In einer Zeit, in der jede Kundeninteraktion einen data erzeugt, geht es bei der Transformation des Marketings nicht mehr nur um den Einsatz von Technologie, sondern um Intelligenz. Die nächste Evolutionsstufe des digitalen Marketings wird nicht durch isolierte Tools definiert, sondern dadurch, wie nahtlos data AI , um sinnvolles, messbares Wachstum zu erzielen.
Das neue E-Book Artefact, „The Agentic AI in Healthcare: Accelerating Pharma’s HCP-Centric Marketing from Insight to Outcome” (Der AI agenterischer AI im Gesundheitswesen: Beschleunigung des HCP-zentrierten Marketings der Pharmaindustrie von der Erkenntnis zum Ergebnis), zeigt, dass agenterische AI einen großen Fortschritt bei der Lösung dieser Herausforderungen AI . Während AI traditionelle generative AI auf die Erstellung von Inhalten AI , AI agenterische AI Maßnahmen ergreifen. Sie erhält Ziele und Vorgaben, denkt strategisch und führt Aufgaben autonom innerhalb der Grenzen der Compliance und genehmigter data aus. Agentische AI AI einem Produktivitätswerkzeug zu einem Motor für die Unternehmensleistung.
In den letzten zehn Jahren hat sich Nachhaltigkeit vom Randbereich der Unternehmensreputation zum Kernbereich der Unternehmensleistung entwickelt. Das neue E-Book Artefact, „ESG in Action: Wie man Umwelt-, Sozial- und data (ESG) data Business Intelligence umwandelt“, dokumentiert diesen Wandel anhand von halbstrukturierten Interviews mit Führungskräften globaler Unternehmen wie Accor, Legrand, Tarkett, Ardian, Heineken, Siplec und Schenker sowie anhand von Erkenntnissen der OECD und data Nachhaltigkeits- und data Artefact.
Während Unternehmen sich beeilen, AI in Betrieb zu nehmen, stellen die meisten fest, dass ihre data nie für autonomes Denken ausgelegt war. Heute werden bis zu 80 % der Zeit AI für data und Schemaabgleich aufgewendet – ein Symptom für Infrastrukturen, die für die Speicherung und nicht für das Verstehen konzipiert wurden. Ohne eine Grundlage, die Beziehungen und Bedeutungen erfasst, bleiben Agenten zwar leistungsstark, aber blind. Da AI zu aktiven Teilnehmern in Unternehmensabläufen werden, entwickeln sich Art und Umfang der data weiter.
In den letzten 18 Monaten hat das Thema "Generative AI" jede Strategiesitzung auf C-Level dominiert. Aber was, wenn das bereits das alte Thema ist? Im Energie- und Industriesektor verlagert sich die Diskussion rasch von der generativen KI zur agentenbasierten AI. Dabei handelt es sich nicht nur um ein inkrementelles Update, sondern um ein neues Paradigma, das sich von der einfachen Ergänzung von Aufgaben hin zur völligen Neuerfindung von industriellen Kernprozessen bewegt.
Mit der Ankündigung von Atlas, dem neuen ChatGPT-basierten Browser, hat OpenAI nicht nur ein weiteres Produkt auf den Markt gebracht. Es öffnete eine Tür, die in die nächste Ära der Mensch-Computer-Interaktion führt, und damit zwangsläufig auch in ein neues Grenzgebiet für die Werbung.
Die meisten Unternehmen sind noch nicht bereit, einen data aus der Dashboard-Ära durch einen AI zu ersetzen. Die jüngste Salesforce-Studie "State of Data & Analytics" zeigt, dass 84 % der Führungskräfte im Bereich data und Analytik sagen, dass ihre Strategien komplett überarbeitet werden müssen, bevor AI erfolgreich sein können. Die Führungskräfte schätzen, dass 26 % ihrer data nicht vertrauenswürdig sind, nur 43 % verfügen über formale data , und etwa 50 % sind nicht davon überzeugt, dass sie in der Lage sind, zeitnahe Erkenntnisse zu generieren und zu liefern. Gleichzeitig sind 70 % der Meinung, dass die wertvollsten Erkenntnisse in unstrukturierten data verborgen sind. Die Schlussfolgerung liegt auf der Hand: Das Hindernis ist nicht der Enthusiasmus, sondern die Grundlage, und diese Grundlage muss sich ändern, bevor agentische Systeme skaliert werden können.
Die Sortimentsoptimierung ist ein wichtiger Prozess im Einzelhandel, bei dem es darum geht, den idealen Produktmix zu finden, um die Nachfrage der Verbraucher zu befriedigen und gleichzeitig die zahlreichen logistischen Zwänge zu berücksichtigen. Die Einzelhändler müssen sicherstellen, dass sie die richtigen Produkte in der richtigen Menge und zur richtigen Zeit anbieten. Durch die Nutzung von data und Verbrauchererkenntnissen können Einzelhändler fundierte Entscheidungen darüber treffen, welche Artikel sie vorrätig halten, wie sie ihren Bestand verwalten und welche Produkte sie auf der Grundlage von Kundenpräferenzen, saisonalen Trends und Verkaufsmustern priorisieren sollten.
MotherDuck erweitert die analytische Leistung von DuckDB auf die cloud mit kollaborativen Funktionen und bietet eine viermal schnellere Leistung als BigQuery sowie Kosteneinsparungen gegenüber herkömmlichen data Warehouses durch serverlose, nutzungsabhängige Preise. Nach der Ankündigung der neuen europäischen cloud von MotherDuck waren wir von der Leistung und dem attraktiven Preis beeindruckt. MotherDuck kann bereits in Ihre Goldschichten integriert werden, um die Bereitstellung von data zu beschleunigen und gleichzeitig Kosten zu sparen. Siehe Leistungsbenchmark.
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