Data Science, Machine Learning und Künstliche Intelligenz –Experten von Dataiku beobachten einen klaren Wandel beim Stellenwert der Projekte. Zwar stieg Zahl der Projekte in den letzten Jahren exponentiell, die Kernprozesse der meisten Unternehmen tangierten sie häufig nur peripher. Die aktuelle Krise wirkt für viele Organisationen wie ein Katalysator: Versäumnisse werden eklatant, Digitalisierung unerlässlich, Remote Work zum Standard und KI avanciert zur zentralen Komponente. Auf der Suche nach resilienten Business Modellen, Kosteneinsparungen, Prozessoptimierungen und optimierter Kundenansprache rückt Künstliche Intelligenz in den Fokus der Unternehmensführung. Gerade in mittelständischen und großen Unternehmen zeigt sich aktuell eine enorme Dynamik.
Unsere Welt wird durch Disruption geprägt. Umbrüche durch neue Technologien, wirtschaftliche Einbrüche oder Umweltkatastrophen – die unbeliebte Realität ist, dass die wenigsten Unternehmen bislang in der Lage waren, ihre Geschäftsmodelle dynamisch anzupassen. Florian Dirnberger, VP Sales Zentraleuropa Dataiku, erklärt: „Künstliche Intelligenz wird solche Ereignisse auch nicht vorhersehen können. Die konsequente Nutzung vorhandener Daten und deren Auswertung mittels Machine Learning und Data Science ermöglicht es aber, unterschiedliche Szenarien durchzuspielen, um bei Bedarf schnell reagieren zu können.“ Kunden von Dataiku wie Pfizer, GE oder Unilever haben dies erkannt und forcieren Data Science Projekte gerade in der Krise. Sie nutzen Dataiku DSS, um mittels VPN und Webbrowser gemeinsam auch in Remote Work an allen Projekten zu arbeiten.
Die Bereitschaft zum Wandel war selten stärker gefragt. Künstliche Intelligenz leistet eine wesentlichen Beitrag dazu, Unternehmen erfolgreich zu verändern. Allerdings: Die Umsetzungszeiten entscheiden maßgeblich über den Erfolg eines Projektes.
Es erweist sich als deutlich erfolgreicher, Projekte gezielt zu bewerten und zu priorisieren. Welche Projekte versprechen signifikante Erfolge, lassen sich aber dennoch ohne zu große Implikationen umsetzen? Unternehmen, die zentral auf bisher realisierte Projekte zugreifen, profitieren mehrfach: Daten lassen sich schneller nutzen und effizienter analysieren, die Pflege der Modelle lässt sich standardisieren und verwalten und die Machine Learning Operations (MLOps) werden einfacher. Zahlreiche Unternehmen haben dies erkannt und nutzen Data Science Plattformen wie Dataiku DSS, um die Kollaboration zu stärker und den KI insgesamt effizienter zu gestalten – auch in den Kernprozessen und für richtungsweisende Entscheidungen.
Unsere Welt wird durch Disruption geprägt. Umbrüche durch neue Technologien, wirtschaftliche Einbrüche oder Umweltkatastrophen – die unbeliebte Realität ist, dass die wenigsten Unternehmen bislang in der Lage waren, ihre Geschäftsmodelle dynamisch anzupassen. Florian Dirnberger, VP Sales Zentraleuropa Dataiku, erklärt: „Künstliche Intelligenz wird solche Ereignisse auch nicht vorhersehen können. Die konsequente Nutzung vorhandener Daten und deren Auswertung mittels Machine Learning und Data Science ermöglicht es aber, unterschiedliche Szenarien durchzuspielen, um bei Bedarf schnell reagieren zu können.“ Kunden von Dataiku wie Pfizer, GE oder Unilever haben dies erkannt und forcieren Data Science Projekte gerade in der Krise. Sie nutzen Dataiku DSS, um mittels VPN und Webbrowser gemeinsam auch in Remote Work an allen Projekten zu arbeiten.
Die Bereitschaft zum Wandel war selten stärker gefragt. Künstliche Intelligenz leistet eine wesentlichen Beitrag dazu, Unternehmen erfolgreich zu verändern. Allerdings: Die Umsetzungszeiten entscheiden maßgeblich über den Erfolg eines Projektes.
Es erweist sich als deutlich erfolgreicher, Projekte gezielt zu bewerten und zu priorisieren. Welche Projekte versprechen signifikante Erfolge, lassen sich aber dennoch ohne zu große Implikationen umsetzen? Unternehmen, die zentral auf bisher realisierte Projekte zugreifen, profitieren mehrfach: Daten lassen sich schneller nutzen und effizienter analysieren, die Pflege der Modelle lässt sich standardisieren und verwalten und die Machine Learning Operations (MLOps) werden einfacher. Zahlreiche Unternehmen haben dies erkannt und nutzen Data Science Plattformen wie Dataiku DSS, um die Kollaboration zu stärker und den KI insgesamt effizienter zu gestalten – auch in den Kernprozessen und für richtungsweisende Entscheidungen.
