Die meisten Unternehmen begannen ihre Reise von der Analytik zur KI vor einigen Jahren, indem sie auf den Data-Science-Zug aufsprangen. Damals galt der Datenwissenschaftler als der sexy Job des 21. Jahrhunderts. Mit den ersten Anwendungsfällen wuchs der Appetit auf mehr Analytik. Aber es gibt auch eine lange Liste gescheiterter Projekte. Jetzt haben wir GenAI und jeder springt auf den KI-Zug auf. Das ist ein guter Zeitpunkt, um sich zu fragen: Welche Lehren haben wir aus der bisherigen Reise gezogen? Und wohin wird die Reise gehen?
Nehmen Sie an diesem Vortrag teil, und erfahren Sie mehr über:
- Warum einige Data-Science- und KI-Initiativen erfolgreich sind, während andere scheitern, und welche Fallstricke es gibt
- Wie sich die Rolle der Datenwissenschaft mit dem Aufkommen der generativen KI entwickelt hat, einschließlich der Veränderungen bei den erforderlichen Fähigkeiten, Tools und Ansätzen, die die KI-getriebenen Strategien neu gestalten
- Umsetzbare Schritte, um die KI-Reise voranzutreiben, wobei der Schwerpunkt auf der Abstimmung von KI-Initiativen mit den Unternehmenszielen, der verantwortungsvollen Skalierung von KI und der Vorbereitung auf zukünftige Fortschritte in der KI-Landschaft liegt
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