![](\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/IMG_0975.jpg\" "\\"data-driven\\"")
<\/span><\/div><\/div><\/div>NACHRICHTEN \/ KI-TECHNOLOGIE<\/p>\n<\/div>
Ryo Katsuki, VP von Artefact UK, setzt sich zu einem Kamingespr\u00e4ch \u00fcber die Bedeutung der Integration von KI in Ihr Unternehmen im Jahr 2020 zusammen. Er gibt auch Ratschl\u00e4ge, wie Sie dies am effizientesten tun k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Ryo Katsuki, VP von Artefact UK, setzt sich zu einem Kamingespr\u00e4ch \u00fcber die Bedeutung der Integration von KI in Ihr Unternehmen im Jahr 2020 zusammen. Er gibt auch Ratschl\u00e4ge, wie Sie dies am effizientesten tun k\u00f6nnen.<\/span><\/strong><\/h3>\nWarum gerade jetzt? Warum ist es so wichtig, KI zu einem Muss f\u00fcr die Unternehmensstrategie zu machen?<\/span><\/strong><\/h3>\nDank des technologischen Fortschritts ist eine leistungsstarke IT-Infrastruktur in den letzten Jahren f\u00fcr Unternehmen aller Gr\u00f6\u00dfenordnungen viel leichter zug\u00e4nglich geworden. Unternehmen haben jetzt weniger Ausreden f\u00fcr fehlende Einrichtungen oder Methoden zur elektronischen Erfassung und Nutzung aller Informationen.\u00a0<\/span><\/p>\nDer Speicherplatz ist fast kostenlos, denn Amazons AWS Glacier bietet jetzt data Speicherplatz zu <\/span>#CONTENT#.000004 pro MB<\/b>, verglichen mit <\/span>1967<\/b>,<\/span> wenn<\/span> eine 1MB Festplatte<\/b>,<\/span> die nicht einmal gro\u00df genug ist, um eines Ihrer iPhone-Fotos aufzunehmen, h\u00e4tte Sie Millionen gekostet.<\/b>. Parallel dazu, Dollar pro Rechenleistung <\/span>ist alle vier Jahre um das Zehnfache zur\u00fcckgegangen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\nDurch die cloud-Dienste ist es auch f\u00fcr Startups und KMUs zug\u00e4nglich geworden, die die hohen Anschaffungskosten f\u00fcr hochspezialisierte Maschinen nicht aufbringen k\u00f6nnen oder denen die technischen F\u00e4higkeiten f\u00fcr deren Wartung fehlen. Unternehmen k\u00f6nnen au\u00dferdem ihre Kosten weiter senken. Die meisten cloud-Unternehmen gew\u00e4hren Rabatte f\u00fcr Unternehmen, die ihren zuk\u00fcnftigen Computerbedarf absch\u00e4tzen und bereit sind, die Kosten im Voraus zu reservieren und zu bezahlen.<\/span><\/p>\nDie Chance f\u00fcr Unternehmen besteht hier offensichtlich darin, alle data zu erfassen, sich auf Computer zu verlassen, um sie auf maschinelle Weise zu verarbeiten und gesch\u00e4ftsrelevante Informationen zu generieren. Zu diesem Zweck haben cloud Unternehmen wie Amazon, Google und Microsoft ihren Teil dazu beigetragen, schl\u00fcsselfertige Plattformen f\u00fcr maschinelles Lernen zu entwickeln, die f\u00fcr Unternehmen jeder Gr\u00f6\u00dfe zug\u00e4nglich und verwaltbar sind. Sie bieten jetzt eine ganze Bibliothek von Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen an, um Erkenntnisse zu gewinnen.<\/span><\/p>\nDie KI-Infrastruktur f\u00fcr die Erstellung pr\u00e4skriptiver Berichte, die Gesch\u00e4ftsentscheidungen unterst\u00fctzen, ist ausgereift. Es liegt nun an jedem Unternehmen sicherzustellen, dass seine Gesch\u00e4ftsprozesse und Talentpools auf die KI-Revolution ausgerichtet sind. Die Unternehmen, die data nicht als Kernstrategie betrachten und nicht auf der aktuellen Welle reiten, werden im Vergleich zu ihren Konkurrenten nicht gut abschneiden. Dies gilt insbesondere f\u00fcr diejenigen, die ihre data gut verwalten und Gesch\u00e4ftsentscheidungen vorantreiben, um artificial intelligence zu generieren und zu nutzen.<\/span><\/p>\nWie einfach ist es, KI einzubinden?<\/span><\/strong><\/h3>\n\n\u201dDas wird nicht einfach durch die Einstellung einiger neuer data-Wissenschaftler mit Hochschulabschluss geschehen. Es erfordert, dass sich die F\u00fchrungsebene jedes Unternehmens zusammensetzt und gemeinsam die Art und Weise, wie data in der Organisation flie\u00dft, \u00fcberdenkt und neu gestaltet.\u201d<\/span><\/em><\/h3>\n<\/blockquote>\nGute Frage. Die Einf\u00fchrung von KI ist einfach genug, wenn Sie verstehen, was es braucht, um eine Ver\u00e4nderung herbeizuf\u00fchren. Allerdings ist die Integration von KI in ein Unternehmen mit echter Wirkung schwieriger, als Sie vielleicht denken.\u00a0<\/span><\/p>\nIch frage Gesch\u00e4ftsinhaber oft, wie intensiv ihr Unternehmen KI auf einer Skala von 1-10 einsetzt. Sie sagen nie 10. Das ist nicht nur die Aufgabe einer IT-Abteilung. Es reicht nicht aus, ein paar neue data-Wissenschaftler mit Hochschulabschluss einzustellen. Es erfordert, dass sich die F\u00fchrungsebene eines jeden Unternehmens zusammensetzt und gemeinsam die Art und Weise, wie data innerhalb des Unternehmens flie\u00dft, \u00fcberdenkt und neu gestaltet. Es erfordert eine data-Strategie mit einer Vision, die beschreibt, wie das Unternehmen sich selbst vermarkten, seine Produkte und Dienstleistungen an seine Kunden vermarkten, Produkte herstellen und verkaufen, Dienstleistungen vorbereiten und erbringen und intern arbeiten w\u00fcrde, um interne und externe Kunden zu bedienen.\u00a0<\/span><\/p>\nAll dies basiert auf der Grundannahme, dass alle data elektronisch erfasst und aufgezeichnet werden und dass alle Gesch\u00e4ftsentscheidungen auf der Grundlage von data oder data-gest\u00fctzten Vorhersagen und Empfehlungen getroffen werden. Gesch\u00e4ftsentscheidungen, die nicht in angemessener Zeit auf der Grundlage von data getroffen werden k\u00f6nnen, werden in die \u00dcberpr\u00fcfung zur kontinuierlichen Verbesserung der Gesch\u00e4ftsprozesse und des data-Managements eingespeist. Bei der Implementierung wird dieses Programm zur kontinuierlichen Verbesserung, das von allen Mitgliedern des Senior Management Teams unterst\u00fctzt wird, eine Schl\u00fcsselrolle bei der Integration von KI spielen.<\/span><\/p>\nWas w\u00e4ren die ersten Schritte beim Einsatz von KI in der Wirtschaft?<\/span><\/strong><\/h3>\nDie F\u00fchrungskr\u00e4fte eines Unternehmens k\u00f6nnten damit beginnen, h\u00e4ufig gestellte gesch\u00e4ftliche Fragen aufzulisten, die nach wie vor unbeantwortet bleiben. Diese Fragen beziehen sich wahrscheinlich auf jeden Aspekt des Unternehmens - die h\u00e4ufigste ist wahrscheinlich \u2018Warum sinken meine Einnahmen? Die Positionierung von KI als eine M\u00f6glichkeit, diese Fragen zu beantworten, kann den Ausgangspunkt f\u00fcr ein Gespr\u00e4ch \u00fcber KI bilden.\u00a0<\/span><\/p>\nDie Einf\u00fchrung von KI in einem Unternehmen ist ein funktions\u00fcbergreifendes Programm, das alle Abteilungen betrifft und \u00c4nderungsmanagement sowie eine Neuimplementierung der Systeme erfordert. Letztendlich muss sich die Unternehmensleitung zusammensetzen und bereit sein, die KI-Revolution im Unternehmen zu unterst\u00fctzen.\u00a0<\/span><\/p>\nWenn Sie ein data-Ingenieur oder data-Wissenschaftler sind, dem es schwer f\u00e4llt, seine KI-Agenda durchzusetzen, sollten Sie zuerst den gesch\u00e4ftlichen Sponsor und Entscheidungstr\u00e4ger ausfindig machen und dessen Unterst\u00fctzung einholen.<\/span> Vergewissern Sie sich, dass Sie sein Gesch\u00e4ft verstehen, zeigen Sie, dass Sie viel Fantasie haben und stellen Sie sicher, dass Sie die Vorteile, die die Kosten der Ver\u00e4nderung aufwiegen, deutlich machen k\u00f6nnen. Letztendlich ist es eine Strategie und eine Plattform, die Sie pr\u00e4sentieren.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\nGeben Sie nicht auf, wenn Sie nur lauwarme Unterst\u00fctzung von einem Mitglied der Gesch\u00e4ftsleitung erhalten. Wenn Sie mit anderen Mitgliedern des oberen Managementteams sprechen, werden die Kosten theoretisch geteilt, w\u00e4hrend die Argumente f\u00fcr die Vorteile mit der Unterst\u00fctzung wachsen, so dass die Kosten pro Vorteil f\u00fcr das Unternehmen geringer werden.<\/span><\/p>\nWas sind die gr\u00f6\u00dften Chancen beim Einsatz von KI?<\/span><\/strong><\/h3>\n\n\u201dDies zeigt die gro\u00dfe Chance, die sich aus dem Einsatz von KI in der Wirtschaft ergibt: ein kolossales Problem in ein machbares, vern\u00fcnftiges und dennoch wirkungsvolles Problem zu reduzieren.\u201d<\/span><\/em><\/h3>\n<\/blockquote>\nAm meisten freue ich mich auf den Einsatz von maschinellem Lernen zur Fr\u00fcherkennung von Problemen, die aus dem Nichts zu kommen scheinen oder spezifische Ursachen haben, die schwer zu finden sind, wie z.B. Paranoia.\u00a0 <\/span>Es gibt zwar viele Theorien und verschiedene Menschen werden unterschiedliche Erkl\u00e4rungen f\u00fcr ihre eigenen Erfahrungen haben, aber niemand wei\u00df genau, was Paranoia verursacht. Forscher haben zwar einige allgemeine Risikofaktoren identifiziert, aber es gibt immer noch so viele, die in Betracht gezogen werden k\u00f6nnen. Selbst wenn man die Faktoren auf physiologische, soziologische und mentale Faktoren beschr\u00e4nkt, gibt es immer noch mehr als 5 Billionen hoch 6 einzigartige Kombinationen spezifischer Faktoren, die in Betracht gezogen werden k\u00f6nnen. Das ist astronomisch.\u00a0<\/span><\/p>\nDies veranschaulicht die gro\u00dfe Chance des Einsatzes von KI in der Wirtschaft: die Reduzierung eines kolossalen Problems auf ein machbares, vern\u00fcnftiges und dennoch wirkungsvolles Problem. Bei un\u00fcberwachten explorativen Studien besteht die M\u00f6glichkeit, alle verf\u00fcgbaren Rohdaten data zu nutzen und Faktoren zu identifizieren, deren Relevanz bisher unbekannt war.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\nIm Fall von Paranoia k\u00f6nnten Sie beispielsweise mithilfe von maschinellem Lernen sagen, dass Faktoren wie Schlaflosigkeit wahrscheinlich st\u00e4rker mit Paranoia korrelieren als andere Faktoren, von denen traditionell angenommen wird, dass sie eine st\u00e4rkere Verbindung zu Kindheitserfahrungen, Drogenkonsum, Genetik, Klima usw. haben. Sie k\u00f6nnten dann die zu \u00fcberwachenden Faktoren priorisieren und fr\u00fchzeitige Anzeichen erkennen, um einige Probleme zu vermeiden.<\/span><\/p>\nHeute liefern KI- und data-F\u00fchrungskr\u00e4fte, die praktische multivariate Vorhersagen durchf\u00fchren und die Techniken des maschinellen Lernens nutzen, um unm\u00f6gliche Probleme in praktische Probleme umzuwandeln, einen echten Mehrwert. Letzten Endes sind wir immer noch nicht so weit, die astronomisch gro\u00dfen Probleme in einer allgemein zug\u00e4nglichen und handhabbaren Infrastruktur zu bew\u00e4ltigen.\u00a0<\/span><\/p>\nPraktisch und technisch gesehen sind KI-Projekte auf gesch\u00e4ftskundige Ingenieure angewiesen, die die gesch\u00e4ftlichen Priorit\u00e4ten verstehen, Unterst\u00fctzung auftreiben und data-driven-Heuristiken und -Modelle entwerfen und implementieren, die wirkungsvolle Intelligenz liefern k\u00f6nnen. Es sind dieselben gesch\u00e4ftserfahrenen Ingenieure, die eine solche Intelligenz industrialisieren, solche Projekte durchf\u00fchren und bei der Implementierung von KI-gesteuerten Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufen helfen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\nWenn Sie KI in Ihre Unternehmensstrategie f\u00fcr 2020 integrieren m\u00f6chten, nehmen Sie Kontakt mit unserem Team auf.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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Dies gilt insbesondere f\u00fcr diejenigen, die ihre data gut verwalten und Gesch\u00e4ftsentscheidungen vorantreiben, um artificial intelligence zu generieren und zu nutzen.<\/span><\/p>\n Gute Frage. Die Einf\u00fchrung von KI ist einfach genug, wenn Sie verstehen, was es braucht, um eine Ver\u00e4nderung herbeizuf\u00fchren. Allerdings ist die Integration von KI in ein Unternehmen mit echter Wirkung schwieriger, als Sie vielleicht denken.\u00a0<\/span><\/p>\n Ich frage Gesch\u00e4ftsinhaber oft, wie intensiv ihr Unternehmen KI auf einer Skala von 1-10 einsetzt. Sie sagen nie 10. Das ist nicht nur die Aufgabe einer IT-Abteilung. Es reicht nicht aus, ein paar neue data-Wissenschaftler mit Hochschulabschluss einzustellen. Es erfordert, dass sich die F\u00fchrungsebene eines jeden Unternehmens zusammensetzt und gemeinsam die Art und Weise, wie data innerhalb des Unternehmens flie\u00dft, \u00fcberdenkt und neu gestaltet. Es erfordert eine data-Strategie mit einer Vision, die beschreibt, wie das Unternehmen sich selbst vermarkten, seine Produkte und Dienstleistungen an seine Kunden vermarkten, Produkte herstellen und verkaufen, Dienstleistungen vorbereiten und erbringen und intern arbeiten w\u00fcrde, um interne und externe Kunden zu bedienen.\u00a0<\/span><\/p>\n All dies basiert auf der Grundannahme, dass alle data elektronisch erfasst und aufgezeichnet werden und dass alle Gesch\u00e4ftsentscheidungen auf der Grundlage von data oder data-gest\u00fctzten Vorhersagen und Empfehlungen getroffen werden. Gesch\u00e4ftsentscheidungen, die nicht in angemessener Zeit auf der Grundlage von data getroffen werden k\u00f6nnen, werden in die \u00dcberpr\u00fcfung zur kontinuierlichen Verbesserung der Gesch\u00e4ftsprozesse und des data-Managements eingespeist. 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Letztendlich muss sich die Unternehmensleitung zusammensetzen und bereit sein, die KI-Revolution im Unternehmen zu unterst\u00fctzen.\u00a0<\/span><\/p>\n Wenn Sie ein data-Ingenieur oder data-Wissenschaftler sind, dem es schwer f\u00e4llt, seine KI-Agenda durchzusetzen, sollten Sie zuerst den gesch\u00e4ftlichen Sponsor und Entscheidungstr\u00e4ger ausfindig machen und dessen Unterst\u00fctzung einholen.<\/span> Vergewissern Sie sich, dass Sie sein Gesch\u00e4ft verstehen, zeigen Sie, dass Sie viel Fantasie haben und stellen Sie sicher, dass Sie die Vorteile, die die Kosten der Ver\u00e4nderung aufwiegen, deutlich machen k\u00f6nnen. Letztendlich ist es eine Strategie und eine Plattform, die Sie pr\u00e4sentieren.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n Geben Sie nicht auf, wenn Sie nur lauwarme Unterst\u00fctzung von einem Mitglied der Gesch\u00e4ftsleitung erhalten. Wenn Sie mit anderen Mitgliedern des oberen Managementteams sprechen, werden die Kosten theoretisch geteilt, w\u00e4hrend die Argumente f\u00fcr die Vorteile mit der Unterst\u00fctzung wachsen, so dass die Kosten pro Vorteil f\u00fcr das Unternehmen geringer werden.<\/span><\/p>\n Am meisten freue ich mich auf den Einsatz von maschinellem Lernen zur Fr\u00fcherkennung von Problemen, die aus dem Nichts zu kommen scheinen oder spezifische Ursachen haben, die schwer zu finden sind, wie z.B. Paranoia.\u00a0 <\/span>Es gibt zwar viele Theorien und verschiedene Menschen werden unterschiedliche Erkl\u00e4rungen f\u00fcr ihre eigenen Erfahrungen haben, aber niemand wei\u00df genau, was Paranoia verursacht. Forscher haben zwar einige allgemeine Risikofaktoren identifiziert, aber es gibt immer noch so viele, die in Betracht gezogen werden k\u00f6nnen. Selbst wenn man die Faktoren auf physiologische, soziologische und mentale Faktoren beschr\u00e4nkt, gibt es immer noch mehr als 5 Billionen hoch 6 einzigartige Kombinationen spezifischer Faktoren, die in Betracht gezogen werden k\u00f6nnen. Das ist astronomisch.\u00a0<\/span><\/p>\n Dies veranschaulicht die gro\u00dfe Chance des Einsatzes von KI in der Wirtschaft: die Reduzierung eines kolossalen Problems auf ein machbares, vern\u00fcnftiges und dennoch wirkungsvolles Problem. 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Letzten Endes sind wir immer noch nicht so weit, die astronomisch gro\u00dfen Probleme in einer allgemein zug\u00e4nglichen und handhabbaren Infrastruktur zu bew\u00e4ltigen.\u00a0<\/span><\/p>\n Praktisch und technisch gesehen sind KI-Projekte auf gesch\u00e4ftskundige Ingenieure angewiesen, die die gesch\u00e4ftlichen Priorit\u00e4ten verstehen, Unterst\u00fctzung auftreiben und data-driven-Heuristiken und -Modelle entwerfen und implementieren, die wirkungsvolle Intelligenz liefern k\u00f6nnen. 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