Daten und Trends in Infografiken.

Digitale Stadtmodelle revolutionieren die Stadtplanung durch datenbasierte Entscheidungen. Implementierungskosten variieren: 50.000–150.000 € für kleine digitale Zwillinge, 100.000–500.000 € für mittelgroße Systeme. Die jährlichen Einsparungspotenziale liegen bei 500.000–1.000.000 € für mittelgroße Städte, Großstädte profitieren von mehrstelligen Millionenbeträgen durch Synergieeffekte. Datenquellen umfassen Geodaten, Verwaltungsdaten, Sensordaten und Bürger-generierte Daten. Predictive Analytics optimiert z.B. Verkehrssteuerung, Wohnraumnachfrage, Nachhaltigkeit und Baustellenplanung. Best Practices: Kopenhagen reduzierte Hochwasserschäden um 40%, Singapur optimierte den ÖPNV um 25% und verbesserte die Stadtplanung um 25%, Helsinki steigerte die ÖPNV-Nutzung um 15%. Modelle wie UDP, BIM, CIM und LDTs bilden die digitale Planungsbasis.

Erwähnt auf Pink Pulse in: Wohnkosten-Explosion in Salzburg: Wie digitale Lösungen und politische Reformen den Markt stabilisieren können

Frameworks wie ROMANE, RTF, CARE und die Perfect Prompt Formula sind hilfreiche Instrumente, um in die Welt des Prompt Engineerings einzusteigen. Ein erfolgreicher Prompt basiert auf mehreren Bausteinen: Kontext liefert die notwendigen Hintergrundinformationen, Rolle definiert spezialisierte Perspektiven, Struktur zerlegt komplexe Aufgaben in überschaubare Schritte, Stil balanciert zwischen Tonalität und Temperatur, Format legt das Antwortformat fest und Iteration sorgt für kontinuierlichen Feinschliff. 20% Nacharbeit bleiben notwendig, um den Herausforderungen wie fehlendem Kontext, fehlende Struktur, überbordende Komplexität, Halluzinationen und Recency Bias zu begegnen. Profis nutzen Techniken wie Chain of Thought und Rollenzuweisungen und können so die Ergebnisse um 30-50% verbessern.

Erwähnt auf Pink Pulse in: Kleine Prompts, große Wirkung: Schritt-für-Schritt zu deinem ChatGPT-Assistenten

2024 nutzten zahlreiche Unternehmen in generative KI, vor allem im Kundensupport, Marketing, Produktentwicklung und Management. 67% investierten in firmeneigene Lösungen. Sie fühlten sich bei Infrastruktur (45%), Datenmanagement (41%) und Strategie (37%) gut gerüstet. An letzter Stelle rangierte mit 20% die Suche bzw. Weiterbildung von Talenten. 42% berichteten von Effizienz und Kostenvorteilen. Größtes Hemmnis war die Datenqualität, 55% scheiterten daran. Nur 30% der Projekte wurden final ausgerollt.

Rowan, Jim; Ammanath, Beena; Perricos, Costi; Sniderman, Brenna; Jarvis, David. (2024, August). Now decides next: Insights from the leading edge of generative AI adoption. Deloitte's State of Generative AI in the Enterprise. Quarter three report. Deloitte.

Rund 175 Millionen Arbeitsplätze werden sich durch KI ändern. Die Arbeitswelt ändert sich durch Automatisierung von Routineaufgaben, unterstützte Entscheidungsfindung und neue Berufsfelder. 80% der Unternehmen sehen einen Fortbildungsbedarf bei den Mitarbeiter:innen. Künftig werden um 15% mehr digitale Grundkenntnisse und um 34% mehr fortschrittliche Kenntnisse benötigt. AI Literacy gilt als Schlüsselkompetenz. Zu den gefragten Kenntnissen zählen technisches Verständnis, kritisches Denken und Reflexion, Lernkompetezen, psychologische Fähigkeiten und Medienkompetenz. Zu den Herausforderungen zählen Algorithmic Bias, AI Animismus und Black-Box-Algorithmen. Maßnahmen um diesen zu begegnen sind der Meta AI Literacy Scale in der Mitarbeiter-Fortbildung und Explainable AI (XAI) in der Umsetzung von KI-Systemen.

Erwähnt auf Pink Pulse in: Beruflicher Erfolg mit KI: Warum AI Literacy dein Ticket in die Zukunft ist

Adaptive Lernsysteme bieten Unterstützung von der Schule über die Berufswahl bis hin zur berufsbegleitenden Fortbildung. Zum Einsatz können KI Tutoren, KI gestützte Skill-Analyse oder KI Coaches kommen. Die Unterstützung erfolgt im Lernkreislauf durch eine Analyse der Stärken und Schwächen über die Anpassung der Inhalte und Aufgaben, sofortige Rückmeldungen bis hin zur Optimierung der Lernpfade. Typische Elemente sind Learning Analytics, adaptive Inhalte, Emotionserkennung, Scaffolding, Retrieval Practice und Self-Paced Learning. Zu den Herausforderungen zählen Datenschutz, Verzerrung durch schlechte Daten und intransparente KI-Entscheidungen durch Black Box Algorithmen. Zu den Chancen zählen personalisierte Lernpfade, Barrierefreiheit / Inklusion und Entlastung der Lehrkräfte.

Erwähnt auf Pink Pulse in: Die Zukunft der Bildung: Maßgeschneiderte Lernpfade durch KI

Die Digitalisierung stellt Bildung vor große Herausforderungen: Manipulation durch Algorithmen, Fake News, Ungleichheiten durch unregulierte KI und Filterblasen. Um dem zu begegnen, formuliert der digitale Humanismus sieben Forderungen: Wissen vernetzen, Kreativität fördern, Bildung früh beginnen, Lehrinhalte anpassen, Demokratie stärken, Privatsphäre schützen und wissenschaftliche Ansätze fördern. Methoden wie fächerübergreifendes Lernen, Reflexion, frühe Bildung ab der 1. Schulstufe und praxisnahe Projekte verankern die Prinzipien des digitalen Humanismus im Schulalltag. Im Klassenzimmer kommen digitale Werkzeuge wie Lernplattformen und Mitmach-Apps zum Einsatz. Die Ziele sind eine Stärkung der digitale Teilhabe und die Förderung eines ethischen Bewusstseins. .

Erwähnt auf Pink Pulse in: Schule trifft digitale Teilhabe: Digitaler Humanismus im Unterricht