Ein bis zu 6-wöchiger Machbarkeitsnachweis zum Festpreis, der vom ersten Tag an auf Skalierbarkeit, Sicherheit und Produktion ausgelegt ist.
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Die alten Griechen definierten eine Axiom als Prämisse oder Ausgangspunkt für weitere Überlegungen. Heute folgen wir dem gleichen Prinzip, da wir den Namen unseres Unternehmens übernommen haben KI-Proof-of-Concept-Prozessund ermöglicht es technischen Führungskräften, ihre unternehmenskritischen Aktivitäten gründlich und sicher zu validieren, bevor sie mit der vollständigen Entwicklung beginnen.
Wir haben es immer wieder gesehen. Der Vorstand hat Ihnen ein KI-Mandat erteilt, aber als technischer Leiter kennen Sie die Risiken: 60% der Führungskräfte sind der Meinung, dass KI die Produktivität nicht steigert, und Bedenken hinsichtlich der langfristigen Wartbarkeit des Codes steigen. Überstürzte Projekte können zu massiven technischen Schulden führen.
In einem Festpreis, 6 Wochen erfolgskritischer Prozess, wir liefern eine KI-PoC für Unternehmen - vom ersten Tag an auf Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Benutzererfahrung ausgelegt.
The outcome: Das Ergebnis niedriges Risiko, verringert das Risiko Ihrer Investition und bietet Ihnen eine zuverlässige, datengestützte Roadmap.
Geschäftsszenario: Diese Phase bildet die Grundlage für den Proof of Concept (PoC). Es beginnt mit einem strukturierten Workshop, an dem wichtige Interessengruppen beteiligt sind, um die zentrale geschäftliche Herausforderung zu erörtern, die KI angehen sollte. Gemeinsam definiert das Team ein einzelnes, gut umrissenes Problem und klärt, wie Erfolg aussehen würde. Anschließend wird eine überprüfbare Hypothese zusammen mit messbaren Zielkennzahlen formuliert, um den Fortschritt zu verfolgen. Durch die frühzeitige Abstimmung der Stakeholder über die Erwartungen, Prioritäten und Einschränkungen wird in dieser Phase sichergestellt, dass alle Beteiligten auf derselben Wellenlänge sind, bevor es weitergeht.
Bewertung der Daten: Sobald das Geschäftsproblem geklärt ist, richtet sich die Aufmerksamkeit auf die Daten, die den POC antreiben werden. Dazu müssen alle relevanten Datenquellen identifiziert und bewertet werden, ob die Daten ausreichend, konsistent und vollständig sind. Alle Lücken oder Transformationen, die erforderlich sind, um die Daten KI-fähig zu machen, werden ebenfalls aufgezeigt. Parallel dazu werden Leistungskennzahlen definiert, damit das KI-Modell später objektiv bewertet werden kann. Dieser Schritt stellt sicher, dass das Fundament solide ist, bevor die Entwicklung beginnt.
Hochrangige Architektur: Nachdem das Problem und die Daten definiert sind, besteht der nächste Schritt darin, den technischen Aufbau zu skizzieren. Dazu gehört die Auswahl der am besten geeigneten Technologien, Tools und Plattformen zur Unterstützung des POC. Die Architektur definiert, wie Daten von der Quelle über die Speicherung und Verarbeitung in das KI-Modell fließen, und stellt so sicher, dass die Integrationspunkte gut verstanden werden. Entscheidungen in dieser Phase legen Wert auf Flexibilität und Schnelligkeit beim Experimentieren, was eine schnelle Iteration erleichtert.
Trainingsdaten: Die Ausführung beginnt mit der Aufbereitung der Daten für die Modellentwicklung. Relevante Datensätze werden extrahiert, bereinigt und in ein für das Training geeignetes Format umgewandelt. Der Datensatz ist so aufgebaut, dass iteratives Testen unterstützt wird, sodass sichergestellt wird, dass er sich im Zuge der Verbesserung des Modells weiterentwickeln kann. Dieser Schritt schließt die Lücke zwischen rohen Geschäftsdaten und umsetzbaren KI-fähigen Eingaben.
KI-Modell: Sobald die Trainingsdaten vorbereitet sind, verlagert sich der Fokus auf die Erstellung des KI-Modells. Je nach Problem kann dies die Auswahl eines vorhandenen Algorithmus, die Anpassung eines vorgefertigten Dienstes oder die Entwicklung einer maßgeschneiderten Lösung beinhalten. Fachkenntnisse fließen in das Design ein, um sicherzustellen, dass das Modell den realen Kontext widerspiegelt und nicht nur Rohdaten.
Prototyp: Das Modell wird dann iterativ trainiert und verfeinert. Hyperparameter werden optimiert, Konfigurationen angepasst und die Leistung kontinuierlich anhand der zuvor definierten Erfolgskennzahlen getestet. Das Ziel ist hier kein ausgefeiltes Endprodukt, sondern ein funktionierender Prototyp, der das Potenzial von KI zur Lösung des Geschäftsproblems in der Praxis demonstriert.
Machbarkeitsbericht: Sobald der Prototyp fertig ist, werden seine Ergebnisse sorgfältig bewertet. Die Leistung wird mit den ursprünglichen Erfolgskennzahlen aus dem Business Case verglichen, um festzustellen, ob die POC-Ziele erreicht wurden. Gleichzeitig werden die Bereitstellungsoptionen — in der Cloud, vor Ort oder Hybrid — bewertet, um zu verstehen, wie die Skalierung in der Praxis aussehen könnte.
Produkt-Roadmap: Im letzten Schritt werden Erkenntnisse in Maßnahmen umgesetzt. Für eine breitere Einführung von KI wird ein Stufenplan entwickelt, in dem die Infrastruktur, das Budget und die Ressourcen beschrieben werden, die für eine umfassende Bereitstellung erforderlich sind. Teamrollen und Qualifikationsanforderungen werden ebenfalls identifiziert, um eine nachhaltige Unterstützung zu gewährleisten. Neben dem ursprünglichen Anwendungsfall werden zukünftige Möglichkeiten priorisiert, um eine strategische Rollout-Sequenz zu erstellen. Diese Roadmap gewährleistet die technische Machbarkeit, die Ausrichtung der Ressourcen und die langfristigen Auswirkungen auf das Geschäft.
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