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Jenseits von Text und Bild – Generative KI für vielfältige Datenwelten

Titelangaben

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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Abstract

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.

Weitere Angaben

Publikationsform: Working paper, Diskussionspapier
Keywords: Generative KI; Foundation-Modelle; Multimodale KI
Institutionen der Universität: Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XVII - Wirtschaftsinformatik und Wertorientiertes Prozessmanagement
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XVII - Wirtschaftsinformatik und Wertorientiertes Prozessmanagement > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XVII - Wirtschaftsinformatik und Wertorientiertes Prozessmanagement - Univ.-Prof. Dr. Maximilian Röglinger
Forschungseinrichtungen
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität > Institutsteil Wirtschaftsinformatik des Fraunhofer FIT
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität > FIM Forschungsinstitut für Informationsmanagement
Titel an der UBT entstanden: Nein
Themengebiete aus DDC: 000 Informatik,Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Eingestellt am: 31 Aug 2026 10:47
Letzte Änderung: 31 Aug 2026 10:47
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/99346