Künstliche Intelligenz nutzen

Stellen Sie sich auch die Frage, wie der Einsatz von KI für Ihr Unternehmen sinnvoll sein kann? Wollen Sie verstehen, wie Sie Künstliche Intelligenz nutzen können, um Ihre Geschäftsprozesse zu verbessern, Effizienzsteigerungen zu erzielen oder neue Produkte und Dienstleistungen anzubieten?

Wir haben mit »AI Innovation Labs« einen Methoden- und Werkzeugbaukasten entwickelt, mit dem wir KI Anwendungen, die einen klaren unternehmerischen Mehrwert aufweisen, systematisch identifizieren, implementieren und evaluieren.

»AI Innovation Labs« unterstützen den gesamten Prozess von der Ideenfindung über das Prototyping bis hin zur Integration in Produkte und Dienstleistungen.

Mit »AI Innovation Labs« helfen wir Ihrem Unternehmen bei der
systematischen Klärung von Leitfragen wie:

• Wie können Sie von Künstlicher Intelligenz profitieren?
• Was ist der Mehrwert?
• Was sind die Auswirkungen auf Ihr Geschäftsmodell und Ihre Kunden?
• Was sind sinnvolle KI Anwendungen?
• Sind die benötigten Daten verfügbar und haben sie eine ausreichende Qualität?
• Welche Kompetenzen und Infrastrukturen werden benötigt und sind diese vorhanden?
• Welche Investitionen sind für den Einsatz einer Lösung für Künstliche Intelligenz erforderlich?

Die Möglichkeiten, KI zu nutzen sind vielfältig und entwickeln sich ständig weiter. Dies sind die aktuellen Trends und Entwicklungen, die sich auf Einsatzgebiete wie Industrie 4.0, Automotive, Gesundheit und Cybersecurity auswirken:​

• KI in der Diagnostik: KI-gestützte Diagnosesysteme werden immer leistungsfähiger und können Ärzt*innen bei der Erkennung von Krankheiten unterstützen.
• KI-gestützte Gesundheitsassistenten und Chatbotswerden immer wichtiger, um Patient*innen zu beraten, Gesundheitsfragen zu beantworten und auf potenzielle Gesundheitsprobleme aufmerksam zu machen.​
• KI-gestützte Sicherheitslösungen: KI kann z.B. durch Maschinelles Lernen Angriffsmuster erkennen, Anomalien identifizieren und proaktive Maßnahmen zum Schutz von Netzwerken und Systemen ergreifen.​
• Technologien zum Schutz der Privatsphäre: Da Datenschutz und Compliance immer wichtiger werden, entwickeln sich Technologien, die KI-Funktionalitäten ermöglichen, ohne die Privatsphäre der Nutzer zu gefährden.​
• KI für das autonome Fahren: Fortschritte in der Bildverarbeitung, Sensorfusion und Entscheidungsfindung ermöglichen es Fahrzeugen, immer komplexere Verkehrssituationen zu bewältigen.​
• Vernetzte Fahrzeuge kommunizieren untereinander und mit der Infrastruktur: Verkehrs-, Wetter- und Straßenzustandsinformationen werden in Echtzeit ausgetauscht und analysiert, um die Sicherheit und Effizienz des Straßenverkehrs zu erhöhen.​

Unternehmen, die mit diesen Entwicklungen Schritt halten und Künstliche Intelligenz nutzen, können nicht nur ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern, sondern auch ihren Kunden maßgeschneiderte Lösungen anbieten.

»AI Innovation Labs« ist eine Methode zur systematischen Identifikation, Implementierung und Evaluation von KI Anwendungen. Wir folgen dabei einem dreistufigen Innovationsprozess in mehreren Iterations- und Evaluierungszyklen:

1. Aktuelle Situation und Fokus
Wir identifizieren die Ausgangslage und den Zielbereich.

2. Geschäftslösungen
Wir entwickeln Innovationsideen in Zusammenarbeit mit den verschiedenen Interessengruppen Ihres Unternehmens.

3. Technische Lösungen
Nach dem wir die konkreten Business Cases identifiziert haben, entwickeln wir die ausgewählten technischen Lösungen im Rahmen eines iterativen Prozesses.

»AI Innovation Process«

Die iterative Bewertung und Weiterentwicklung der geschäftlichen und technischen Lösungen ist für eine erfolgreiche Umsetzung notwendig. Gleichzeitig reduzieren wir Fehlinvestitionen und das Risiko, zu scheitern.

1. Die Bewertung der geschäftlichen Lösung umfasst die Plausibilität des
Modells, insbesondere im Hinblick auf seine Rentabilität (Einnahmen im Verhältnis zu den Kosten) sowie seine Eignung aus Sicht des Kunden.

2. Die Bewertung der technischen Lösung umfasst die generelle Eignung (z.B. in Bezug auf Datenverfügbarkeit und -qualität oder benötigte Tools und Infrastrukturen) sowie die Machbarkeit der entwickelten technischen Lösung im praktischen Feldtest.