Jenseits von Text und Bild – Generative KI für vielfältige Datenwelten

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Hecker, Dirk ; Holl-Supra, Sonja ; Mock, Miriam ; Paass, Gerhard ; Voß, Angelika ; Linden, Pascal Nicolai ; Wirtz, Tim ; Scherer, Daniel ; Ufrecht, Christian ; Burr, Julia ; Dechert, Franziska ; Huuck, Bjarne ; Kratsch, Wolfgang ; Park, Gyunam ; Röglinger, Maximilian ; Uhl, Niklas ; van der Aalst, Wil ; Kummerow, André ; Rippstein, Florian ; Beecks, Christian ; Graß, Alexander ; Mutschler, Christopher ; Ott, Felix ; Ott, Jonathan ; Stahlke, Maximilian ; Yaman, Alper ; Eigenbrod, Hartmut ; Raible, Julian ; Seidler, Christian ; Benndorf, Gesa ; Krauss, Christopher ; Hamaekers, Jan ; Fuchs, Georg ; Schulz, Daniel ; Leicht, Matthis ; Gowtham, Varun ; Kühnert, Christian ; Wilde, Andreas ; Ziebarth, Mathias ; Diedrichs, Frederik ; Steinmetz, Ina ; Stojanovic, Ljiljana ; Jaspers, Wilhelm ; Krauß, Jonathan ; Petereit, Janko ; Zorn, Alexander ; Bach, Nicolas ; Hörstrup, Maximilian ; Pionzewski, Christian ; Plenne, Andrej ; Strohm, Florian:
Jenseits von Text und Bild – Generative KI für vielfältige Datenwelten.
Stuttgart , 2025

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Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) hat sich weit über die reine Text- und Bildverarbeitung hinaus zu einem leistungsfähigen Werkzeug für die Analyse, Interpretation und Optimierung unterschiedlicher Unternehmensdaten entwickelt. Doch wie können Unternehmen dieses Potenzial der Technologie für sich nutzen? Und was leistet die angewandte Forschung jenseits der bekannten Einsatzfelder? In diesem Whitepaper der Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz wird aufgezeigt, wie Modelle der generativen KI auch komplexe Datenstrukturen - etwa Tabellen, Zeitreihen, Graphen und andere Formate wie Digitale Zwillinge oder multimodale Sensordaten für Roboter - erschließen können und wie sie auf diese Weise neue Chancen und Mehrwerte für verschiedene Branchen schaffen. Mit praxisnahen Beispielen und wissenschaftlich fundierten Erkenntnissen von Fraunhofer-Forscherinnen und -Forschern bietet dieses Whitepaper einen kompakten und inspirierenden Einblick in das Zukunftsfeld "GenAI" und zeigt auf, welche Perspektiven dieses für Ihr Unternehmen eröffnet.

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Item Type:	Working paper, discussion paper
Keywords:	Generative KI; Foundation-Modelle; Multimodale KI
Institutions of the University:	Faculties > Faculty of Law, Business and Economics > Department of Business Administration Faculties > Faculty of Law, Business and Economics > Department of Business Administration > Chair Business Administration XVII - Information Systems and Value-Based Business Process Management Faculties > Faculty of Law, Business and Economics > Department of Business Administration > Chair Business Administration XVII - Information Systems and Value-Based Business Process Management > Chair Business Administration XVII - Information Systems and Value-Based Business Process Management - Univ.-Prof. Dr. Maximilian Röglinger Research Institutions Research Institutions > Affiliated Institutes Research Institutions > Affiliated Institutes > Branch Business and Information Systems Engineering of Fraunhofer FIT Research Institutions > Affiliated Institutes > FIM Research Center for Information Management
Result of work at the UBT:	No
DDC Subjects:	000 Computer Science, information, general works > 004 Computer science 300 Social sciences > 330 Economics
Date Deposited:	31 Aug 2026 10:47
Last Modified:	31 Aug 2026 10:47
URI:	https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/99346