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Vier Fallstricke bei KI-Projekten

Einer aktuellen Databricks-Umfrage setzen bereits 94 Prozent der Unternehmen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen über alle Geschäftsbereiche hinweg ein; mehr als die Hälfte erwartet, dass die Technologie bis 2025 weit verbreitet sein wird.

Vier Fallstricke bei KI-Projekten Noch immer jedoch werden KI-Projekte gestartet, ohne dass dafür die wesentlichen Grundannahmen getätigt worden wären. Welche sind dies? Konzentration auf den Geschäftszweck Die scheinbar banale Frage „Was will ich erreichen?“ stellen sich immer noch zu wenige Unternehmen.  So werden KI-Projekte gestartet, ohne dass man eine klare Definition der Probleme hätte, die es zu lösen gilt sind, oder der Fragen, die zu beantworten sind. Einiges davon kann ggf. mit dem vorhandenen IT-Instrumentarium bewerkstelligt werden. KI darf also nicht zum Selbstzweck werden. Auf der anderen Seite stellt man vielleicht fest, dass das zu lösende Problem viel zu komplex ist, um mit KI bewältigt zu werden. Der Branchenhype ...

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Vier Fallstricke bei KI-Projekten

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Return on Investment (ROI)

Return on Investment (ROI) misst den finanziellen Nutzen, den ein Unternehmen durch die Implementierung einer Softwarelösung erzielt, im Vergleich zu den damit verbundenen Kosten. Ein positiver ROI bedeutet, dass die Software den Erwartungen entsprechend zur Steigerung der Effizienz, zur Reduzierung von Betriebskosten oder zur Umsatzsteigerung beiträgt. Unternehmen bewerten den ROI oft, um zu entscheiden, ob sich die Investition in eine Software lohnt. Faktoren wie Lizenzkosten, Implementierungszeit, Schulung der Mitarbeiter und der langfristige Nutzen spielen eine entscheidende Rolle bei der Berechnung des ROI für Unternehmenssoftware.

KI - Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

 
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Unternehmen

Sinequa

Autor

Alexandre Bilger, CEO bei Sinequa

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