Neue Geschäftsmodelle mit Künstlicher IntelligenzBirgitObermeier
Zusammenfassung des gleichnamigen Berichts der Plattform Lernende Systeme, einem Expert*Innen-Netzwerk für Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) wird unsere Wirtschaft ähnlich stark verändern wie einst das Internet. Um mit dem internationalen Wettbewerb Schritt zu halten, müssen Unternehmen ihre Geschäftsmodelle anpassen. Dazu nötig sind eine klare KI-Vision und branchenübergreifende Kooperationen, empfehlen Expertinnen und Experten der Plattform Lernende Systeme. Sie geben Unternehmen einen Leitfaden an die Hand und zeigen, wie sie KI systematisch nutzen können. Fallbeispiele veranschaulichen dies. Abschließend werden Gestaltungsoptionen an Politik, Wissenschaft und Wirtschaft adressiert, um die passenden Rahmenbedingungen zu schaffen.
Mittelstand trifft künstliche Intelligenz - Point of ViewWeissmanGruppe
Künstliche Intelligenz stellt neben Blockchain, Augmented Reality, Big Data und zahlreichen anderen Themenfelder ein aktuelles Trendmedium dar. Durch die kontinuierliche, technische Weiterentwicklung und zahlreiche Innovationen in diesem Feld wird der Einsatz von künstlicher Intelligenz auch für den deutschen Mittelstand immer interessanter. Die grundlegende Funktionsweise wird, ebenso wie mögliche Anwendungen in diesem Point of View zusammenfassend dargestellt.
KI Strategie 😁 Aber wie? Eine Idee dazu. Warum? Eine umfassende KI-Strategie ist für Unternehmen essentiell, da sie Innovation fördert, Wettbewerbsvorteile schafft und Effizienz steigert. Durch die Integration von KI in verschiedene Geschäftsbereiche können Unternehmen datengetriebene Entscheidungen treffen, Prozesse automatisieren und kundenorientierte Lösungen entwickeln. Um dies zu erreichen, ist es wichtig, dass jede Rolle und Abteilung versteht, wie KI ihre spezifischen Aufgaben und Ziele unterstützen kann. Eine klare KI-Strategie ermöglicht es, individuelle Beiträge zum Gesamterfolg zu leisten und fördert eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und Innovation. Nutzen Sie die Gelegenheit, Ihre KI-Reise zu beginnen oder zu optimieren, indem Sie sich für unseren Workshop anmelden. Gemeinsam entwickeln wir eine maßgeschneiderte KI-Strategie, die Ihren spezifischen Bedürfnissen entspricht.
EY Digital Tax Studie zum Thema Künstliche Intelligenz: Umdenken in der Steue...EY Tax.Tech
Knappe Ressourcen, hoher Druck: Künstliche Intelligenz hilft Unternehmen, auch im Steuerbereich einfache und repititve Aufgaben zu automatisieren. Das spart Zeit, steigert die Effizienz – und Mitarbeiter können sich komplexeren Aufgaben widmen. Wie KI den Steuerbereich in Zukunft verändert, lesen Sie in unserer aktuellen EY-Studie.
Business Intelligence und Prozesse die auf BI-Lösungen basieren gehören zu den Kernelementen von datenbasierten Unternehmen. Bisherige Verfahren werden durch neue Techniken wie Big Data, Predictive Analytics oder Mobile BI in Frage gestellt und moderne Unternehmen müssen sich selektiv fragen, in welchen Bereichen komplexe Zusammenhänge zwingend durch neue Techniken und Methoden erfasst werden müssen, auch um der Datenflut durch globalisierte Märkte Herr zu werden.
Um einen Überblick über die Einsatzmöglichkeiten von BI zu geben als auch diese zu diskutieren und in der Praxis zu zeigen hat das Team der Competence Site zusammen mit führenden Vertretern der Branche das kostenlose Competence Book „Business Intelligence“als E-Book realisiert.
Das Competence Book "Business Intelligence Kompakt" ist nun fertig und kann hier als eBook-Version heruntergeladen werden. Falls Sie eine Printversion wünschen würde ich mich über eine Anfrage an f.felix@netskill.de freuen.
Auch möchten wir allen teilnehmenden Partnern für Ihren Input und Zusammenarbeit danken und hoffen, Sie erfreuen sich an dieser Lektüre!
Viel Spaß mit dieser Lektüre!
Erfahren Sie in diesem Blog die Top 10 Aspekte der Künstlichen Intelligenz (KI). Von ihrer Entwicklung bis zu gesellschaftlichen Auswirkungen und ethischen Fragen - entdecken Sie, wie KI unsere Zukunft gestaltet.
Top 10 der Business Intelligence-Trends für das Jahr 2014Tableau Software
Die Innovation in Sachen Daten und Analyse schreitet weiter voran, wodurch die biedere alte Business Intelligence-Branche zu einer neuen Wertschöpfungsquelle für das Unternehmen wird. Dies führte dazu, dass Daten in die Hände von mehr Personen gelangten und bessere Entscheidungen getroffen werden konnten. Und die Innovationswelle ist noch nicht vorbei.
Neue Geschäftsmodelle mit Künstlicher IntelligenzBirgitObermeier
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Künstliche Intelligenz (KI) wird unsere Wirtschaft ähnlich stark verändern wie einst das Internet. Um mit dem internationalen Wettbewerb Schritt zu halten, müssen Unternehmen ihre Geschäftsmodelle anpassen. Dazu nötig sind eine klare KI-Vision und branchenübergreifende Kooperationen, empfehlen Expertinnen und Experten der Plattform Lernende Systeme. Sie geben Unternehmen einen Leitfaden an die Hand und zeigen, wie sie KI systematisch nutzen können. Fallbeispiele veranschaulichen dies. Abschließend werden Gestaltungsoptionen an Politik, Wissenschaft und Wirtschaft adressiert, um die passenden Rahmenbedingungen zu schaffen.
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Knappe Ressourcen, hoher Druck: Künstliche Intelligenz hilft Unternehmen, auch im Steuerbereich einfache und repititve Aufgaben zu automatisieren. Das spart Zeit, steigert die Effizienz – und Mitarbeiter können sich komplexeren Aufgaben widmen. Wie KI den Steuerbereich in Zukunft verändert, lesen Sie in unserer aktuellen EY-Studie.
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Um einen Überblick über die Einsatzmöglichkeiten von BI zu geben als auch diese zu diskutieren und in der Praxis zu zeigen hat das Team der Competence Site zusammen mit führenden Vertretern der Branche das kostenlose Competence Book „Business Intelligence“als E-Book realisiert.
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Let"s talk about IT - von Experten für Expertenbhoeck
Event-Reihe IT Talk von Insiders Technologies geht mit neuen Themen in die Fortsetzung. Etablierter Branchentreff fördert Austausch über die neuesten Trends und Innovationen sowie den Ausbau des eigenen Netzwerks im IT-Bereich.
What will our life in 2030 look like ? The future will be made of Artificial Intelligence (AI), but we hardly guess how it will impact our lives.
Dr. Damian Borth (D) is the Director of the Deep Learning Competence Center at the German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI) in Kaiserslautern and founding codirector of Sociovestix Labs, a social enterprise in the area of financial data science. His research focuses on large scale multimedia opinion mining applying machine learning, in particular deep learning to mine insights (trends, sentiment) from online media streams. He did his postdoctoral research at UC Berkeley and the International Computer Science Institute (ICSI) in Berkeley where he was also involved in big data projects at the Lawrence Livermore National Laboratory. He received his PhD from the University of Kaiserslautern and the German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI).
Keynote am Tag der Digitalen Lehre an der TU Dortmund. Thema war "Ein Jahr ChatGPT - Was hast sich verändert". Neben ChatGPT wurde aber der gesamte Digitalisierungprozess dargestellt.
KIDD – KI im Dienste der Diversität
ist im Oktober 2020 als vom Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS) gefördertes Forschungsprojekt unter dem Dach der Initiative Neue Qualität der Arbeit (INQA) gestartet. Unser Ziel ist es, Betriebe darin zu befähigen, Digitalisierungsprozesse in Unternehmen aktiv mit zu gestalten, indem das WIE der Digitalisierung auf gerechte, transparente und verständliche Weise diskutiert wird. Dafür entwickeln die Projektpartner:innen einen innovativen, auf andere Unternehmen und Organisationen übertragbaren Prozess für die transparente, partizipative und inklusive Einführung der KI in Unternehmen – den KIDD-Prozess.
BAT40 CCSourcing Auge Zerndt Artificial Intelligence an der KundenschnittstelleBATbern
Entwicklung von AI, welche Technologien werden unter AI
subsumiert, Analyse der Anwendungsmöglichkeiten von AI für Unternehmensprozesse und AI als Enabler der Kundenschnittstelle am Beispiel der Finanzindustrie.
Der digitale Zwilling als Reisebegleiter in die agile Hardware EntwicklungAgile Austria Conference
Lange Zeit hat sich die agile Szene über die Entwicklung von Hardware Produkten Gedanken gemacht. Viele Ansätze, welche von den Expert:innen entwickelt wurden, sind aber schnell Richtung klassischem agilen Wasserfall abgedriftet. Hinzu kommen teilweise hohe regulatorische Hürden und prozessuale Vorgaben wie ISO und SPICE Standards, welche von Unternehmen erfüllt werden müssen. Insgesamt ein komplexes System entlang der Wertschöpfungskette. Eine vollständig agile Entwicklung war bis vor Kurzem technologisch nicht möglich. Durch die Einführung von Digital Twins, also die virtuelle Abbildung von realen Produkten und Bauteilen, kann die Branche einer Entwicklung nach Agile und Lean Prinzipien immer näher kommen. Auch die Möglichkeiten der digitalen Simulation sind weit fortgeschritten. Jedoch gibt es auch hier limitierende Faktoren, welche Unternehmen oft daran hintern neu zu denken und doch in alten Mustern zu verweilen. Oftmals ist es also ein Skill und Mindset Thema, um hier in die agile Produktentwicklung einzusteigen. Lassen sie uns gemeinsam die zukünftigen Produktentwicklungsprozesse (kurz PEP) der Automobil-, Maschinenbau- und Anlagenbau Branche beleuchten, wie Compliance hier eine Hilfe statt einer Bürde sein kann und wie die vertikale Co-Creation als Innovationstreiber in der Hardware fungieren kann.
Die Digitalisierung industrieller Wertschöpfungsketten
2025: Europa als attraktiverer Produktionsstandort – ein gigantischer Industriepark smarter, ökologisch nachhaltiger Fabriken? Die Digitalisierung der Industrie gilt als Hoffnungsträger der westlichen Industrienationen. Welche Chancen in Zukunftsmärkten und welche neuen Geschäftsmodelle eröffnet die vierte industrielle Revolution (Industrie 4.0)?
Zukunftstrends der Digitalisierung
Der dritte Kaminabend mit Frau Landrätin Nicole Rathgeber führt uns am
Mittwoch , 4. Oktober 2023, 18:00 – 21:00 Uhr
nach Hessisch Lichtenau.
Gemeinsam wollen wir mit Ihnen die aktuellen Trends der Digitalisierung diskutieren. Was bedeutet Künstliche Intelligenz für mein Unternehmen und mich persönlich? Was ist Web 3.0 oder Quantencomputing?
Im Alten Rathaus erwartet uns zu diesen Fragestellungen ein spannender Impuls von Herrn Prof. Dr. Knut Linke von der IU Internationale Hochschule.
Abgerundet wird der Abend durch ein Gin-Tasting mit den Hollebrüdern.
Wir freuen uns auf einen spannenden, leckeren und lockeren Abend mit Ihnen.
Veranstaltungsort:
Altes Rathaus – Ratskeller
Landgrafenstr. 17
37235 Hessisch Lichtenau
Vorreiter steigern ihren Umsatz 2x schneller als Nachzügler. Denn: Sie investieren in zukunftssichere IT-Systeme und innovatives Enterprise Planning. Mehr lesen.
Dell Technologies - Die IoT Wertschöpfungskette für eine smarte Welt - Dell E...Smarter.World
In dieser Präsentation werden wir verschiedene Aspekte rund um das Internet der Dinge, Industrie 4.0 und die damit verbundenen Herausforderungen bei der Implementierung neuer digitaler Dienste vorstellen.
Wir gehen hierbei auch auf IoT / Industrie 4.0 Begrifflichkeiten, Marktentwicklungen, Faktoren sowie Treiber, IoT Plattform-Komponenten aber auch auf die Differenzierung sowie die Gemeinsamkeiten des Internet der Dinge und der Industrie 4.0 ein.
Anhand von verschiedenen Anwendungsbeispielen werden wir das DELL Technologies Angebots-Spektrum skizzieren.
Hierbei verbleiben wir jedoch ersteinmal auf einer Übersichtsebene ohne auf die Details der einsetzbaren DELL-EMC Produkte sowie Lösungen einzugehen.
Roger basler meetup_digitale-geschaeftsmodelle-entwickeln_handoutDigicomp Academy AG
Die 7 Phasen des Digital Business Modelling
Wie schaffe ich den digitalen Wandel im Business-Modell? Im Referat zeigt Roger Basler anhand von 7 Phasen, wie der Wandel erfolgreich vollzogen werden kann.
Die KI-Revolution: Das Potenzial von KI-Produkten freisetzenData Source
KI-Produkte sind Anwendungen oder Systeme, die Technologien der künstlichen Intelligenz integrieren, um Aufgaben auszuführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. Diese Produkte nutzen maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und andere KI-Techniken, um Prozesse zu automatisieren, Daten zu analysieren, Vorhersagen zu treffen und intelligente Lösungen bereitzustellen. Von virtuellen Assistenten und Chatbots bis hin zu Empfehlungsmaschinen und autonomen Fahrzeugen – KI-Produkte verändern unser tägliches Leben.
Dieser Vortrag wurde am 14.11.18 an der Leuphana Universität Lüneburg für Studenten gehalten. Er skizziert mögliche Einsatzgebiete der künstlichen Intelligenz und stellt das Thema vor.
Michael Jäger, MBA, Dipl. Wirtschaftsinformatiker (FH) Christian Kohler (Mait...Praxistage
Digitalisierung gestalten: Innovationen, Chancen und Wege in die Zukunft. Michael Jäger, MBA, Dipl. Wirtschaftsinformatiker (FH) Christian Kohler (Mait Austria GmbH)
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AI-betriebenes Netzwerk des nächsten Jahrzehnts - Welche Vorteile werden sich für Unternehmen und Benutzer daraus ergeben? David Simon (Juniper Networks, Inc.)
4. #ABOUT_US
0.0.4
UNSERE KUNDEN (AUSWAHL)
Seit 15 Jahren bereitet es uns Freude, unsere Geschäftskunden
zufrieden zu stellen.
Und diese Erfolgsgeschichte setzen wir fort.
Automoti
ve
o AUDI
o BMW
o KTM
o VW
o MAN
o ZF
Manufactur
ing
o Adidas
o BASF
o HENKEL
o Linde
o Miele
Finance
o BMW-FI
o Deutsche Bank
o DZ Bank
o Finanz
Informatik
o Post Finance
Media
o APA
o GEMA
o UNITYMEDIA
o RBB
Other
o ATOS
o POST (AT)
o SIEMENS
o VISTA JET
o POCZTA POLSKA
Construct
ion
o CAW
o KNAPP
o WACKER NEUSON
Retail
o AMAG
o MPREIS
o COOP
o REWE DIGITAL
o SPAR
Insuranc
e
o Allianz
o AOK
o AXA
o BARMER
o CSS-
Versicherung
o SUVA
Pharma
o BAYER
o BOEHRINGER
o INGELHEIM
o HEEL
o ROCHE
Healthc
are
o MED EL
o SIEMENS
o SASIS
8. 0.0.8
GenKI Lösungen …
1. verwenden Techniken des maschinellen Lernens wie neuronale Netzwerke, um neue Inhalte zu
generieren, die auf den Mustern und Strukturen der Daten basieren, mit denen sie trainiert wurden,
2. zielen darauf ab, Inhalte, Daten oder Medien zu erstellen, anstatt einfach vorhandene Daten zu analysieren
oder zu klassifizieren,
3. sind in der Lage, die Eigenschaften und Muster von Daten für eine Vielzahl von Anwendungen zu erlernen
und wiederzuverwenden.
4. haben das Potenzial, kreative Prozesse zu automatisieren, Inhalte schneller zu erstellen und neue
Möglichkeiten für die künstliche Erzeugung maßgeschneiderter Inhalte.
Gen AI ermöglicht es, kreative Aufgaben auszuführen, von denen man bisher annahm, dass sie nur dem
Menschen vorbehalten sind.
9. 0.0.9
GenKI Lösungen …
… werden sich wahrscheinlich am stärksten auf Wissensarbeit auswirken, insbesondere auf
Tätigkeiten, die mit Entscheidungsfindung und Zusammenarbeit zu tun haben und bei denen das
Automatisierungspotenzial bisher am geringsten war.
Zusätzlich zu dem potenziellen Wert, den GenKI spezifischen Anwendungsfällen, könnte die
Technologiekönnte die Technologie den Wert für gesamte Organisationdurch die
Revolutionierung internen Wissensmanagement-Systeme revolutioniert.
Source: McKinsey, 2023
12. 0.0.12
Vier KI-Trends in 2021
Source: Gartner, 2021
Vier Trends dominieren die KI-
Landschaft in 2021:
1. Operationalisierung von KI-
Initiativen
2. Effiziente Nutzung von Daten und
Modellen
3. Verantwortungsvolle KI
4. Daten für KI
Das Hauptaugenmerk der
Unternehmen liegt jedoch darauf, die
Geschwindigkeit zu erhöhen, mit der
die Proofs of Concept in die
Produktion überführt werden.
13. 0.0.13
Wo stehen wir bei der Einführung von KI
aktuell?
Source: Gartner, 2023
Zwei Arten von GenKI-Innovationen
dominieren
1. Innovationen, die durch GenKI
vorangetrieben werden.
2. Innovationen, die Fortschritte bei
GenKI vorantreiben werden.
GenKI dominiert die Diskussionen über
KI, da sie die Produktivität von
Entwicklern und Wissensarbeitern durch
Systeme wie ChatGPT auf sehr reale
Weise gesteigert hat.
Geschäftsprozesse und der Wert von
Humanressourcen werden überdacht,
was GenKI auf den Gipfel der überhöhten
Erwartungen im Hype Cycle gebracht hat.
14. 0.0.14
Innovationen, die durch GenKI vorangetrieben werden
1. Kunst und Design: Generative KI-Modelle ermöglichen die Erstellung neuer Bilder und Kunstwerke basierend auf
textuellen Beschreibungen. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für Künstler und Designer, Konzepte schnell zu visualisieren.
2. Unterhaltung und Medien: GenKI-Modelle werden unterstützend eingesetzt, um Musik, Videospiele, Filme und Literatur
zu erstellen oder zu bearbeiten. KI kann beispielsweise neue Musikstücke komponieren, Drehbücher schreiben oder
Charaktere für Videospiele generieren.
3. Forschung und Entwicklung: In der Wissenschaft nutzen Forscher generative KI-Modelle, um neue Moleküle für
Medikamente zu entdecken, Materialerforschungen voranzutreiben und komplexe Daten zu analysieren.
4. Bildung: Generative KI kann personalisierte Lerninhalte erstellen. KI-generierte Tests, Lehrbücher und interaktive
Lernmodule können auf die Bedürfnisse einzelner Lernender zugeschnitten werden.
5. Sprachverarbeitung: Modelle wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) revolutionieren die Art und Weise, wie wir
mit Computern interagieren, durch die Erstellung von Texten, die von menschlichem Schreiben kaum zu unterscheiden
sind. Dies ermöglicht Fortschritte in der automatischen Textgenerierung, Übersetzung, Zusammenfassung und mehr.
6. Architektur und Ingenieurwesen: Generative KI-Modelle unterstützen Architekten und Ingenieure bei der
Entwurfsoptimierung, indem sie Entwurfsalternativen generieren und bewerten, um die besten Lösungen für spezifische
Anforderungen zu finden.
7. Nachhaltigkeit und Umweltschutz: KI wird eingesetzt, um Lösungen für Umweltprobleme zu generieren, beispielsweise
durch die Optimierung von Energieverbrauchsmustern, die Vorhersage von Klimaänderungen oder die Entwicklung neuer
Materialien für die Kreislaufwirtschaft.
15. 0.0.15
Innovationen, die den Fortschritt von GenKI
vorangetreiben
1. Verbesserungen in der Hardware: Schnellere und effizientere GPUs, TPUs und spezialisierte Hardware wie
neuromorphe Chips könnten das Training komplexer KI-Modelle beschleunigen und effizienter machen.
2. Datenverfügbarkeit und -qualität: Größere und vielfältigere Datensätze sowie verbesserte Methoden zur
Datenbereinigung und -verarbeitung können die Qualität der von generativen KI-Systemen produzierten Ergebnisse
verbessern.
3. Neue Algorithmen und Architekturen: Fortschritte in der Entwicklung von KI-Algorithmen, beispielsweise durch tieferes
Verständnis von Transformer-Modellen oder die Entdeckung neuer neuronaler Netzwerkarchitekturen, sind entscheidend.
4. Ethische und rechtliche Rahmenbedingungen: Entwicklung von Richtlinien und Standards, die sicherstellen, dass
generative KI verantwortungsvoll und zum Wohle der Gesellschaft eingesetzt wird.
5. Open-Source-Initiativen: Der freie Zugang zu fortschrittlichen KI-Modellen und -Bibliotheken kann die Innovation fördern,
indem er Forschern und Entwicklern ermöglicht, auf vorhandenen Arbeiten aufzubauen.
6. Benutzerfreundliche KI-Plattformen: Werkzeuge, die es auch Nicht-Experten ermöglichen, KI-Modelle zu trainieren und
zu nutzen, könnten die Verbreitung und Anwendung von generativer KI erweitern.
7. Energieeffizienz: Angesichts der hohen Energiekosten des KI-Trainings könnten Innovationen, die den Energieverbrauch
reduzieren, die Nachhaltigkeit von KI-Operationen verbessern.
8. Automatisierung des KI-Designs: AutoML (Automated Machine Learning) und ähnliche Ansätze, die das Design von KI-
Systemen automatisieren, könnten es ermöglichen, schnellere und effektivere Modelle zu entwickeln.
9. Integration mit anderen Technologien: Die Kombination von KI mit anderen Technologien wie IoT, Blockchain und
17. 0.0.17
Bessere Ergebnisse bei akademischen und
beruflichen Prüfungen
GPT-4 übertrifft GPT-3.5
bei den meisten
getesteten Prüfungen.
GPT-4 fehlt im
Allgemeinen die Kenntnis
von Ereignissen nach
September 2021 und lernt
nicht aus seinen
Erfahrungen.
Nov. 23: GPT 4 Turbo
berücksichtigt Daten bis
April 23
Source: Open AI
19. 0.0.19
35% höhere Produktivität der Wissensarbeiter
durch ChatGPT
Eine MIT-Studie zeigt,
• dass gut ausgebildete Wissensarbeiter in der Verwaltung, im Marketing, HR oder
Beratung
• ihre Produktivität um 35 Prozent erhöht haben.
Sie erledigten ihre Aufgaben aber nicht nur
• schneller -
• auch die Qualität und die
• Arbeitszufriedenheit stiegen an.
Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence
Shakked Noy MIT Whitney Zhang MIT March 2, 2023 Working Paper (not peer reviewed)
21. 0.0.21
Die Vorteile des Einsatzes von generativer KI
überwiegen die damit verbundenen Risiken
74% glauben, dass die
Vorteile der
generativen KI die
damit verbundenen
Risiken überwiegen
capgemini Research Institute, Generative AI
Executive Survey, April 2023, N = 800
organizations.
22. 0.0.22
Top-20-Branchen mit hoher Betroffenheit durch
ChatGPT
How will Language Modelers like ChatGPT Affect
Occupations and Industries?
Ed Felten et al., 6 March 2023
23. 0.0.23
Seven Best Practices To Improve Your
Chances Of AI Success 7
7. Kill zombie AI projects.
Companies are always looking to trim the fat — especially when they’re feeling the pinch
of challenging macroeconomic conditions. Despite the desire to cut deadweight, AI
projects can persist in limbo, either because powerful executive sponsors have set ill-
conceived goals for them or because too few people in the organization understand AI well
enough to spot the lack of progress. They lurch forward in perpetuity, consuming time and
resources and reducing the appetite for future innovation in the organization. Tech
leaders should empower their teams to kill these “zombie” projects but also capture the
learnings to resurrect them in new, more viable incarnations.
24. 0.0.24
Die KI-Nutzung
in Österreich hat
sich innerhalb
von 2 Jahren um
23% erhöht
Unternehmen
mit mehr als 250
Beschäftigten
setzen KI am
stärksten ein
Statistik Austria Okt. 2023
26. 0.0.26
In welchen Geschäftsbereichen sehen Sie das größte
Potenzial für generative KI-Modelle, um Innovationen
voranzutreiben und Mehrwert für Ihr Unternehmen zu
schaffen?
67%der
Führungskräfte
sehen in
generativer KI das
größte Potenzial
für die IT als
Enabler für die
Förderung von
Innovationen über
alle Funktionen
hinweg.
capgemini Research Institute, Generative AI
Executive Survey, April 2023, N = 800
organizations.
27. 0.0.27
TOP USE CASES FÜR KI
Welche der folgenden Szenarien sind die wichtigsten Anwendungsfälle für künstliche
Intelligenz für Ihr Unternehmen in den nächsten 12 Monaten?
Forrester Research: Data And Analytics
Survey, 2023 Base:
3,019 data and analytics decision makers
28. 0.0.28
Vielfältige KI Anwendungsgebiete im
Unternehmen
Logistik
– Lagerhaltung, Sortierung, Lieferung
durch autonome Fahrzeuge/Roboter
– KI-basierte Bedarfs- und
Routineplanung
Produktion
– Anomalieerkennung
– Vorausschauende Wartung
– KI-gestützte Roboterassistenten für
Beschäftigte
– Weiterentwicklung smarter Produkte für
neue Geschäftsmodelle Lieferkette
– Optimierung der Lieferkette
– Intelligente
Absatzvorhersageprognosen
– Bedarfsprognosen zur Vorhersage von
Umsätzen
– Sprachsteuerung der Maschinen
– KI im 3D-Druck
– KI und kollaborative Robotik
Beschaffung/Einkauf und Bestellung
– Automatisierte Lagerhaltung durch
autonome Fahrzeuge
– KI-basierte Abwicklung: Übernahme
von Bestellvorgang bis Lieferung
Unternehmensinfrastruktur und
Personalwesen
– Übernahme von Routineaufgaben
– Teilautomatisiertes
Bewerbermanagement
Service und Kundenmanagement
– Automatisierte Kunden-Review-
Analysen
– Unterstützung bei Kundeninteraktion
(z. B. Chatbots)
Forschung und Entwicklung
– KI-gestützte Simulation von
Produktverhalten
– Analysen für Produktentwicklung
Marketing und Vertrieb
– Automatisierte Datenerfassung und -
auswertung
– KI-Unterstützung für Kundeninteraktion
– Dynamische Preisoptimierung;
Optimierung Produktportfolio
– Zielgenaue Werbung/Promotion
Qualitätskontrolle und -sicherung
– Sichtprüfung von Bauteilen auf
Fehlerhaftigkeit
– Predictive Quality: optische und
akustische Qualitätssicherung
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Projekt Beispiel - Ziele
Kunde
Internationales Fertigungsunternehmen mit klarem Fokus auf datengesteuerte Entscheidungen und einer IoT-Strategie
Business-Ziele
• Anreicherung und Gruppierung relevanter Datensätze durch effizientes Abrufen und Erstellen von Playlists (statisch und
dynamisch)
• Normalisierung von Datensätzen zur Gruppierung relevanter atomarer Datenstrukturen.
• Anreicherung von Datensammlungen mit Standard-CSP-Funktionen (Aufbewahrung, Berechtigung, Versionierung, Relationen,
Sammlungen, Abruf, Vererbung, ...)
• Speicherunabhängige Lösung - Inhaltsdateien können dort bleiben, wo sie sich befinden
• Die Plattform kann verschiedene Arbeitsgruppen (Orga-Einheiten) verwalten, indem sie ein entsprechendes
Berechtigungsmodell auf Mieter- und Rollenbasis bereitstellt
• Nahtlose Integration in nahezu jede Cloud-Infrastruktur mit allen Unternehmensfunktionen wie SSO, ...
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Projekt Beispiel - Lösung
Solution
• AI Data Collection Plattform ist für alle datengesteuerten, auf KI fokussierten Unternehmen gedacht, die
Datensätze organisieren und strukturieren müssen, um KI-Modelle zu trainieren, zu bewerten und
abzustimmen.
• Die AI Data Collection Plattform ist eine skalierbare, Cloud-native und voll ausgestattete Content-Service-
Plattform, die leistungsstarke Ingestion-Funktionen sowie Funktionen zur Datenanreicherung, Normalisierung
und Abfrage bietet.
• Im Gegensatz zu anderen KI-Speicherplattformen basiert unsere Lösung auf einem modernen Open-Source-
Produktstack, unabhängig von der Anzahl der Nutzer oder der Speichergröße.
Tech-Stack
Open Source, Scalable Solution, API First, Full featured CSP Stack (Versioning, Permission, Data
Dictionary, …)
33. 0.0.33
7 Best Practices für erfolgreiche KI-Projekte
1.
Zu ehrgeizige
Anwendungsfälle
vermeiden
2.
Richtige Priorisierung
zwischen geschäftlichem
Nutzen und technischer
Machbarkeit
3.
Planung der KI-Projekte in
Hinblick auf den gesamten
KI-Lebenszyklus.
4.
Iterative Verbesserung
der Daten
5.
Quick Wins, zur Motivation
und Plausibilität
6.
Menschlichen Vorurteile
beachten und
voreingenommene KI
berücksichtigen
7.
Zombie-KI-Projekte
beenden
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7 Best Practices für erfolgreiche KI-Projekte
1. Vermeiden Sie zu ehrgeizige KI-Anwendungsfälle.
Wenn sich Ihr KI-Anwendungsfall wie ein Science-Fiction-Film anfühlt, wird er
wahrscheinlich scheitern. Erfolgreiche KI-Anwendungen greifen einen bestehenden
Prozess auf und machen ihn besser, effizienter und/oder billiger. Die Ergänzung
komplexer menschlicher Aufgaben durch KI, z. B. durch KI-Tools, die Krankenschwestern
bei der Überwachung und Identifizierung von Risikopatienten helfen, kann
außerordentliche Vorteile bringen, erscheint aber für Branchenfremde vielleicht nicht
ganz so innovativ. Neue genAI-Anwendungsfälle oder Projekte, die sich zu futuristisch
anfühlen, sollten Technologieführer innehalten lassen. Auch wenn Sie schnell
vorankommen wollen, steckt diese Technologie noch in den Kinderschuhen. Achten Sie
also darauf, dass Sie Projekte, insbesondere kundenorientierte Anwendungen, nicht
überstürzt in die Produktion überführen.
2. Priorisieren Sie Projekte, die sich im Spannungsfeld zwischen geschäftlichem Nutzen
und technischer Machbarkeit bewegen.
Viele Unternehmen verfolgen dank des Medienhypes und des überschwänglichen Marketings
der Anbieter KI-Projekte, die weder wertvoll noch machbar sind. Um dies zu vermeiden,
sollten Sie Projekte auf der Grundlage ihres Wertes und ihrer Durchführbarkeit in
Ihrem Unternehmen gleichzeitig planen. Das Zusammenbringen von Geschäfts- und
Technikexperten ist ein Anfang, aber Sie können den Erfolg verbessern, wenn Sie
"Dolmetscher" haben, die Erfahrung in beiden Welten haben. Bei der Festlegung des
Projektumfangs sollten Sie den geschäftlichen Nutzen (einschließlich des erwarteten
Nutzens in einem bestimmten Zeithorizont) mit Kennzahlen versehen und berücksichtigen,
was mit den vorhandenen Daten und dem vorhandenen Personal im gleichen Zeithorizont
getan werden kann.
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7 Best Practices für erfolgreiche KI-Projekte
3. Planen Sie KI-Projekte mit Blick auf den gesamten KI-Lebenszyklus.
Neue KI-Lösungen sind nicht wertvoll, wenn die Endnutzer sie nicht annehmen und nutzen.
Der Einsatz Ihrer KI-Lösung bedeutet mehr, als sie nur in die Hände der Endnutzer zu
geben. Es bedeutet auch, dass Sie fortlaufend Support und Wartung der Produktionsmodelle
anbieten und neue Benutzer oder bestehende Benutzer für neue Anwendungsfälle schulen
müssen. Wenn Sie das nicht eingeplant haben, müssen Sie mit langen Verzögerungen oder mit
Implementierungen rechnen, die im Dunkeln treiben. Planen Sie Ihr KI-Projekt von Anfang
bis Ende und nehmen Sie sich die Zeit, von Anfang an Vertrauen zu den vorgesehenen
Endnutzern der Lösung aufzubauen, um die Wahrscheinlichkeit eines späteren Erfolgs zu
erhöhen.
4. Verbessern Sie Ihre Daten iterativ.
Wenn es um KI-Projekte geht, ist die Verwaltung von Daten ein fortlaufender Prozess und
kein einmaliges Projekt, das Sie auf einer Liste abhaken können. Sie werden nicht wissen,
welche Daten Sie benötigen und in welcher Form Sie sie benötigen, bis Sie wissen, wie Sie
sie verwenden werden. Wenn Sie Ihre KI-Projekte zurückhalten, um auf ein
Informationsarchitekturprojekt zu warten, wird das nicht funktionieren, denn selbst wenn
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7 Best Practices für erfolgreiche KI-Projekte
5. Nutzen Sie Quick Wins, um Ihre KI-Fähigkeiten auszubauen.
Die meisten erfolgreichen KI-Initiativen nutzen die vorhandenen Fähigkeiten, um schnell
einen Mehrwert zu schaffen, und verwenden diesen Wert dann, um Investitionen in bessere
Fähigkeiten, Plattformen und Prozesse zu rechtfertigen. Das bedeutet oft, dass man
zunächst horizontale oder vertikale Punktlösungen mit eingebetteten KI-Funktionen kauft,
bevor man zu individuellen Modellen und Anwendungen übergeht.
6. Bekämpfen Sie aktiv Ihre menschlichen Vorurteile und machen Sie sich dann Gedanken
über voreingenommene KI. Voreingenommenheit in der KI ist ein großes Problem, das das
Vertrauen in die KI auf breiter Ebene beeinträchtigt, von Unternehmensnutzern bis hin zu
Verbrauchern. Um zu vermeiden, dass Ihre Modelle verzerrt sind, sollten Sie aktiv nach
Verzerrungen in den Daten suchen, auf deren Grundlage Sie Ihre Modelle trainieren wollen,
und diese aus verschiedenen Perspektiven von technischen und fachlichen Experten in Ihre
Projekte einbeziehen. Testen Sie vor allem mehrere Hypothesen, validieren Sie die Modelle
und überwachen Sie sie im Laufe der Zeit auf Verzerrungen und ggf. auf Fairness. Wenn Sie
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7 Best Practices für erfolgreiche KI-Projekte
7. Beenden Sie Zombie-KI-Projekte. Unternehmen sind immer auf der Suche nach
Einsparungen - vor allem, wenn sie die schwierigen makroökonomischen
Bedingungen zu spüren bekommen. Trotz des Wunsches, Ballast abzubauen, können
KI-Projekte in der Schwebe bleiben, entweder weil mächtige Sponsoren aus der
Führungsetage ihnen schlecht durchdachte Ziele gesetzt haben oder weil zu
wenige Mitarbeiter im Unternehmen KI gut genug verstehen, um den Mangel an
Fortschritt zu erkennen. Sie schleichen sich unaufhörlich voran, verschlingen
Zeit und Ressourcen und verringern den Appetit auf zukünftige Innovationen im
Unternehmen. Technische Führungskräfte sollten ihre Teams befähigen, diese
"Zombie"-Projekte zu beenden, aber auch die Lehren daraus zu ziehen, um sie
in neuen, tragfähigeren Formen wieder aufleben zu lassen.
Enrich and group relevant data sets by efficient retrieval and playlists generation (static and dynamic)
Normalize data sets to group relevant atomic data structures.
Enrich data collections with standard CSP features (retention, permission, versioning, relations, collections, retrieval, inheritance, …)
Storage independent solution – content files can stay where they are located
Platform can maintain different work groups (orga units) by providing appropriate tenant and role based permission model
Seamless integration into almost any cloud infrastructure with all enterprise features like SSO, …