Open Password – Montag, den 18. Oktober 2021

# 987

Steilvorlagen für den Unternehmenserfolg – Kunst der Entscheidung – Oliver Berchtold – Best Practice – YUCCA Lab – Investment- und Risikoentscheidungen – Echtzeit-News – Data Analytics – Sentiment- und Event-Erkennung – Media Intelligence – Digitale Transformation – Business Innovation – Design Thinking – Information Overload – Filter Bubbles – Biases – Relevanz -Gründerszene – Ökosystem Berlin – Ökosystem Zürich – Natural Language Processing – Machine Learning – Künstliche Intelligenz – News Analytics & Prediction – Use Cases – Banken – Versicherungen – Beratungsunternehmen – Risk Lab – ESG Lab – Investment Lab – Globalisierung – Skalierung – Corona-Krise – Wachstumsgetriebene Investment-Strategie – Ratings – Aggregation Level – Reduction Level – Nowcasting Lebel – Forecasting Level – Automation Level – Risk Management – ESG Compliance & Reporting – Investment – Success Stories – Automatische Erkennung von KMUs – Erweiterung der Texterkennung um zusätzliche Sprachen

ZB MED – Medical Subject Headings – National Library of Medicine – FAIR-Data-Kriterien – Open Science – DIMDI – TermCurator – KIBA – Virtuelle Bildungsmesse – Weiterbildende und berufsbegleitende Angebote – Elevator Pitches – Frauke Schade – Stefan Schmunk – Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz – BMBF – Anja Karliczek – Forschungstransfer – Spin-off-Unternehmen

1. Titelgeschichte

Oliver Berchtold: Best Practice bei YUKKA Lab – Investment- und Risikoentscheidungen – Mit Echtzeit-News und Data-Analytics die Performance der Unternehmen verbessern

ZB MED: Medical Subject Headings in deutscher Sprache

III.
KIBA: Erste virtuelle Bildungsmesse für weiterbildende und berufsbegleitende Angebote

IV.

DFKI: Weiter entscheidende Bedeutung für Umsetzung der KI-Strategie der Bundesregierung

Steilvorlagen für den Unternehmenserfolg 2021

Online-Konferenz | 20. Oktober 2021 | 10:00 – 13:30 Uhr

DIE KUNST DER ENTSCHEIDUNG
GUT INFORMIEREN ODER BESSER BERATEN?

 

Anmeldungen: steilvorlagen-2021.xcom.live

Oliver Berchtold:

Best Practice bei YUKKA Lab
Investment- und Risikoentscheidungen

Mit Echtzeit-News und Data-Analytics
die Performance der Unternehmen verbessern

Oliver Berchtold, Co-Gründer und Leiter der Produktentwicklung bei der YUKKA Lab AG, spricht am 20. Oktober auf den „Steilvorlagen 2021“ über „Bessere Entscheidungsprozesse dank unstrukturierter Echtzeit-Daten“ (siehe Open Password, 1. September, #960).

Das Berliner Start-up spielt in der Entwicklung kontextbasierter Sentiment- und Eventerkennung basierend auf Natural Language Processing vorne mit und ist angetreten, unstrukturierte Daten in Indikatoren und Signale für Informationsexperten verschiedenster Branchen zu und deren Prozesse und Systeme auf das nächste Level zu heben. Vor der Gründung von YUKKA Lab führte Oliver Berchtold über sechs Jahre den Marktführer der DACH-Region für Media Intelligence als Leiter der Produktenwicklung durch die digitale Transformation der Produkte sowie durch die Transformation der Entwicklungs- und Entscheidungsprozesse in Richtung höherer Agilität. Dabei setzte er das im Studium erworbene Wissen über Business Innovation (Universität St. Gallen) und Design Thinking (Stanford) in die Praxis um.

Oliver Berchtold

Wie gehen Unternehmen und Information Professionals nach Ihren Erfahrungen typischerweise mit dem „Information Overload“ um und welche Defizite gilt es vor allem zu beheben?

In den meisten Unternehmen gibt es keine strukturierten Prozesse, Vorgaben oder Systeme, wie Information Professionals sich über das Unternehmen, die Konkurrenten und den Markt zu informieren haben. Dies wird dem Information Professional selbst überlassen, ob er sich überhaupt und in welcher Form über relevante News informiert. Das bedeutet für das Unternehmen ein besonderes Risiko. Denn einerseits sind wir alle in diversen Filter Bubbles gefangen und andererseits kommen wir nicht von mehreren Biases los. Dies beeinflusst, welche News wir sehen, welche News wir lesen und wie wir sie interpretieren.

YUKKA Lab bietet einen datengetriebenen Prozess zur Auswahl relevanter News an. So kann der Information Professional basierend auf unseren Indikatoren identifizieren, welche Unternehmen mit welchen Themen stark in den Medien exponiert sind und basierend auf dieser Voranalyse die relevantesten Artikel aussuchen. Das ist nicht nur effizienter, vielmehr werden die News auch viel breiter und strukturierter nach relevanten Entwicklungen durchsucht. Das verschafft dem Information Professional und seinem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil gegenüber seiner Konkurrenz.

Was ist Ihr persönlicher Werdegang, wie kamen Sie mit anderen auf die Produktidee und danach zur Gründung von YUKKA Lab?

Ich bin in der Schweiz aufgewachsen, habe an der Universität St. Gallen Business Innovation und in Standford Design Thinking studiert. Nach dem Studium habe ich sechs Jahre beim Marktführer der DACH-Region für Media Intelligence gearbeitet – zuerst als Leiter der Strategischen Entwicklung, dann als Verantwortlicher für die Key Clients und das Produkt Management und zum Schluss als Mitglied der Geschäftsleitung als Leiter Produktentwicklung.

Die Idee zur Gründung von YUKKA Lab geht auf die Frage zurück, ob mit News Börsenkurse vorhergesagt werden können. Diese schwierige und ungemein reizvolle Frage bewog uns, sie als unternehmerische Herausforderung anzunehmen. Heute vergeht kaum ein Tag, an dem wir nicht gemeinsam mit Kunden den Status Quo einer bestimmten Industrie oder eines bestimmten Prozesses infrage stellen und überlegen, wie wir mit der Hinzugabe unserer Echtzeit Newsdaten das Unternehmen des Kunden schneller, effizienter und besser machen können. Das ist immer wieder wahnsinnig interessant und macht großen Spaß.

Wie wichtig war und ist die Einbettung von YUKKA Lab in eine Gründerszene und die Zusammenarbeit mit Wissenschaft und Partnern? KI entwickelt sich rapide weiter. Wie halten Sie mit externen Entwicklungen Schritt?

Die Einbettung in die Gründerszene ist für ein Start-up elementar. Wir hatten mit den Standorten Berlin und Zürich das Glück, dass wir in zwei Ökosysteme eingebunden wurden. Berlin hilft uns, die „Hot Talents“ für unsere Mission und unser Unternehmen zu finden und zu gewinnen. Zürich hat uns als Hub bei der Vernetzung mit Kunden geholfen, da die Wege in der Schweiz kürzer und die Leute im Ökosystem untereinander extrem gut vernetzt sind.

Der Großteil unserer Entwicklungsarbeit findet in den Bereichen Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning (ML) statt. Hier haben wir den Schwerpunkt unserer Investments gelegt und stehen dazu in Verbindung mit mehreren Universitäten, zum Beispiel der Universität St. Gallen, der HTW Berlin, der Universität Potsdam und der Universität des Saarlandes. Durch den Austausch mit anderen Experten und der Wissenschaft versuchen wir technologische Entwicklungen im Bereich NLP, ML und KI (Künstliche Intelligenz) zu antizipieren und die neusten Erkenntnisse für uns zu adoptieren. Bisher gelingt uns das sehr gut und wir haben uns in der DACH-Region im Bereich „News Analytics & Prediction“ einen hervorragenden Ruf aufgebaut.

Wichtige Entwicklungsschritte Ihres Unternehmens beispielsweise im Rahmen von Finanzierungsrunden und wo steht YUKKA Lab wirtschaftlich heute? In welchen Branchen (zum Beispiel Finanzwirtschaft) und Regionen (zum Beispiel außerhalb Deutschlands) sind Sie besonders erfolgreich?

YUKKA Lab ist als einer der Pioniere mit dem Thema „News Sentiment“ gestartet. Start-ups in entwicklungsaufwändigen Gebieten wie NLP, ML und KI gehen durch einen längeren initialen Entwicklungsprozess. Die KI will ja zuerst entwickelt, trainiert und optimiert werden, wenn man wie wir in diesen Bereichen auf Eigenentwicklung setzt. Nach der initialen Phase, in der die technologische Machbarkeit bewiesen werden muss, geht es darum, gemeinsam mit Kunden die Use Cases zu entwickeln. YUKKA Lab ist mit Finanzsignalen gestartet und hat dann die SaaS-Lösung entwickelt, die in Echtzeit Hunderttausende von Newsartikeln analysiert und darauf basierend die medialen Trends visualisiert. Als Unternehmen aus anderen Industrien Interesse an unseren Lösungen zeigten, haben wir das Kundenportfolio von Banken hin zu Versicherungen und Beratungsunternehmen ausgeweitet. Dazu haben wir unsere Lösungen nach Zielgruppen differenziert. Heute bieten wir zusätzlich zu unserem News Lab ein dediziertes Risk Lab für Risiko Manager, ein ESG Lab für ESG Compliance & Reporting sowie ein Investment Lab für Portfolio und Investment Manager an (ESG = Environmental, Social and Corporate Governance).

Unsere Kunden kommen mehrheitlich aus Deutschland und der Schweiz. Da dies global agierende Unternehmen sind, wird unsere Ausrichtung als Unternehmen und ebenso die Weiterentwicklung unserer Produkte globaler. Parallel zu diesen Entwicklungen skalieren wir unser Team und zielen darauf ab über Partnerschaften YUKKA Lab auch international zu etablieren.

Als KI-Start-up verfolgen wir eine wachstumsgetriebene Investmenttrategie. Nach Seed und Pre-Series A sind wir finanziell gut aufgestellt. Aus der Corona-Krise kommen wir gestärkt hervor, weil der Bedarf der Kunden nach Indikatoren aus unstrukturierten Echtzeitdaten während der Krise insbesondere in den Bereichen Risk Management und ESG stark anstieg.

Wie wollen Sie auch in weniger technologieaffinen oder ratingsaffinen Branchen zu Erfolgen kommen?

News sind von hoher Relevanz für alle Branchen und Unternehmenseinheiten. Das Marktpotenzial ist daher riesig für uns. Es wird immer darum gehen, gemeinsam mit dem Kunden eine sinnvolle Anwendung unserer Daten und Lösungen zu identifizieren, die die Probleme der Nutzer in dieser Branche adressiert und löst.

Rating-affine Branchen gehen wir sehr konkret an, da Ratings von strukturierten Daten abhängen und damit per Definition den aktuellen Ereignissen, wie sie in den News manifestiert sind, hinterherhinken. Dies bietet uns die Chance, Newsdaten in Echtzeit als zusätzlichen Input für das Rating bereitzustellen und eigene Ratings oder Vorhersagen zur Rating-Entwicklung anzubieten – wie wir dies zum Beispiel im Bereich der Kreditrating für eine weltweit führende Rückversicherung tun.

Wie lässt sich Ihr Produkt oder Ihr Produktportfolio in wenigen Worten zusammenfassen?

Wir transformieren Text in Daten. Satz für Satz analysieren wir die Semantik, die vorkommenden Entitäten sowie den Kontext und die Bezüge. So kommen wir in die Lage, die Medienpräsenz jedes Unternehmens, jeder Industrie und jedes Themas zu quantifizieren. Indem wir täglich über 700k Artikel aus über 150k globalen Quellen untersuchen, vermessen wir die Medienlandschaft in Echtzeit. Auf dieser Grundlage können wir Trends und Ausreißer identifizieren und anhand der Ereignisse die Treiber hinter der Berichterstattung ermitteln. Durch die Kombination mit anderen Datensätzen wie zum Beispiel Börsenpreisen oder Kreditratings erkennen wir Korrelationen und Muster und leiten daraus Vorhersagemodelle ab.

Wichtige Alleinstellungsmerkmale Ihres Produktes oder Produktportfolios scheinen mir Größe und Funktionsfähigkeit Ihres Archivs und Ihre Fähigkeit zur Echtzeitanalyse zu sein.

Das ist richtig. Ein zentraler Punkt stellt aber unsere Erfahrung dar, für unterschiedliche Domänen Indikatoren und Prognosemodelle zu entwickeln. All das steht und fällt mit der Qualität der zugrundeliegenden NLP- und ML-Modelle, weshalb wir hier auf Eigenentwicklungen setzen und hier unsere IP verorten.

Gehen wir die Stufen des YUKKA-Lab-KI-Konzeptes zur Verdichtung von News einmal der Reihe nach durch.

Das YUKKA Lab „Five Levels of AI“ ist wie folgt aufgebaut:

• Im ersten Schritt, dem „Aggregation Level„, aggregieren wir alle News über eine Firma und reichern die Artikel mit Metadaten detailliert an.
• Aus diesen angereicherten News wird im zweiten Level, dem „Reduction Level„, das für den Nutzer Relevante gefiltert. Mit der Reduktion auf dem Level 2 wird die Anzahl der Informationen auf ein für das menschliche Hirn bearbeitbares Maß reduziert und fokussiert.
• Im dritten Level, dem „Nowcasting Level“, wird der aktuelle Zustand für einen spezifischen Gesichtpunkt wiedergegeben. Hier replizieren wir den Point of View unseres Nutzers, indem wir für Bereiche wie Risk Management oder ESG einen newsbasierten Score bilden. Dieser zeigt an, wie hoch das newsbasierte Risiko eines Unternehmens bei Gefahren wie Geldwäsche oder Cyberattacken ist. Der Nutzer kann sich aber auch einen individuellen Score bauen, in dem er selbst die relevanten Gefahren für seinen Anwendungsfall aus unserem Event-Universum selektiert, gewichtet und so seinen eigenen Score kalibriert.
• Auf dem vierten Level, dem „Forecasting Level„, beantworten wir ausgehend vom aktuellen Stand die Frage nach der künftigen Entwicklung. Ähnlich wie beim Wetterbericht mit seinen Fünf-Tage-Prognosen geben wir kurzfristige Vorhersagen beispielsweise für Kreditratings und Investments.
• Die fünfte und letzte Stufe ist das „Automation Level„. Basierend auf der Lagebeurteilung mittels der Scores aus Level 3 und den Prognosen aus Level 4 lassen sich Teilprozesse automatisieren.

Aktuell haben wir für alle unsere Lösungen den Level 3 abgeschlossen und arbeiten daran, den Level 4 für alle Use Cases zu entwickeln und etablieren. Wie weit wir mit der Automatisierung auf Level 5 kommen, hängt von der Bereitschaft unserer Kunden ab. Ich rechne hier eher mit mittelfristigen und langfristigen Entwicklungen.

Zentrale Anwendungsbereiche und -beispiele aus der Sicht des Unternehmens und des einzelnen Knowledge Workers?

– Risk Management: Strukturiertes Screening der Counterparties. Triage über Risiko Score, wobei newsbasierte Risiken geprüft werden. Audit Funktion, welche erlaubt, kritische Nachrichten an andere Abteilungen zu Abklärungen wie z.B. Compliance weiterzuleiten einschließlich integrierter Audit-Track-Funktionalität. Dazu Alerts bei relevanten Veränderungen des Risk Scores sowie Prognosen für potenzielle Downgrades.

– ESG Compliance & Reporting: Überwachung und Überprüfung von Investments, Supply-Chain-Partnern und weiteren relevanten Themen im ESG-Bereich. Denken Sie an einen Pension-Fundmanager, der die Gelder in verschiedenste Fonds investiert hat, welche wiederum verschiedenste Aktien halten. Er würde gerne das Exposure aller Titel gegenüber ESG-Themen kennen, um so frühzeitig aktiv Reputationsrisiken zu vermeiden und zu einer guten ESG-Performance zu kommen.

– Investment: Kombination von Sentiment mit newsbasierten ESG- und Risiko-Scores zur Beurteilung der Risiken für fundamentale oder technische Strategien. Damit erzielten die Kunden nicht nur eine bessere, sondern auch eine stabilere Performance.

Haben Sie eine Success Story für mich, wie ein Unternehmen dank Ihrer Engine effizienter, profitabler oder innovativer wurde?

Ja, zum Beispiel ein Kunde, der uns von einer massiven Effizienzsteigerung um den Faktor 25 durch unser ESG-Screening berichtete. Die Prüfungsdauer pro Titel, die zuvor über eine Suchmaschine getätigt worden war, sank um den Faktor 5. Auch die Zahl der zu prüfenden Titel sank um den Faktor 5, da unsere Engine die Vorprüfung übernahm und danach nur noch Unternehmen mit einem risikobehafteten Score geprüft werden mussten. Diese Ergebnisse sind auf Bereiche wie Underwriting oder Vertrieb übertragbar.

Zum Beispiel erhielten wir von einem B2B-Sales-Team eines Telekommunikationsunternehmens das Feedback, dass die Vorbereitungszeit für Meetings um bis zu 75% gesenkt werden konnte. Auch die Qualität der Kundengespräche wurde stark gesteigert, da die Mitarbeiter nunmehr vorab besser und breiter informiert wurden, beispielsweise mit News Leads zu Projekten bei Bestandskunden und mit Aufhängern für die Kontaktaufnahme bei Neukunden. Als Folge stiegen die Umsätze um mehr als 5%.

Im Investment-Bereich senken wir mit unseren Aktien-Hedge-Signalen den maximalen Drawdown um bis zu 58%. Ein Unternehmen, das unsere News und News Analytics in seine kundenseitigen Applikationen integrierte, steigerte die Verweildauer seiner Nutzer im Durchschnitt um 35%.

Technische und wirtschaftliche Perspektiven von YUKKA Lab in den nächsten zwei drei Jahren?

Der Launch der zielgruppenspezifischen Plattformen Risk Lab und ESG Lab bis zum Jahresende wird zu einem wichtigen Meilenstein für das Unternehmen und erlaubt uns, noch stärker auf die Bedürfnisse der Kunden einzugehen und diese direkter zu adressieren. Bei der Produktweiterentwicklung fokussieren wir uns auf die automatische Erkennung von kleinen und mittleren Unternehmen und die Erweiterung der Texterkennung um zusätzliche Sprachen. Ein weiterer Schwerpunkt der Weiterentwicklung wird der Ausbau unserer Prognosemodelle für die verschiedenen Bereiche sein.

Als Unternehmen haben wir gerade neue größere Büros im Bikini-Haus am Berlin Zoo bezogen und gehen in den Prozess der Skalierung mit dem nächsten Meilenstein der Series A. Wir werden mehr Fokus und Mittel in die Bereiche Marketing & Sales geben. Auch dem Aufbau von Partnerschaften und Kooperationen geben wir hohe Priorität, um uns in mehreren Bereichen weiter zu etablieren.

ZB MED

Medical Subject Headings in deutscher Sprache

 

Die Medical Subject Headings – kurz MeSH – sind ein international anerkannter und weltweit verbreiteter biomedizinischer Thesaurus. Die aktuelle Ausgabe des deutschen MeSH steht ab sofort zum kostenlosen Download in verschiedenen FAIRen Dateiformaten bereit. ZB MED – Informationszentrum Lebenswissenschaften erstellte erstmalig die Übersetzung für den deutschen Sprachraum. Zum Einsatz kam dabei ein speziell entwickelter semiautomatischer Übersetzungsprozess. Das englischsprachige Original gibt die US National Library of Medicine (NLM) heraus.

ZB MED bietet den deutschen MeSH neben den gewohnten Formaten – also XML und CSV – erstmalig in einer bilingualen deutsch/englischen Übersetzung in semantisch FAIRen Formaten an. Das sind beispielsweise RDF/XML oder JSON-LD. Diese Daten entsprechen also den FAIR-Data-Kriterien – sie sind Findable, Accessible, Interoperable and Re-Usable. Ganz konkret können beispielsweise Software-Lösungen zur Datenanalyse, die das semantische Web unterstützen – auch mit künstlicher Intelligenz – die Daten direkt nutzen, da sie nicht zusätzlich konvertiert und aufbereitet werden müssen. Im Sinne von Open Science gilt für die Nutzung die CC BY 4.0-Lizenz: Unter Berücksichtigung der Nutzungsbedingungen ist sowohl das Vervielfältigen und Weiterverbreiten als auch das Verändern und Weiterbearbeiten der deutschen MeSH-Terme ausdrücklich erlaubt und kostenfrei möglich.

ZB MED übernahm im Jahr 2020 vom Deutschen Institut für Medizinische Dokumentation und Information (DIMDI/BfArM) die Verantwortung für die Übersetzung der Medical Subject Headings. Für die Realisierung entwickelte das Team den TermCurator, ein semiautomatisches Übersetzungstool mit einem integrierten mehrstufigen Kuratierungsprozess.

Der MeSH-Thesaurus ist eine der wichtigsten Quellen für ein kontrolliertes biomedizinisches Fachvokabular. Dabei leistet er insbesondere einen Beitrag dazu, Literatur- und Datenquellen zu kategorisieren und zu analysieren, beispielsweise bei der Sacherschließung von Medien, dem Indexieren von Datenbanken und dem Erstellen von Suchprofilen. Der MeSH ist stets up to date, denn die NLM veröffentlicht jährlich eine aktualisierte Version. Für die deutschsprachige Fassung werden dann die jeweils neu hinzugekommenen Terme übersetzt und um zusätzliche Synonyme ergänzt.

Zum Download: https://www.zbmed.de/open-science/terminologien/deutscher-mesh/

KIBA

Erste virtuelle Bildungsmesse
für weiterbildende und berufsbegleitende Angebote

 

(KIBA) Innovation und Veränderungsdynamik in Technologie und Gesellschaft führen zu einer zunehmenden Diversifizierung von Tätigkeiten in Bibliotheken. Es entstehen neue Handlungsfelder und Herausforderungen – etwa in den Bereichen von Open Science, Digital Humanities, im Forschungsdatenmanagement und in der Förderung von Informations-, Medien- und Digitalkompetenz. Zudem sorgt der Mangel an Fachkräften dafür, dass Quereinsteiger sich ‘on the job’ qualifizieren müssen.

Wie bleiben Einrichtungen, Personalentwicklung und Mitarbeitende ‘up to date’ und entwickeln ihr Wissen und ihre Kompetenzen beständig weiter, um aktuelle und zukünftige Anforderungen zu meistern? Welche berufsbegleitenden Weiterbildungsangebote gibt es und wie antworten diese auf aktuelle und zukünftige Entwicklungen und Bedarfe?

Am Freitag, den 14. Januar 2022 findet von 16:00 bis 19:30 Uhr die erste virtuelle Bildungsmesse für weiterbildende und berufsbegleitende Angebote im deutschsprachigen Raum statt, die von der Konferenz der informations- und bibliothekswissenschaftlichen Ausbildungs- und Studiengänge (KIBA), Sektion 7 im dbv und Ausbildungskommission der DGI ausgerichtet wird. Vorgestellt werden in kurzen Elevator Pitches

Weiterbildungsmöglichkeiten und konkrete Angebote informationswissenschaftlicher Institute, Fachbereiche und Weiterbildungszentren. Für alle Teilnehmenden besteht die Möglichkeit, sich über alle Angebote zu informieren und in individuellen Gesprächen persönliche Fragen zu stellen. Das Programm:

16.00-16.10 Uhr: Begrüßung Prof. Dr. Stefan Schmunk, Vorsitzender der KIBA

16.10-17.00 Uhr: Elevator Pitches

• Information Science BA, FH Graubünden, vorgestellt von Prof. Dr. Bernard Bekavac
• Informationsmanagement berufsbegleitend BA, Hochschule Hannover, vorgestellt von Anke Wittich
• Fernweiterbildung Bibliothekswissenschaft BA, FH Potsdam, vorgestellt von Prof. Dr. Ellen Euler
• Kontaktstudium Bibliotheks- und Informationsmanagement, HdM Stuttgart, vorgestellt von Prof. Cornelia Vonhoff
• Duales Studium Information Science BA & MA, Hochschule Darmstadt, vorgestellt von Prof. Dr. Stefan Schmunk
• Information Science MA, FH Graubünden, vorgestellt von Prof. MSc, eidg. dipl. Ivo Macek
• Bibliotheks- und Informationswissenschaft MA, HU Berlin, vorgestellt von Dr. Ulla Wimmer
• Digitales Datenmanagement MA, FH Potsdam & HU Berlin, vorgestellt von Prof. Dr. Heike Neuroth und Prof. Dr. Vivien Petras
• Library and Information Science MA, TH Köln, vorgestellt von Dorothee Heidebroek-Hofferberth
• Bibliotheksinformatik MA, FH Wildau, vorgestellt von Dr. Frank Seeliger
• Bibliotheksweiterbildung, FU Berlin, vorgestellt von Christiane Preißler
• Berufsbegleitende Zertifikatskurse, ZBIW Köln, vorgestellt Prof. Dr. Ursula Georgy und Franziska Weber
• Universitätslehrgang Library and Information Studies, Bibliotheksausbildung in Österreich, vorgestellt von Dr. Gabriele Pum (Österreichische Nationalbibliothek) und Mag. Alina Rezniczek (Universitätsbibliothek Wien)
• Zertifikatskurse und Universitätskurse, Bibliotheksausbildung in Österreich, vorgestellt von Mag. Monika Schneider-Jakob MSc (Universitäts- und Landesbibliothek Tirol)
• Seminarprogramm 4L – Lifelong Learning for Librarians, Bibliotheksausbildung in Österreich, vorgestellt von Mag. Birgit Hörzer MSc (Universitätsbibliothek Graz)

17.00-17.10 Uhr: Pause

17.10-18.00 Uhr: Individuelle Beratung

18.00-18.10 Uhr: Pause

18.10-19.00 Uhr: Individuelle Beratung

19.30 Uhr: Abschluss

Die Teilnahme der Online-Veranstaltung ist kostenlos. Anmeldungen unter: https://www.wit-wildau.de/zentrale-weiterbildungsmesse/

Frauke Schade und Stefan Schmunk, KIBA,
Kontakt: stefan.schmunk@h-da.de, frauke.schade@haw-hamburg.de

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz

Weiter entscheidende Bedeutung für Umsetzung der KI-Strategie der Bundesregierung

(BMBF) Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) sowie die Bundesländer Berlin, Bremen, Hessen, Niedersachsen, Rheinland-Pfalz, Saarland und Schleswig-Holstein haben eine gemeinsame Absichtserklärung zur Weiterentwicklung des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) unterzeichnet. Darin erklären der Bund und die sieben Länder, den Kurs des DFKI als Mittler zwischen Grundlagenforschung und Industrieforschung zur Künstlichen Intelligenz (KI) mit insgesamt 22 Millionen Euro pro Jahr, von denen die Hälfte vom Bund kommt, unterstützen zu wollen.

Hierzu erklärt Bundesforschungsministerin Anja Karliczek: „Jede Investition in die Forschung zur Künstlichen Intelligenz ist eine Investition in unsere Zukunft. Künstliche Intelligenz ist eine der entscheidenden Schlüsseltechnologien. Mit mehr als 600 hochqualifizierten Wissenschaftlern ist das DFKI heute eines der führenden anwendungsbezogenen KI-Forschungsinstitute Deutschlands von internationaler Strahlkraft. Ich freue mich sehr, dass es uns gemeinsam mit den beteiligten Ländern gelungen ist, das DFKI auf eine solide, zukunftsfähige Grundlage zu stellen und die KI-Forschung am DFKI auch weiterhin verlässlich finanziell zu fördern. Unser Ziel ist es, durch das DFKI den Transfer aussichtsreicher KI-Forschung und -Entwicklung in innovative Produkte, Dienstleistungen und Start-ups spürbar zu beschleunigen. Der gemeinsame Kraftakt von Bund und Ländern wird dazu beitragen, das DFKI strategisch, inhaltlich und qualitativ weiterzuentwickeln. Nun sind auch die privaten Gesellschafter der DFKI GmbH am Zug, ebenfalls ihren Beitrag zu erhöhen, damit dieses wichtige KI-Forschungszentrum seine Erfolgsgeschichte fortschreiben und seinen Beitrag zur Umsetzung der KI-Strategie leisten kann.“

Bis 2021 sind mehr als 140 ehemalige Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter des DFKI weltweit auf Professuren berufen worden. 98 Spin-off-Unternehmen wurden aus dem DFKI heraus gegründet, wovon derzeit 56 weiterhin aktiv sind. Das DFKI spielt bei der Umsetzung der KI-Strategie der Bundesregierung eine entscheidende Rolle. Viele der Maßnahmen setzen darauf, dass sich das DFKI mit seiner Erfahrung vor allem beim Transfer von Forschungsergebnissen in die industrielle Praxis, aber auch bei der Qualifizierung kompetenter Wissenschaftler engagiert. Es stellt eine der Forschungseinrichtungen dar, die im Zuge der KI-Strategie der Bundesregierung gestärkt werden sollen. Die herausgehobene Position des DFKI wird dadurch unterstrichen, dass es als einziges der deutschen KI-Kompetenzcluster schon lange vor der Verabschiedung der KI-Strategie erfolgreich etabliert war und zudem als einzige Einrichtung unter industrieller Beteiligung finanziert wird.

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