Künstliche Intelligenz Grundlagen und 5 Effekte durch KI

Künstliche Intelligenz Grundlagen (KI) benötigt heute jeder – denn AI = Artificial Intelligence (aus dem Englischen übernommen), oft in Zusammenhang mit menschenähnlichen Computern und Algorithmen gebracht, ist in den letzten Jahren und besonders durch generative KI wie ChatGPT zu einem allgegenwärtigen Schlagwort geworden, aber was genau verbirgt sich genau dahinter? In diesem Beitrag werden wir uns mit den grundlegenden Konzepten und Prinzipien der KI befassen, um Ihnen ein umfassendes Verständnis dieses aufregenden Fachgebiets zu vermitteln. Wir werden ihre Geschichte, Entwicklung und Anwendungen in verschiedenen Branchen untersuchen.

Inhaltsverzeichnis

Künstliche Intelligenz Grundlagen – Was versteht man unter dem Begriff Künstlicher Intelligenz?

Definition von KI

Zur Einführung ist wichtig zu wissen, dass der Bereich KI ein Teilgebiet der Informatik ist. Der Begriff KI bezieht sich dabei auf die Schaffung intelligenter Maschinen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Diese Aufgaben, die von einem Algorithmus automatisiert werden kann, umfassen das Schlussfolgern, Problemlösen, Lernen, Wahrnehmung und das Verstehen von Sprache. KI-Systeme zielen darauf ab, menschliche kognitive Fähigkeiten nachzuahmen und sie in Bezug auf Geschwindigkeit und Genauigkeit zu übertreffen.

Geschichte und Historie von KI

Der Begriff der künstlichen Intelligenz reicht bis in die Antike zurück, als griechische Mythen mechanische Wesen mit menschenähnlichen Qualitäten erwähnten. Die moderne Ära der KI begann jedoch in den 1950er Jahren, als Forscher 1956 in Dartmouth begannen Wege zur Entwicklung intelligenter Maschinen zu erforschen. Das Feld machte im Laufe der Jahrzehnte bedeutende Fortschritte und führte zu Durchbrüchen wie der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), dem maschinellen Sehen (CV) und Algorithmen des maschinellen Lernens.

Arten von KI: Schwache und starke KI

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein weitreichender Begriff, der eine Vielzahl von Technologien und Anwendungen umfasst. Es gibt jedoch zwei grundlegende Hauptarten von KI: schwache KI und starke KI. Schwache KI, auch als schmale KI bekannt, bezieht sich auf Systeme, die so programmiert sind, dass sie spezifische Aufgaben ausführen, wie z. B. Spracherkennung oder Bildanalyse.

Diese Art von KI kann sehr gut darin sein, was sie tut, hat aber keine eigene Vorstellung oder Verständnis von sich selbst oder der Welt. Starke KI hingegen bezieht sich auf Systeme, die das menschliche Gehirn in fast jeder Hinsicht nachahmen können. Diese künstlichen Intelligenzen sind nicht auf eine spezifische Aufgabe begrenzt, sondern können durch Algorithmen lernen, verstehen und selbstständig neue Aufgaben meistern. Obwohl starke KI, die eine vollständige Form der künstlichen Intelligenz veranschaulicht, das ultimative Ziel der KI-Forschung ist, sind wir weit davon entfernt, eine solche Technologie zu entwickeln. In der Tat existieren die meisten derzeitigen KI-Anwendungen im Bereich der schwachen KI.

Komplexität und Rolle der Algorithmen in der KI

Die Komplexität und Rolle der Algorithmen in der Künstlichen Intelligenz (KI) sind von zentraler Bedeutung für das Funktionieren und die Weiterentwicklung der Computer. Algorithmen sind grundlegende Bausteine der KI und AI, die die Art und Weise bestimmen, wie Computer Informationen aufnehmen, verarbeiten und darauf reagieren. Sie sind somit wesentlich für die Fähigkeit von KI-Systemen, menschenähnliche Fähigkeiten wie Lernen, Wahrnehmung und Entscheidungsfindung zu simulieren.

Aufgrund ihrer Komplexität und Vielschichtigkeit helfen Algorithmen der KI, große Datenmengen zu verarbeiten und in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. Künstliche Intelligenzen sind oft so konzipiert, dass sie selbstlernend und anpassungsfähig sind, sich also im Laufe der Zeit weiterentwickeln und durch Algorithmen verbessern können. Im gesamten Spektrum der KI, von Robotik und Bilderkennung bis hin zu natürlicher Sprachverarbeitung und maschinellem Lernen, spielen Algorithmen eine entscheidende Rolle. Ihre Bedeutung wird voraussichtlich weiter zunehmen, da KI immer stärker in unterschiedlichen Branchen und Lebensbereichen integriert wird.

Worin unterscheidet sich Künstliche Intelligenz von menschlicher Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) und menschliche Intelligenz unterscheiden sich erheblich in ihrer Funktionsweise und Anwendung. Menschliche Intelligenz ist das Produkt natürlicher Evolution und basiert auf einer komplexen Interaktion von genetischen und umweltbedingten Faktoren. Sie umfasst diverse Fähigkeiten wie Problemlösung, abstraktes Denken, Verständnis und Anwendung von Sprache, Lernen aus Erfahrung und vieles mehr. Künstliche Intelligenz hingegen ist eine von Menschen geschaffene Technologie, die darauf abzielt, bestimmte Aspekte menschlicher Intelligenz wie Lernen, Wahrnehmung und Problembehandlung nachzubilden.

Im Gegensatz zur flexiblen und weitreichenden menschlichen Intelligenz ist Künstliche Intelligenz oft auf ihre spezifische Programmierung beschränkt und kann Aufgaben nur so gut erfüllen, wie sie programmiert wurde. Weiterhin fehlen KI emotionale Intelligenz und ästhetisches Empfinden, wichtige Komponenten der menschlichen Intelligenz. Deshalb sind künstliche Intelligenzen, trotz ihrer zunehmenden Fähigkeiten und Potenziale, noch weit vom vollen Verständnis und der vollständigen Nachahmung der menschlichen Intelligenz entfernt.

Welche Anwendungen und Systeme werden durch Künstliche Intelligenz ermöglicht?

Autonomes Fahren: KI auf der Straße

Autonomes Fahren wird immer mehr zur Realität und Künstliche Intelligenz (KI) spielt dabei eine entscheidende Rolle. Durch den Einsatz von KI-Technologien können Computer es Fahrzeugen ermöglichen, ihre Umgebung zu erkennen, zu analysieren und angemessen darauf zu reagieren. Sie machen das Autofahren sicherer, indem sie menschliche Fehler vermeiden und konstant in der Lage sind, von der Umgebung zu lernen und ihre Leistung zu verbessern.

Autonomes Fahren bietet damit das Potenzial, eine Revolution im Verkehr zu bewirken. Forscher und Ingenieure weltweit wie z. Bsp. Andrew Ng arbeiten ständig daran, diese Technologie weiter zu verbessern und ihre Möglichkeiten zu erweitern, um den Traum von selbstfahrenden Autos auf den Straßen Wirklichkeit werden zu lassen.

Bilderkennung und künstliche neuronale Netze

Bilderkennung und künstliche neuronale Netze sind Schlüsseltechnologien in der heutigen Computerwissenschaft. Sie ermöglichen es Maschinen, visuelle Informationen in einer Weise zu verarbeiten und zu interpretieren, die der menschlichen Wahrnehmung ähnelt. Künstliche neuronale Netze sind dabei die treibende Kraft hinter dieser Technologie. Sie kopieren die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns, indem sie Daten in einer komplexen Weise interpretieren und lernen, Muster und Zusammenhänge zu erkennen.

In der Praxis kann dies zum Beispiel bei der Gesichts- oder Objekterkennung in Bildern und Videos angewendet werden. Ihre Anwendungsvielfalt reicht von autonomem Fahren, über medizinische Bilddiagnose bis hin zur Erkennung von Trends in sozialen Medien.

KI in Robotern: Einsatz und Möglichkeiten

Künstliche Intelligenz (KI) in Robotern bietet revolutionäre Einsatzmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen wie Industrie, Gesundheitswesen, Transport, Unterhaltung und vieles mehr. Roboter mit KI können komplexe Aufgaben selbstständig ausführen, lernen und Entscheidungen treffen, was die Effizienz und Produktivität erhöht. Sie können in gefährlichen Umgebungen eingesetzt werden, minimieren menschlichen Fehler und können rund um die Uhr arbeiten.

Zudem können KI-Roboter in der Pflege und Betreuung eingesetzt werden, um älteren Menschen ein unabhängiges Leben zu ermöglichen. Das Potenzial und die Möglichkeiten von KI in Robotern sind enorm und bei kontinuierlicher technologischer Weiterentwicklung nahezu unendlich.

KI-Anwendungen in der Informatik und Big Data

KI-Anwendungen, oder künstliche Intelligenz, spielen eine immer wichtigere Rolle in der Informatik und insbesondere im Bereich von Big Data. Durch ihre Fähigkeit, große Mengen an Daten schnell und effizient zu verarbeiten und Muster zu erkennen, können KI-Anwendungen dabei helfen, wertvolle Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen und Prozesse zu automatisieren. Sie können genutzt werden, um Prognosen zu treffen, Entscheidungsfindungen zu unterstützen und personalisierte Dienstleistungen anzubieten.

Ferner ermöglichen KI-Anwendungen in der Informatik auch die Entwicklung und Verbesserung von Systemen und Technologien, die das Potenzial haben, die Art und Weise, wie wir mit Daten umgehen, grundlegend zu verändern.

KI und Machine Learning: Ein Einblick in den Bereich des maschinellen Lernens

KI und Machine Learning sind zwei technologische Innovationen, die überall Einzug halten. Diese Bereiche eröffnen uns einen Einblick in die beeindruckende Welt des maschinellen Lernens. KI, oder Künstliche Intelligenz, bezieht sich auf Softwaresysteme, die menschenähnliche Funktionen ausführen können, etwa Entscheidungen zu treffen.

Machine Learning hingegen ist ein Unterfeld der KI, das sich auf den Aufbau und die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen und sich selbstständig anzupassen. Diese Technologien eröffnen zahlreiche Möglichkeiten von der Datenanalyse bis hin zur Prognose zukünftiger Trends, und ihre Anwendungsbereiche reichen von der Medizin über das Marketing bis hin zur Automobilindustrie.

Was sind die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz?

Die Rolle von Algorithmen in der KI

Algorithmen spielen eine zentrale Rolle in der Künstlichen Intelligenz (KI). Sie dienen als Gehirn für KI-Systeme, indem sie komplexe Muster in Daten erkennen und darauf aufbauen, um Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen. Dabei handelt es sich oft um maschinelles Lernen, das den Algorithmen ermöglicht, sich anhand von Daten zu verbessern und genauer zu werden.

Algorithmen treiben auch leistungsstarke KI-Funktionen wie Spracherkennung, Bildanalyse und autonomen Fahrzeugsteuerung an. Ohne Algorithmen wäre KI nicht in der Lage, komplexe Aufgaben zu erledigen oder sich selbst zu verbessern. Kurz gesagt, Algorithmen sind das Herz, das Künstliche Intelligenz am Laufen hält.

Deep Learning und neuronale Netzwerke

Deep Learning und neuronale Netzwerke bilden den Kern der modernen künstlichen Intelligenz. Sie bilden komplexe Modelle, die menschliche Denkprozesse imitieren können. Sie sind so konzipiert, dass sie durch das Durchlaufen von Beispielen lernen und ihre Kompetenz verbessernd ausbauen.

Die „Tiefe“ in Deep Learning repräsentiert die Vielschichtigkeit im neuronalen Netzwerk, welches vielfache Ebenen künstlicher Neurone einsetzt, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Zudem sind diese Netzwerke in der Lage, eigene Schätzungen über unbekannte Daten zu generieren. Sie werden heute in vielen Bereichen eingesetzt, von der automatischen Spracherkennung über die Bilderkennung bis hin zur Krankheitsdiagnose.

KI-Systeme und ihre Komplexität

KI-Systeme (Künstliche Intelligenz) sind hochkomplex. Sie müssen in der Lage sein, enorme Mengen an Daten zu verarbeiten, zu analysieren und daraus sinnvolle Handlungen abzuleiten. Dies erfordert umfangreiche Algorithmen, maschinelles Lernen und tiefe neuronale Netzwerke. Zusätzlich zur Komplexität der Systeme selbst, gibt es oft auch eine beträchtliche Komplexität in Bezug auf die ethischen, rechtlichen und sozialen Implikationen dieser Technologien.

Man muss die Auswirkungen der KI auf die Privatsphäre, Sicherheit und Beschäftigung berücksichtigen. Trotz ihrer Komplexität haben KI-Systeme das Potenzial, viele Bereiche unseres Lebens zu verändern, von der Wirtschaft über die Medizin bis hin zur persönlichen Kommunikation.

Die Veranschaulichung von KI durch neue Daten

Die Veranschaulichung von künstlicher Intelligenz (KI) durch neue Daten stellt eine wesentliche Methode dar, um die Leistungsfähigkeit und das Potenzial dieser fortschrittlichen Technologie aufzuzeigen. Neue Daten ermöglichen es, die Fähigkeiten von KI-Systemen zu erweitern und zu verbessern, da sie dazu beitragen, dass diese Systeme lernen und sich weiterentwickeln.

Sie ermöglichen, Muster und Trends zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und komplexe Probleme zu lösen. Künstliche Intelligenz ist dabei ein Werkzeug, das ständig dazu lernt und seine Leistung verbessert, wenn neue Daten zur Verfügung stehen. Es ist ein fortwährender Prozess, der die Evolution und den Fortschritt der KI symbolisiert.

Programmierung und Rechenleistung: Die technologischen Grundlagen von KI

Die technologischen Grundlagen von künstlicher Intelligenz (KI) liegen in der Programmierung und Rechenleistung. Um KI-Algorithmen zu entwickeln, werden Programmiersprachen wie Python, R, Java und C++ eingesetzt. Diese Sprachen ermöglichen die Umsetzung von komplexen mathematischen Berechnungen und die Verarbeitung großer Datenmengen, die für KI-Anwendungen unerlässlich sind.

Zudem ist eine hohe Rechenleistung erforderlich, um die komplexen Aufgaben der KI zu bewältigen. Hier kommen leistungsstarke Computer und Server zum Einsatz, die in der Lage sind, komplexe Berechnungen in kurzer Zeit zu bewältigen. Zudem spielt auch die Entwicklung von hardwareseitiger Beschleunigung wie Grafikprozessoren (GPUs) und spezialisierten KI-Chips eine wichtige Rolle, um die Rechenleistung für KI-Anwendungen zu steigern. Insgesamt sind also Programmierung und Rechenleistung die entscheidenden technologischen Faktoren, die die Grundlage für die Entwicklung und den Einsatz von künstlicher Intelligenz bilden.

Symbolische KI und ihre Bedeutung in der Informatik

Symbolische KI, auch bekannt als symbolverarbeitende KI, ist eine bedeutende Technologie in der Informatik. Sie bezieht sich auf die Verarbeitung von Symbolen und die Manipulation von Symbolstrukturen, um Problemlösungen zu finden. Diese Art von KI-Systemen verwendet Regeln und Logik, um Informationen zu verarbeiten, zu speichern und abzurufen. Symbolische KI spielt eine wichtige Rolle in verschiedenen informatikbezogenen Anwendungen, wie zum Beispiel in der Sprachverarbeitung, der Expertensystementwicklung und in der Wissensrepräsentation.

Sie ermöglicht es, komplexe Informationen zu verarbeiten und abzuleiten, um Entscheidungsfindungsprozesse zu unterstützen. Weiterhin ermöglicht sie die Modellierung von Wissen und die Entwicklung von Systemen, die menschenähnliche Fähigkeiten bei der Problemlösung aufweisen. In der Informatik ist die symbolische KI von großer Bedeutung, da sie dazu beiträgt, anspruchsvolle Aufgaben zu bewältigen, die logische Schlussfolgerungen erfordern.

Was sind die Effekte von Künstlicher Intelligenz?

Auswirkungen von KI auf die Gesellschaft

Die Auswirkungen von KI auf die Wirtschaft und Gesellschaft sind vielfältig. Einerseits können durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz viele Prozesse und Tätigkeiten effizienter gestaltet werden, was zu einer Steigerung der Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit führen kann. Andererseits bestehen auch Bedenken hinsichtlich des Arbeitsmarktes, da einige Tätigkeiten durch KI überflüssig werden könnten.

Zudem stellt sich die Frage nach ethischen und rechtlichen Aspekten, insbesondere im Bereich der Privatsphäre und Datenverarbeitung. Es ist daher wichtig, einen gesellschaftlichen Diskurs über die Chancen und Risiken von KI zu führen, um einen verantwortungsvollen Umgang mit dieser Technologie zu gewährleisten.

KI und Arbeit: Chancen und Herausforderungen

Die Integration von künstlicher Intelligenz in unsere Arbeitswelt birgt sowohl Chancen als auch Herausforderungen. Einerseits können KI-Technologien repetitive Aufgaben automatisieren und die Effizienz steigern. Andererseits könnten sie auch Arbeitsplätze überflüssig machen und zu sozialen Ungleichheiten führen. Es ist wichtig, dass wir die Entwicklung von KI in Verbindung mit der Arbeit sorgfältig und ethisch verantwortlich gestalten.

Der Umgang mit KI erfordert auch neue Qualifikationen und Kompetenzen, die in der Bildung und Weiterbildung vermittelt werden müssen. Letztendlich sollte der Einsatz von KI darauf abzielen, die Arbeitswelt zu verbessern und die Lebensqualität der Menschen zu steigern.

Die Rolle von KI im Kontext von Big Data

Die Rolle von KI im Kontext von Big Data ist entscheidend für das Verständnis und die Nutzung großer Datenmengen. KI-Technologien ermöglichen es, Muster, Trends und Erkenntnisse in Big Data zu erkennen und zu analysieren, die für menschliche Analysten schwer zu identifizieren wären.

Durch den Einsatz von KI können Unternehmen und Organisationen effizienter und präziser Daten analysieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Überdies kann KI dabei helfen, Prognosen in Bezug auf zukünftige Entwicklungen und Verhaltensweisen auf der Grundlage von Big Data zu erstellen, was ihre Rolle im Kontext von Big Data noch wichtiger macht.

Der Einfluss von KI auf den Bereich des maschinellen Lernens

Der Einfluss von KI auf den Bereich des maschinellen Lernens ist immens. Künstliche Intelligenz hat die Art und Weise, wie wir Maschinen und Computer dazu bringen, selbst zu lernen und sich weiterzuentwickeln, revolutioniert. Durch den Einsatz von Algorithmen und Datenanalysen kann KI Maschinen ermöglichen, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu treffen, ohne menschliches Eingreifen.

Dies hat sowohl positive als auch negative Auswirkungen auf den Bereich des maschinellen Lernens, da es die Effizienz und Genauigkeit verbessern kann, aber auch ethische und soziale Herausforderungen mit sich bringen kann. Insgesamt hat KI das Potenzial, den Bereich des maschinellen Lernens zu verbessern und zu transformieren.

Zukünftige Potenziale und Risiken

Die Zukunft der künstlichen Intelligenz (KI) birgt ein enormes Potenzial, um unsere Welt zu verbessern, indem sie komplexe Probleme löst und menschliche Arbeit erleichtert. Innovationen in den Bereichen Gesundheitswesen, Automobilindustrie und Finanzwesen werden durch KI vorangetrieben. Doch mit diesem Potenzial gehen auch Risiken einher, darunter Datenschutzfragen, ethische Bedenken und die potenzielle Arbeitsplatzverdrängung.

Es ist unerlässlich, dass wir die Entwicklung und Anwendung von KI genau überwachen und regulieren, um sicherzustellen, dass sie zum Wohl der Gesellschaft eingesetzt wird. Indem wir das Potenzial ausschöpfen und die Risiken minimieren, können wir die Zukunft der KI auf eine ethisch verantwortungsvolle Weise gestalten.

Fazit

KI und insbesondere generative KI ist besonders durch ChatGPT nun allgegenwärtig – und geht auch nicht mehr weg.

Ich bin davon überzeugt, dass jeder in seinem zukünftigen Berufsleben damit konfrontiert werden wird, sich mit KI beschäftigen zu müssen. Dabei gibt es 2 Wege, damit umzugehen:

Sich mit den Grundlagen beschäftigen! KI und Kolleg*innen, die sich gegenseitig ergänzen werden, werden dabei klar im Vorteil sein, da Sie effektiver und zielführender Aufgaben im Unternehmen erledigen werden. Hier ist proaktives Handeln zu empfehlen und sich mit den Grundlagen dieser Technologie fortlaufend vertraut zu machen. Die Bedienung von eingeführten KI-Tools ist schon ein Anfang, wird aber mittelfristig nicht ausreichen. Es wird wichtig werden, die KI-Tools und KI-Systeme im Hintergrund besser zu verstehen und diese bedienen und einstellen zu können.
Nichts tun!

„Nichts tun“ ist keine Option und lasst uns umgehend mit Option 1 anfangen.

FAQ

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Entwicklung von Computern und Systemen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.

Welche Rolle spielt KI in der heutigen Gesellschaft?

KI spielt eine bedeutende Rolle in der heutigen Gesellschaft, insbesondere in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Automobilindustrie und Unterhaltung.

Was ist der geschichtliche Hintergrund von Künstlicher Intelligenz?

Der historische Hintergrund von KI reicht zurück bis in die 1950er Jahre, als der Begriff erstmals geprägt wurde. Seitdem hat sich die Technologie kontinuierlich weiterentwickelt.

Welche Ethikfragen sind mit KI verbunden?

KI wirft zahlreiche ethische Fragen auf, insbesondere in Bezug auf Datenschutz, Entscheidungsfindungsalgorithmen und den potenziellen Einfluss auf Arbeitsplätze und soziale Interaktionen.

Was versteht man unter maschinellem Lernen im Kontext von KI?

Maschinelles Lernen bezieht sich auf die Fähigkeit von KI-Systemen, aus Daten zu lernen und ihre Leistung zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden.

Wie hat sich KI in den letzten Jahren entwickelt?

In den letzten Jahren hat sich KI erheblich weiterentwickelt, vor allem durch Fortschritte im Bereich des Deep Learning und der Verarbeitung großer Datenmengen.

In welchen Bereichen findet KI Anwendung?

KI findet Anwendung in verschiedenen Bereichen, darunter Medizin, Finanzwesen, Transportwesen, Fertigung und Unterhaltungsindustrie.

Wie können Unternehmen von KI profitieren?

Unternehmen können von KI profitieren, indem sie ihre Effizienz steigern, datengesteuerte Entscheidungen treffen und innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln.

Welche Auswirkungen hat KI auf die Arbeitswelt?

KI hat sowohl positive als auch potenziell negative Auswirkungen auf die Arbeitswelt, da sie bestimmte Aufgaben automatisieren kann, aber auch die Nachfrage nach bestimmten Fähigkeiten verändern kann.

Wie können Menschen KI-basierte Systeme ethisch und verantwortungsbewusst einsetzen?

Der ethische und verantwortungsbewusste Einsatz von KI erfordert die Berücksichtigung von Transparenz, Fairness, Rechenschaftspflicht und Datenschutzpraktiken bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen.

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Quellen:

Über den Autor:

Mein Name ist Frank und ich bin IT-Berater mit mehr als 20 Jahren Erfahrung in den Branchen E-Commerce, Media & Publishing, Banken, Gesundheit und Industrie. Meine Expertise liegt in der Lösung komplexer technologischer Herausforderungen, wobei meine Schwerpunkte auf digitalem Verkaufen, digitaler Produktentwicklung, Künstlicher Intelligenz und Datenschutz liegen.

Allgemeine Hinweise:

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