AI Engineering heisst in erster Linie, neu lernen
Seitdem ChatGPT letzten Jahres frei verfügbar ist, nutzen neue Start-Ups die Möglichkeit, sich mit K-TechnoIogie im Markt neu zu positionieren, um die Geschäftsmodelle von etablierten Unternehmen zu disruptieren. Es war schon immer das Spiel der Start-Ups neue Produkte zu schaffen und damit bestehende Märkte gezielt und nachhaltig zu verändern.
Diesmal ist das jedoch anders! Es kann für etablierte Unternehmen auch den schnellen Tod bedeuten, wenn der Megatrend KI in den Geschäftsführer-Ebenen verschlafen wird.
Das eigentliche Problem ist, dass der Einsatz von “Künstliche Intelligenz” die Veränderungsgeschwindigkeit im Geschäftsmodell massiv steigert und damit ein nachhaltiger Wettbewerbsvorteil gewonnen werden kann. Eine ähnliche Situation gab es bereits als Unternehmen von der analogen Welt in digitale Geschäftsmodelle investiert haben. Damals haben weitestgehend nur Unternehmen überlebt, welche den digitalen Trend ernst genommen haben. So ist das heute mit dem Trend "Künstliche Intelligenz".
Zu sehen sind die massiven Veränderungen durch "Künstliche Intelligenz" durch neue Software im Bereich Vertrieb, Marketing, Recruiting, etc. - überall dort, wo grosse Datenmengen verarbeitet und von Menschen zur richtigen Entscheidungsfindung benötigt werden.
Das Risiko für etablierte Unternehmen ist, dass mit klassischen Ansätzen im “Change Management” Veränderung begonnen werden, allerdings womöglich nicht mehr fertig werden können. Die Begründung liegt darin, dass die Veränderungen im außen viel zu dynamisch sind und Wettbewerber mit KI-Technologie in den Geschäftsprozessen den Markt zusätzlich verändern.
Die Konsequenz ist, dass etablierte Unternehmen, welche keinen Einsatz von Künstlicher Intelligenz in ihren Geschäftsmodell etablieren “ausbrennen” bzw. sehr schnell scheitern.
In unserem Workshop zeigen wir Ihnen, wie der Megatrend "Künstliche Intelligenz" aus strategischer Sicht zu verstehen ist und welche Voraussetzungen geschaffen werden müssen, um von Künstlicher Intelligenz nachhaltig zu profitieren. Das Ergebnis unseres Workshops ist es, mit Ihnen UseCases zu definieren, die im Anschluss zum Workshop als Prototypen / Minimal Viable Products ausgearbeitet werden.
Unser Workshop ist jederzeit mit individuellen Ideen
AI Engineering heisst ebenfalls, bewerte Methoden aus der agilen Entwicklung nutzen
Wir gestalten den Workshop möglichst interaktiv, um einen nachhaltigen Wissenstransfer zu ermöglichen. Wir bieten diesen Workshop an, um AI Engineering in erster Linie ganzheitlich zu verständlich zu machen und die Erfolgsfaktoren im Kontext einer Prototypen-Entwicklung auf Basis ChatGPT zu besprechen. Der Schwerpunkt lässt sich hierbei auf das Design und die Projektierung eines Minimal Viable Products (MVPs) legen. Für mehr Details, was wir unter AI Engineering verstehen, empfehlen wir Ihnen unseren Blogartikel "AI Engineering - warum jetzt?".
Für den Erfolg dieses Workshops ist ein Vorabgespräch notwendig, um die Erwartungshaltung und Möglichkeiten miteinander zu besprechen. Der Workshop ist als Inhouse-Workshop geplant, um im interaktiven Teil den bestmöglichen Austausch mit den Teilnehmern durchzuführen. Hierfür sind Werkzeuge wie Sticky Notes, Metaplan-Wand, etc. notwendig. Selbstverständlich können diese mit modernen Video-Konferenzsystemen kombiniert werden.
Unser AI Engineering Workshop hat den Anspruch einige Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz in ihrem Unternehmen zu generieren und diese im Kontext ihres Geschäftsmodells zu priorisieren. Nach dem Workshop ist unser Ziel, diese Anwendungsfälle weiter zu bewerten und hierfür einen Umsetzungsplan als Prototyp / Minimal Viable Product zu entwickeln und vorzustellen.
Für unseren AI Engineering Workshop bieten wir folgende Agenda an - alle aufgeführten Erfolgsfaktoren haben einen direkten und indirekten Einfluß auf einen erfolgreichen AI Engineering Prototypen:
EINFÜHRUNG
- Was ist AI Engineering? Haben wir die Singularität schon erreicht?
- Beispiele von Künstlicher Intelligenz / AI Engineering?
- Anwendungsfälle von Künstlicher Intelligenz in Unternehmensbereichen
- ChatGPT - Was ist das? Welche Alternativen gibt es?
- Start eines Minimal Viable Prodcuts (MVP) im AI Engineering? Typische Fallen?
ERFOLGSFAKTOREN
- Verfügbare Daten im Unternehmen - strukturiert und unstrukturiert
- AI-Framework oder eine AI-Plattform
- Benutzeroberfäche der Anwendung / Benutzerzentrisches Design
- Informationssicherheit - Daten, Prozesse, Konzept
- Prototypen-Entwicklung / MVP
- Agile Vorgehensweise Testen und iterieren
- Überwachen und warten
- Definieren eines Anwendungsfalls
INTERAKTIVER TEIL
- Herausforderungen im Geschäftsmodell und / oder Geschäftsprozessen: Was läuft gut? Was sollte verbessert werden?
BEST PRACTICES
- Best Practices für eine Umsetzung einer gezielten und nachhaltigen AI-Strategie im Unternehmen
ABSCHLUSS
- Fragen & Antworten
- Zusammenfassung und nächste Schritte
Richard Diks
Product Owner und Geschäftsführer
Richard Diks ist zertifizierter SCRUM-Master und Product-Owner mit langjähriger Erfahrung in agiler Arbeitsweise in Remote-First Umgebungen. Als Geschäftsführer der Success Consultants arbeitet er operativ in den Teams bei den Success Consultants sowie in Kundensituationen mit. Seine Leidenschaft ist es, pragmatische Ansätze zu identifizieren, um Produktivität, Spass und Motivation im Team zu steigern und damit die Mehrwerte einer agilen Organisation praktisch umzusetzen.
Michael Theumert
Grenzgänger
Michael Theumert ist langjähriger Berater im Bereich IT-Sicherheit und unterstützt Unternehmen im Aufbau einer IT-Sicherheitsstrategie mit "Security as a Service"
Wir bieten unseren Workshop als Inhouse-Workshop bei Ihnen vor Ort an. Bei Fragen hierzu, melden Sie sich bitte direkt bei uns. Wir melden uns gerne zurück.
