Zukunft der Künstlichen Intelligenz: NPU im Fokus – Ein Gespräch mit Dr. Heiner Genzken von Intel

Neural Processing Unit (NPU): Dr. Heiner Genzken von Intel ist zu Gast in der Folge 24 des Podcasts "Die Digitalisierung und wir" und diskutiert die Hardwareanforderungen für Künstliche Intelligenz. Das Cover zeigt ein Porträt von Dr. Genzken vor einem verschwommenen Hintergrund sowie ein kleines Bild der Podcast-Moderatoren Alex und Florian. Der Titel der Folge lautet "Welche Hardware braucht die KI?".
Neural Processing Unit (NPU): Dr. Heiner Genzken von Intel spricht über die Hardwareanforderungen für KI im Podcast „Die Digitalisierung und wir“, Folge 24.

Werbung. In dieser Episode von Die Digitalisierung und Wir tauchen wir tief in die Welt der Neural Processing Unit (NPU) ein und begrüßen Heiner Genzken von Intel als unseren Gast. Gemeinsam erkunden wir, wie NPUs die Entwicklung von künstlicher Intelligenz verändern und welche Auswirkungen diese Technologie auf verschiedene Branchen haben kann. Heiner gibt uns einen Einblick in die aktuellen Fortschritte, Herausforderungen und Zukunftsperspektiven der NPU und erklärt, wie sich Intel in diesem Technologiefeld positioniert. Hört rein, um mehr über die nächste Ära der KI zu erfahren und wie die NPU unser Leben und unsere Arbeit verändern werden!

Automatisierte Meeting-Protokolle durch KI

Ein spannendes Thema der Folge ist der Einsatz von KI zur Erstellung von Meeting-Protokollen. Diese Technologie verbessert die Effizienz erheblich, da sie Protokolle automatisch generiert. Moderne Tools ermöglichen eine hohe Genauigkeit, sodass eine manuelle Nachbearbeitung kaum noch nötig ist. Heiner Genzken erläutert, wie diese Automatisierung nicht nur Zeit spart, sondern auch die Qualität der Protokolle steigert, was besonders in großen Unternehmen von Vorteil ist.

Energieverbrauch und gesellschaftlicher Nutzen von KI

Ein weiterer wichtiger Punkt ist der Energieverbrauch von KI-Technologien im Vergleich zu ihrem gesellschaftlichen Nutzen. Trotz des hohen Energieaufwands überwiegen die Vorteile, wie Zeitersparnis und Effizienzsteigerung. Heiner Genzken hebt hervor, dass Anwendungen wie virtuelle Crashtests in der Automobilindustrie nicht nur Energie sparen, sondern auch die Sicherheit erhöhen und Entwicklungszyklen verkürzen.

Einsatz von Small Language Models auf lokaler NPU

Heiner Genzken diskutiert die Entwicklung und Anwendung kleiner Sprachmodelle, die auf der lokalen NPU ausgeführt werden können. Diese Modelle ermöglichen Aufgaben wie das Weichzeichnen von Hintergründen und Virenerkennung, die keine großen Modelle benötigen und lokal verarbeitet werden können. Dies spart nicht nur Energie, sondern verbessert auch die Reaktionszeit und den Datenschutz, da die Daten nicht mehr zur Verarbeitung an zentrale Server gesendet werden müssen.

Mobilitäts-Apps in Großstädten

Ein faszinierendes Beispiel für die Anwendung von KI im Alltag ist die Nutzung von Car-Sharing- und Taxi-Apps in Großstädten wie Berlin. Diese Apps haben die Art und Weise, wie wir uns fortbewegen, revolutioniert und tragen zu einer nachhaltigeren städtischen Mobilität bei. Heiner Genzken erklärt, wie diese Technologien nicht nur den Komfort erhöhen, sondern auch den Verkehrsfluss optimieren und Emissionen reduzieren.

NPU: Zukunft der KI-Notebooks

Zum Abschluss der Episode werfen wir einen Blick auf die Zukunft der KI-Notebooks. Heiner Genzken gibt einen Überblick über die kommenden Entwicklungen, darunter die zweite Generation der Core-Ultra-Prozessoren mit dem Codenamen „Lunar Lake“. Diese Prozessoren versprechen eine dreifache Rechenleistung im Vergleich zur ersten Generation und werden die Leistungsfähigkeit von KI-Notebooks auf ein neues Niveau heben.

Die Rolle der Datenkompetenz in der NPU-Ära

Um die Vorteile von KI und NPU voll ausschöpfen zu können, müssen Unternehmen und Fachkräfte über das notwendige Wissen und die Fähigkeiten verfügen, um mit großen Datenmengen effektiv umzugehen. Datenkompetenz ist ein Schlüssel, um die Potenziale der digitalen Transformation zu nutzen und Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Hört rein und bleibt dran!

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Handle Your Tasks with These M365 Copilot Prompts

An intricate, steampunk-style robot meticulously writing on paper, symbolizing the seamless integration of AI and human creativity in productivity tasks, perfect for enhancing efficiency with M365 Copilot prompts.
Steampunk robot writing with gears and cogs, representing AI-driven productivity in M365 Copilot prompts.

I’d like to share my favorite M365 Copilot prompts. These prompts help streamline tasks, prioritize work, and stay on top of leads and emails. They’re designed to be versatile for various roles, not just sales.

Task Management and Reporting Prompts

Daily Checklist and Time Management

  1. Create a daily checklist: Generate a daily checklist based on my upcoming meetings and emails, prioritize by impact, and allocate time blocks for focused work.
  2. Identify top tasks: From the daily checklist, identify the top three tasks requiring immediate attention. Suggest the most efficient sequence to tackle them and draft a brief update email summarizing the progress on these tasks.
  3. Task alignment and scheduling: Identify tasks aligned with my role as a [insert title or role description] and schedule them according to my energy levels throughout the day, ensuring high-impact tasks are placed in my peak productivity windows.

Lead Management Copilot Prompts

Open Leads and Actions

  1. Check for open leads: Review my emails and Teams for any open leads.
  2. Pending actions on leads: Examine my emails and Teams for any actions pending, specifically looking for open leads and opportunities with customers.
  3. Create a report on leads: Investigate my SharePoint, emails, and Teams to create a succinct report for the leadership team on my work, achievements, and progress in closing leads, including relevant impact numbers.

Email Management Copilot Prompt

Customer Email Summary

  • Summarize customer emails: Provide a table with any emails received from [time period] from [customer domain] and a summary of each email with any required action items.

These prompts can significantly improve productivity and ensure that you stay organized and proactive in managing your tasks and communications.


If you like these M365 Copilot prompts, check out my tutorial on how to use Copilot in Excel. If you’re interested in learning more about the impact of AI, check out my book Decisively Digital (Amazon). Stay tuned for more updates!

What are your favorite Copilot prompts? Share them on LinkedIn, Instagram or X (Twitter):

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How to Use Copilot in Excel: Mastering Excel with M365 Copilot – Data Analysis Tutorial

How to Use Copilot in Excel: A screenshot from an Excel Copilot demo showing various charts and graphs analyzing donor data. The interface includes a Copilot preview pane suggesting insights, and a video overlay of a presenter explaining the data. Graphs display information such as winter donations by date, donation amounts by last name, age distribution by gender and membership status, and occupation impact on donation behavior.
How to Use Copilot in Excel: Screenshot of the Excel Copilot video on Youtube analyzing donor data with graphs and insights.

Welcome to our deep dive into donor data with Excel Copilot! We will explore insights from our donor dataset to understand donor behavior, campaign effectiveness, and seasonal trends. Let’s learn how to use Copilot in Excel and dive into the data to see what stories it tells us.

How to Use Copilot in Excel with Copilot Prompts

To begin, look for the Copilot icon in the upper right corner. Copilot suggests actions such as „show data insights“, which we’ll select. Then select „+ Add to new sheet.“

Visual Enhancement

To make our data more engaging, let’s add a colorful icon next to donors whose donation amount exceeds $100. This visual cue will help us quickly identify high-value donors.

Excel Copilot Prompt: Add a colorful icon if Donation_Amount is more than 100.

Days Since Last Donation

Next, we’ll calculate the number of days since each donor’s last donation. This will help us identify recent donors versus those who haven’t donated in a while.

Excel Copilot Prompt: Calculate the number of days since each donor’s last donation and add this as a new column.
Action Step: Insert Column

Campaign Effectiveness

Let’s analyze how different communication methods, such as email and phone, impact donation amounts. We will identify which method is most effective for different donor segments.

Excel Copilot Prompt: Analyze the effectiveness of different communication methods (email, phone) on donation amounts. Identify which method is most effective for different donor segments.

Occupation Impact

Let’s examine the impact of donor occupations on their donation behavior. We’ll look at donation amounts and frequencies across various occupations to see which ones are associated with the highest donations.

Excel Copilot Prompt: Examine how a donor’s occupation affects their donation behavior, including donation amount and frequency. Identify which occupations are associated with the highest donations.

Lifetime Value (LTV)

Next, we will compute the lifetime value of each donor, which is the total amount donated over time. This will give us a sense of each donor’s value to our organization.

Excel Copilot Prompt: Compute the lifetime value (total donations over time) for each donor and add it as a new column.
Action Step: Insert Column

We’ll identify seasonal trends in donations by calculating the total donations for each donor during different seasons: spring, summer, fall, and winter. These insights will help us tailor our campaigns to seasonal patterns.

Excel Copilot Prompt: Identify seasonal trends by calculating the total donations for each donor during different seasons (spring, summer, fall, winter) and add these as new columns.
Action Step: Insert Columns

Conclusion

By analyzing these aspects of our donor data, we gain valuable insights into donor behavior, campaign effectiveness, and seasonal trends. This information will empower us to make informed decisions and enhance our fundraising strategies. Thank you for joining me in this data exploration. Let’s open the floor for any questions or further discussion!

How to Use Copilot in Excel: Watch the Full Video

Watch the full Excel Copilot Tutorial on YouTube or on LinkedIn:

Download the Dataset

Get the dataset used in this Excel Copilot tutorial: Download Donors.xlsx Dataset

Don’t forget to like, share, and subscribe for more insightful demos and data-driven strategies! If you’re interested in learning more about the impact of AI, check out my book Decisively Digital (Amazon).

Happy data exploring! Stay tuned for more updates and feel free to leave your questions or comments on LinkedIn:

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Sommermärchen ade: Was Sportdaten über Toni Kroos und den deutschen Fußball verraten – Neue Folge von „Die Digitalisierung und Wir“

Junger Fußballspieler bei Datenanalyse-Training mit Kameras, Podcast-Cover für "Die Digitalisierung und Wir" Folge 23, Gespräch zu Sportdaten mit Dr. Karsten Görsdorf
Sportdaten: Die Digitalisierung und Wir Folge 23 – Ein Gespräch mit Dr. Karsten Görsdorf über Datenanalyse im Sport, mit einem jungen Fußballspieler bei einem Datenanalyse-Training.

Sommermärchen ade

In der 120+6. Minute versuchte die Deutsche Nationalmannschaft sich ein letztes Mal gegen das bevorstehende Ausscheiden aus der Europameisterschaft zu stemmen. Toni Kroos brachte die Freistoßflanke in den Strafraum – der spanische Keeper Unai Simón hatte aber keine Probleme, den Ball zu behaupten. Kurz danach pfeift der Schiedsrichter ab – das Sommermärchen ist für Deutschland zu Ende.

Der Freistoß war gleichzeitig auch die letzte Ballberührung von Toni Kroos, der seine Fußballkarriere damit beendet.

Neben den stets gefährlichen Standardsituationen wird Toni Kroos natürlich als die deutsche “Passmaschine” in die Geschichtsbücher eingehen. Einer, wenn nicht der beste defensive Mittelfeldspieler seiner Zeit, der durch seine geduldige Passverteilung von hinten heraus das Spiel leiten und lenken konnte. Mit seiner kurzen Rückkehr ins pinke Nationaltrikot hatte Kroos einen erheblichen Anteil daran, dass wir zumindest eine Zeit lang vom EM-Titel träumen durften.

Podcastfolge zu Sportdaten

Eine Messzahl, die oft mit Kroos in Verbindung gebracht wird, ist die Passquote. Der Anteil der Pässe, die beim Empfänger angekommen sind. Bei Toni Kroos lag diese Zahl meist weit über 90%. Im Auftaktspiel der Heim-EM waren es sage und schreibe 99% – Kroos brachte 101 Pässe an den Mann, bei nur einem Fehlpass.

Der Sport wird auch immer digitaler, und von daher werden auch immer mehr Sportdaten, wie die Passquote, erfasst und teilweise auch in Echtzeit bei Fußballspielen ausgewertet.

Welche Daten das sind, wie genau sie erhoben werden und welche Aussagen man damit treffen kann, wollten wir uns von einem Experten erläutern lassen. Daher hatten wir den Geschäftsführer der 4talents analytics GmbH, Dr. Karsten Görsdorf, der schon viele Jahre im Bereich Sport-Analytics arbeitet, bei uns als Gast im Podcast “Die Digitalisierung und Wir”.

Sportdaten: Das Problem mit den Box-Score-Zahlen

Wie in der Podcast-Folge zu hören ist, hält Dr. Görsdorf wenig von sogenannten Box-Score-Statistiken, die ursprünglich aus den US-Sportarten wie Basketball, Football oder Baseball kommen. Mit Box-Scores sind Zahlen gemeint, die die beobachtbaren Ereignisse eines Fußballspiels beschreiben, wie z.B. die Anzahl der Torschüsse, die gelaufenen Kilometer oder eben die Passquote. Der Fußball mit seiner großen Zufallskomponente lässt sich nicht in diese Box-Score-Logik pressen, so Görsdorf.

Vielmehr sieht er eine Zukunft für viel feinere Auswertungen von Positionsdaten, die zum Beispiel “Energie-Missmatches” aufzeigen können. Also, wenn ein frisch eingewechselter Stürmer zum Beispiel auf einen schon müde gespielten Verteidiger trifft. So wie es vermutlich auch im Spanienspiel war, als Antonio Rüdiger, der bis dahin ein Weltklasse-Spiel absolviert hatte, in der 119. Minute Mikel Merino nicht mehr am Kopfball zum spanischen Siegtreffer hindern konnte.

Einsatz von KI und Datenkompetenz im Sport

In unserer Diskussion mit Dr. Görsdorf wurde auch die Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) im Sport thematisiert. KI kann enorme Mengen an Spielerdaten analysieren und Muster erkennen, die für menschliche Analysten unsichtbar bleiben. Durch den Einsatz von Machine Learning und Deep Learning können Trainer und Teams tiefere Einblicke in die Spielstrategie und -taktik gewinnen, was letztlich die Leistung auf dem Platz verbessert.

Ebenso wichtig ist die Datenkompetenz derjenigen, die mit diesen Technologien arbeiten. Nur durch ein tiefes Verständnis der Daten und deren korrekte Interpretation können sinnvolle Entscheidungen getroffen werden. Dr. Görsdorf betont, dass Datenkompetenz nicht nur in der Analyse von Sportdaten, sondern in allen Bereichen der modernen Arbeitswelt immer wichtiger wird.

Weitere Podcast-Empfehlung

Toni Kroos selber hält übrigens auch sehr wenig von der Passquote, wie er in der neuesten Folge von “Lanz und Precht” erzählt. Im Podcast-Interview, das wenige Tage vor dem Spanienspiel aufgezeichnet wurde, erklärt er, dass er die Packing-Statistik, welche die Anzahl der überspielten Gegenspieler bei einem Pass angibt, viel aussagekräftiger findet.

Die Folge ist auch zu empfehlen, weil er einen guten Einblick hinter die Kulissen des Mannschaftsquartiers und in die Methoden von Nationaltrainer Julian Nagelsmann gibt.

Buchempfehlungen

Apropos Empfehlungen, in unserem Gespräch hat Dr. Görsdorf auch drei spannende Bücher erwähnt, die für alle Sportfans interessant sein könnten:

Diese seien den Lesern als Sommerlektüre ans Herz gelegt. Denn auch wenn es kein Sommermärchen geworden ist, ist der Sportsommer noch lange nicht zu Ende. In weniger als drei Wochen beginnen ja die Olympischen Sommerspiele in Paris.

Mein Buch „KI für Content Creation“ ist ein KI Bestseller auf Amazon!

Ein Screenshot der Amazon-App, der die Bestsellerliste in der Kategorie "Künstliche Intelligenz" zeigt. Das Buch "KI für Content Creation: Texte, Bilder, Audio und Video erstellen mit ChatGPT & Co." von Alexander Loth ist auf Platz 1 mit einem Preis von 24,99 €. Es hat 15 Bewertungen mit durchschnittlich 5 Sternen. Auf Platz 2 befindet sich "The Singularity Is Nearer: When We Merge with AI" von Ray Kurzweil, das 25 Bewertungen mit durchschnittlich 4,5 Sternen hat und 14,89 € kostet.
KI Bestseller: Screenshot der Amazon-App zeigt KI für Content Creation als Nr. 1 Bestseller in der Kategorie Künstliche Intelligenz.

Mein Buch KI für Content Creation hat es auf Platz 1 in der Kategorie Künstliche Intelligenz bei Amazon geschafft! Ein riesiges Dankeschön an alle, die es gelesen und unterstützt haben – und natürlich Danke für die Vorstellung des Buchs im c’t KI-Special! Eure Rückmeldungen sind sehr wertvoll für mich.

Warum „KI für Content Creation“ so lesenswert ist

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Generative AI: Der Schlüssel zur modernen Arbeitswelt

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  3. Bild- und Videoerstellung: Neben Text kann Generative AI auch beeindruckende Bilder und Videos erzeugen. Diese Technologie wird bereits von vielen Unternehmen genutzt, um visuelle Inhalte schneller und kostengünstiger zu produzieren.
  4. Personalisierung: Generative AI kann Inhalte individuell an die Bedürfnisse und Vorlieben der Nutzer anpassen. Dies führt zu einer höheren Engagement-Rate und einer besseren Nutzererfahrung.
  5. Ethik und Verantwortung: Ein Kapitel meines Buches widmet sich den ethischen Fragen rund um Generative AI. Es ist wichtig, die Verantwortung im Umgang mit dieser Technologie zu verstehen und sicherzustellen, dass sie fair und transparent eingesetzt wird.
  6. Zukunft der Künstlichen Intelligenz: Ein Blick in die Zukunft und die nächsten großen Trends.

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