Data Mining/Science-Anbieter antworten ...
Matthias Braun
(KI Solution Architekt der Trevisto AG)
Warum/wann sollte eine Firma KI-Lösungen einsetzen?
Es gibt drei Einstiegspunkte für die Einführung von KI ins Unternehmen: vom Geschäftsmodell, der Prozessoptimierung oder den Daten gedacht. Je nach der gewählten Perspektive kann das Unternehmen Daten nutzen, um neue Prozesse und Geschäftsmodelle zu optimieren und zu definieren. Ein Erfolgsfaktor für erfolgreiche KI-Projekte ist die Betrachtung und Verknüpfung aller drei Ebenen zu einer Gesamtlösung für den Kunden. Der Mehrwert kann dabei die Optimierung der bestehenden Wertschöpfungskette darstellen. Ebenso ist es möglich, mit Hilfe der künstlichen Intelligenz neue Märkte und Produkte für den Kunden zu erschließen.
Was ist der innovative Charakter eurer Data Mining/Science-Lösung?
Trevisto hat ein ganzheitliches Vorgehensmodell für die Einführung von KI zusammengestellt. Mit dem KI-Starterpaket besitzt Trevisto eine etablierte Vorgehensweise für die prototypische Einführung dieser neuen Technologie ins Unternehmen. Für die Berechnung des ROI wird der Nutzen der Technologie den möglichen Kosten eines IT-Umsetzungsprojektes gegenübergestellt. Zusätzlich hat Trevisto ein technisches Framework entwickelt, welches flexibel skalierbar in die individuelle IT-Landschaft und alternativ in die Cloud eingebracht und betrieben werden kann. Über technische und fachliche Dashboards kann der Kunde die Performance der Vorhersagen überwachen und an Hand von Parametern individuell optimieren.
Wo siehst du Data Mining/Science in fünf Jahren?
Künstliche Intelligenz wird sich als Technologie in vielen Märkten als Kernelement der Analyse etabliert haben. Die kostengünstige Erbringung von Dienstleistungen und die Qualitätssicherung von Produkten wird ohne den Einsatz von KI in vielen Bereichen gar nicht mehr möglich sein. Ohne KI als Baustein einer Digitalisierungsstrategie wird es für das einzelne Unternehmen schwierig sein zu bestehen, wenn die Konkurrenz günstigere Preise mithilfe KI realisiert.
