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Mit unserer bewährten AICycle™-Methode meistern wir die KI Use-Case Pilotierung und ermöglichen es Unternehmen, die Chancen von KI risikoarm aber mit hoher Geschwindigkeit zu erschließen.
Um die Potenziale von KI schnell, effektiv und verantwortungsvoll für Unternehmen nutzbar zu machen, bedarf es eines strukturierten und agilen Vorgehens. Mit unserer AICycle-Methode realisieren wir genau das in der Praxis. Durch einen Fokus auf rasche Pilotierung und kontinuierliche Optimierung ermöglichen wir es Unternehmen, die Möglichkeiten von KI mit hoher Geschwindigkeit zu erschließen. Dabei setzen wir auf schnelle Ergebnisse, indem wir in kurzen, iterativen Zyklen funktionierende Prototypen unter realen Bedingungen testen. Regelmäßige Checkpoints erlauben es, den Kurs bei Bedarf schnell anzupassen und Kosten zu sparen.
Die sechs AICycle™ Phasen für Rapid Use-Case Prototyping
1. Use-Case Definition
In der ersten Phase wird der konkrete Anwendungsfall für den KI-Einsatz definiert. Dazu gehören eine klare Problembeschreibung, Zieldefinition und Nutzenabschätzung.
2. Datenvorbereitung
Hier werden die für das Training des KI-Modells benötigten Daten gesammelt, bereinigt und aufbereitet. Dieser Schritt ist entscheidend für die spätere Performanz des Modells.
3. Modellentwicklung
In dieser Phase wird basierend auf den vorbereiteten Daten ein geeignetes KI-Modell ausgewählt, trainiert und optimiert. Dabei kommen je nach Anwendungsfall verschiedene Verfahren wie Machine Learning oder Deep Learning zum Einsatz.
4. Integration
Nach der Entwicklung wird das KI-Modell in die bestehende IT-Landschaft und Geschäftsprozesse integriert. Dazu gehört auch die Anbindung an relevante Datenquellen und Zielsysteme.
5. Pilotbetrieb
Im Pilotbetrieb wird das KI-System unter realen Bedingungen mit einer begrenzten Nutzergruppe getestet. Dadurch können Schwachstellen identifiziert und behoben werden, bevor das System in den Produktivbetrieb geht.
6. Skalierung
In der letzten Phase wird der KI-Anwendungsfall auf einen größeren Nutzerkreis ausgeweitet. Dabei sind insbesondere Aspekte wie Performanz, Skalierbarkeit und Wartbarkeit der Lösung zu berücksichtigen.
Ich helfe gerne weiter.