Know how to succeed with AI
Erfolgreicher Einsatz von KI
Der erfolgreiche Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen erfordert eine klare Strategie, fundiertes Wissen über Technologien und Geschäftsprozesse sowie eine konsequente Umsetzung. Hier sind die wesentlichen Erfolgsfaktoren, die Unternehmen berücksichtigen sollten:
- AI Awareness & Finding Solutions
- AI Analysis & Implementation Guide
- AI Architecture, Data Management & Graphs
- AI Development & Implementation
- AI Process & Project Management
- AI Governance, Compliance & Ethics
- AI Awareness & Finding Solutions
- AI Analysis & Implementation Guide
- AI Governance, Compliance & Ethics
- AI Development & Implementation
- AI Architecture, Data Management & Graphs
- AI Process & Project Management
Wie wir es machen:
- Awareness schaffen und Organisation / Mitarbeiter abholen
- Strategische Verankerung von KI
- Daten als Grundlage für KI
- Governance und Datenschutz beachten
- Technologieauswahl und Skalierbarkeit
- Aufbau von Fähigkeiten und Teams
- Agile Implementierung und Pilotprojekte
- Messung und kontinuierliche Verbesserung
- Management von Risiken und Ethik
- We know how to succeed
How to succed with AI
AI Analysis & Impelemtation Guide
AI Awareness Workshop & Finding Solutions
Der AI Analysis & Implementation Guide bietet einen strukturierten Ansatz, um Unternehmen bei der Einführung von KI-Technologien zu unterstützen. Er deckt die gesamte Bandbreite von der Datenanalyse, der Auswahl und Priorisierung von KI-Anwendungsfällen bis hin zur Implementierung und Skalierung ab, begleitet von der Überwachung der Erfolge und der Schulung des Personals.
Der AI Awareness Workshop und die Phase des Finding Solutions dienen dazu, die Grundlagen von KI im Unternehmen zu verankern, relevante Anwendungsfälle zu identifizieren und eine konkrete Implementierungsstrategie zu entwickeln. Teilnehmer gewinnen ein besseres Verständnis für die Wertschöpfungspotenziale von KI und erhalten praktische Ansätze zur Umsetzung von KI-Lösungen, die speziell auf die Bedürfnisse und Ziele des Unternehmens ausgerichtet sind.
AI Architecture, Data Management &, Graphs
AI Development & Implementation
- AI-Architekturen erfordern eine modulare und skalierbare Struktur, die die verschiedenen Ebenen von KI-Prozessen integriert.
- Datenmanagement ist die Grundlage jeder erfolgreichen KI-Implementierung. Es umfasst die konsistente Integration, Bereitstellung und Governance der Daten.
- Graph-Datenbanken und -Modelle bieten eine leistungsstarke Methode zur Darstellung und Analyse von Beziehungen zwischen Datenpunkten, die für fortschrittliche Anwendungsfälle wie Empfehlungssysteme und Betrugserkennung entscheidend sind.
Insgesamt sind diese drei Elemente – KI-Architektur, Datenmanagement und Graphenmodelle – die wesentlichen Bausteine für den Aufbau robuster, skalierbarer und leistungsstarker KI-Lösungen.
Die KI-Entwicklung und -Implementierung umfasst mehrere kritische Schritte, beginnend mit der Anforderungsanalyse und Modellentwicklung, über die Integration und Bereitstellung, bis hin zur Überwachung und kontinuierlichen Optimierung. Ein besonderer Fokus liegt auf der Datenqualität, der Modellauswahl und dem Training, gefolgt von einer nahtlosen Integration in die Produktionsumgebung und einer kontinuierlichen Überwachung der Leistung.
Erfolgreiche Implementierungen sind eng mit einem effizienten Change Management und der Mitarbeiterakzeptanz verknüpft. Regelmäßige Modell-Updates und ein Fokus auf Skalierung und Anpassung stellen sicher, dass KI-Lösungen langfristig effektiv bleiben und wertschöpfend für das Unternehmen wirken.
How to succed with AI
AI Analysis & Impelemtation Guide
Der AI Analysis & Implementation Guide bietet einen strukturierten Ansatz, um Unternehmen bei der Einführung von KI-Technologien zu unterstützen. Er deckt die gesamte Bandbreite von der Datenanalyse, der Auswahl und Priorisierung von KI-Anwendungsfällen bis hin zur Implementierung und Skalierung ab, begleitet von der Überwachung der Erfolge und der Schulung des Personals.
AI Awareness Workshop & Finding Solutions
Der AI Awareness Workshop und die Phase des Finding Solutions dienen dazu, die Grundlagen von KI im Unternehmen zu verankern, relevante Anwendungsfälle zu identifizieren und eine konkrete Implementierungsstrategie zu entwickeln. Teilnehmer gewinnen ein besseres Verständnis für die Wertschöpfungspotenziale von KI und erhalten praktische Ansätze zur Umsetzung von KI-Lösungen, die speziell auf die Bedürfnisse und Ziele des Unternehmens ausgerichtet sind.
AI Architecture, Data Management &, Graphs
- AI-Architekturen erfordern eine modulare und skalierbare Struktur, die die verschiedenen Ebenen von KI-Prozessen integriert.
- Datenmanagement ist die Grundlage jeder erfolgreichen KI-Implementierung. Es umfasst die konsistente Integration, Bereitstellung und Governance der Daten.
- Graph-Datenbanken und -Modelle bieten eine leistungsstarke Methode zur Darstellung und Analyse von Beziehungen zwischen Datenpunkten, die für fortschrittliche Anwendungsfälle wie Empfehlungssysteme und Betrugserkennung entscheidend sind.
Insgesamt sind diese drei Elemente – KI-Architektur, Datenmanagement und Graphenmodelle – die wesentlichen Bausteine für den Aufbau robuster, skalierbarer und leistungsstarker KI-Lösungen.
AI Development & Implementation
Die KI-Entwicklung und -Implementierung umfasst mehrere kritische Schritte, beginnend mit der Anforderungsanalyse und Modellentwicklung, über die Integration und Bereitstellung, bis hin zur Überwachung und kontinuierlichen Optimierung. Ein besonderer Fokus liegt auf der Datenqualität, der Modellauswahl und dem Training, gefolgt von einer nahtlosen Integration in die Produktionsumgebung und einer kontinuierlichen Überwachung der Leistung.
Erfolgreiche Implementierungen sind eng mit einem effizienten Change Management und der Mitarbeiterakzeptanz verknüpft. Regelmäßige Modell-Updates und ein Fokus auf Skalierung und Anpassung stellen sicher, dass KI-Lösungen langfristig effektiv bleiben und wertschöpfend für das Unternehmen wirken.
Integration von Daten
Mit den immer größer werdenden Datenströmen steigt die Bedeutung einer guten Datenstruktur und Datenintegration.
Wir führen Ihre unternehmensweiten Daten zusammen und verschaffen Ihnen eine einheitliche Sicht auf Ihre Informationen. Durch die Datenintegration erhalten Sie die Möglichkeit, auf alle Datenquellen innerhalb Ihres Unternehmens zuzugreifen und diese Informationen in jeder Anwendung oder jedem geschäftskritischen System zu nutzen.
Semantic Web Standards
Das Semantische Web ist eine Erweiterung des Webs durch Standards des World Wide Web Consortium (W3C). Die Standards fördern gemeinsame Datenformate und Austauschprotokolle im Web.
Unser gut ausgebildetes Team hat Erfahrung mit den Sprachen, die innerhalb der Semantic-Web-Standards angeboten werden, und hat sie in verschiedenen Projekten erfolgreich eingesetzt.
Graph Datenbanken
Die Speicherung von Daten ohne Beschränkung auf ein vordefiniertes Modell ermöglicht eine flexible Art der Anzeige und Nutzung von Daten, bei der die Verbindungen zwischen den Elementen ebenso wichtig sein können wie die Elemente selbst. Graphdatenbanken sind ein flexibles Format und für die schnelle Durchsuchung von Daten optimiert.
Durch die Verwendung von Graphdatenbanken lösen wir moderne Datenherausforderungen mit heterogenen Daten und zu vielen Beziehungen, bei denen tiefe Hierarchien durchforstet werden müssen, um versteckte Verbindungen zwischen entfernten Elementen zu finden und Zusammenhänge zu entdecken.
Graph Plattformen
Graph-Plattformen verwandeln Ihre Daten in konsumierbares, kontextbezogenes und umsetzbares Wissen. Darüber hinaus bieten Graph-Plattformen eine kontinuierliche Entscheidungsintelligenz. Die Vorteile gegenüber traditionellen Plattformen sind bessere Skalierbarkeit, Sicherheit und Flexibilität.
brox unterstützt mit Graph-Plattformen Unternehmen aus der Fertigungsindustrie, der Pharmaindustrie, der Automobilindustrie und vielen anderen Branchen.
Erstellen und Anpassen von Taxonomien / Ontologien
Der Prozess der Erstellung strukturierter Informationen, mit dem Maschinen lernen sollen, wie Menschen zu denken, beginnt mit der Erstellung sauber strukturierter Daten. Taxonomien ermöglichen es Maschinen, Hierarchien in den Informationen zu verstehen. Eine Ontologie identifiziert und unterscheidet Konzepte und ihre Beziehungen auf der Grundlage eines Bereichs.
Um Ihnen zu helfen, die Bedeutung von „Daten sind überall – aber der Wert ist es nicht“ zu verstehen, verwandeln wir Ihre Daten in Wissen, nicht nur in Informationen. Unsere Experten erstellen neue oder passen bestehende Taxonomien und Ontologien in Ihrem Unternehmen für ein modernes Informationsmanagement an.
Business Intelligence auf der Grundlage von Graphen
Business Intelligence (BI)-Plattformen verwandeln Daten in verwertbare Erkenntnisse, die als Grundlage für Geschäftsentscheidungen dienen.
Mit Knowledge Graphs bieten wir eine universelle Lösung für die Verknüpfung unzusammenhängender Geschäftsinhalte. Durch die Verknüpfung einer Vielzahl von Datenquellen schaffen wir eine effizientere Business-Intelligence-Landschaft für Ihr Unternehmen, in der das Auffinden neuer Verbindungen zwischen Daten genutzt werden kann, um außergewöhnliche Erkenntnisse zu gewinnen.
Laden Sie jetzt unser Leistungsportfolio herunter
Unsere Beratungsleistungen sind für alle Arten von Projekten geeignet. Wir unterstützen Sie sowohl bei Proof of Concept (PoC) als auch bei laufenden Projekten. Brox AI & Data Management Know-how bringt Ihr Unternehmen auf ein neues Level.
Lassen Sie uns ins Gespräch kommen
- Christian Beil
- +49 173 3969 952
- cbeil@brox.de