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KI in der Produktion

KI als Wendepunkt in der Produktionslandschaft: Produktionsunternehmen stehen vor einer neuen Ära, in der künstliche Intelligenz nicht nur Abläufe optimiert, sondern auch die Grundlage für innovative Produktionsmethoden legt.Dieser Ratgeber gibt Einblick in die transformative Kraft der KI in der Produktion: Erfahren Sie, wie KI die Effizienz steigert, die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen vorantreibt und…

KI

KI als Wendepunkt in der Produktionslandschaft: Produktionsunternehmen stehen vor einer neuen Ära, in der künstliche Intelligenz nicht nur Abläufe optimiert, sondern auch die Grundlage für innovative Produktionsmethoden legt.

Dieser Ratgeber gibt Einblick in die transformative Kraft der KI in der Produktion: Erfahren Sie, wie KI die Effizienz steigert, die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen vorantreibt und was es braucht, um diese Schlüsseltechnologie erfolgreich in Ihr Unternehmen zu integrieren.

Künstliche Intelligenz in der Produktion – Eine Einführung

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Schaffung von Computertechnologien, die in der Lage sind, menschenähnliche Denk- und Entscheidungsprozesse zu simulieren. Es ist also weit mehr als nur eine bloße Software – diese arbeitet nämlich nach einem vorgegebenen Schema ohne Abweichungen. Eine KI hingegen zeichnet sich durch ihre Fähigkeit aus, sich flexibel an neue Informationen und Gegebenheiten anzupassen. Sie kann:

  • eigenständig aus Daten lernen, 
  • Entscheidungen treffen und 
  • komplexe Probleme selbständig bewältigen. 

Damit eröffnet KI revolutionäre Möglichkeiten in nahezu allen Bereichen unserer Gesellschaft und Wirtschaft: als die Schnittstelle zwischen menschlichem Denken und der beeindruckenden Leistungskraft von Computern.

Wie funktioniert KI?

Die Funktionsweise künstlicher Intelligenz basiert auf einem Prozess, der allgemein als maschinelles Lernen bezeichnet wird. 

  1. Dieser beginnt damit, dass die KI-Systeme mit Beispielen und Erfahrungswerten gefüttert werden. Mittels eines Lernalgorithmus analysieren sie diese Informationen.
  2. Anschließend kann sie eigenständig Zusammenhänge in diesen Daten erkennen und Muster identifizieren
  3. Im Laufe der Zeit und zunehmender Datenmenge verbessern sich diese Systeme kontinuierlich und erreichen schließlich einen Punkt, an welchem sie selbständig weiterlernen können. Ein Schlüsselelement dieses Lernprozesses sind künstliche neuronale Netze, deren Arbeitsweise jener der biologischen neuronalen Netze des menschlichen Gehirns nachempfunden ist.

Möchten Sie tiefer in die Funktionsweise künstlicher Intelligenz eintauchen und mehr über die verschiedenen Arten von KI erfahren? Dann werfen Sie doch einen Blick in unseren erweiterten Leitfaden „KI in der Industrie“.

Was ist Machine Learning, Deep Learning und NLP?

Machine Learning (ML) ist eine Disziplin innerhalb der Künstlichen Intelligenz, die es Computern erlaubt, aus Daten zu lernen. Dadurch können sie Muster erkennen und Entscheidungen weitgehend autonom, also ohne umfangreiche manuelle Steuerung, treffen. 

Deep Learning stellt einen Unterbereich des Machine Learnings dar und nutzt Modelle künstlicher neuronaler Netze, die in ihrer Struktur dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind, um selbst hochkomplexe Zusammenhänge in umfangreichen Datensätzen zu entdecken.

Natural Language Processing (NLP) wiederum ist eine Technik, die auf Machine Learning basiert und Computern die Fähigkeit verleiht, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Dies ermöglicht Anwendungen wie automatische Übersetzungen, Analyse von Stimmungen in Texten und vieles mehr.

Für welche Arbeitsprozesse kann sich der Einsatz von KI in der Produktion lohnen?

Die Nutzung künstlicher Intelligenz kann für Produktionsunternehmen einen signifikanten Mehrwert schaffen. Dies äußert sich vor allem in einer merklichen Steigerung der Effizienz in verschiedenen Einsatzgebieten von KI und den dazugehörigen Arbeitsabläufen:

  • Ermittlung der Ursachen von Fehlern im Fertigungsprozess
  • Knowledge Management 
  • Wartungsprognose (Predictive Maintenance)
  • Qualitätssicherung
  • Automatische Wartungsplanung
  • Sichere Entscheidungen treffen auf Grundlage fundierter Daten
  • Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit

Der Mehrwert der Künstlichen Intelligenz in der Fertigung

Künstliche Intelligenz ist längst kein futuristisches Konzept mehr, sondern hat sich als treibende Kraft hinter zahlreichen Innovationen und Effizienzsteigerungen in der Produktion etabliert. Ihr Einsatz könnte nicht nur die Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Wirtschaft maßgeblich steigern, sondern auch Produktionsprozesse nachhaltig optimieren.

Im Folgenden erläutern wir deshalb, die Vorteile der KI in der Fertigung:

Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz (KI) in der Industrie. Predictive Maintenance, Steigerung der Produktivitöt, Optimierung von Produktions- und Fertigungsprozessen, Steigerung der Produktqualität, Bessere Skalierbarkeit und Reduktion der Kosten.
Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz (KI) in der Industrie. Predictive Maintenance, Steigerung der Produktivitöt, Optimierung von Produktions- und Fertigungsprozessen, Steigerung der Produktqualität, Bessere Skalierbarkeit und Reduktion der Kosten.

Erkennung und Analyse von Datenanomalien durch KI

Künstliche Intelligenz revolutioniert die Art und Weise, wie Produktionsunternehmen mit Ihren Daten umgehen. Denn eine der grundlegendsten Fähigkeiten der KI ist es, in kürzester Zeit eine große Menge an Daten zu analysieren und dabei Unregelmäßigkeiten und Muster in den Daten erkennen zu können.  

Doch eine KI kann noch weit mehr, so kann sie Schlüsse aus den Daten ziehen, zukünftige Ergebnisse vorhersagen und Empfehlungen für Maßnahmen liefern. Dieser Anwendungsfall einer KI basiert auf 3 Aspekten, die aufeinander aufbauen: 

  • Die Analyse von aktuellen Daten in Echtzeit, um Auffälligkeiten zu identifizieren, wird deskriptive Analyse genannt. 
  • Die daraus gewonnenen Erkenntnisse bilden die Grundlage für die prädiktive Analyse. Diese ermöglicht es, basierend auf historischen und aktuellen Daten zukünftige Ereignisse oder Zustände mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit vorherzusagen. 
  • Die präskriptive Analyse geht sogar noch einen Schritt weiter, indem sie nicht nur vorhersagt, was passieren könnte, sondern auch Empfehlungen für Maßnahmen liefert, die ergriffen werden sollten, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Überdies kann sie, in einem noch fortschrittlicheren Ansatz, die empfohlenen Handlungen sogar selbst ausführen, um die bestmöglichen Resultate sicherzustellen.

Durch diese drei Analysestufen – deskriptive, prädiktive und präskriptive Analyse – ermöglicht KI eine umfassende Sicht auf die Betriebsdaten und fördert eine proaktive Wartungs- und Betriebsstrategie, die die Effizienz und Produktivität in der Produktion erheblich steigert.

Die drei Analysestufen von Datenanomalien durch KI: Deskriptive Analyse, prädiktive Analyse und präskriptive Analyse.

Innovation durch KI in der Produktion

Der Einsatz von KI in der Fertigung bringt noch weitere Vorteile mit sich. So eröffnet eine KI neue Möglichkeiten für Innovationen und die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen. 

Das funktioniert, da KI große Datenmengen analysieren kann und somit Einblicke ermöglicht, die zuvor nur schwer zu erreichen waren. Diese Erkenntnisse können zur Entwicklung von Produkten führen, die präziser auf Kundenbedürfnisse zugeschnitten sind, und erlauben es Unternehmen, ihre Angebote dynamisch an die Marktbedingungen anzupassen.

Darüber hinaus beschleunigt KI die Forschungs- und Entwicklungsprozesse erheblich. Sie ermöglicht eine schnelle Simulation und Testung neuer Produkte, wodurch die Zeit bis zur Markteinführung verkürzt wird. Diese Effizienzsteigerung hilft Unternehmen, agil auf Veränderungen zu reagieren und sich einen entscheidenden Vorteil im Wettbewerb zu sichern.

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Kosteneffizienz durch KI in der Fertigung

Zudem trägt KI wesentlich zur Optimierung bestehender Prozesse bei. Durch die Automatisierung von sich wiederholenden und zeitintensiven Aufgaben, die zuvor nicht kosteneffizient durch menschliche Arbeit bewältigt werden konnten, schont KI wertvolle menschliche und finanzielle Ressourcen. Unternehmen profitieren von einer gesteigerten Kosteneffizienz, die es ihnen erlaubt, Mittel freizusetzen und in die Forschung und Entwicklung neuer Lösungen zu investieren.

Die Herausforderung liegt jedoch in der Skalierung und systematischen Implementierung dieser Technologien. Eine präzise Anwendung von Machine Learning Operations und der Einsatz von KI-Plattformen sind entscheidend, um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen.

Unsere Expertise bei MaibornWolff zielt darauf ab, Unternehmen nicht nur beim Aufbau der notwendigen Systeme zu unterstützen, sondern auch das erforderliche Fachwissen zu vermitteln, um langfristig von den Vorteilen der KI zu profitieren. So ermöglichen wir  unseren Kunden mit unseren KI-Schulungen, sich an die Spitze der technologischen Entwicklung zu setzen und ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig zu stärken.

KI in der Fertigung– Herausforderungen und Entscheidungshilfen

Die Einführung künstlicher Intelligenz in Unternehmen ist eine Entscheidung, die wohlüberlegt sein will. Während eine Umfrage von Statista aus dem Jahr 2022 zeigt, dass bereits 54 % der Unternehmen KI in der Produktion nutzen, verlangt der Schritt hin zur KI eine individuelle Betrachtung des eigenen Unternehmens.

Die Vorteile wurden bereits erläutert: von Effizienzsteigerungen bis hin zur Entwicklung neuer Produkte. Jedoch sind mit der Implementierung auch Herausforderungen verbunden, die wir an diesem Punkt genauer beleuchten möchten:

Anwendungsfälle und Unternehmensspezifika

Eine zentrale Herausforderung bei der Einführung von KI in Unternehmen liegt in der Notwendigkeit, jede Lösung spezifisch auf die einzigartigen Bedürfnisse und Prozesse des jeweiligen Unternehmens zuzuschneiden

Dies erfordert nicht nur technische Modifikationen, sondern auch eine sorgfältige Eingliederung in die bestehende Systemumgebung, um signifikante Verbesserungen in Effizienz und Nutzen zu erreichen. Die Identifikation relevanter Einsatzmöglichkeiten und die Abschätzung der damit verbundenen Kosten können dabei herausfordernd sein.

Dennoch kann die Auseinandersetzung mit bereits existierenden KI-Anwendungsfällen, die Ähnlichkeiten zu Ihrem Unternehmenskontext aufweisen, enorm hilfreich sein. Sie bietet die Gelegenheit, aus den Erfahrungen anderer zu lernen und Einblicke zu gewinnen, wie KI branchenspezifische Probleme lösen und möglicherweise Wettbewerbsvorteile durch eine frühzeitige Implementierung von KI-Technologien schaffen kann.

Aufbau einer guten Datenbasis

Für die wirksame Anwendung von KI-Technologien ist nicht allein die Quantität der Daten ausschlaggebend, sondern vor allem ihre Qualität. Der prägnante Grundsatz “Shit In, Shit Out” verdeutlicht, dass die Qualität der in KI-Systeme eingespeisten Daten unmittelbar die Güte der Ergebnisse bestimmt. 

Unzureichende oder irrelevante Daten führen zu enttäuschenden Ausgängen. Deshalb ist es wichtig, die vorhandenen Daten auf ihre Eignung für spezifische KI-Einsätze zu prüfen, bevor man anfängt, eine KI-Lösung zu implementieren. 

Brauchen Sie Unterstützung, um das Potenzial Ihrer Daten voll auszuschöpfen? Unser maßgeschneidertes  Data Analytics Consulting steht Ihnen zur Seite.

Ressourcenbedarf

Die Einführung von KI erfordert anfänglich hohe Investitionen, nicht nur in die Technologie selbst, sondern auch in die erforderliche Infrastruktur und Fachkräfte. Eine gründliche Abwägung von Kosten und Nutzen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die notwendigen Ressourcen für eine erfolgreiche Implementierung verfügbar sind.

Mitarbeiterakzeptanz und effektives Change Management

Der Erfolg der KI-Integration in Ihrem Unternehmen ist maßgeblich davon abhängig, wie bereit Ihre Belegschaft ist, sich neuen Technologien zu öffnen. Um diesen Übergang zu erleichtern und sicherzustellen, dass die Mitarbeiter sich aktiv und erfolgreich an den neuen, KI-gestützten Prozessen beteiligen, ist ein durchdachtes Change Management entscheidend. Dabei ist es wichtig, die 

  • Bedenken zu adressieren, 
  • Akzeptanz zu fördern und 
  • die Mitarbeiter ausreichend abzuholen.

Regulatorische und ethische Überlegungen

Beim Einsatz von KI müssen Unternehmen die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und ethischen Richtlinien gewährleisten. Dies ist entscheidend, um Vertrauen und Akzeptanz zu schaffen. Ethische Überlegungen umfassen:

  • Zugangs- und Barrierefreiheit, 
  • Diskriminierungsfreiheit, 
  • Inklusion, 
  • Nachhaltigkeit und 
  • Nützlichkeit der KI-Nutzung. 

Es gilt, diese Aspekte sorgfältig zu berücksichtigen, um eine verantwortungsvolle Nutzung von KI zu gewährleisten.

IT- und KI-Reife im Unternehmen

Es ist erforderlich, KI-Systeme als komplexe Systeme zu verstehen, die spezifisches Wissen und angepasste Herangehensweisen benötigen. Daher ist eine sorgfältige Bewertung und Entwicklung der internen IT- und KI-Kompetenzen essentiell, um die erfolgreiche Integration und Nutzung dieser Technologien sicherzustellen.

Die Investition in Fortbildungen und Partnerschaften mit KI-Experten kann dabei einen wesentlichen Beitrag leisten, um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen und die Innovationskraft des Unternehmens zu stärken.

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Welche Aspekte soll eine effektive Beratung über Künstliche Intelligenz in der Produktion beinhalten?

Eine umfassende KI-Beratung ist unerlässlich für den erfolgreichen Einsatz von künstlicher Intelligenz in Ihrem Betrieb. Wichtig ist, dass diese Beratung den gesamten Weg – angefangen bei der ersten Idee, über die Planung, bis hin zum laufenden Betrieb der Lösung – abdeckt. 

Ziel ist es nicht, lediglich eine neue Technologie einzuführen, sondern auch das notwendige Wissen und die Kompetenzen zu vermitteln, damit Ihr Unternehmen auch nach der Beratungsphase eigenständig und effektiv mit der KI-Lösung arbeiten kann.

Bei MaibornWolff legen wir großen Wert auf eine solche ganzheitliche Beratung, die mit einer detaillierten Analyse Ihrer individuellen Anforderungen startet und Sie durch sämtliche Projektphasen leitet. Unsere Vorgehensweise gestaltet sich dabei wie folgt:

Der Beratungs- und Implementierungsprozess von KI in der Industrie: KI Workshops, KI Strategieberatung und KI Implementierung.
Der Beratungs- und Implementierungsprozess von KI in der Industrie: KI Workshops, KI Strategieberatung und KI Implementierung.

Entwicklung einer Strategie

Mithilfe unserer Data Thinking Workshops entwickeln wir gemeinsam mit Ihnen individuell zugeschnittene Datenprodukte. In diesen Workshops, die auf einem initialen Gespräch basieren und zwei bis drei Tage dauern, definieren Sie zusammen mit unseren Digital Designern, Data Scientists und weiteren Experten konkrete nächste Schritte und Strategien für Ihre KI-Projekte.

Diese Workshops können in unseren Räumlichkeiten, remote, oder auch direkt bei Ihnen durchgeführt werden, um eine optimale Zusammenarbeit zu ermöglichen.

Anwendung von Cognitive Services

Durch praktische Vorabtests, sogenannte Proofs of Concepts, ermitteln wir gemeinsam die Eignung spezifischer intelligenter Dienste für die Bedürfnisse Ihres Unternehmens. Nachdem wir zusammen definiert haben, was ein zufriedenstellendes Ergebnis ausmacht, testen wir diese Dienste mit realen Daten, um ihre Leistungsfähigkeit zu bewerten. So können wir schnell und zuverlässig feststellen, ob die getesteten Services Ihren Anwendungsfällen gerecht werden.

Durchführung eines Maturity Assessments

Im Zuge eines Maturity Assessments, beurteilen wir, wie fortgeschritten Ihre Organisation in Bezug auf Prozesse, Daten und Werkzeuge ist. Gemeinsam mit Ihnen entwickeln wir Maßnahmen zur Verbesserung Ihrer Dateninfrastruktur und zum Aufbau einer effektiven Datenstrategie, zeigen Best Practices auf und identifizieren wichtige Initiativen für Ihr Unternehmen.

Überprüfung der Plattformbereitschaft

Bestimmte KI-Methoden sind besonders geeignet, um plattformübergreifende Lösungen zu schaffen, die branchenweit und in verschiedenen Geschäftsbereichen Anwendung finden können. Ein gutes Beispiel dafür sind Wissensmanagementsysteme, die einen sprachgesteuerten Zugriff auf firmeninterne Daten ermöglichen.

Wir helfen Ihnen zu verstehen, wie Ihr Unternehmen durch den Aufbau solcher KI-getriebenen Plattformen profitieren kann und wie diese die Integration und Skalierung von KI-Anwendungen vereinfachen.

Implementierung von ML-Ops

Wir verdeutlichen Ihnen die Wichtigkeit von Machine Learning Operations (ML-Ops) für den Erfolg Ihrer KI-Vorhaben. ML-Ops optimieren den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Projekten – von der Datenbearbeitung bis zum Einsatz der Modelle. Gerne zeigen wir Ihnen, wie das funktioniert.

Sie möchten eine Beratung zum Thema “KI in der Produktion”?

Wir helfen gerne. Vereinbaren Sie hier ein kostenloses Erstgespräch mit unseren KI-Experten.

KI in der Produktion – Erfolgreiche Anwendungsfälle

Bei der Einführung von KI in der Fertigung geht es darum, Prozesse zu optimieren, die Arbeitnehmer zu entlasten und die Arbeit somit effizienter zu gestalten. Im Folgenden stellen wir daher zwei exemplarische Erfolge bei der Implementierung von KI in der Fertigung vor:

Beschleunigung von Unternehmensprozessen bei GROB Werke

Im Fokus der Optimierungsbestrebungen bei GROB Werke durch die Implementierung einer KI stand die Verbesserung der internen Suchprozesse. Die Mitarbeitenden investierten zu diesem Zeitpunkt eine beträchtliche Zeit in die Suche nach Dokumenten, Daten und Werkzeugen, was den Wunsch nach einer effizienteren, schnelleren und nutzerfreundlicheren Lösung aufkommen ließ. In einem vierwöchigen Proof of Concept gelang es uns, durch die Implementierung von Azure Cognitive Search und GPT, die Geschwindigkeit der unternehmensinternen Suchanfragen signifikant zu steigern.

Die Implementierung einer nutzerorientierten, sprachgesteuerten Suchfunktion ermöglichte es den Angestellten, ihre Anfragen verbal zu äußern und die gesuchten Informationen zügig und effektiv zu erhalten. Dies war bereits ein signifikanter Durchbruch, doch in unserer Zukunftsvision für dieses Unternehmen wird lediglich ein Headset benötigt, um direkt mit der KI zu kommunizieren. Dies würde den Arbeitsablauf nachhaltig optimieren.

Zur Veranschaulichung dieses Zukunftskonzepts

Stellen Sie sich einen Produktionsmitarbeiter vor, der nach einem spezifischen Bauteil sucht. Künftig sollte er in der Lage sein, seine Suchanfrage einfach über sein Headset verbal zu übermitteln. Sofort darauf erhält er eine exakte Antwort, wie beispielsweise: „Das gesuchte Bauteil befindet sich derzeit in Maschinenraum B und ist in 9 Minuten abholbereit.“ Auf diese Weise kann der Mitarbeitende seine Tätigkeit ohne Unterbrechung fortführen und das benötigte Bauteil schnell und effizient entgegennehmen.

Bau einer AI Demand Prediction Plattform für Siemens

Für ein Industrieunternehmen wie Siemens sind Lagerkosten ein erheblicher Kostenfaktor in der Produktion. Daher wollte Siemens diese Kosten durch eine genauere Prognose der zukünftigen Nachfrage nach Produkten senken.

Um dies zu erreichen, entwickelten wir für Siemens eine AI Demand Prediction Plattform, die Produktionsplaner:innen als Self-Service nutzen können. Ziel war es zunächst für 100 verschiedene Produkte in einem Werk genaue Vorhersagen zu treffen, um die Plattform später auf die gesamte Produktpalette und weitere Werke auszuweiten.

Die Herausforderung bestand darin, dass jedes Produkt eine eigene Zeitserie hat, was bedeutet, dass die Nachfrage für jedes Produkt unterschiedlich ist und sich ständig ändern kann. Zusätzlich könnten neue Produkte hinzukommen oder bestehende Produkte wegfallen. Deshalb war es schwierig, einen einzigen Algorithmus für alle Produkte zu finden.Wir setzten daher auf Automated Machine Learning (AutoML), das verschiedene Machine Learning Algorithmen testet und automatisch das beste Modell auswählt. So konnten wir für jedes Produkt das passende Modell finden und das Ziel erreichen.

Zur Veranschaulichung des Erfolges

Dank AutoML konnten wir schnell gute Ergebnisse liefern. Inzwischen haben wir einen weiteren Standort mit über 2000 Produkten integriert. Jede Woche trainieren wir 100.000 Modelle in weniger als fünf Stunden zu geringen Kosten. Neue Modelle werden automatisch erstellt und die Vorhersagen direkt in die Datenströme der Fachbereiche eingespeist.

KI in der Produktion – Abschließende Gedanken

Unternehmen, die den Schritt wagen möchten, Künstliche Intelligenz in ihre Produktionsabläufe zu integrieren, sollten die Chance ergreifen und die Möglichkeiten explorieren. Der Einsatz von KI hat das Potenzial, Unternehmensprozesse signifikant zu optimieren und die Leistungsfähigkeit auf ein neues Level zu heben.

Es ist entscheidend, eindeutige Ziele zu setzen und geeignete Anwendungsgebiete sorgfältig zu wählen. Ob Künstliche Intelligenz letztendlich zu einem Wettbewerbsvorteil für Ihr Unternehmen führt, wird maßgeblich durch die individuellen Anforderungen und die strategische Umsetzung bestimmt.

FAQs

In der Produktion dient KI zur Automatisierung von Prozessen, Effizienzverbesserung und Minimierung von Ausfallzeiten. Sie ermöglicht genaue Wartungsvorhersagen, verbessert die Qualitätskontrolle und erleichtert die Entscheidungsfindung mit Datenanalysen. Zudem fördert KI Produktinnovationen und erhöht die Flexibilität bei Marktveränderungen.

Die Kosten für eine maßgeschneiderte KI-Beratung hängen vom Umfang Ihres Projekts ab. Zu Beginn erstellen wir einen individuellen Finanzierungsplan für Sie. Wir sind dem Prinzip verpflichtet, dass jedes Projekt einen greifbaren Mehrwert liefern sollte. Daher legen wir schon frühzeitig die konkreten Vorteile und potenziellen Einsparungen offen, die sich aus Ihrem spezifischen Anwendungsfall ergeben.

Es gibt eine Unterscheidung zwischen schwacher und starker Künstlicher Intelligenz. Schwache KI ist auf einzelne, spezialisierte Aufgaben ausgerichtet, wie zum Beispiel ChatGPT. Im Gegensatz dazu befindet sich die starke KI, die ein umfassendes Verständnis und Bewusstsein ähnlich dem menschlichen aufweisen würde, noch im Bereich der Fiktion und ist aktuell nicht realisiert.

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