KI hält immer mehr Einzug, auch bei der js-soft. Deshalb nutzen viele unserer Entwickler/-innen die Technologie regelmäßig für das Schreiben, Testen und Verbessern ihres Codings. Für kreative Momente im Team sorgte neben der eigentlichen Arbeit an Runtime, Attributes und Security unser interner Wettbewerb „enmeshed visualized by AI“. Die Aufgabe: Jedes enmeshed-Teammitglied durfte bis zu drei KI-generierte Bilder einreichen. Wichtig dabei war es, dass die Bilder in irgendeiner Form einen enmeshed-Bezug aufweisen. Aus den besten fünf Einreichungen haben wir den Favoriten gewählt. Gewonnen hat das Bild zum Thema „Third Party Relationship Attribute“ von Stanislaw Hüll! Dieses technisch anspruchsvolle Feature in der enmeshed Runtime hat zahlreiche unserer Entwickler/-innen an ihre Grenzen gebracht. Stanislaws Kunstwerk fängt genau diese emotionale Achterbahnfahrt perfekt ein.
Was sind Third Party Relationship Attributes?
Stehen zwei Parteien im enmeshed-Kontext in Kontakt, so können sie im Rahmen ihrer Beziehung (=Relationship) miteinander Daten austauschen. Eine Universität kann beispielsweise einem Studierenden seine/ihre Matrikelnummer oder das Abschlusszeugnis als Dokument (=Attribute) zukommen lassen. Teilt der Studierende für Bewerbungszwecke das Abschlusszeugnis über die enmeshed App mit einem potenziellen Arbeitgeber, wird ein Third Party Relationship Attribute generiert. Dem Arbeitgeber ist es als dritte Partei (=Third Party) zwar gestattet, innerhalb der eigenen Organisation die Daten zu nutzen, allerdings technisch untersagt, diese Daten weiter zu teilen. So wird die Datensouveränität des Studierenden sichergestellt. Das Zusammenspiel der Third Party Relationship Attributes mit anderen enmeshed Funktionalitäten erfordert aus diesen Datenschutzgründen einen besonders sensiblen Umgang, wodurch sie zu einem technisch komplexen Feature werden. Mehr dazu in unserer Dokumentation.
Machine Learning bei der js-soft
Wusstet ihr schon: Bei der js-soft haben wir eine Machine Learning Abteilung, die sich u.a. gemeinsam mit der snoopmedia GmbH und dem Universitätsklinikum Bonn, gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung mit der Verifizierung von Gesundheitsinformationen im Netz mit Hilfe von KI auseinandersetzt. Mehr dazu in diesem Beitrag: https://www.linkedin.com/posts/js-soft_ki-rag-nlp-activity-7232318090456244225-FQae?utm_source=share&utm_medium=member_desktop
