Generative KI vs. Sonstige KI

Künstliche Intelligenz gibt es schon seit Jahrzehnten. Generative KI – wie chatGPT, DALL-E, BARD – ist die jüngste Entwicklung auf diesem Gebiet mit einigen wichtigen Besonderheiten. Einige dieser Unterschiede wurden im vorherigen Kapitel überblicksartig behandelt.

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<Kurs>KI-Lösungen im Unternehmen implementieren</Kurs>

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Erfahre, was KI ist, wie sie sich entwickelt hat und wie sie sich von anderen Datenlösungen ohne KI unterscheidet. In diesem Kapitel wirst du damit beginnen, einen Rahmen für die Implementierung von KI in deinem Unternehmen zu schaffen, einschließlich der Schlüsselelemente einer KI-Strategie, der Phasen für die Implementierung und des grundlegenden technischen Designs. Schließlich erfährst du, wie wichtig eine verantwortungsvolle KI-Governance während des gesamten Prozesses ist.

Exercise 1: Überblick über KI Exercise 2: Kennst du KI?Exercise 3: Die Phasen einer KI-Lösung Exercise 4: Der Blick aus der Vogelperspektive: Wie funktioniert KI?Exercise 5: Kennst du KI immer noch?Exercise 6: Generative KI vs. Sonstige KI

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Exercise 7: Komponenten einer KI-Lösung Exercise 8: Verantwortungsvolle KI Exercise 9: Warum ist verantwortungsvolle KI wichtig?Exercise 10: Typische Prinzipien für verantwortungsvolle KI Exercise 11: Risikobewertung einer neuen KI-Lösung

Jetzt weißt du, was KI ist und wie du sie verantwortungsvoll einsetzen kannst. Jetzt ist es an der Zeit, die Vorteile, Grenzen und Einsatzmöglichkeiten in Unternehmen besser zu verstehen. In diesem Kapitel wirst du genau das tun! Du wirst verstehen, welchen Wert KI für ein Unternehmen haben kann, aber auch, in welchen Bereichen sie noch Mängel aufweist. Du wirst einige wichtige Anwendungsfälle in verschiedenen Abteilungen eines Unternehmens durchgehen. Schließlich wirst du lernen, wie man einen guten Anwendungsfall für eine KI-Lösung findet.

Exercise 1: Vorteile von KI für ein Unternehmen Exercise 2: Säulen des KI-Werts Exercise 3: Geschäftswert oder wünschenswert?Exercise 4: Grenzen der KI Exercise 5: Einschränkungen von KI identifizieren Exercise 6: Einschränkung oder Vorteil?Exercise 7: Human-in-the-Loop Exercise 8: Anwendungsfälle für KI Exercise 9: Typische Anwendungsfälle für Unternehmen Exercise 10: KI-Vorteil in einem Szenario Exercise 11: Einen Anwendungsfall für KI finden Exercise 12: Prinzipien für einen guten Anwendungsfall Exercise 13: Anwendungsfälle klassifizieren Exercise 14: Dekonstruieren einer Aufgabe

Wenn du die Anwendungsfälle im Kopf hast, ist es Zeit für einen Proof of Concept! Dabei handelt es sich um ein kleines Projekt, mit dem die Machbarkeit ermittelt und der zusätzliche Geschäftswert bei vollständiger Umsetzung abgeschätzt wird. In diesem Kapitel lernst du die Phasen eines POC kennen, was einen POC erfolgreich macht und worauf du bei der technischen Infrastruktur und den Daten achten musst. Zum Schluss lernst du noch, welche Rollen du für dein POC-Projektteam brauchst.

Exercise 1: Grundlagen eines POC Exercise 2: Phasen eines POC Exercise 3: Was macht einen erfolgreichen POC aus?Exercise 4: Fragen zur Klärung der Ziele Exercise 5: Daten Exercise 6: Bedeutung von Daten Exercise 7: Daten profilieren und bewerten Exercise 8: Verzerrte Daten Exercise 9: Infrastruktur Exercise 10: Fragen zur POC-Infrastruktur Exercise 11: Die KI-Entwicklungsumgebung Exercise 12: Kaufen oder selbst entwickeln?Exercise 13: Zusammenstellung des Projektteams Exercise 14: Rollentypen Exercise 15: Verantwortlichkeiten

In diesem letzten Kapitel des Kurses lernst du die finalen Schritte der Implementierung einer KI-Lösung kennen – die Bewertung des POC, die Skalierung und die Angleichung von Kultur und Fähigkeiten. Du wirst verstehen, anhand welcher Kategorien ein POC bewertet werden kann und was gute Indikatoren für die weitere Skalierung der Lösung sind. Du lernst die wichtigsten Komponenten kennen, auf die du dich bei der Skalierung zu einer vollständigen Implementierung konzentrieren musst, einschließlich der Anforderungen an die Kultur und die Weiterbildung der Mitarbeiter in deinem Unternehmen.

Exercise 1: Den POC-Erfolg messen Exercise 2: Was macht einen POC erfolgreich?Exercise 3: Klassifizierung der Metriken im E-Commerce-Szenario Exercise 4: Bewertung des POC Exercise 5: Komponenten für die Skalierung Exercise 6: Wert und Machbarkeit abwägen Exercise 7: Entscheidung zur Skalierung treffen Exercise 8: Überlegungen zur vollständigen Implementierung Exercise 9: Schwerpunkte für eine umfassende Implementierung Exercise 10: Monitoring und Modellabweichung Exercise 11: DevOps, MLOps oder Compliance?Exercise 12: Einführung und Qualifizierung Exercise 13: Gründe für fehlende finanzielle Vorteile Exercise 14: Widerstand gegen KI Exercise 15: Vorteile für Change Management, Kultur und Weiterbildung Exercise 16: Zusammenfassung