Echtzeitdaten und KI-Prognosen helfen, Besucherströme am Schliersee zu entzerren. Wie die Alpenregion Tegernsee Schliersee Tourismus datengetrieben steuert.

Das Startup Weave Robotics stellt mit Isaac 1 einen autonomen Haushaltsroboter vor, der Wäsche faltet und Räume aufräumt. Was er kann und wo Grenzen liegen.

Eine Google-DeepMind-Studie zeigt messbare Lernfortschritte durch Gemini Guided Learning im Matheunterricht. Was das Experiment beweist und was nicht.

Hochschulen stehen unter wachsendem Druck, ihre Studiengänge nicht nur fachlich aktuell zu halten, sondern strategisch auf die Kompetenzen der Zukunft auszurichten. STAT-UP entwickelte eine dreistufige Competence Mining Pipeline, die curriculare Inhalte nicht nur deskriptiv auswertet, sondern als strukturiertes Kompetenznetzwerk modelliert. Die Methode liefert so eine strukturierte, datenbasierte Grundlage für strategische Curriculumdiskussionen – ohne die fachliche Beurteilu

Zaras virtuelle Anprobe inspiriert ein neues Konzept für Datenprodukte: Kund:innen könnten Dashboards, Risikoanalysen und Szenarien vorab erleben.

Frederik G. Pferdt erklärt, warum Neugier statt Effizienzdenken der Schlüssel zu echter KI-Innovation ist. Wie gute Fragen bessere KI-Nutzung ermöglichen.

KI-Frühwarnsysteme kombinieren Wetter- und Pollendaten, um das Risiko für "Gewitter-Asthma" vorherzusagen. Wie das australische Modell funktioniert.

Ein Prognosemodell sollte Selbstüberschätzung bei Vorhersagen zeigen, lag aber dreimal richtig. Was das über den Umgang mit KI-Prognosen lehrt.

In einem Markt, in dem ein Anbieterwechsel nur wenige Klicks entfernt ist, zählt Kundenbindung zu den wichtigsten Umsatzhebeln für Energieversorger. Ein mittelgroßes deutsches Stadtwerk verlor zunehmend Kunden, hatte aber keine verlässliche Möglichkeit, gefährdete Kunden frühzeitig zu identifizieren. Teure soziodemografische Zielgruppenprofile hatten keinen messbaren Effekt erzielt, und die Daten für bessere Ansätze lagen in Dutzenden isolierten Systemen mit erheblichen Quali

Explorative Datenanalyse für die prädiktive Modellierung im Gesundheitswesen - Erstmals konnten Entscheidungsträger klar und intuitiv nachvollziehen, was ihre Daten tatsächlich enthielten und wo sie an ihre Grenzen stießen. Anstatt auf isolierte Statistiken oder Modelldiagnosen zu reagieren, konnten die Beteiligten direkt beurteilen, wo Daten ausreichend vergleichbar waren und wo strukturelle Unterschiede eine aussagekräftige Analyse beeinträchtigen würden. Diese Transparenz

Wie STAT-UP den Vorstand und die Geschäftsleitung eines Einzelhandels- und Logistikunternehmens mit einem datenbasierten Entscheidungsinstrument ausgestattet hat, das dem Kunden ermöglicht, Investitionen gezielt zu steuern, Prozesse zu optimieren und aufkommende Probleme direkt in den Rohdaten zu erkennen. Die Methodik hinter unserer datenbasierten Vermögensvalidierung wurde von externen Wirtschaftsprüfern anerkannt und das Unternehmen konnte sein Sensor-Ökosystem schließlic

Wie STAT-UP einem Energieversorger dabei geholfen hat, Überproduktion signifikant zu reduzieren, Betriebskosten zu senken und CO2-Emissionen spürbar zu verringern - Fernwärmenetze in Europa arbeiten weit unter ihrem Potenzial. Viele Netze wurden in einer Zeit geplant und gebaut, als Energiekosten niedrig und Gebäude schlecht gedämmt waren. Ihre Betriebsparameter sind seitdem weitgehend unverändert geblieben. Heute wird Wärme auf Basis einfacher Regeln produziert und eingespei