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Künstliche Intelligenz

Der KI-Megatrend heizt sich in jeder ausgereiften Branche auf. Es hat das Potenzial, die grundlegende Struktur der Unternehmen von der Landwirtschaft über das Gesundheitswesen über die Cybersicherheit bis hin zur Logistik zu ändern - und alles dazwischen. Während Unternehmen und Hochschulen weiter an der Entwicklung einer wirklich und völlig unbeaufsichtigten "Allgemeinen KI" forschen, werden bei der Entwicklung von "Narrow AI" -Lösungen unter Verwendung von Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) für bestimmte Anwendungsfälle große Fortschritte gemacht.

Wenn Organisationen anfangen, erste Schritte zu unternehmen, um herauszufinden, wie KI und verwandte Technologien ihre Vorteile freisetzen und zur Lösung vielfältiger Probleme beitragen können, denen sich Unternehmen und Industrie im Allgemeinen gegenübersehen, ist es für sie wichtig zu verstehen, dass die Übernahme von KI nicht die Ersetzung herkömmlicher Analysetechniken bedeutet. Die KI sollte ihre bestehenden Analysemethoden ergänzen, anstatt zu einem Hammer zu werden, der nach einem Nagel sucht. Dies erfordert einen geduldigen und detaillierten Ansatz zur Entwicklung einer Strategie und der unterstützenden Konstrukte. Das Dokument, das die Strategie selbst formuliert, ist möglicherweise weniger wichtig als die Erfahrung des Entwicklungsprozesses, eine ehrliche und intensive Reflexion über die Schlüsselelemente der Probleme und Möglichkeiten, die Organisationen durch die KI zu lösen hoffen.

Die Entwicklung geeigneter Anwendungsfälle zum Lösen ist für die KI-Reise von entscheidender Bedeutung. Für ein Unternehmen ist es möglicherweise die direkte Verbesserung der Kostenbasis durch die Einführung von KI-gestütztem RPA, während es für ein anderes Unternehmen möglicherweise differenzierter ist, beispielsweise die Verwendung von ML-Techniken für die Metadatenermittlung in seiner gesamten Datenorganisation, um den Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften für persönlich identifizierbare Informationen seiner Kunden zu verbessern. Unabhängig vom Anwendungsfall müssen Organisationen immer die Tatsache schätzen, dass KI eine synergetische Übung zwischen Mensch und Maschine ist. Da Maschinen immer mehr im Blickpunkt sichtbarer Entscheidungen stehen, müssen Organisationen den unvermeidlichen Konflikt berücksichtigen und gleichzeitig die Bemühungen um den Aufbau von Vertrauen zwischen diesen beiden ebenso kritischen Komponenten fortsetzen, die für echte transformative Vorteile erforderlich sind.

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COEUS’ ANSATZ

Wir bei Coeus verfolgen einen integrierten Ansatz zur Entwicklung der KI-Strategie für unsere Kunden, der vorhandene Fähigkeiten mit neuen Technologien und Analysetechniken koordiniert. Wir fördern eine Vision, die im Pragmatismus verwurzelt ist und die Sensibilität des Menschen und die Wichtigkeit der Förderung von Menschen berücksichtigt, die für den langfristigen Erfolg einer KI-Reise entscheidend sind.

Unsere Erfahrung mit Kunden hat gezeigt, dass der Erfolg von AI-Programmen stark von folgenden Faktoren abhängt:

  • Führungsverpflichtung, das Beste aus KI-Investitionen zu machen        

  • Die Strenge des Anwendungsfallauswahlprozesses       

  • Qualität, Verfügbarkeit und Währung der Daten, die in KI-Modelle eingegeben werden      

  • Die Gründlichkeit, mit der Governance-Strukturen formalisiert werden       

  • Umgang mit dem Problem des Fachkräftemangel

Mit unserem hartnäckigen unabhängigen Ethos haben wir unsere Kunden unvoreingenommen beraten und zu den wichtigsten Grundelementen einer langfristigen KI-Strategie geführt. Wir kombinieren unser tiefes Know-how in wichtigen verwandten Bereichen der Strategie, des Betriebsmodells, der Unternehmensarchitektur, der Automatisierung und des Sourcing, um mit unseren Kunden zusammenzuarbeiten, um ihre KI-Reisen voranzutreiben.

  • Bewertung der Datenreife- und Analysefunktionen -         

  • KI-Use-Case-Bewertungen -         

  • Entwicklung von KI-Investmentfällen 

  • Entwicklung der KI-Strategie, des Betriebsmodells und der Implementierungs-Roadmap  

  • Definition der KI-Sourcing-Strategie 

  • Technologieplattform- und Lieferantenbewertungen       

  • Definition von Governance-Strukturen für funktionsübergreifende KI- und Automatisierungsprogramme

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