Revolution deiner Product Data Journey – mit KI zu mehr Dateneffizienz, -qualität und Conversion-Uplifts Anmelden und live dabei sein
Anhand von Use Cases erfahren Sie, wie KI Produktdaten und -Assets entlang der Product Data Journey effizienter organisiert, qualitativ aufgewertet und einen Conversion-Uplift am Customer Touchpoint erzeugt.
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Countdown zur digitalen Barrierefreiheit – was 2025 auf Unternehmen zukommt Anmelden und live dabei sein
Barrierefreiheit ist keine unüberwindbare Hürde, sondern ein echter Erfolgsfaktor für die digitale Zukunft. Erfahren Sie, wie Sie Barrierefreiheit 2025 souverän angehen können und dabei auch noch davon profitieren!
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 (Bild: kalhh/Pixabay)
Bild: kalhh/Pixabay

Checkliste: Diese 13 Stolperfallen lassen KI-Projekte scheitern.

10.02.2020 - Ihre Firma will eine KI-Lösung installieren? Es gibt 13 Gründe, wieso das eine schlechte Idee sein kann. So geht es richtig.

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Die iBusiness-Handlungsmatrix zeigt, wie langfristig die vorgestellten Aufgaben angegangen werden müssen.
TL;DR
KI kann vor allem unterstützen - ihr wirkliches Potenzial entfaltet sich, wenn man sie falsch adaptiert: in exponentiellen Schäden.
Wenn Dienstleister in einem Betrieb irgendeine Form Künstlicher Intelligenz installieren sollen, gehen nahezu immer die gleichen Sachen schief, weil sich die Verantwortlichen auf Kundenseiten immer dieselben Fragen nicht gestellt haben. Man kann sogar relativ einfach mit einer dreiteiligen Checkliste herausfinden, ob ein Betrieb nicht ausreichend auf den Start eines KI-Projekts vorbereitet ist. Der Projektverantwortliche sollte drei Dinge wissen:
  • Weiß er, wie sich Machine Learning, Deep Learning und Künstliche Intelligenz unterscheiden und beziehungstechnisch zueinander verhalten?
  • Hat er eine grobe Vorstellung davon, was entweder Natural Language Processing bedeutet oder wahlweise was ein neuronales Netz ist?
  • Ist ihm bewusst, dass Künstliche Intelligenz keine ganzen Texte als Einheiten analysiert, sondern sich nur stückweise von einem Textteil zum anderen hangelt?
Lautet die Antwort auf eine der drei Fragen "Nein", ist Ihr Betrieb nicht reif für KI. Vielleicht braucht er sie nicht

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