Nachdem wir uns in den ersten beiden Teilen schon vorzüglich zum Thema Künstliche Intelligenz informiert haben, sprechen wir nun mit FH-Prof. Univ.-Doz. DI Dr.  Ulrich Bodenhofer, Professor für Künstliche Intelligenz an derFH Oberösterreichund Chief AI Officer bei derQUOMATIC.AIGmbH darüber, warum das Interesse von Unternehmen an KI-Lösungen bereits sehr groß ist und welche Erfahrungen er bei der Implementierung von KI-Projekten gemacht hat.

Herr Bodenhofer, Erzählen Sie uns bitte kurz etwas über Ihre Person und Ihren Werdegang!

Prof. Ulrich Bodenhofer:

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Danke für die Vorstellung Ihrer Person. Nun gehen wir aber gleich ins Thema. KI ist eigentlich ein Überbegriff für viele Mathematische Algorithmen und Informatik. Wir möchten uns aber mit dem Hauptteil von KI beschäftigen:

Machine Learning

. Erzählen Sie kurz, was Machine Learning ist?

Prof. Ulrich Bodenhofer:

Man hört ja mittlerweile immer mehr, dass wir täglich mit KI arbeiten- Google, DeepL, Facebook & Co. Können Sie uns einige Beispiele geben, wo Machine Learning heute schon in der Firmenumgebung eingesetzt wird?

Prof. Ulrich Bodenhofer:

Sie haben mit der Antwort schon etwas auf die nächste Frage vorgegriffen. Wir möchten etwas genauer wissen, in welchen Bereichen etc. KI (noch) nicht eingesetzt werden kann?

Prof. Ulrich Bodenhofer:

Bleiben wir mit der nächsten Frage gleich in der Privatwirtschaft, da Sie als Chief AI Officer und Miteigentümer der Firma QUOMATIC.AI auch Erfahrungen gesammelt haben. Wie groß ist die Nachfrage von Unternehmen zu Lösungen mit KI?

Prof. Ulrich Bodenhofer:

Machine Learning klingt jetzt doch etwas komplizierter als Anfangs gedacht. Können Sie uns Ihre Erfahrungen mitteilen, was Unternehmen über KI-Implementierung denken? Wie oft hören Sie „Das würde zu viel kosten“, „Kann das morgen schon zur Verfügung stehen?“ oder „Das ist nicht unrealistisch“?

Prof. Ulrich Bodenhofer:

Im zweiten Teil unseres Experteninterviews werfen wir einen Blick in die Zukunft und beantworten die Fragen, welche Branchen das größte Interesse an KI zeigen und ob Investitionen in KI-Projekte steigen oder zurückgehen.