Scalian, eine Gruppe von Spezialisten
Scalian AI Consulting

AI Consulting

Die Möglichkeit des Einsatzes künstlicher Intelligenz darf nicht über die eigentliche Herausforderung eines jeden technologischen Projekts hinwegtäuschen:
die Nutzungen zum Besseren verändern.

Die Technologie hat nur eine einzige Aufgabe: einen Geschäftswert zu liefern, der die Zeit und die Dringlichkeit des Alltags überdauert. Das gilt auch für künstliche Intelligenz und trotz aller Begeisterung der Medien ist das der einzige Maßstab, an dem sie gemessen werden muss.
Doch für viele endet hier der Durchblick. Entdecken Sie unsere Vorschläge, um Ihnen bei Ihrem Fortschritt zu helfen.

4 Fortschrittshebel
Unser Angebot für Beratung, Training und Implementierung umfasst vier Maßnahmen, mit denen Sie die Vorteile der künstlichen Intelligenz während Ihres gesamten Transformationsprojekts nutzen können.

Künstliche Intelligenz im Dienst Ihrer Geschäftstätigkeit

Involvieren & Inspirieren
(Re)-motivieren Sie Ihre Teams, schwören Sie sie auf Ihr Transformationsprojekt ein und gewinnen Sie Abstand, um mehr Durchblick zu bekommen.

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Ziele & Prioritäten setzen
Angesichts des Umfangs der Aufgabe erstellen wir gemeinsam eine Roadmap, um die Themen in der richtigen Reihenfolge anzugehen.

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Prüfen & Umsetzen
Sind Sie startbereit?  Nutzen Sie den Einblick unserer Experten oder vertrauen Sie ihnen die Gesamtheit oder einen Teil Ihrer Entwicklungen an.

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Überführen in den operativen Alltag & Anwenden
Den Machine Learning-Projekten fehlt oft die Operationalisierung.

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Involvieren & Inspirieren

Die Entwicklung kreativen Denkens rund um künstliche Intelligenz erfordert einen großen Spagat zwischen dem Verständnis, wie die Technologie funktioniert, und einem Gesamtüberblick über ihre Anwendungen.

Warum ist das so schwierig?
Die Technologie durchzudenken ist niemals einfach. Bei der künstlichen Intelligenz kommt zu den üblichen Schwierigkeiten oft noch Folgendes hinzu:

  • Aufforderung, alles umzugestalten: nicht wissen, wo man anfangen soll
  • Abstraktes Konzept: geringes Engagement oder Desinteresse der operativen Bereiche
  • Schwammiges Konzept: Schwierigkeiten mit dem kreativen Denken über IA
  • Geringes Feedback: falsche Einschätzung des Aufwands

Künstliche Intelligenz ist schwer fassbar und kann eine demotivierende Wirkung haben. Das ist die erste Hürde, die überwunden werden muss.

Durchblick bekommen
Angesichts der ebenso faszinierenden wie verwirrenden Landschaft der künstlichen Intelligenz schlagen wir vor, Ihnen mehr Durchblick zu verschaffen:

  • Auf Ihren Bedarf abstimmbarer Vortrag mit allgemeinverständlichen Erläuterungen. Ideal für die Motivierung Ihrer Teams
  • Unsere Inspirations-Parcours mit Anwendungsfällen in der Produktion
  • Unsere Ideation-Workshops zur Ermittlung des Potenzials der IA in Ihrem Bereich

Ziele & Prioritäten setzen

Das Potenzial der künstlichen Intelligenz ist so groß, dass es manchmal schwierig ist, zu wissen, wo man anfangen und welche Richtung man zuerst einschlagen soll.

Gemeinsam die Roadmap erstellen
Die Priorisierung der Themen erfordert zwei einander ergänzende Analysen: die Wertanalyse und die Aufwandsanalyse.

Anhand der Wertanalyse lässt sich feststellen, welchen Nutzen die künstliche Intelligenz in jedem Anwendungsfall bringen kann. Es geht darum, die wichtigsten Hebel für eine Wertschöpfung zu finden, ganz gleich ob es sich eine Reduzierung von Zeit, Aufwand, Kosten, Risiken, eine Verbesserung von Qualität, Information oder um ein Scale-up handelt. Unsere Experten sind hier, um Ihnen dabei zu helfen.

Die Aufwandsanalyse besteht in einer Gegenüberstellung der Projektideen und der anstehenden Schwierigkeiten und Herausforderungen. Wie viele Daten können innerhalb der  gesetzten Fristen gesammelt werden? Wie zuverlässig ist das Projekt?  All diese Fragen erlauben es uns, die Hemmnisse des Projekts vorausschauend zu berücksichtigen und eine erste Einschätzung des zu erwartenden Aufwands vorzunehmen.

Das Mapping der Anwendungsfälle anhand dieser beiden Achsen ermöglicht es dann, sehr schnell die richtige Vorgehensweise zu ermitteln und zu bestimmen, welche Themen als erstes behandelt, welche verworfen und welche für später aufbewahrt werden sollen.

Prüfen & Umsetzen

Die Umsetzung von AI-Projekten erfordert ein Team von qualifizierten Experten: vom Data Scientist bis zum Machine Learning Engineer bringt jeder von ihnen eine einzigartige Vision für den Erfolg Ihres Projekts ein.

Ein Team von Spezialisten
Die Massentauglichkeit künstlicher Intelligenz darf nicht über die Schwierigkeit dieser Art von Projekten und über das breite Spektrum an Kompetenzen, die zu ihrer Umsetzung notwendig sind, hinwegtäuschen.

Über die üblichen Fragen des Software-Engineering hinaus ist es notwendig, ein einwandfreies Datenmanagement (Governance, Versionsverwaltung, Verarbeitung und Speicherung im erforderlichen Umfang), die Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit des Versuchsplans sowie die Bereitstellung und Verwaltung von Modellen, die ein angemessenes Serviceniveau bieten, zu gewährleisten. All dies bei gleichzeitiger Konzentration auf den Nutzwert des in Entwicklung befindlichen Systems.

Ob intern oder mit einem externen Dienstleister müssen Sie diese Themen einem Team von Spezialisten anvertrauen, die mit den Teams Ihrer operativen Bereiche interagieren können, um problemlos von der Idee zur Lösung zu gelangen. Für die Teams von SCALIAN AI Consulting gehören diese Art von Projekten seit 2015 zum Alltag.

Überführen in den operativen Alltag & Anwenden

Das fehlende Bindeglied zwischen POCs und Wertschöpfung: Operationalisierung und prädiktive Dienste.

POCs und Wertschöpfung: Operationalisierung und prädikive Dienste
Bei den Machine Learning-Projekten fehlt oft die Operationalisierung. Das Modell ist fertig, es funktioniert und seine Leistungen wurden validiert. Aber der Schritt danach, der darin besteht, den Dienst zu implementieren, ihn den Endanwendern zugänglich zu machen, erfordert neue Kompetenzen.

Die richtige Vorgehensweise besteht darin, diese Überlegungen von Anfang an einzubeziehen. Im Allgemeinen implementieren wir ein Modell nach dem ersten Sprint. Die darauf folgenden Iterationen verbessern die Leistung dieses Modells, aber die Implementierung ist kein Thema mehr.

Es ist nie zu spät, sich mit dem Thema auseinanderzusetzen, und wir können Ihnen auch bei der Operationalisierung eines bestehenden Modells helfen.

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Mathieu Damour

Mathieu Damour