Eine aktuelle Studie zeigt eine neue Schlüsseltechnologie aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, die erhebliche Produktivitätssteigerungen ermöglicht. Allerdings gibt es limitierende Faktoren, die den Einsatz hemmen könnten.
Im Zuge der Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft kommt dem Thema Künstliche Intelligenz mit all seinen Facetten eine besondere Bedeutung zu. Studien zu den neuesten Trends und Entwicklungen wie GenKI, Machine Learning und anderen und wie darauf reagiert werden kann finden Sie im Bank Blog.
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Der Einsatz von Computer-Vision-Technologie, die auf künstlicher Intelligenz basiert, nimmt rasant zu und wird die Produktivität in zahlreichen Branchen erheblich steigern. Dies geht aus einer Studie hervor, die im Auftrag von Panasonic Connect Europe durchgeführt wurde. Im Durchschnitt erwarten die befragten Entscheidungsträger eine Produktivitätssteigerung von 42 Prozent in den ersten drei Jahren nach der Implementierung dieser Technologie.
Was ist Computer Vision?
Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern und Systemen ermöglicht, aus digitalen Bildern, Videos und anderen visuellen Eingaben wertvolle Informationen zu gewinnen. Das „Auge der KI“ beobachtet, identifiziert, klassifiziert und verfolgt Bilder, um die gesammelten Informationen in Daten umzuwandeln.
Während KI Computern das Denken ermöglicht, verleiht Computer Vision ihnen die Fähigkeit zu sehen, zu beobachten und zu verstehen. Die Daten können von Menschen oder Computern abgerufen und genutzt werden, um auf deren Grundlage Maßnahmen zu ergreifen oder Empfehlungen auszusprechen.
Vielfältige Anwendungsmöglichkeiten von Computer-Vision-Technologie
Computer-Vision-Technologie kommt bereits in zahlreichen Abteilungen und Anwendungen zum Einsatz. Das Anwendungsspektrum ist vielfältig. Praktische Tätigkeiten wie Reparaturen und Wartung, die Überwachung von Produktionslinien und Qualitätskontrollen sind dabei etwas häufiger vertreten als Anwendungen in den Bereichen Sicherheit und Gesundheitsschutz. Auch in der Logistik und Lieferkette wird die Technologie häufig genutzt, ebenso wie für Echtzeit-Projektionsmapping und die Verfolgung von Personen.
Limitierende Faktoren für den Einsatz von Computer-Vision-Technol
Die größten Hindernisse für den Einsatz der Technologie sind der Mangel an externer fachlicher Unterstützung (37 Prozent) und die Schwierigkeit, Computer-Vision-Kenntnisse im Unternehmen aufrechtzuerhalten (33 Prozent). Zudem sind Unternehmen auf die potenziellen ethischen Bedenken beim Einsatz von KI-gestützten Computer-Vision-Anwendungen aufmerksam.
Die größten Vorbehalte betreffen die Datensicherheit (35 Prozent), gefolgt von Datenschutz- und Überwachungsbedenken, fehlenden Unternehmensrichtlinien und der Angst vor Arbeitsplatzverlust – jeweils auf einem Niveau von 32 Prozent.
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