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ChatGPT erschien am 30. November 2022. Seitdem hält der Chatbot die Welt in Atem. Er kann Dinge, die Apologeten wahlweise prophezeiten, befürchteten oder ersehnten. Viele glauben an einen 'iPhone-Moment' in der KI-Geschichte. Was genau ist ChatGPT? Warum ist es ein 'Allzweckwerkzeug' für Wissensarbeit? Ausgehend von den Grundlagen der Wissensarbeit ergründet der Vortrag den Hype um ChatGPT. Und zeigt anschaulich, wie Wissensarbeiter der Konkurrenz durch ChatGPT begegnen können.
Zielpublikum: jede Art von Wissenarbeiter:in wie z. B. Entscheider:in, Projektmanager:in, Autor:in, Journalist:in, Lehrer:in, Berater:in, Coach, ...
Voraussetzungen: keine
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger
Extended Abstract:
Am 30. November 2022 wurde ChatGPT offiziell vorgestellt und seitdem hält der Chatbot die Welt in Atem. Er basiert auf einem künstlichen neuronalen Netzwerk, das durch maschinelles Lernen trainiert wurde. ChatGPT erledigt eine breite Palette von Aufgaben, wie z. B. das Zusammenfassen und Übersetzen von Texten, das Beantworten offener gestellter Fragen und sogar das Schreiben von Liedern, Gedichten und Geschichten.
Die Einsatzzwecke für ChatGPT sind groß, was es zu einer Art Allzweckwerkzeug für Wissensarbeit macht. Es löst komplexe Probleme in kurzer Zeit, die Menschen oft schwerfallen, und liefert schnelle - und mit Abstrichen brauchbare - Antworten auf mehrdeutige Fragen. Dazu verarbeitet und analysiert ChatGPT große Mengen von Daten, was es zu einem unschätzbaren Werkzeug macht für das Beschaffen von Information und das Vorbereiten von Entscheidungen.
Der Hype um ChatGPT kommt nicht von ungefähr. Viele glauben, dass wir gerade einen 'iPhone-Moment' in der KI-Geschichte erleben: Wie das iPhone die Art und Weise verändert hat, wie wir miteinander kommunizieren und Information teilen, so steckt in ChatGPT das Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie wir Wissen finden oder entdecken und Neues schaffen.
Der Vortrag untersucht die Grundlagen der Wissensarbeit und der Mensch-Maschine-Interaktion und erklärt, warum ChatGPT die Wissensarbeit radikal verändert. ChatGPT wird bleiben, weit mächtigere Werkzeuge werden kommen. Deshalb erläutert der Vortrag zum Schluss, welche Strategien Wissensarbeiter anwenden können, um sich nun neu zu erfinden.
Stefan Holtel ist Informatiker, Wissensmanager und Trainer für LEGO Serious Play. Er arbeitete viele Jahre in der Forschung und Entwicklung von Vodafone. Regelmäßig präsentiert, publiziert und doziert er zur Frage, wie Unternehmen die digitale Transformation meistern können. Seit 2018 ist er Kurator für digitalen Wandel bei PricewaterhouseCoopers. Derzeit entwickelt er neuartige Ausbildungskonzepte, um Prompt Engineering in großen Organisationen erfolgreich zu skalieren. Im Januar erschien im Franz Vahlen Verlag sein neues Buch "Droht das Ende der Experten? ChatGPT und die Zukunft der Wissensarbeit".
Chancen und Risiken generativer KI
Wir wollen die Potentiale generativer KI von zwei Seiten betrachten:
Was sind die Vorteile – wie kann mit generativer KI die (Arbeits-) Welt zum Positiven verändert werden? Wie kann die Menschheit von generativer KI profitieren?
Welches sind die Risiken, mit denen wir rechnen müssen? Wir können wir diesen begegnen? Sind wir ausreichend auf das vorbereitet, das da kommt?
Dr. Andreas Totok beschäftigt sich seit den 1990er Jahren mit Anwendungen zur Datenintegration und -analyse und leitet in der Finanz Informatik Solutions Plus (FI-SP) den Geschäftsbereich Enterprise Information Management. Seine Schwerpunkte liegen in der Architektur- und Organisationsberatung im Kontext von BI- und KI-Projekten in der Sparkassen-Finanzgruppe. Er ist zudem Buchautor“, Referent auf Fachveranstaltungen und engagiert sich in der TDWI-Community, von der er die Auszeichnung „TDWI Europe Fellow“ erhielt. Als stellvertretender Vorsitzender des TDWI kümmert er sich um die kontinuierliche Weiterentwicklung der Vereinskommunikation.
Mehr Inhalte dieses Speakers? Schaut doch mal bei sigs.de vorbei: https://www.sigs.de/experten/andreas-totok/
Constantin Sanders ist Senior Data Scientist bei der Alexander Thamm GmbH mit dem Schwerpunkt Natural Language Processing (NLP). In verschiedenen Data Science Projekten konnte er seine wissenschaftliche Ausbildung (M.A. Germanistik & M.Sc. Data Science) mit praktischen Erfahrungen kombinieren. Wenn er sich nicht gerade mit Sprache bzw. sprachverabeitenden Systemen auseinandersetzt, verbringt er viel Zeit mit Fußballschauen und -spielen.
In den letzten Jahren haben sich die den ERP-Systemen zugrunde liegenden Systemlandschaften technologisch grundlegend verändert und In-Memory-basierte Architekturen haben bereits Einzug in die gesamte On-Premise-Landschaft bis hin zur Cloud gehalten. Standardisierte Datenbanktechnologien ermöglichen zunehmend systemunabhängige Zugriffe mit kurzen Latenzzeiten und analytische Funktionalitäten sind nicht mehr ausschließlich dedizierten DWH-Lösungen vorbehalten. Dies birgt viele Chancen, wirft aber auch viele Fragen auf.
Zielpublikum: BI-Manager:innen, Fach-/IT-Entscheider:innen, DWH-Architekt:innen, BI-Projektleiter:innen
Voraussetzungen: Grundlagen Data Warehousing
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten
Extended Abstract:
Am Beispiel einer aktuellen In-Memory-Only-Architektur aus den SAP-Produkten S/4HANA, BW/4HANA, Data Warehouse Cloud und Analytics Cloud werden zentrale, herstellerunabhängige Fragestellungen verdeutlicht und diskutiert:
Auf welche Ebenen und welche Entscheidungen innerhalb der Unternehmensprozesse wirkt sich die Verfügbarkeit von zusätzlichen Architekturoptionen aus?
Wie kann ein Portfolio von teilweise funktional überlappenden Softwareprodukten sinnvoll eingesetzt werden?
Welche Bedeutung kommt der redundanten Datenhaltung in solchen Systemverbünden zu?
Welche neue Prämissen zukunftsgerichteter Analytics-Szenarios ergeben sich aus diesen Veränderungen?
Und: Welche Auswirkungen haben diese auf die innerbetriebliche Arbeitsteilung im Analytics-Umfeld?
Dirk Morgenroth ist Senior Consultant Analytics bei der Phoron Consulting GmbH Österreich. Er verfügt als Führungskraft, Berater und Projektleiter über mehr als 16 Jahre Erfahrung im Bereich Data Warehousing, Business Intelligence und Analytics. Als Lösungsarchitekt, Entwickler, Trainer und Coach unterstützt er Kunden bei deren Analytics-Vorhaben.
Wir zeigen Ende-zu-Ende die komplette Umsetzung eines IoT Use Case: Von der Anbindung des Sensors über die Sammlung der Daten bis hin zur Visualisierung in near-realtime Dashboards. Weiterhin werden Alarmregeln definiert, um proaktiv auf Störungen reagieren zu können.
Dieses Szenario wird ganz praktisch vor Ort aufgebaut und kann von den Teilnehmern selbst ausprobiert werden. Teilnehmer lernen Best-Practice-Vorgehensweisen und bekommen Tipps, wie sie Stolpersteine umgehen.
Wir zeigen dieses Beispiel anhand der Iot-Plattform ThingsBoard.
Maximale Teilnehmendenzahl: 15. Benötigt wird ein Laptop (optional mit vorinstalliertem MQTT Client).
Zielpublikum: Data Engineer, Data Scientist, Digital Officer, IoT-Expert:in, Data Analyst
Voraussetzungen: Basiswissen Webdevelopment mit JavaScript
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger
Michael Deuchert ist studierter Informatiker und seit 2015 bei it-novum Data Scientist und verantwortlich für IoT-Projekte unterschiedlichster Projektgrößen im Bereich Smart City, Smart Building und Industrie 4.0. Sein Herz schlägt für Open-Source-Technologien und alles rund um die Bereitstellung und Visualisierung von Daten aus verschiedensten Quellen.