The Artefact Research Center's mission is to foster an innovation ecosystem around AI and data by encouraging collaboration between university professors and representatives of international partner companies. The goal: cutting-edge research driven by data and the industrial applications of its partner companies.
Entdecken Sie, wie Agentic AI praktische, strategische Vorteile für Digital- und data schafft. Von der autonomen Kampagnenoptimierung bis hin zu personalisierten Kundenerlebnissen - diese Technologie ermöglicht es Ihrem Team, sich auf wirkungsvolle Innovationen zu konzentrieren.
Vincent Luciani, Mitbegründer und Executive Chairman von Artefact, betont, dass artificial intelligence AI) konkret in die kollektiven Prozesse eines Unternehmens integriert werden muss, wenn sie echte Produktivitätsgewinne bringen soll. Der Unternehmer wird am Dienstag, den 29. April, an der MKIA, einer von Maddyness organisierten Veranstaltung zum Thema AI, im Salle Gaveau in Paris teilnehmen.
Keine Strategie ist ohne Messung wirksam! Die Auswahl von Projekten, die Bewertung der Leistung von AI oder die Halluzinationen der Maschine: Detaillierte Erläuterungen zur Governance, die Sie einrichten müssen, um sich dank artificial intelligence von der Masse abzuheben.
In July 2024, Robin was promoted to CTO of Artefact France for his deep technology expertise and management skills. He now leads a large team of data scientists, software engineers and frontend developers, ensuring that his team is at the forefront of technology, with training and curiosity at the heart of his approach.
AI entwickelt sich rasch in Richtung einer Zukunft, in der Benutzer nicht mehr über Modelle, Modi oder Tools nachdenken. Stattdessen werden die Systeme dynamisch anpassungsfähig - sie passen automatisch die Argumentationstiefe an, wählen die richtigen Werkzeuge aus und verwalten die Ressourcen in Echtzeit, je nach Komplexität der Aufgabe.
As AI agents increasingly handle tasks like email drafting or resolving customer service issues, one challenge becomes clear: how can these agents communicate effectively - not only with humans but also with the software systems they depend on?
Der Aufstieg von AI in Unternehmen vollzieht sich auf zwei Ebenen: Verbesserung der individuellen Produktivität durch Aufgabenagenten und Neudefinition kollektiver Arbeitsabläufe durch Workflow-Agenten. Während diese Innovationen Effizienzgewinne versprechen, bringen sie auch strukturelle Herausforderungen mit sich. Ohne eine gut durchdachte Strategie riskieren Unternehmen eine unkontrollierte Ausbreitung von Agenten und kritische betriebliche Abhängigkeiten.
Da AI zunehmend Aufgaben wie das Verfassen von E-Mails oder die Lösung von Kundendienstproblemen übernehmen, stehen wir vor einer entscheidenden Herausforderung: Wie können diese Agenten effektiv kommunizieren - nicht nur mit Menschen, sondern auch mit den Software-Ökosystemen, auf die sie angewiesen sind?
