Responsible AI, content provenance, AI image/text detection, LLM-friendly content, model bias, and the ethics of automation.
Sanne ist Projektmanagerin bei einem Beratungsunternehmen. Seit letztem Monat hat jedes Projekt seine eigene KI-Wissensdatenbank. Das ist ihre Arbeitswoche.
Wasserzeichen für KI-Bilder sind nützlich, aber enger begrenzt, als viele Behauptungen nahelegen. Hier ist, was sie beweisen können und was nicht.
Datenschutz bei KI-Chatbots betrifft nicht nur Prompts. Hier erfahren Sie, was gespeichert wird, warum es aufbewahrt wird und was Nutzer und Teams dagegen tun können.
Eine KI-Wissensdatenbank pro Projekt gibt Dienstleistern eine KI, die ihre Kunden, Fälle und Gespräche kennt — mit Quellen, ohne Rauschen.
Die meisten Organisationen haben bereits Shadow AI. Dieses 10-minütige Audit mit 7 Fragen zeigt Ihnen genau, wo Sie stehen — und was als Nächstes zu tun ist.
KI-generierte Inhalte sind inzwischen für große Teile des Webs der Normalfall. Hier ist ein praktikabler, ehrlicher Kennzeichnungsstandard, der sowohl die Leserinnen und Leser als auch die Arbeit respektiert.
KI-Erkennung ist unübersichtlich, fehleranfällig und oft unfair. So bauen Sie einen redaktionellen Prozess auf, der synthetische Inhalte erkennt, ohne Autorinnen und Autoren zu verprellen.
KI-Bildgenerierung wirkt kostenlos, doch die rechnerischen und ethischen Kosten steigen. So sieht verantwortungsvoller Einsatz tatsächlich aus.
