Unilevers KI-Rekrutierung: 90 % schneller, 16 % diverser
Unilever bearbeitete manuell 1,8 Mio. Bewerbungen/Jahr, was zu Verzögerungen und Verzerrungen führte. KI-basierte Videoanalyse & psychometrische Spiele verkürzten die Time-to-Hire um 90 %, sparten £1M und steigerten die Diversität um 16 %. Skalierbare HR-Transformation durch ML.
Fallstudie lesen →John Deere See & Spray: KI reduziert Herbizideinsatz um 50%
John Deeres See & Spray nutzt Computer Vision, um Unkräuter in Echtzeit zu erkennen, reduziert den Herbizideinsatz um fast 50 % und sparte 31 Mio. Gallonen auf 5 Mio. Acres im Jahr 2025, wodurch die Nachhaltigkeit und die Gewinne der Betriebe steigen.
Fallstudie lesen →Surtrac: KI reduziert Pittsburgh-Verkehr um 25 % mit intelligenten Signalen
Rapid Flows Surtrac-KI revolutionierte den Verkehr in Pittsburgh und verkürzte Reisezeiten um 25%, Wartezeiten um 40% und Emissionen um 21% durch echtzeitadaptive Signale. Vom CMU-Pilotprojekt bis zur Übernahme durch Miovision zeigt es, dass dezentrales maschinelles Lernen (ML) die urbane Mobilität skaliert.
Fallstudie lesen →AT&T: KI senkt Milliarden durch Netzwerkoptimierung
AT&T nutzt Maschinelles Lernen und Vorhersageanalytik, um Netzwerkplanung, Anomalieerkennung und Selbstheilung zu revolutionieren, dabei Milliarden an Kosten einzusparen und Zuverlässigkeit sowie Effizienz in seiner umfangreichen Telekom-Infrastruktur zu steigern.
Fallstudie lesen →Tesla Autopilot: KI‑Vision 9x sicherer als Menschen
Teslas Autopilot und Full Self-Driving nutzen End-to-End Deep Learning und Computer Vision, um die Unfallrate auf 1 pro 6,36 Mio. Meilen zu senken — 9x sicherer als der US‑Durchschnitt — und verändern so die Verkehrssicherheit inmitten einer Epidemie menschlicher Fehler.
Fallstudie lesen →Cruise (GM): Aufstieg und Strategiewechsel der KI‑gesteuerten Robotaxis
Cruise nutzte Computervision und verstärkendes Lernen für städtische Robotaxis und erreichte über 1 Mio. autonome Meilen trotz Sicherheitsherausforderungen. GM investierte Milliarden, bevor es 2024 die Robotaxis einstellte, um sich auf persönliche autonome Fahrzeuge zu konzentrieren und Cruises KI‑Stack zu integrieren.
Fallstudie lesen →Waymo: Deep Learning ermöglicht sichere Robotaxis
Waymo nutzt Deep Learning für Wahrnehmung, Planung und Steuerung, um extrem sichere autonome Fahrdienste zu liefern. Bis Ende 2025 wurden über 450.000 wöchentliche bezahlte Fahrten, 96 Mio. autonome Meilen und eine 3,5-fach bessere Vermeidung von Unfällen mit Personenschaden im Vergleich zu Menschen erreicht.
Fallstudie lesen →Three UK modernisiert Mobilfunknetz mit Azure AI Analytics
Three UK setzt Microsoft Azure Operator Insights ein, um Überlastungen im mobilen Datenverkehr zu bekämpfen, die Geschwindigkeiten zu erhöhen und die Latenz für Millionen von Streaming- und Gaming-Nutzer:innen mittels cloudbasiertem maschinellen Lernen deutlich zu reduzieren.
Fallstudie lesen →Netflix' ML‑Empfehlungen: 80 % der Wiedergaben personalisiert, $1 Mrd. eingespart
Netflix nutzt kollaboratives Filtern und Deep Learning, um Empfehlungen zu personalisieren. Dadurch entfallen 80 % der Wiedergaben auf Empfehlungen und es werden jährlich $1 Mrd. bei der Kundenbindung eingespart — trotz riesiger Inhaltsbibliotheken.
Fallstudie lesen →Duolingo Max: GPT-4 revolutioniert den Sprachunterricht
Duolingo integrierte GPT-4 in Duolingo Max für KI-gestützte Rollenspiele und Erklärungen, um Konversationslücken zu schließen. Dies führte zu einem 59 %igen YoY-Anstieg der DAUs auf 34,1 Mio., steigerte das Engagement und beschleunigte die Inhaltserstellung – und revolutionierte damit die Bildungstechnologie.
Fallstudie lesen →Shells C3 AI: Vorausschauende Wartung reduziert Ausfallzeiten um 20 %
Shell setzte die ML-Plattform von C3 AI für mehr als 10.000 globale Anlagen ein und senkte ungeplante Ausfallzeiten in Raffinerien und auf Bohrinseln um 20 %, reduzierte die Kosten um 15 % und erzielte jährliche Einsparungen von über £1M, während die Sicherheit verbessert wurde.
Fallstudie lesen →Ooredoo Qatar: KI-Digitaler Zwilling revolutioniert 5G-RAN-Optimierung
Ooredoo Qatar arbeitet mit Ericsson auf Microsoft Azure zusammen, um eine durch einen digitalen Zwilling unterstützte KI-Lösung zur RAN-Optimierung einzusetzen. Durch den Einsatz von Deep Reinforcement Learning liefert sie proaktives Tuning, 15% Energieeinsparung und überlegene 5G-Nutzererlebnisse und reduziert gleichzeitig die Betriebskosten (OpEx).
Fallstudie lesen →