Catch

#AI wird 3 Millionen Jobs in Deutschland verändern! 🤖 📊 Die jüngste Studie des McKinsey Global Institute zeigt: 👉 Bis 2030 könnten bis zu 3 Millionen Jobs in Deutschland durch künstliche Intelligenz verändert werden. Das sind 7 % der Gesamtbeschäftigung! 🤯 Aber was bedeutet das für dich und dein Unternehmen? 🤔 #KI-Systeme sind auf dem Vormarsch und könnten fast ein Drittel der Arbeitsstunden bis 2030 automatisieren. Bis 2035 könnte diese Zahl in der EU sogar auf 45 % steigen. ⏰ Büro-Jobs in Verwaltung und öffentlichen Einrichtungen sind besonders betroffen, aber auch der Kundenservice, Vertrieb und die Produktion bleiben nicht verschont. 💼📦 🔎 Gleichzeitig steigt die Nachfrage nach technischen, sozialen und emotionalen Kompetenzen. Allein in Europa wird die Nachfrage nach technischen Kompetenzen stark zulegen, etwa um 25 %. 📈💻 📚 Schulungen und Qualifikationsmaßnahmen sind der Schlüssel, um nicht aufs berufliche Abstellgleis geschoben zu werden. ⚠️ Die Gefahr besteht, dass sich der #Arbeitsmarkt negativ auseinander entwickelt und dass hoch qualifizierte und gut bezahlte Jobs unbesetzt bleiben, während der Niedriglohnsektor überläuft. 😕👎 🤓 Jetzt ist die Zeit, um sich weiterzubilden und anzupassen! Nutze die Gelegenheit und investiere in #Weiterbildung und Qualifikationsmaßnahmen für dich und deine MitarbeiterInnen. Durch eine beschleunigte Einführung KI und eine effektive Weiterqualifizierung von ArbeitnehmerInnen könnte das jährliche Produktivitätswachstum in Europa bis 2030 auf 3 % gesteigert werden. 💪 Wie denkst du, wird sich der Arbeitsmarkt in deiner Branche durch KI verändern? 💬

🚨 The Challenges of Adopting Generative AI: Insights from Experts in the Field 🧠💻🤖 Generative AI has transformative potential, but companies must navigate risks and challenges to ensure responsible and seamless adoption. KPMG Canada's Generative AI Adoption index found that 70% of companies intend to continue using generative AI, regardless of the risks. However, only 16% of respondents have comprehensive AI policies outlining specific use cases. In this interview, Ted Kwartler, Field CTO of Generative AI at DataRobot, and Tsavo Knott, Co-founder & CEO of Pieces, discuss how best to address challenges in adopting generative AI. 📌 Reducing model production cost to prioritize speed: Lower production costs can change how organizations prioritize data science efforts, prioritizing speed over absolute accuracy in models. Lifecycle management can help understand the time required to take a model from development to production. 📌 Leveraging AI tools for developer workflows: By capturing and leveraging valuable organizational knowledge embedded from diverse sources, organizations can ensure that insights are not lost and can be actively utilized. Automation, heuristics, and machine learning can help identify relevant portions of workloads and make them more accessible and actionable. 📌 Optimizing website format to interact with large language models: Websites and businesses must optimize their online presence not just for traditional search engines but also for large language model agents like GPT. Transitioning from traditional .txt files to JSON can enable websites to interact with and answer questions generated by large language models, leading to a shift in how online traffic is managed. ❓ How can companies ensure responsible and seamless adoption of generative AI? ❓ What other challenges do you see in adopting generative AI? 🔗 Source: Emerj, link in the first comment. #ai #ml #llms #datascience #machinelearning #programming #python #deeplearning #nlp #aiapplications #generativeai #dataanalytics #aiethics by Simone 🤖 -----------------✂---------------------------------> 🚀 Join Me for AI Insights 🚀 Stay ahead with weekly insights: - 💡Use Cases: Discover AI in action across industries. - 📚AI/ML: Discover the news in AI and machine learning. - 📰 Robotics: Catch up the latest news in robotics. Interested in leveraging AI for your business? Let’s chat.

Hast du dich schon mal gefragt, warum immer mehr Menschen in Deutschland kürzere #Arbeitszeiten anstreben? 🤔 📊 Aktuelle Studien zeigen, dass der Wunsch nach einem besseren Ausgleich zwischen Arbeit und Freizeit alle Generationen durchzieht. 📉 Die gewünschten Wochenarbeitsstunden sind seit 2007 signifikant gesunken: 👉 Junge Menschen unter 25 Jahren möchten nur noch 35 Stunden pro Woche arbeiten, bei den 26- bis 40-Jährigen sind es 34 Stunden und bei den über 40-Jährigen sogar nur noch 32 Stunden. 👀 Besonders auffällig ist, dass junge Menschen mit niedrigeren Löhnen noch stärker ihre Arbeitszeit reduzieren wollen. Warum dieser Trend? Es scheint, dass Arbeit für viele Deutsche einen geringeren Stellenwert als früher hat. 🤷♂️ Gleichzeitig bleibt sie wichtig: 80 Prozent der Befragten zwischen 25 und 67 Jahren betonen ihre Bedeutung. ☝️ 💡 Vor allem die Generation Z, oft als arbeitsscheu dargestellt, zeigt eine bemerkenswerte #Arbeitsmoral. Es ist nicht die Generation, die sich verändert hat, sondern der #Arbeitsmarkt, der es ihnen ermöglicht, ihre Wünsche zu äußern und durchzusetzen. 💪 Jetzt ist es an der Zeit für Unternehmen, auf diesen #Wandel zu reagieren. 🤝 Führungskräfte müssen die Anliegen ihrer MitarbeiterInnen ernst nehmen und gemeinsam nach Lösungen suchen. Denn: Zufriedene MitarbeiterInnen sind produktivere MitarbeiterInnen. Welche Erfahrungen hast du mit flexiblen Arbeitszeitmodellen gemacht? 💬

Arbeiten, wo andere Urlaub machen? 😎🏝️ Arbeiten und dabei die Sonne genießen? Dank digitaler Vernetzung ist flexibles Arbeiten von den schönsten Urlaubsorten aus möglich. ☀️💼 📊 Die #Workation, die Verschmelzung von Arbeit und Urlaub, gewinnt rasant an Bedeutung. Eine aktuelle Studie zeigt, dass nicht nur junge ArbeitnehmerInnen diesen Trend nutzen, sondern dass er sich quer durch alle Altersgruppen zieht. 🤯 👀 Mit der zunehmenden #Flexibilität in der Arbeitswelt steigt auch das Interesse an Workation. Laut der Studie hat bereits die Hälfte der Befragten in ihrem Job die Möglichkeit dazu. 👉 Und das Beste: Diese Zahl nimmt stetig zu! Unternehmen erkennen zunehmend den Wert dieses Trends und passen ihre Richtlinien entsprechend an. Leider geben jedoch ein Drittel der Befragten an, keine #Chance auf Workation zu haben. Und noch überraschender: Einige kennen die Richtlinien ihres Unternehmens gar nicht! 😮 Das zeigt, dass es noch viel Aufklärungsarbeit zu leisten gibt. Denn Workation ist mehr als nur ein #Benefit - es ist ein entscheidender Faktor bei der Jobwahl! 💡💼 Fast ein Drittel der Befragten würde einen Job ohne Workation sogar klar ablehnen. Unternehmen, die diese Möglichkeit nicht bieten, laufen Gefahr, wertvolle Fachkräfte zu verlieren. 😱🔍 Ist Workation für dich ein entscheidender Faktor bei der Jobwahl? 🤔

𝗜𝘀𝘁 𝗱𝗲𝗶𝗻 𝗝𝗼𝗯 𝗞𝗜-𝗽𝗿𝗼𝗼𝗳? 🤷♂️ 📊 In einer im März durchgeführten Umfrage unter 255 Führungskräften aus der US-Technologiebranche gaben 50 % der Befragten an, dass sie in den nächsten sechs Monaten sowohl Neueinstellungen als auch Entlassungen aufgrund der Einführung von #KI erwarten. 👀 👎 61 % der Führungskräfte stellen fest, dass es aufgrund neuer Technologien schwieriger geworden ist, Top-Talente zu finden. 😕 🔎 Während Unternehmen verstärkt nach technologisch versierten Fachkräften suchen, könnte die Nachfrage nach traditionellen Rollen möglicherweise zurückgehen. Diese #Entwicklung könnte zu einer Mischung aus Entlassungen und Neueinstellungen führen, aber auch eine #Chance für ArbeitnehmerInnen sein, ihre KI-Fähigkeiten auszubauen und sich wettbewerbsfähig zu positionieren. 🤖 72 % der UmfrageteilnehmerInnen gaben an, dass ihre MitarbeiterInnen bereits täglich KI nutzen, insbesondere in den Bereichen Codierung und Softwareentwicklung, Datenanalyse sowie interne und externe Kommunikation. 💻 Viele Unternehmen sind optimistisch, dass KI positive Auswirkungen auf ihre #Arbeitskultur hat und dabei hilft, effektiver zu skalieren und im Markt zu konkurrieren. 📈🏆 💰 82 % der Befragten planen, ihre Investitionen in KI im nächsten Jahr zu erhöhen. Bei der Einstellung sind sie auf der Suche nach spezifischen Rollen wie CybersicherheitsanalystInnen, DatenwissenschaftlerInnen und KI-IngenieurInnen. 👩💻👨💻 👉 Sowohl Neueinstellungen als auch die #Weiterbildung der aktuellen MitarbeiterInnen stehen im Fokus, um mit den Anforderungen der KI-Welt Schritt zu halten. Wie nutzt du KI bereits in deinem Unternehmen, und welche #Vorteile siehst du dabei? 🤔

𝗧𝗲𝗮𝗺 𝗛𝗼𝗺𝗲𝗼𝗳𝗳𝗶𝗰𝗲? 𝗢𝗱𝗲𝗿 𝗧𝗲𝗮𝗺 𝗕ü𝗿𝗼? 🤔 👉 Gute Arbeitsbedingungen entstehen nicht durch vorgefertigte Konzepte, sondern durch individuelle Gestaltungsmöglichkeiten. 👀 Unternehmen, die ihre MitarbeiterInnen verstehen wollen, müssen hinter die Fassade der Klischees blicken. Weg von Kickertisch und Obstkorb, hin zu echten Lösungen, die die Produktivität steigern. 📈 💡 Dabei wird deutlich: Das Büro hat gegenüber dem Homeoffice ein Ass im Ärmel. 💁♂️ In der häuslichen Arbeitsumgebung genießen wir vielleicht die Ruhe, vermissen aber oft den Austausch und die spontane Interaktion. 🗣 Hier können Unternehmen punkten, indem sie ihren Mitarbeitenden flexible Arbeitsräume anbieten: Ruhe für konzentriertes Arbeiten und Offenheit für Austausch. 👩💻 👉 Als Antwort auf die Herausforderungen des Homeoffice bieten Unternehmen innovative Lösungen an: Ruhezonen statt Powernap, klare Absprachen statt Zwang. Diese Maßnahmen gehen über den reinen Komfort hinaus und fördern eine Arbeitskultur, in der sich MitarbeiterInnen wohlfühlen und gleichzeitig Höchstleistungen erbringen können. 🙌 Was kann dir ein Unternehmen bieten, was dir dein Zuhause nicht bieten kann? Wenn du nicht ins Büro kommen musst: Was lockt dich trotzdem hierher? 💬 #hr #humanresources #recruiting #homeoffice #büro #worklifebalance

🚨 Meta's AI Applications: Removing Offensive Content and VR Immersion 🤖👀🕵️♂️ (Reading time: 1.38min) Meta (Facebook), reported a net income of approximately $39 billion on revenues of just under $118 billion in 2021. The company has a market cap of approximately $497 billion and employs around 70-77,000 workers. Meta aims to create a "metaverse" for its customers using AI and VR technology. Two unique use cases of AI applications for its business are removing offensive content and VR immersion. 📌 Removing Offensive Content: Meta uses machine learning and natural language processing to screen for and remove offensive material such as sexual and violent content. The company uses natural language understanding (NLU) and computer vision models to analyze text and image data for harmful content. One of the methods that Meta uses is a machine learning application called "few-shot learning" (FSL), which can be trained with limited or no training data. Meta claims that its FSL solution reduces the required time to teach the model new and harmful content from six months to six weeks. The FSL solution also purportedly works in more than 100 languages, learns from image and text data, and strengthens existing AI models already deployed to detect harmful content. 📌 VR Immersion: Meta claims that its "Oculus Insight" machine learning models leverage the latest computer vision systems and visual-inertial simultaneous localization and mapping (SLAM) to track the position of the user's head while using Oculus Quest headsets. The Quest relies on three types of sensor data, each producing a different output. The company claims that it was able to create the first consumer AR/VR product that uses "full untethered" (unwired) six-degree-of-freedom (6DoF) movement alongside controller tracking, reduces energy use by two orders of magnitude over consoles, and renders real-time, high-end graphics at framerates that are either comparable to or higher than PC and console games. ❓ How can Meta's AI applications further improve user experience and safety in social media? 🔗 Source: emerj.com, link in the first comment. #ai #ml #vr #llms #datascience #machinelearning #programming #python #deeplearning #nlp #aiapplications #metaplatforms #oculus #facebook #removingoffensivecontent #vrimmersion by Simone 🤖 -----------------✂---------------------------------> 🚀 Join Me for AI Insights 🚀 Stay ahead with weekly insights: - 💡Use Cases: Discover AI in action across industries. - 📚AI/ML: Discover the news in AI and machine learning. - 📰 Robotics: Catch up the latest news in robotics. Interested in leveraging AI for your business? Let’s chat.

𝗗𝗲𝘂𝘁𝘀𝗰𝗵𝗹𝗮𝗻𝗱 𝗮𝗹𝘀 𝗧𝗼𝗽-𝗔𝗿𝗯𝗲𝗶𝘁𝘀𝗼𝗿𝘁 𝗶𝗺 𝗴𝗹𝗼𝗯𝗮𝗹𝗲𝗻 𝗪𝗲𝘁𝘁𝗯𝗲𝘄𝗲𝗿𝗯! 🇩🇪 🧲 Deutschland hat sich als Magnet für internationale Talente etabliert! Das zeigt die aktuelle Studie "Decoding Global Talent": Deutschland liegt weltweit auf Platz fünf der begehrtesten Arbeitsstandorte. 🏆 🔍 𝗪𝗮𝘀 𝗺𝗮𝗰𝗵𝘁 𝗗𝗲𝘂𝘁𝘀𝗰𝗵𝗹𝗮𝗻𝗱 𝘀𝗼 𝗮𝘁𝘁𝗿𝗮𝗸𝘁𝗶𝘃? 🥇 Im internationalen Vergleich ist Deutschland das führende nicht-englischsprachige Land, das Talente aus der ganzen Welt anzieht. 📍 Berlin belegt einen beeindruckenden sechsten Platz unter den globalen Metropolen. 💼 Die #Qualität der Arbeitsplätze ist für 74% der Befragten der Hauptgrund, sich für Deutschland zu entscheiden, gefolgt von einem reibungslosen Einwanderungsprozess. 🌍 𝗚𝗹𝗼𝗯𝗮𝗹𝗲 𝗣𝗲𝗿𝘀𝗽𝗲𝗸𝘁𝗶𝘃𝗲: 🔎 𝗛𝗼𝗵𝗲 #𝗠𝗼𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁ä𝘁: 63% weltweit sind offen für einen Arbeitsplatz im Ausland, während 23% aktiv suchen. 👀 𝗗𝗲𝘂𝘁𝘀𝗰𝗵𝗹𝗮𝗻𝗱 𝗮𝗹𝘀 𝗭𝗶𝗲𝗹: Menschen aus verschiedenen Ländern wie Bosnien und Herzegowina, der Türkei, Pakistan und Ungarn zeigen großes Interesse an einer Karriere in Deutschland. Deutschland bleibt ein Magnet für #Fachkräfte aus aller Welt, gezielte Maßnahmen können Unternehmen helfen, die besten Talente zu gewinnen und zu halten. 🚀 Welche Unterschiede siehst du zwischen Deutschland und anderen Top-Arbeitsorten weltweit? 🤔

Die Zukunft des Büros ist papierlos und die #Vorteile sind enorm! 🙌 📊 Eine neue Studie von Statista im Auftrag von Adobe zeigt die wegweisenden Trends: Ganze 89% der befragten deutschen Unternehmen schätzen die Bedeutung von papierlosem Arbeiten als hoch ein. 👍 Doch was bedeutet das für dein Unternehmen? 🤔 Die Zahlen sprechen für sich: 95 von 100 Unternehmen, die noch nicht papierreduziert arbeiten, planen zukünftig Maßnahmen zur Papierreduktion. 🗂️ Von diesen Unternehmen wollen 52% innerhalb des nächsten Jahres Maßnahmen ergreifen und weitere 42% haben dies in den nächsten 2 bis 3 Jahren auf ihrer Agenda. 📅 Doch was sind die wichtigsten Maßnahmen? 💻 An erster Stelle stehen technische Lösungen (59%) und die Integration in bestehende Systeme (52%). 💼💰 Aber auch geschulte MitarbeiterInnen (45 %) und finanzielle Mittel (42 %) spielen eine entscheidende Rolle. Ein papierarmes Büro bedeutet nicht nur eine drastische Reduktion des Papierverbrauchs und der Druckkosten, sondern auch eine massive #Effizienzsteigerung. 📈 Unternehmen, die aktiv auf papierreduziertes Arbeiten setzen, berichten von einer Effizienzsteigerung von bis zu 94%! 🤯 Cloud-Lösungen verbessern den Zugriff auf Dokumente (46%) und die Einführung digitaler Lösungen verläuft bei 78% der Befragten reibungslos. 👏 Insgesamt bietet das papierarme Büro ein enormes #Potenzial für Kosteneinsparungen, Effizienzsteigerungen und eine nachhaltigere #Zukunft. 🌱 Wie weit ist dein Unternehmen auf dem Weg zum papierlosen Büro? 💬

🚨AI may run out of data to train on by 2026 🤖💾📉 (Reading time: 2.3min) I'm concerned about hearing that the AI industry might exhaust its training data before 2026. Just a few years ago, it seemed like the internet's data was limitless. This potential shortage could impede AI model growth, particularly large language models, and potentially redirect the AI revolution. But why is a lack of data an issue when there's so much available online? And can we mitigate this risk? 📌 ChatGPT's algorithm initially trained on 570 gigabytes of text data, roughly 300 billion words. Similarly, the Stable Diffusion algorithm (used in many AI image-generating apps) trained on the LAION-5B dataset, consisting of 5.8 billion image-text pairs. Insufficient data leads to inaccurate or poor-quality outputs. Quality matters too; low-quality data like social media posts or blurry photos, though abundant, can't adequately train high-performing AI models. 📌 In a recent paper, researchers forecasted a shortage of high-quality text data before 2026 if current AI training trends persist. They also projected low-quality language data depletion between 2030 and 2050, and low-quality image data depletion between 2030 and 2060. 📌 Despite the alarming forecast, there's room for optimism. Much remains unknown about AI's future development, and there are strategies to address this challenge. One approach is enhancing algorithms to use existing data more efficiently, potentially reducing computational demands. Another avenue involves generating synthetic data for training, with services like Mostly AI already making strides. 📌 Developers are also exploring non-free online content sources, such as those from large publishers and offline repositories. Imagine the vast troves of pre-internet texts, now digitized and available for AI projects. News Corp, a major news content provider, hinted at content deals with AI developers, potentially ending the era of free internet data scraping. Content creators, long frustrated by unauthorized AI model training, may benefit from being compensated, potentially rebalancing the power dynamic with AI companies. ❓ Can the AI industry generate synthetic data to train systems effectively? ❓ I'm concerned about the biases pre-internet data might introduce into models. What are your thoughts? 🔗 Source: Singularity Hub, link in the first comment. #ai #ml #datascience #machinelearning #programming #deeplearning #nlp #aiapplications #chatgpt #aiindustry #syntheticdata #trainingdata #carbondioxide #contentcreators by Simone 🤖 -----------------✂---------------------------------> 🚀 Join Me for AI Insights 🚀 Stay ahead with weekly insights: - 💡 Use Cases: Discover AI in action across industries. - 📚 AI/ML: Discover the news in AI and machine learning. - 📰 Robotics: Catch up the latest news in robotics. Interested in leveraging AI for your business? Let’s chat.