Unternehmen müssen sich mit der schnellen technologischen Entwicklung auseinandersetzen, um operative Effizienz sicherzustellen.
Die Qualität der Daten und das Vertrauen in die Systeme sind entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von AI-Anwendungen.
Deep dives
Arbeit und Automation im Unternehmenskontext
Es braucht viel Arbeit, um Kontexte in Embedding- und Datenprozessstufen zu berücksichtigen, während einige Teile automatisiert werden können. Unternehmen müssen mit der schnellen technologischen Entwicklung Schritt halten, um operative Effizienz zu gewährleisten.
Herausforderungen bei der Einführung von Gen.AI
Die Einführung von Gen.AI in Unternehmen wird durch einen großen Gap zwischen technologischem Fortschritt und tatsächlicher Umsetzung behindert. Johannes Klebsch betont die Bedeutung, das Domainwissen und die Kontextstruktur bei der Implementierung von Gen.AI zu berücksichtigen, um erfolgreiche Anwendungen zu entwickeln.
Bedeutung von Datenqualität und Vertrauen in AI-Anwendungen
Die Qualität der Daten, das Verständnis der Modelle und das Vertrauen in die Systeme sind entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von AI-Anwendungen. Es ist notwendig, die Datenintegration in hoher Qualität zu gewährleisten und sicherzustellen, dass Endbenutzer die Ergebnisse vertrauensvoll nutzen können.
Entwicklung von spezifischen Metriken für AI-Anwendungen
Die Notwendigkeit, applikationsspezifische Metriken zu entwickeln, um die Qualität und Effektivität von AI-Systemen zu bewerten, wird betont. Es ist wichtig, Metriken zu etablieren, die den Anforderungen und Zielen der spezifischen Anwendung entsprechen, um fundierte Entscheidungen bei der Modellierung und Implementierung zu unterstützen.
The future of genAI is dynamic and unpredictable, with continuous advancements and improvements in the technology.
In this episode, Carsten interviews Johannes Klepsch from Gradial Data, to discuss the challenges and opportunities of operationalizing genAI in an enterprise context. They address the reasons for the slow adoption of genAI in businesses, focusing on key issues such as data quality, skills, know-how, and trust.
Johannes emphasizes the importance of ensuring that genAI applications are tailored to the specific needs of the business to achieve the desired results.
Looking to the future, Carsten and Johannes further expand on the potential of genAI to improve the usability of core data analytics tasks, making them more efficient and accessible.