Use Case und Datenevaluierung
Grundlagenanalyse für erfolgreiche KI-Projekte
Im ersten Schritt bei der zielorientierten Umsetzung eines KI-Projekts geht es um das tiefere Verständnis der Unternehmung und der Datengrundlage. Vor allem die Verfügbarkeit und Qualität der Daten sind Voraussetzung für eine zuverlässige Modellierung und erfolgreiche Projektumsetzung. Typische Aufgaben sind dabei:

Definition von Unternehmenszielen
Die Unternehmensziele definieren den Soll-Zustand der Tätigkeit.

Datengrundlage evaluieren
Beurteilung der Datengrundlage und Datenqualität.

Definition der ML-Ziele
Die ML-Ziele werden auf die Unternehmensziele angepasst.

Bewertung der Realisierbarkeit des Projekts
Durchführbarkeit des Projekts beurteilen, bevor es überhaupt beginnt.
WIR STELLEN SICHER, …
… ob ein Projekt umsetzbar ist und ob sich das Projekt im Hinblick auf den Return-on-Invest (ROI) wirtschaftlich lohnt?
Diese Frage beantworten wir mit einem Proof-of-Concept (POC) und Proof-of-Value (POV).
In einem ersten POC-Bericht eruieren wir die Umsetzbarkeit einer Projektskizze. Dieser Bericht wird den beteiligten Entscheidungsträgern und Fachleuten als Entscheidungshilfe für ihre Zustimmung vorgelegt. Im Gegensatz zum POC, der auf die Umsetzbarkeit und technische Lösung eingeht, liefert der POV ein tieferes Verständnis über die Wertigkeit der Lösung in Ihrer Unternehmung im Hinblick auf verschiedene Ressourcen und dem ROI, um die Akzeptanz des Projekts rechtfertigen und die Erfolgsaussichten messen zu können.

In der Praxis sind innovative digitale Projekte häufig durch Misskommunikation und falsche Kundenerwartungen gefährdet. Deshalb setzen wir als agiler Dienstleister auf eine engmaschige und transparente Kommunikation mit den Fachleuten unserer Kunden. Eine deutliche Kommunikation beginnt bereits bei der Erstellung des POC und POV, welche nicht selten iterativ angepasst werden müssen, bevor das Projekt effizient umgesetzt werden kann (siehe Grafik).

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