine strategische Herausforderung mit enormen rechtlichen Konsequenzen.
In dieser Folge sprechen wir mit dem Rechtsanwalt Dr. Tilmann Dittrich. Als Experte für IT-Strafrecht erklärt er, wie sich das Cybersicherheitsrecht aus vielen verschiedenen Gesetzen zusammensetzt und was das für Unternehmen, insbesondere für kritische Infrastrukturen, bedeutet.
Wir klären, welche Pflichten auf Geschäftsführer zukommen, warum selbst "freundliche" Hacker rechtliche Probleme bekommen können und wieso der Staat bei der Umsetzung seiner eigenen Gesetze an Grenzen stösst.

Täglich hunderte E-Mails von Mietern: "Die Heizung ist defekt", "Der Nachbar ist zu laut", "Frage zur Betriebskostenabrechnung". Für Immobilienverwaltungen wie die ProPotsdam ist das manuelle Sortieren dieser Flut eine enorme Herausforderung. Doch kann KI hier helfen?
In dieser Folge sprechen wir mit David Brockmeyer, der sich in seiner Bachelorarbeit genau dieser Frage gewidmet hat. Mit einem Datensatz von 40.000 echten Mieter-E-Mails hat er ein Machine-Learning-Modell entwickelt, das lernt, die Anliegen automatisch zu klassifizieren und dem richtigen Bearbeiter vorzuschlagen.
Wir tauchen tief in die Praxis ein: Wie verwandelt man unstrukturierten Text in Daten, mit denen ein Algorithmus arbeiten kann? Und wie gut funktioniert das am Ende wirklich – wo liegen die Stärken und wo die überraschenden Schwächen?

Alle reden über KI, doch was bedeutet der Einsatz von Tools wie ChatGPT für unsere kritische Infrastruktur – zum Beispiel die Stromversorgung? Einfach loslegen ist keine Option, denn hier treffen Innovationspotenzial und höchste Sicherheitsanforderungen aufeinander.
In dieser Folge sprechen wir mit Ramona Zhou, die im Rahmen ihrer Bachelorarbeit bei dem Übertragungsnetzbetreiber 50Hertz genau diese Frage untersucht hat. Sie erklärt, warum eine saubere "Data Governance" die absolute Grundlage für jeden sicheren KI-Einsatz ist und wie Unternehmen den Spagat zwischen Fortschritt und Verantwortung meistern können.
Wir klären, warum unkontrollierte KI-Nutzung ein enormes Risiko darstellt und wie ein datenzentrierter Ansatz nicht nur für mehr Sicherheit, sondern auch für echte Effizienz sorgt.

Zettelwirtschaft, manuelle Planung und Bauchgefühl – in vielen Produktionshallen ist das noch Alltag. Die Folge: teure Fehler und verschenktes Potenzial. Aber was passiert, wenn die Fabrik selbst mitdenkt und Prozesse intelligent vernetzt werden?

In dieser Folge spricht Leonard Mölzner, Consultant bei Deloitte, über genau diese Transformation. Er teilt seinen einzigartigen Weg vom Gabelstaplerfahrer in einer Brandenburger Produktionshalle bis hin zum Berater, der heute komplexe "Shopfloor Management"-Systeme mitgestaltet. 

Wir beleuchten, wie intelligente Software die grössten Effizienzkiller in Logistik, Wartung und Planung beseitigt und stellen die kritische Frage: Welche Chancen und Risiken birgt die smarte Fabrik für die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter?

Es ist soweit: Die letzte Folge vor den Winterferien ist da und es lohnt sich reinzuhören. In unserem Ausblick auf modernes Controlling beleuchten wir zusammen mit Vincent Meier KI-gestütztes Reporting.

Hannes Roever ist entschlossen: Seine Bachelorarbeit soll den Grundstein für seine berufliche Zukunft legen. In dieser Episode erfährst du, wie er seine Begeisterung für komplexe Spiele und seine Programmierfähigkeiten in einem spannenden Forschungsprojekt vereint. Viel Spaß beim Hören!

Der Handel mit Kryptowährungen erfordert präzise Prognosemodelle. Cedric Naedler erklärt, wie automatisierte Bots dabei helfen können, Markttrends zu analysieren, Handelsentscheidungen zu treffen und kontinuierlich Erträge zu erwirtschaften.