Derzeit ist das Thema A.I. in aller Munde, jeder spricht darüber, jeder setzt es ein, oder möchte es zumindest. Dennoch ist die Entwicklung einer Strategie für A.I. und deren konkrete Umsetzung oft eine Herausforderung, besonders für kleine und mittelständische Unternehmen.
Zum einem verfügen Unternehmen nicht immer über dedizierte Abteilungen für das Thema, zum Teil aus Mangel an Ressourcen, zum anderen gibt es derzeit keinen allgemeinen Leitfaden zur Entwicklung einer passenden A.I.-Strategie, oder einfach nur „Best Practices“ die Erfahrungswerte kondensieren.
Es tauchen Fragen auf wie:
ITGAIN - Wir gestalten das digitale Übermorgen.
Zum einem verfügen Unternehmen nicht immer über dedizierte Abteilungen für das Thema, zum Teil aus Mangel an Ressourcen, zum anderen gibt es derzeit keinen allgemeinen Leitfaden zur Entwicklung einer passenden A.I.-Strategie, oder einfach nur „Best Practices“ die Erfahrungswerte kondensieren.
Es tauchen Fragen auf wie:
- Ist es ein Gerüst für alle Fälle?
- Gibt es Instabilitäten von A.I.-Modellen bei großen Datenmengen?
- Entsprechen die Tools meinen Ansprüchen - z.B. KNIME oder RapidMiner
- Analytics und Evolution: der Lebenszyklus der Modelle - wie aufsetzen?
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