Einblicke in die Anforderungen und Maßnahmen für die KI-Datenbasis.
Die Gedanken an KI-Lösungen gehen recht schnell in die Frage über „Woher bekomme ich die Daten?“. Man ist ja kein GAFA (Google, Amazon, Facebook, Apple)-Unternehmen. Besonders im Rahmen von eigenen Produkten sind Daten sehr speziell und dies stellt eine richtig große Herausforderung dar.
In diesem Vortrag erhalten Sie einen pragmatischen Ansatz am sehr praktischen Beispiel, der aufzeigt wie man Kunden im Betrieb des Produktes „unsichtbar“ das Training für die KI (Sammlung der Daten) übernehmen lässt.
Ob maschinelles Lernen und Deep Learning, mittels aktueller Dienste von Amazon, Google und anderen, KI kommt immer mehr in deutschen Unternehmen an!
Neue KI-Systeme stellen Unternehmen und Mitarbeiter vor große Herausforderung. Hagen Wolfstetter zeigt an Praxisbeispielen, welche Möglichkeiten Unternehmen heute haben, künstliche Intelligenz einzusetzen bzw. wo es sinnvoll ist, sie zu nutzen.
Einfache Entscheidungsmodelle (Wenn/Dann) entwickeln Interessenten automatisiert, aber individuell bis zur Vertriebsreife. Mit komplexen Entscheidungsmodelle (Machine Learning) in Form von Sales Robots erhält der Vertrieb noch mehr Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen, um den Vertriebserfolg zu steigern. Die Voraussetzung für den Einsatz von Sales Robots ist, dass die Daten, die ein Kunde entlang seiner Käuferreise in allen Systemen und Plattformen hinterlässt, konsistent auf einer Plattform (z. B. CDP Customer Data Platform) integriert ist. Das ist die Basis für Sales Robots, die wichtige Informationen liefern
Unternehmen im Finanzumfeld müssen nicht selten gesetzliche Anforderungen wie MiFID II erfüllen – ein wesentlicher Teil davon ist die Aufzeichnung jeglicher Kommunikation mit Kunden. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz können diese Anforderungen ganz einfach erfüllt werden, indem eine automatische Analyse der aufgezeichneten Kommunikation erfolgt. So ermöglichen z.B. Sprachanalyse-Tools eine automatisierte Verschriftung von Audio zu Text oder werden Gespräche automatisch auf vorgeschriebene Compliance Statements geprüft.
Das ist ein breites Spektrum mit vielen Aspekten. Dr. Kröhn stellt einige anhand von Beispielen dar. In der Bildverarbeitung sind das die Objekterkennung und die Merkmalsextraktion, bei der Bilderzeugung generative Verfahren bis hin zu künstlichen Avataren.
Zwischen diesen beiden Schwerpunkten gibt es noch Verfahren zur Bildverbesserung, wie Denoising und Upscaling, auf die er ebenfalls eingehen wird. Die Teilnehmer erwartet ein lockerer Überblick zum Kennenlernen.
