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Happbee-Tag: Der besondere Tag für unsere Wildbienen!

Happbee-Tag: Der besondere Tag für unsere Wildbienen!

Heute feiern wir den Weltbienentag, und es dreht sich nicht nur um die bekannten Honigbienen. Vielmehr wollen wir den Fokus auf die wahren Superheldinnen unserer Ökosysteme legen: die Wildbienen!

Wildbienen sind für die Bestäubung vieler Pflanzen unersetzlich. Hier sind einige interessante Fakten über sie:

  1. Artenvielfalt: Es gibt weltweit über 20.000 Wildbienenarten, in Deutschland allein rund 560.
  2. Effizienz: Eine einzige Wildbiene kann oft mehr Blüten bestäuben als eine Honigbiene, da sie effizienter arbeitet.
  3. Lebensraum: Wildbienen sind oft auf spezielle Lebensräume angewiesen, von Sandböden über Totholz bis hin zu bestimmten Pflanzenarten.

Leider sind viele Wildbienenarten bedroht. Intensive Landwirtschaft, Pestizide und der Verlust von natürlichen Lebensräumen setzen ihnen zu. Deshalb ist es besonders wichtig, sich für ihren Schutz einzusetzen.

Ein kritischer Punkt, den wir beachten sollten, ist das sogenannte Greenwashing. Viele Unternehmen stellen Bienenstöcke auf ihre Firmengelände und werben mit ihrem Einsatz für die Honigbiene. Doch dies lenkt oft von den eigentlichen Problemen ab. Honigbienen sind wichtig, aber sie sind domestiziert und stehen nicht vor dem Aussterben. Die wahre Bedrohung betrifft die Wildbienen, die oft übersehen werden. Echte Nachhaltigkeit bedeutet, sich auch um die weniger sichtbaren, aber ebenso wichtigen Arten zu kümmern.

Was können wir tun? Jeder von uns kann helfen:

  • Pflanze bienenfreundliche Blumen in deinem Garten oder auf deinem Balkon.
  • Verzichte auf den Einsatz von Pestiziden.
  • Unterstütze Projekte und Organisationen, die sich für den Schutz von Wildbienen einsetzen.

Lasst uns an diesem Happbee-Tag nicht nur feiern, sondern auch aktiv werden, um unseren wilden Summ-Heldinnen eine bessere Zukunft zu sichern!

KI Garten

Der Gärtner der Künstlichen Intelligenz: Über das sorgfältige Kultivieren robuster KI-Systeme

In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) ähnelt das Training neuronaler Netzwerke oft der Pflege eines komplexen Gartens. Wie ein erfahrener Gärtner tiefgehend die Bodenbeschaffenheit seiner Pflanzen versteht, erfordert auch die Anpassung und Verbesserung von KI-Modellen ein fundiertes Verständnis der Datenlandschaft – es geht weit über das einfache Hinzufügen von Datenpunkten hinaus.

Verstehen der Datenlandschaft

Ein gesunder Garten benötigt eine ausgewogene Mischung verschiedener Pflanzenarten, die gut zusammenwachsen. Ähnlich benötigt ein KI-Modell eine vielfältige und repräsentative Datensammlung, um effektiv lernen und funktionieren zu können. Wenn ein Fehler entdeckt wird, reicht es nicht, einfach einen ähnlichen, fehlerhaften Datenpunkt hinzuzufügen. Man muss tiefer graben: Warum trat der Fehler auf? Welche Muster oder Lücken haben dazu geführt?

Anpassung des Trainingsprozesses

Das Umschulen eines KI-Modells nach der Entdeckung von Fehlern ähnelt der saisonalen Neugestaltung eines Gartens. Es erfordert sorgfältige Überlegungen, welche neuen Daten oder Algorithmen benötigt werden, um die Gesamtheit zu verbessern. Dies könnte den Einsatz zusätzlicher Datenquellen, die Verfeinerung der Datenaufbereitung oder die Anpassung der Trainingsparameter umfassen. Man pflanzt eben nicht einfach Kartoffeln zwischen die Rosen, nur weil Kartoffeln keine Dornen haben.

Pflege und Langzeitbetreuung

Wie ein Gärtner lernt, besser auf die Bedürfnisse seines Gartens zu reagieren, muss auch die KI durch kontinuierliches, durchdachtes Training stetig verbessert werden. Dieser Prozess erfordert Geduld und Fachwissen und eine ständige Überwachung des Gesundheitszustandes des KI-Modells, um sicherzustellen, dass es effektiv bleibt. Denn auch die Umgebung kann sich verändern.

Schlussfolgerung

Ein umsichtiger, methodischer Ansatz bei der Entwicklung und Pflege von KI-Systemen gewährleistet nicht nur die Robustheit und Langlebigkeit der Technologie, sondern fördert auch ein tieferes Verständnis und größeres Vertrauen in ihre Anwendungen. Durch die Betrachtung von KI als einen komplexen, aber kultivierbaren “Garten”, können wir die wahre Kraft der KI vollständig entfesseln und nachhaltige, effektive Lösungen schaffen. Dies unterstreicht, dass die Arbeit mit KI mehr erfordert als nur das Eingießen von Trainingsdaten in eine Blackbox und das Hoffen auf Verbesserung.

Kanban vs. Scrum

Scrum vs. Kanban: Rezepte für Agiles Arbeiten in der Entwicklerküche

In der Welt der Softwareentwicklung stehen uns zahlreiche Methoden zur Verfügung, um das Chaos des Alltags zu managen und den Weg zu klaren, effizienten Prozessen zu ebnen. Scrum und Kanban sind zwei der prominentesten Vertreter agiler Methoden. Doch welcher Ansatz eignet sich besser für welche Situationen? Diese Frage lässt sich am besten mit einem Blick in die Welt des Alltags – speziell in die Küche – beantworten.

Stellen Sie sich vor, Sie planen ein großes Familienessen. Scrum wäre hierbei vergleichbar mit einem festen Menüplan, der in verschiedenen Gängen aufgeteilt ist, wobei jeder Gang einer Sprint-Phase entspricht. Der Koch – oder das Entwicklungsteam – setzt sich klare Ziele für jeden Gang, mit festen Zeitfenstern und vorher definierten Ergebnissen. Der Vorteil? Jeder weiß genau, was zu tun ist und wann das Ergebnis fertig sein muss. Nach jedem Gang erfolgt eine Prüfung: Ist das Gericht gelungen? Erfüllt es die Erwartungen der Gäste? Basierend auf dem Feedback können Anpassungen für die nächsten Gänge vorgenommen werden. Diese strukturierte Herangehensweise hilft dabei, komplexe Projekte in überschaubare Abschnitte zu gliedern und regelmäßig Ergebnisse zu liefern.

Kanban dagegen ist wie das Zubereiten einer großen Platte mit Fingerfood. Es gibt keine festgelegten Gänge, sondern die Speisen werden kontinuierlich vorbereitet und serviert, sobald sie fertig sind. Die “Kanban-Küche” ist durch ihre Flexibilität charakterisiert: Kochen (oder Entwickeln) erfolgt nach Bedarf und Kapazität. Die Kochenden ziehen neue Aufgaben – oder Zutaten – heran, sobald Platz auf der Arbeitsfläche frei wird. Diese Methode eignet sich besonders gut in Umgebungen, wo Anforderungen und Prioritäten schnell wechseln können und eine ständige Anpassung erforderlich ist. Das Kanban-Board, ähnlich einer Einkaufsliste am Kühlschrank, gibt dabei stets Auskunft über den Status der einzelnen Aufgaben.

Der wesentliche Unterschied zwischen Scrum und Kanban liegt in der Flexibilität und Strukturierung der Arbeitsprozesse. Während Scrum mit festen Sprints und klar definierten Zielen punktet, überzeugt Kanban durch seine Anpassungsfähigkeit und kontinuierlichen Durchfluss von Arbeit. In unserer Küchenmetapher entspricht Scrum dem sorgfältigen Planen eines mehrgängigen Dinners, während Kanban das spontane Zubereiten von Gerichten ermöglicht, die sofort serviert werden können.

Abschließend lässt sich sagen, dass die Wahl zwischen Scrum und Kanban von den spezifischen Anforderungen des Projekts, der Teamdynamik und den Unternehmenszielen abhängt. Während Scrum für Projekte geeignet ist, die eine hohe Struktur und klar definierte Phasen erfordern, bietet Kanban Flexibilität für Teams, die auf schnelle Änderungen reagieren müssen. Beide Methoden haben ihre Berechtigung und können sogar in einem hybriden Ansatz kombiniert werden, um die Vorteile beider Welten zu nutzen.

Diese Betrachtung zeigt, dass sowohl Scrum als auch Kanban wertvolle Werkzeuge in der agilen Toolbox sind, die, richtig eingesetzt, zu einer effizienteren und zufriedenstellenderen Projektrealisierung führen können. Wie in der Küche kommt es auch hier auf das richtige Rezept und die passenden Zutaten an.

Der Trugschluss der Roadmap-Planung: Eine Lektion aus dem Garten

In der agilen Welt der Softwareentwicklung gelten Roadmaps oft als heiliger Gral der Projektplanung. Sie verheißen Orientierung und Sicherheit auf dem Weg durch den Dschungel der Entwicklungsaufgaben. Doch betrachten wir sie zu Unrecht als Allheilmittel der Planung? Lassen Sie uns diese Frage mit einer Geschichte aus einem ganz anderen Bereich – dem Gartenbau – beleuchten.

Stellen Sie sich vor, Sie träumen von einem idyllischen Gartenhaus in Ihrem Garten, das auf einem soliden Fundament ruhen soll. Sie beginnen enthusiastisch mit der Planung: Ein Kubikmeter großes Loch muss gegraben werden. Dann ein Fundament gegossen und schließlich das Haus aufgestellt werden. Die Roadmap dafür ist schnell erstellt – ein scheinbar einfacher Plan für einen klaren Output. Maximal 2 Wochen.

Doch schon der erste Anruf bei den Technikern lässt das Übel hochkommen. Der lokale Erdbauer weiß, dass in der Gegend oft Granit im Boden vorkommt. Sprengungen sollten auf die Roadmap. Auch der Zugang zum Grundstück stellt sich als schwierig heraus. Nur ein kleiner Bagger kann zum Einsatz kommen. Auch der Abtransport muss in kleinen Fuhren, mit einer Schubkarre erfolgen. Schotter und Beton müssen geliefert und mühevoll an die schwer zugängliche Position gebracht werden. Die rechtliche Prüfung ergibt, dass es das Grundstück einer WEG gehört und ein Beschluss gefasst werden muss. Der erste Umlaufbeschluss scheitert. Eine Eigentümerversammlung muss einberufen werden. Das Bodengutachten ergibt eine erhöhte Bleibelastung. Das Erdreich muss teuer entsorgt werden. Die Komplexität des Projekts wächst exponentiell. Sie benötigen Sprengstoff, müssen Sicherheitsvorkehrungen treffen, die Genehmigung der Wohneigentümergemeinschaft einholen, und der Zugang für den Bagger wird zur logistischen Herausforderung. Die einst so klare Roadmap erweitert sich um zahlreiche unvorhergesehene Aufgaben. Die neue Roadmap zeigt 8-12 Monate.

In diesem Moment der Frustration kommt die Erleuchtung: War das Ziel wirklich der Bau eines Gartenhauses? Oder ging es schlicht darum, einen geeigneten Platz für die Unterbringung der Gartenmöbel zu finden? Plötzlich erscheint der bisher übersehene Kellerraum als die optimale Lösung. Der neue Plan ist schnell gefasst: Entrümpeln, Möbel einräumen, fertig. Dauer 2 Tage.

Diese scherzhafte Geschichte illustriert nicht nur die Tücken der Planung in der physischen Welt, sondern wirft auch ein Licht auf ein häufiges Missverständnis in der Softwareentwicklung. Roadmaps werden oft fälschlicherweise als Planungswerkzeug betrachtet. In Wahrheit sind sie jedoch nichts anderes als eine Visualisierung einer bereits abgeschlossenen Planung. Sie sollten die Ergebnisse eines umfassenden Planungsprozesses darstellen, in dem Ziele definiert, Optionen bewertet und Entscheidungen getroffen wurden.

Der wahre Wert von Roadmaps liegt in ihrer Fähigkeit, einen Überblick über die geplanten Schritte zu geben und so das Team sowie Stakeholder über den bevorstehenden Kurs zu informieren. Doch ohne die zugrundeliegende, tiefgreifende Planungsarbeit, die durch Methoden wie OKR (Objectives and Key Results) und Scrum angeleitet wird, sind sie nicht mehr als eine hübsche Zeichnung ohne Fundament.

OKR und Scrum zwingen uns, zuerst das “Was” und das “Warum” zu klären, bevor wir uns dem “Wie” und “Wann” zuwenden. Sie ermutigen Teams, über den gewünschten Outcome nachzudenken und sich nicht von vornherein auf einen spezifischen Output zu versteifen. In unserem Gartenbeispiel wäre das Ziel nicht das Graben eines Lochs gewesen, sondern die effektive Unterbringung der Gartenmöbel – ein Ziel, das, einmal richtig verstanden, auf ganz andere, überraschend einfache Weise erreicht werden konnte.

Abschließend lässt sich sagen, dass Roadmaps eine wichtige Rolle in der Kommunikation und Visualisierung von Plänen spielen, aber sie dürfen nicht mit dem Planungsprozess selbst verwechselt werden. Die wahre Kunst der Planung in der Softwareentwicklung – wie im Leben – liegt darin, flexibel zu bleiben, Ziele klar zu definieren und offen für unerwartete Lösungen zu sein, die uns letztendlich zum gewünschten Ergebnis führen. So können wir sicherstellen, dass wir nicht nur bauen, was wir geplant haben, sondern planen, was wir wirklich benötigen.

Statistik Proxmox Mail Gateway 2023

Ein Blick hinter die Kulissen: E-Mail Gateway im Nebenberuf

Im Kontext der digitalen Infrastruktur stellt der E-Mail-Verkehr eine faszinierende und oft unterschätzte Herausforderung dar. Normal schreibe ich über meinen Hauptjob und KI. Heute habe ich mich entschieden, euch mal etwas aus meinem Nebenberuf zu erzählen: Bei BSNSoft IT-Dienstleistungen betreiben wir einen Mail-Gateway-Cluster, der als kritische Komponente im E-Mail-Management für rund 75 Domains fungiert. Dieser Artikel gibt einen nüchternen Einblick in die Realität des Betriebs eines solchen Systems und zeigt, was IT-Enthusiasten und Administratoren erwarten könnte.

Analyse des Mailserver-Traffics für das Jahr 2023

Im Jahr 2023 verarbeitete unser Mailserver, ein aus zwei Gateways bestehender und ausfallsicher konfigurierter Cluster, insgesamt 370.543 E-Mails. Die Mehrheit davon, exakt 328.560 Nachrichten, waren eingehend. Diese Zahlen spiegeln eine überschaubare, aber dennoch signifikante Aktivität wider, die eine kontinuierliche Überwachung und Wartung erfordert. Etwas, was oft unterschätzt wird, wenn jemand sich vornimmt, seine eigene E-Mail Infrastruktur zu betreiben.

Spannend fand ich, dass um Weihnachten der Traffic erheblich abgenommen hat, was in der Welt der Firmen zu erwarten war. Allerdings nahm auch der Spam-Traffic ab, was man nur dadurch erklären kann, dass Spam immer noch durch Viren auf Arbeitsplatzcomputern verteilt wird, die an Weihnachten wohl abgeschaltet sind.

Statistiken 2023 von unserem Proxmox Mail Gateway

Spamaufkommen: Ein quantitatives Phänomen

Ein zentrales Thema im E-Mail-Management ist das Spamaufkommen. Unsere Statistiken für 2023 zeigen, dass 66% der eingehenden E-Mails als Junk klassifiziert wurden. Junk bedeutet, dass diese E-Mails bereits durch die eingehende IP klassifiziert und sogenannte DNSBL geblockt werden konnten. 18% konnten als Spam klassifiziert werden. Weitere 2% wurden erfolgreich durch Greylisting abgefangen. Diese Zahlen verdeutlichen, dass selbst bei einer moderaten Anzahl von Domains (75) das Spamvolumen eine nicht zu vernachlässigende Größe darstellt.

Durch den PMG können wir die Spam-Mails und Junk-Mails oft abfangen, bevor sie in den Posteingängen und somit den Backups und Jahresarchiven landen. Dort würden sie ansonsten erhebliche Mengen an Speicherplatz verbrauchen.

Virus Inhalte: Prävention und Intervention

Diese Viren wurden erkannt und geblockt.

Durch die robusten Sicherheitsmaßnahmen wurden auch 9 Viren-Mails detektiert und abgefangen. Dies unterstreicht die Bedeutung von proaktiven Schutzmechanismen. Unsere Wahl, Proxmox Mail Gateway zu nutzen, erwies sich als effektiv, um die Sicherheitsrisiken zu minimieren und die Integrität unseres Netzwerks zu wahren.

Technische Einblicke: Proxmox-Mail Gateway

Der Einsatz von Proxmox Mail Gateway ermöglicht uns, eine hohe Verfügbarkeit durch Cluster-Bildung zu gewährleisten. Diese Software bietet nicht nur Sicherheit gegen Spam und Viren, sondern auch eine flexible Verwaltung und Skalierung, die weit über die aktuelle Auslastung hinausgehen könnte.

Fazit

Die Betreuung eines Mailservers oder eines Mail-Gateway-Clusters wie bei BSNSoft IT-Dienstleistungen ist eine anspruchsvolle, aber lohnende Aufgabe. Die Realität des E-Mail-Managements ist geprägt von der Notwendigkeit, stets wachsam zu bleiben und sich den ständig entwickelnden Bedrohungen anzupassen. Unser System zeigt, dass mit der richtigen Software und einer durchdachten Architektur auch eine kleinere Infrastruktur die Komplexität des modernen E-Mail-Verkehrs meistern kann. Es ist ein kleines Fenster in die weite Welt des Netzwerkmanagements, das zeigt, was auf dem Spiel steht und was erreicht werden kann.

Abstrakt OCR ist etwas anders

OCR ist etwas anderes …

In meinem beruflichen Alltag begegne ich oft dem Begriff OCR. Mein Team und ich beschäftigen uns mit automatisierter Buchhaltung und der Extraktion von Buchungssätzen aus Belegen. In diesem Artikel möchte ich erläutern, was OCR genau ist und warum es nur ein Teilaspekt der KI-gestützten Dokumentenverarbeitung ist.

Häufig wird das Auslesen und Verarbeiten von Dokumenten fälschlicherweise als “OCR” bezeichnet. Tatsächlich steht OCR für “Optical Character Recognition” und beschreibt den Prozess, bei dem Bilder in Text umgewandelt oder Text aus Bildern extrahiert wird.

Es stimmt, dass OCR zum Lesen von gescannten Dokumenten eingesetzt wird. Allerdings wird “Lesen” in diesem Kontext oft irrtümlich mit “Verstehen” gleichgesetzt. Ein Computer, der Bilder in Text umwandelt, versteht diesen Text jedoch nicht. Er fügt lediglich Buchstaben aneinander.

Nehmen wir das Beispiel eines Dokuments mit der Aufschrift “Rechnung 1245” oder “Rechnungsnummer: 1245”. Der Computer erkennt nicht, dass “1245” die Rechnungsnummer ist. Diese Art der Erkennung wird als “Extraction” oder “Capturing” bezeichnet. Mein Team nutzt hierfür die Abkürzung NER, was für “Named Entity Recognition” steht – das Erkennen benannter Entitäten wie eben der Rechnungsnummer.

Streng genommen ist dieser Begriff aus der Computerlinguistik entlehnt, wo er für das Erkennen solcher Entitäten in Fließtexten verwendet wird. In der Dokumentenverarbeitung spielen jedoch auch Bildelemente eine Rolle. Trotzdem finde ich die Bezeichnung NER für das Erkennen von Entitäten in Dokumenten passend.

Manchmal muss man in der Dokumentenanalyse noch einen Schritt weitergehen. Selbst die Erkennung benannter Entitäten reicht nicht immer aus, um den Sinngehalt vollständig zu erfassen. Ein gutes Beispiel hierfür ist die Kombination aus IBAN und BIC. Diese sind zwar einzeln erkennbare Entitäten, doch ihre Beziehung zueinander ist entscheidend. Wenn ein Dokument mehrere IBANs und BICs enthält, muss erkannt werden, welche IBAN zu welcher BIC gehört. Ich verwende für diesen komplexeren Fall den Begriff “Linked Named Entity Recognition” oder LNER – das Erkennen verknüpfter, benannter Entitäten.

Die wahre Herausforderung bei der Extraktion entsteht jedoch durch komplexe Strukturen auf Dokumenten, wie z.B. bei Rechnungszeilen. Viele denken, Rechnungszeilen seien einfache Tabellen, doch in Wirklichkeit sind sie oft hochkomplex und vielfältig. Handwerker nutzen sie zur Dokumentation, Großhändler weisen innerhalb dieser Zeilen Hierarchien auf “Warengruppen”. Rechnungszeilen enthalten Bilder, Bar-Codes, Linien, Rabatte, Stornierungen, Lieferinformationen, Leistungszeiträume und vielfältige Beträge in unterschiedlichsten Farben und Formen. Schon die Rechnungen von zehn verschiedenen Firmen können zwölf unterschiedliche Darstellungsweisen von Rechnungszeilen aufweisen. Nimmt man die Sonderfälle in Seitenumbrüchen dazu.

Das Erkennen solch komplexer Strukturen ist eine immense Herausforderung. Es gibt vermutlich nicht einmal eine digitale Struktur, die all diese Fälle geeignet abdeckt. Einen spezifischen Namen für dieses Problem kann ich euch nicht sagen – aber eines ist sicher: OCR ist etwas anderes.

Ein Bild von einem Bagger, welcher tonnenweise Plastik aus einem Fluss baggert

Ein Chairity Kalender für The Ocean Cleanup

Zum Jahreswechsel haben meine Frau und ich ein besonderes Projekt ins Leben gerufen. Anstelle der üblichen Kleinigkeiten haben wir für 2024 einen Kalender mit inspirierenden Fotos von The Ocean Cleanup gestaltet und diesen in kleiner Auflage drucken lassen. Diese Kalender haben wir dann als einzigartige Weihnachtsgeschenke verteilt.

Zusätzlich haben wir für jeden dieser Kalender 12 € an das The Ocean Cleanup Projekt gespendet, eine Initiative, die sich dem Kampf gegen die Plastikverschmutzung in unseren Ozeanen verschrieben hat. Mit dieser Aktion wollten wir zeigen, dass auch kleine Schritte eine bedeutende Wirkung haben können und jeder einzelne von uns zur Verbesserung unserer Welt beitragen kann.

Vielleicht inspiriert euch unser Charity-Kalender auch zu ähnlichen Aktionen in eurem persönlichen Umfeld oder in eurem Unternehmen.

Für einen Blick auf den Kalender – hier der Link:
https://christian.buerckert.eu/the_ocean_cleanup_calendar.pdf

Die vielschichtige Welt der KI: Ein harmonisches Zusammenspiel in der Steuerberatung

Die Entwicklung von KI-Lösungen für komplexe Bereiche wie die Steuerberatung veranschaulicht eindrucksvoll, wie unterschiedliche KI-Technologien nicht als separate Entitäten, sondern als komplementäre Komponenten eines größeren Systems fungieren. Dieses System nutzt die Stärken jeder Technologie, um die Effizienz und Genauigkeit zu maximieren.

Deduktionssysteme: Die Logiker der KI

In der Steuerberatung spielen Deduktionssysteme eine zentrale Rolle. Sie ermöglichen es, logische Schlüsse darüber zu ziehen, wie bestimmte Transaktionen zu behandeln sind, oder Strategien zur Steueroptimierung zu entwickeln. Diese Systeme sind unerlässlich, um komplexe steuerliche Regeln zu interpretieren und in konkrete Handlungsempfehlungen umzusetzen.

Planning: Die Strategen im Hintergrund

Planning-Algorithmen tragen entscheidend zur Personal- und Ressourcenplanung bei. Sie bestimmen, welcher Sachbearbeiter oder welche KI zu welchem Zeitpunkt welche Aufgaben übernimmt. Dies sorgt für eine effiziente Verteilung der Arbeitslast und hilft, Engpässe zu vermeiden und Deadlines einzuhalten.

Deep Learning: Die Mustererkennungsexperten

Deep Learning ist ein mächtiges Werkzeug für die Dokumentenerkennung. Es ermöglicht die automatisierte Erfassung und Kategorisierung von Belegen und anderen steuerrelevanten Dokumenten. Diese Technologie erhöht die Genauigkeit und beschleunigt den Prozess der Datenerfassung erheblich.

Large Language Models: Die Kommunikatoren und Analytiker

LLMs revolutionieren die Art und Weise, wie wir mit Mandanten kommunizieren und die Inhalte von Dokumenten auswerten. Sie unterstützen bei der automatisierten Beantwortung von Kundenanfragen, bieten präzise Zusammenfassungen komplexer Dokumente und ermöglichen eine tiefere Analyse der in Texten enthaltenen Informationen.

Ein konkretes Beispiel

Stellen Sie sich vor, ein Klient sendet eine Anfrage bezüglich der steuerlichen Absetzbarkeit eines Geschäftsvorgangs. LLMs analysieren die Anfrage und extrahieren die relevanten Informationen. Deduktionssysteme bewerten die steuerrechtlichen Aspekte und schlagen mögliche Handlungsoptionen vor. Planning-Algorithmen ordnen die Aufgabe dem passenden Teammitglied zu, und Deep Learning sorgt für die korrekte Verarbeitung aller zugehörigen Dokumente. Das Ergebnis ist ein nahtlos integrierter Prozess, der schnelle, genaue und effiziente Lösungen liefert.

Fazit

Die KI in der Steuerberatung ist ein Paradebeispiel dafür, wie verschiedene Technologien synergetisch zusammenwirken können. Es geht nicht um die Wahl zwischen traditionellen und modernen Ansätzen, sondern um die Erkenntnis, dass jede Technologie ihren eigenen Wert hat. Durch die Kombination ihrer Stärken können wir Lösungen schaffen, die leistungsfähiger und effektiver sind als die Summe ihrer Teile.

Die unbeabsichtigten Folgen der DSGVO: Ein Präzedenzfall für KI?

Als Befürworter der technologischen Innovation und des Datenschutzes beobachte ich mit Sorge, wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) sich auf die digitale Landschaft in Europa ausgewirkt hat. Diese Erfahrungen bieten wertvolle Einsichten für die anstehende Diskussion über eine KI-Regulierung in der EU.

Bürokratische Komplexität vs. echter Datenschutz

Die Einführung der DSGVO sollte einen Wendepunkt im Schutz persönlicher Daten darstellen. Stattdessen haben wir eine Flut von Zustimmungsdialogen und Datenschutzerklärungen erlebt, die eher zur Verwirrung als zum Verständnis beitragen. Die Absicht war gut, doch die Umsetzung hat lediglich zu einer bürokratischen Belastung geführt, ohne einen spürbaren Anstieg der Datensicherheit zu bewirken.

Die Falle der Zustimmungsmüdigkeit

Die ständige Konfrontation mit Datenschutzerklärungen und Zustimmungsanfragen hat zu einer Art “Zustimmungsmüdigkeit” geführt. Nutzer klicken häufig ohne echtes Verständnis oder Interesse auf „Akzeptieren“. Der ursprüngliche Zweck der DSGVO, das Bewusstsein und die Kontrolle der Nutzer über ihre Daten zu stärken, scheint verfehlt.

Übertragung auf die KI-Regulierung: Risiken und Möglichkeiten

Diese Erfahrungen sind besonders relevant, da wir uns der Herausforderung einer KI-Regulierung in der EU stellen. Die Gefahr besteht, dass wir ähnliche Fehler wiederholen: Überregulierung, die Innovation hemmt, Compliance-Kosten, die kleine Unternehmen belasten, und Regelungen, die schnell veralten.

Meine Bedenken: Hemmung der Innovationsdynamik

Als Verfechter des technologischen Fortschritts befürchte ich, dass eine strenge KI-Regulierung die Innovationsdynamik in Europa bremsen könnte. Wir brauchen einen Rahmen, der ethische und datenschutzrechtliche Überlegungen berücksichtigt, ohne die kreative und wirtschaftliche Entfaltung zu behindern.

Ein Aufruf zu einem ausgewogenen Ansatz

Ich plädiere für einen ausgewogenen Ansatz in der KI-Regulierung. Wir müssen aus den Fehlern der DSGVO lernen und eine Regulierung entwickeln, die sowohl die Risiken adressiert als auch die enormen Möglichkeiten der KI-Technologie unterstützt. Es geht darum, ein Gleichgewicht zwischen Schutz und Fortschritt zu finden, das sowohl den ethischen Anforderungen gerecht wird als auch die Wettbewerbsfähigkeit Europas in der globalen Technologielandschaft stärkt.

Meine neueste Drucker-Herausforderung: Ein kleines Abenteuer mit Lexmark MC3326

Heute möchte ich eine interessante Erfahrung aus meiner Arbeit bei BSNSoft IT Dienstleistungen teilen.
Vor kurzem wurde ich zu einem Kunden gerufen, um ein Problem mit einem brandneuen Lexmark-Drucker zu lösen. Das Hauptproblem? Das Administrationspasswort war unbekannt. Eine schnelle Google-Suche brachte viele Informationen zu verschiedenen Lexmark-Modellen, aber nichts zu diesem speziellen Gerät. Nachdem ich etwa eine Stunde lang verschiedene Lösungen ausprobiert hatte, entschied ich mich, den Support anzurufen.
Die Supporterfahrung war ziemlich intensiv. Ich musste unzählige Daten angeben: Seriennummer, Standort des Druckers, eine Fallnummer notieren (CAS-3206000-F9Z0***, via Telefon), und mehr. Dann erhielt ich eine E-Mail, in der ich (hand)schriftlich bestätigen musste, dass ich berechtigt bin, das Gerät zurückzusetzen. Ein bisschen übertrieben für einen Drucker, oder?

Die Lösung kam schließlich per Rückruf (etwa nach 30 Minuten – top!):
1. Drucker ausschalten.
2. Papierfach entfernen.
3. Drucker anschalten.
4. 5 Sekunden warten.
5. Papierfach wieder einschieben.
6. “DIAGNOSEMODUS” wird auf dem Display angezeigt.
7. Aktivieren und Booten.
8. Geräteeinstellungen können über ein Menü gelöscht werden

Eine interessante Lösung, die sicherlich auch auf der Webseite hätte stehen können. In der Uni nannten wir das “Security by Obscurity”. Ein Reset-Knopf an der Rückseite des Geräts hätte es sicher auch getan.

Trotz dieses kleinen Abenteuers ist der Drucker an sich hervorragend. Einfaches und schnelles Setup, auch für Laien geeignet, und die Leistung ist beeindruckend.