Aus dem Dokument
Ein Assistent, der einige Fragen flüssig beantwortet, zeigt eine technische Möglichkeit. Ein bewertbares Pilotprojekt muss belegen, für welche Nutzer, Datenquellen und Aufgaben es funktioniert, wie häufig Fehler auftreten, was bei unzureichenden Informationen geschieht und ob sich der gesamte Arbeitsaufwand verringert. Der Unterschied zeigt sich in den Testdaten, im Prüfverfahren und in der Entscheidung, die die Ergebnisse ermöglichen.
Dieses Whitepaper stellt eine Methode für Unternehmen vor, die KI mit Informationen aus ERP, CRM, Datenbanken, Tabellen, internen Anwendungen und Dokumenten nutzen möchten. Es richtet sich vor allem an Verantwortliche für Betrieb, IT, digitale Produkte, Datenanalyse und Support. Das Dokument behandelt Aufgabenauswahl, Vorbereitung der Quellen, logische Architektur, Evaluation, Sicherheit, Kosten und den Übergang in den Betrieb.
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Die ersten 3 Seiten von 30
Seite 3 · Klicken Sie auf die Seite, um sie zu vergrößern.
Was das vollständige Dokument enthält
- Die Aufgabe auswählen, die das Pilotprojekt prüfen soll
- Den Mechanismus nach Datentyp auswählen
- Dateninventar und Zugriffsrechte
- Vorbereitung und Aktualität der Daten
- Logische Architektur und Kontrollpunkte
- Einen Evaluationsdatensatz aus der realen Arbeit erstellen
- Kennzahlen zur Unterscheidung von Fehlerursachen
- Menschliche Prüfer, automatische Evaluation und Unsicherheit
- Sicherheitstests und Grenzen der Autonomie
- Nutzen und Gesamtkosten messen
- Ausführungsprotokoll und Entscheidung über den Produktivstart
- Betrieb nach dem Pilotprojekt
- UP2DATE-Beispiele und Grenzen der Übertragbarkeit
Plus 8 praktische Anhänge und Literaturverzeichnis.
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