“Wer Fehler finden will, findet sie auch in der Entwicklung von AI-Assistenten.”im Paradies
(Henry David Thoreau ChatGPT)
Datum
16.05.2024
Dieser Beitrag wurde verfasst von:
Wie gut, dass es Fehler gibt: Denn aus ihnen können wir lernen und besser werden. Wir haben genau hingesehen, wie Unternehmen in den letzten Monaten weltweit AI-Assistenten implementiert haben, und haben sie, leider, vielfach beim Scheitern beobachtet. Wie es zum Scheitern kam und was man daraus für künftige Projekte lernen kann, das möchten wir mit Ihnen teilen: Damit AI-Assistenten in Zukunft erfolgreicher umgesetzt werden können!
Wie AI-Assistenten bisher in Unternehmen entwickelt werden
Eine Geschichte in 5 Akten: Fallstricke in der AI-Assistenten Entwicklung
Was waren die Fallstricke, die das Team zum Scheitern gebracht haben?
An dieser Stelle haben wir gute Nachrichten: Die Fehler, welche, wie hier beschrieben, viele Teams bei der Entwicklung von AI-Assistenten machen, lassen sich auf drei häufig inkorrekte Annahmen zurückführen:
3 häufige, inkorrekte Annahmen in der AI-Assistenten Entwicklung
Falsche Annahme 01
Falsche Annahme 02
Falsche Annahme 03
Welche konkreten Maßnahmen kann man ableiten, um AI-Assistenten erfolgreich zu implementieren?
Entdecken Sie die von uns erprobten Tipps & Tricks, die bei der Implementierung helfen, gängige Fallstricke zu vermeiden und kosteneffizient gute AI-Assistenten für Unternehmen zu bauen.
Sie möchten AI-Assistenten in Ihrem Unternehmen nutzen?
Dann freuen wir uns, von Ihnen zu hören.
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Martin WarnungSales Consultant
martin.warnung@timetoact.at
Erfahren Sie mehr
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8 Tipps zur Entwicklung von AI-Assistenten
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In 8 Schritten zu AI-Innovationen im Unternehmen
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Die Zukunft der KI: Enterprise RAG Challenge
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Business Innovation und Digitale Transformation mit AI
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KI für alle: Wirtschaftliche Chancen mit generativer KI
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Deep Learning: Ein Beispiel aus dem öffentlichen Dienst
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AI for social good
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Artificial Intelligence – No more experiments?!
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Best Practices für Copilot for Microsoft 365
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Galuba & Tofote: KI-basierte Marktanalyse-Lösung swarmsoft
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Miyu – die zentrale Sprachintelligenz
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Eventreihe: KI Governance
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Sprechen Sie Microsoft Copilot?
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Artificial Intelligence (AI) mit Spurhalteassistent im Griff
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Requirements Engineering oder Business Analyse
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Warum Barrierefreiheit auch ohne IT-Abteilung relevant ist
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Fünfzehn vor zwölf: Der Gang in die Cloud
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Strategische Bedeutung von APIs in digitaler Transformation
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Effiziente DevOps-Teams: Teamschnitte und Kommunikation
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Der Weg in die Cloud: Optimierung Ihres IAM
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Data Lake vs Data Warehouse: Welche Lösung ist die Richtige?
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KI - Eine Technologie revolutioniert unseren Alltag
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Vorschau: IT-Trends 2024 - Teil 2
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FAQ: Antworten zum „neuen“ M365 Copilot Chat
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Einsatz von KI: Standard- oder Individuallösung?
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Microsoft Azure-Ressourcen automatisch skalieren
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Die Zukunft datenbankzentrierter IT-Architekturen
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API Maturity: Wie reif sind unsere Schnittstellen?
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So kommt Ordnung in den Infrastructure as Code-Werkzeugkaste
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Berechtigungen mit Hilfe künstlicher Intelligenz
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10 Gründe für Managed Services mit edcom
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Die schlaue Seite der Identity und Access Governance
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Access Management – es betrifft uns mehr, als wir glauben!
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Sicherer Zugriff von Extern ohne VPN
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IAM-Prozesse – Betrachtungswinkel und Prozesssichtweisen
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IAM-Projekt – 360 Grad Assessment
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Unternehmensprozesse digitalisieren – am besten mit Low-Code
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EU-Nachhaltigkeitsrichtlinie (CSRD) – das müssen Sie wissen!
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So einfach sparen Sie mit IBM Turbonomic IT-Kosten!
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DORA: Stärkung der Resilienz im europäischen Finanzwesen
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Verringerung von Cyberrisiken: Was ist versicherbar?
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Wie hoch sind Ihre technischen Schulden?
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99% der Cyberangriffe abwehren: Mit den richtigen Maßnahmen
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IT-Governance als Wegbereiter für Operational Excellence
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