Die Data Transformation sollte sich wie ein Fortschritt anfühlen, doch oft liegen Petabytes an Rohdaten ungenutzt herum, Proof-of-Concept-Projekte kommen nicht voran, und isolierte Teams debattieren über Strategien, während die Konkurrenz davonzieht. Artefact diese Stagnation, indem es die Intuition der „Kunst“ mit der Stringenz der „Fakten“verbindet.
Artefact AI , indem es technische Exzellenz mit geschäftlicher Ausrichtung verbindet.
Es tra
verwandelt kostspielige Pilotprojekte in messbare Unternehmenskompetenzen. Als Führender Google Cloud und AI des Jahres 2025“ für die EMEA-Region, Es baut Barrieren zwischen unternehmerischer Vision und technischer Realität ab, schafft data sichere data , setzt maßgeschneiderte AI ein und fördert die Weiterbildung der Mitarbeiter, sodass einzelne Erfolge unternehmensweit skaliert werden können und messbare Ergebnisse wieder auf die Tagesordnung rücken.
Die Vorstände drehen sich immer wieder um dieselben drei Ziele:
- Machen Sie neue AI zu greifbaren Gewinnen,
- data für alle data Selbstverständlichkeit machen,
- Und bauen Sie eine cloud auf, die robust genug ist, um mit dem Unternehmen mitzuwachsen.
Artefact jedes einzelne Artefact .
Es führt Kunden von vereinzelten Proof-of-Concept-Projekten hin zu ganzen Flotten von Gemini-, Imagen-3- und Veo-2-Agenten, die Inhalte erstellen, Kundenanfragen beantworten und die Beschaffung automatisieren. Die „School of Data, AI und die GenAI-Hackathons schulen Tausende von Teilnehmern, während BigQuery, Vertex AI und Looker die Grundlage jeder Architektur bilden.
Interessenten kommen oft mit einem funktionierenden Pilotprojekt, das in einer Abteilung ins Stocken gerät, oder mit data in Silos zwischen IT und Fachabteilungen data . Artefact mit einer Reifegradanalyse, baut dann ein einheitliches Cloud auf und setzt eine wiederholbare Bereitstellungs-Engine ein, die sichere Plattformen, Fachexperten, Product Owner und erfahrene Ingenieure miteinander verbindet. So werden erste Erfolge in wiederholbare Fähigkeiten in den Bereichen Vertrieb, Lieferkette und Finanzen umgewandelt.
Durch regelmäßige Workshops, persönliches Coaching und die enge Zusammenarbeit vor Ort stellt das Unternehmen die Menschen in den Mittelpunkt jeder Einführung und konzentriert sich dabei stärker darauf, wie Teams arbeiten. Artefact darauf Artefact , Teams in die Lage zu versetzen, Autonomie zu erlangen und die volle Verantwortung zu übernehmen.
Die MissionArtefactist einfach: AI data AI zu beschleunigen, um positive Auswirkungen zu erzielen. Effizienz und Wettbewerbsvorteile sind wichtig, doch ebenso wichtig ist die menschliche Erfahrung. Durch den Ersatz repetitiver Aufgaben durch intelligente Assistenten gewinnen Mitarbeiter Zeit für eigenständiges Urteilsvermögen und Kreativität. Kunden profitieren von personalisierten Kundenerlebnissen und sicheren Chatbots, die Probleme sofort lösen, während die Gesellschaft davon profitiert, wenn Algorithmen zur Nachfrageprognose die Lebensmittelverschwendung im Einzelhandel reduzieren. Kleine, funktionsübergreifende Teams beziehen Geschäftsanwender vom ersten Tag an in jedes Projekt ein und stellen so sicher, dass jeder Sprint ein echtes Problem löst.
Die beiden Kernangebote des Unternehmens bilden die solide Grundlage für die Arbeit.
AI Data AI Data AI des Unternehmens entwirft einen praktischen, wertorientierten Fahrplan und ein Modell zur Steuerung der Kapitalrendite, während die „Agentic AI diesen Plan mithilfe einer robusten Plattform, Fachexperten und erstklassigen Ingenieuren in die Tat umsetzt. Das Ergebnis sind produktionsreife Tools für die Automatisierung von Ausschreibungen, die dynamische Erstellung von Inhalten und die Optimierung der Lieferkette – alles untermauert durch kontinuierliche Weiterbildungen, damit die Kundenteams die Lösungen auch lange nach der Einführung selbstständig nutzen und erweitern können.
Wir verbinden menschliche Kreativität mit data , skalieren generative AI Google Cloud jeder Mitarbeiter Erkenntnisse in Maßnahmen umsetzen kann und jedes Pilotprojekt zueinemunternehmensweiten,messbaren und nachhaltigen Mehrwertwird.— Ghadi Hobeika, CEO, Nordamerika
Die Ergebnisse vor Ort bestätigen diesen Ansatz.
Die Bäckereien von Carrefour nutzen nun ein Cloud von Google Cloud , um die tägliche Produktionsmenge zu bestimmen, wodurch Abfall reduziert und der Gewinn gesteigert wird. Ein führender US-amerikanischer Konsumgüterhändler, der für seine Produktinnovationen bekannt ist, setzt auf stets verfügbare „synthetische Personas“, die verstreute data klaren Erkenntnissen zusammenführen, wodurch Kampagnen beschleunigt und die Rendite gesteigert werden. Ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich Luxusmode senkt sowohl Kosten als auch Durchlaufzeiten, indem es markentaugliche Bilder und Videos auf Google Cloud generiert, Cloud herkömmliche Fotoshootings zu veranstalten.
Artefact praxisorientiertes Engineering mit klarer Beratung. Branchenfokussierte Teams aus den Bereichen Luxus, Einzelhandel, Konsumgüter und Finanzen entwickeln Tools, die sich nahtlos in die täglichen Arbeitsabläufe einfügen, während Bootcamps und Workshops dafür sorgen, dass Ideen im gesamten Unternehmen zirkulieren.
Dieser Geist zeigt sich auch beimAdopt AI : Europas größtem AI , das vom 25. bis 26. November im Grand Palais in Paris stattfand . Mit über20.000 Teilnehmern, 250 Ausstellern und 500 Referenten, darunter Führungskräfte von Airbus, Carrefour, Aramco, Siemens und Bayer, war die wirtschaftsorientierte Veranstaltung eine wichtige Fortsetzung des AI von Präsident Emmanuel Macron.Präsident Macron selbstschloss den ersten Tag mit einer Grundsatzrede ab.
Artefact wurde 2015 nach einer Fusion mit dem Pionier im Bereich digitales Marketing, NetBooster, gegründet und Artefact seit jeher zwischen zwei Welten bewegt: fundierter Beratung und kreativem Markendenken. Diese Mischung prägt bis heute die Unternehmenskultur. Das Unternehmen arbeitet mit dem akademischen Lehrstuhl „Good in Tech“ zusammen, um die Lücke zwischen Forschung und Praxis zu schließen, und wurde kürzlich von Labelia Labs mit dem AI „Responsible and Trusted AI ausgezeichnet – ein unabhängiger Beweis dafür, dass seine Modelle unter Berücksichtigung von Fairness, Transparenz und Datenschutz entwickelt und gesteuert werden. Diversität und Inklusion stehen bei jedem Projekt gleich neben data auf der Checkliste, denn vorurteilsfreie Algorithmen beginnen mit Teams, die sich ihrer eigenen Vorurteile bewusst sind.
Um diese Werte umzusetzen, braucht es mehr als nur kluge Köpfe; es bedarf auch einer standardisierten technischen Umsetzung. Artefact bei jedem Build strenge MLOps-Standards Artefact , sodass Modelle reibungslos aktualisiert werden, data frühzeitig erkannt werden und Proof-of-Concept-Code ohne Neuprogrammierung in die Produktion übergeht. Dieser Ansatz sorgt dafür, dass Projekte auch lange nach dem Abklingen der anfänglichen Begeisterung weiterlaufen – ganz gleich, ob das Ziel die vorausschauende Wartung für eine Fluggesellschaft oder hyper-personalisierte Werbeaktionen für einen Lebensmitteleinzelhändler ist.
Auch im Bereich der Akquisitionen verzeichnet das Unternehmen weiterhin ein stetiges Wachstum.
Die kürzlich erfolgte Übernahme des Berliner Unternehmens Explorate AI die Fachkompetenz in der DACH-Region AI , und ganzjährig eingerichtete Demo-Stände auf Veranstaltungen wie der VivaTech bieten Kunden die Möglichkeit, neue Prototypen hautnah zu erleben – von Dashboards zur Betrugserkennung bis hin zu Optimierungslösungen für eine CO₂-arme Logistik. Jeder dieser Schritte erweitert das Instrumentarium, ohne dass das Unternehmen dabei seine Wurzeln unter dem Motto „Kunst trifft Fakten“ aus den Augen verliert.
Die Artefact of Data bereits über 4.000 Fachkräfte weitergebildet und verzeichnet eine Vermittlungsquote von 86 % bei den Absolventen, während die interne Akademie des Unternehmens jedes Jahr mehr als 1.500 Kurse und Veranstaltungen zum Wissensaustausch organisiert. Die Berater durchlaufen abwechselnd Bootcamps zu den Themen cloud , AI und agile Projektabwicklung, wodurch sichergestellt wird, dass neue Denkansätze direkt in die Kundenprojekte einfließen.
Die Wirkung geht über kommerzielle Projekte hinaus. Im Rahmen von Artefact Good“ verbinden Freiwillige data mit humanitären Zielen, beispielsweise indem sie dem Carnot CALYM Institute dabei helfen, neue Erkenntnisse in der Lymphomforschung zu gewinnen, und damit zeigen, dass dieselben Algorithmen, die Prognosen im Einzelhandel oder die Medienplanung steuern, auch medizinische Durchbrüche beschleunigen können. Diese zusätzlichen Dimensionen, wie grenzenlose Bereitstellung, kontinuierliches Lernen und zielgerichteter Einsatz von Technologie für das Gute, runden das Bild eines Unternehmens ab, das alltäglichen Pragmatismus mit einer langfristigen Vision davon verbindet, wie data sowohl dem Geschäft als auch der Gesellschaft dienen data .
Die jüngste Investition von Cinvenverschafft Artefact nötigen Mittel, um seine Größe bis 2030 zu verdreifachen, 20 strategische Übernahmen zu tätigen und mehr Ressourcen in Talente und Forschung zu investieren. Das Ergebnis werden fundiertere Technologien, eine breitere globale Präsenz und eine noch stärkere Position als führendes unabhängiges AI data AI sowie als vielversprechender Google-Partner sein.
Kunden erkennen diese Dynamik in Lösungen, die neue Erkenntnisse zügig in unternehmensweite, nachhaltige Vorteile umsetzen.
Standards für die Interoperabilität und Überwachung von Agenten
Protokolle wie Agent-to-Agent (A2A) oder MCP befinden sich noch in einem frühen Stadium, und der Markt ist eindeutig noch nicht ausgereift. Der Experte merkt an, dass ein CAC40-Unternehmen, das verschiedene Modelle (Mistral, OpenAI, Google, Azure) einsetzt, derzeit nicht alle seine Systeme überwachen kann. Seiner Meinung nach wird von den Anbietern dringend erwartet, dieses Problem der Interoperabilität und der Verwaltung in großem Maßstab zu lösen. Sie müssen in der Lage sein, Lösungen anzubieten, die „den Aufbau von Agenten auf zuverlässige und robuste Weise skalieren“ und eine„zuverlässige Steuerung“dieser Agenten ermöglichen.
Da es keine einheitlichen Protokolle und Überwachungsplattformen gibt, sind Unternehmen derzeit gezwungen, entweder eine „große Wette“ einzugehen (alles auf ein einziges Modell zu setzen) oder „Schnittstellen“ zu verwalten, was ihre Skalierbarkeit erheblich einschränkt. Die größte technologische Herausforderung besteht im Fehlen von Standards und ausgereiften Managementlösungen für die Interoperabilität und Überwachung von Agenten verschiedener Anbieter.
In den nächsten 12 bis 24 Monaten wird sich die Landschaft rasant weiterentwickeln: das Aufkommen von Low-Code-Plattformen für Geschäftsanwender, die Standardisierung von Transaktions-Konnektoren, die Stärkung der Observability-Fähigkeiten und das Auftauchen spezialisierter Agenten, die direktin die alltäglichen Tools integriert sind.
Die Frage wird nicht mehr lauten: „Ist das machbar?“, sondern: „Welche Abfolge von Prozessen sollte umgestaltet werden und wie können wir dies effektiv überwachen?“.
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