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Workshops zur schnellen Verifizierung von AI-Anwendungsfällen
Unser Prozess basiert auf der Erfahrung und den Erkenntnissen aus unzähligen KI-PoC-Projekten. Er reduziert das Projektrisiko und maximiert die Erfolgschancen für den KI-Anwendungsfall eines Kandidaten. Die vier Qualitätskriterien - positiver Geschäftswert, brauchbare Datenbasis, KI-Betriebsmodell und funktionale Verifizierung durch eine prototypische Implementierung - stellen sicher, dass nur begründete Kandidaten zur vollständigen Entwicklung übergehen.
AI Solutions
Um KI auf skalierbare Weise zu nutzen, benötigen Sie eine geeignete Datenplattform, um die entsprechenden Daten auf sichere Weise zugänglich zu machen. Wir können Ihrem Unternehmen helfen, Daten mit Data Mesh zu demokratisieren, eine Self-Service-Datenplattform mit einer Data Fabric einzurichten und Ihre Daten mit kognitiven Diensten und OpenAI zu nutzen, um mit vergleichsweise geringem Aufwand geschäftlichen Mehrwert zu generieren.
Nehmen Sie an unserem KI-Envisioning-Workshop teil und entwickeln Sie klare KI-Strategien, die sich direkt auf Ihren Geschäftswert auswirken.
Erschließen Sie das Potenzial von KI für Ihr Unternehmen mit PRODYNAs AI Envisioning Workshop. Unsere von Experten konzipierte Sitzung führt wichtige Entscheidungsträger durch die Integration der KI-Technologien von Microsoft in Ihre Produkte und internen Arbeitsabläufe. Erleben Sie eine einzigartige Kombination aus KI-Karten und Design Thinking, um klare KI-Strategien zu entwerfen, die sich direkt in Geschäftswert umsetzen lassen. Durch die Teilnahme an diesem Seminar erhalten Sie ein tiefgreifendes Verständnis für die Möglichkeiten von Azure AI und wie diese Ihre Prozesse revolutionieren können, was dieses Wissen zu einem unverzichtbaren Vorteil im heutigen Wettbewerb macht. Nehmen Sie teil, um Innovationen zu fördern und Ihr Unternehmen an der Spitze der KI-Revolution zu positionieren.
Data Mesh
Brechen Sie monolithische Datenplattformen auf und machen Sie Ihre Daten flexibler. Ein Datennetz ist eine dezentralisierte Datenarchitektur, die Daten nach Geschäftsbereichen organisiert und die Verantwortung für die Daten auf bereichsspezifische Teams verteilt. Es behandelt Daten als Produkt und macht sie für Datenkonsumenten leichter zugänglich und verfügbar. Es unterstützt die Einführung von Analysen in großen, komplexen Unternehmen. Data Mesh hilft bei der Lösung fortgeschrittener Datensicherheitsprobleme durch verteilten, dezentralen Besitz. Es steigert die Effizienz durch Verbesserung des Datenzugriffs, der Sicherheit und der Skalierbarkeit.
Data Fabric
Eine Data Fabric ist eine Architektur, die die End-to-End-Integration verschiedener Datenpipelines und Cloud-Umgebungen durch intelligente und automatisierte Systeme erleichtert. Sie zielt darauf ab, die Datenumgebungen fließender zu gestalten und dem Problem der Datengravitation entgegenzuwirken, d. h. der Vorstellung, dass es immer schwieriger wird, Daten zu bewegen, je größer sie werden. Eine Data Fabric abstrahiert die technologische Komplexität, die mit der Datenbewegung, -umwandlung und -integration verbunden ist, und macht alle Daten unternehmensweit verfügbar. Sie ist eine ideale Grundlage für den Aufbau einer Self-Service-Datenplattform.
Data Science
Die Datenwissenschaft gewinnt aufgrund des Wertes von Daten zunehmend an Bedeutung. Data Science nutzt Statistiken, Lernprozesse und Algorithmen, um Wissen und Erkenntnisse aus verrauschten, strukturierten und unstrukturierten Daten zu extrahieren oder zu extrapolieren. Sie ermöglicht es Unternehmen, Leistungskennzahlen zu messen, zu verfolgen und aufzuzeichnen, um eine unternehmensweite, verbesserte Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Data Science kann bestehende Prozesse und Annahmen durch neue Methoden und Algorithmen verbessern. Sie ist ein wichtiger Bestandteil moderner Unternehmen und Organisationen, der es ihnen ermöglicht, Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen, Trends zu erkennen und die betriebliche Effizienz zu verbessern.
LLMs & OpenAI
Kognitive Dienste sind eine große und vielfältige Auswahl an Cloud-basierten, mit KI angereicherten Diensten für die Bild-, Sprach- und Sprachanalyse sowie für die automatische Entscheidungsfindung. Viele dieser Dienste können unverändert genutzt oder trainiert und auf Ihren spezifischen Anwendungsfall zugeschnitten werden. Zusätzlich zu den Standarddiensten sind jetzt auch große Sprachmodelle (LLM) als Cloud-Service verfügbar. Beispiele hierfür sind GPT-3.5T und GPT-4 von OpenAI. Bei einem LLM handelt es sich um ein neuronales Netzwerk mit vielen Parametern (in der Regel Milliarden von Gewichten), das mit Hilfe von überwachtem oder halbüberwachtem Lernen auf großen Mengen von unmarkiertem Text trainiert wird. LLMs nutzen tiefes Lernen bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der Generierung natürlicher Sprache (NLG) und sind darauf optimiert, die Komplexität und die Verknüpfungen von Sprache zu beherrschen.
AI Infused Applications
Der Hauptgrund für die Entwicklung von Anwendungen ist die Schaffung von Geschäftswert. Die einfache Integration von Erkenntnissen aus Ihrer Datenplattform und die außergewöhnlichen Fähigkeiten von kognitiven Diensten und LLMs ermöglichen es Ihnen, mit vergleichsweise wenig Code schnell Anwendungen zu erstellen, die eine erstaunliche Fähigkeit zur Innovation, zur Schaffung von Alleinstellungsmerkmalen und zur Beschleunigung von Geschäftsstrategien besitzen. Kontaktieren Sie uns, um zu besprechen, wie Sie Ihre Geschäftsprobleme mit LLMs lösen und diese Lösungen in Ihre Anwendungslandschaft integrieren können.
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David Wainwright
