9 Hürden in A.I. & Data-Science Projekten

Die Nutzung von Data-Science und  Artificial-Intelligence um Geschäftsprozesse zu optimieren oder neue Geschäftsmodelle zu entwickeln ist seit einigen Jahren auf der Agenda vieler Unternehmen. Es war und ist noch immer eine Herausforderung Softwareeinführungsprojekte zum Erfolg zu bringen.

Bei der Implementierung von A.I. Technologie setzt man selten auf Standardsoftwarelösungen, wie das bei ERP, CRM oder BI Lösungen der Fall ist. A.I. Lösungen werden optimiert auf den jeweiligen Use-Case und den verfügbaren Datenbestand.

A.I und Data-Science Projekte haben für Unternehmen die gerade damit starten, oft experimentellen Charakter um herauszufinden, inwiefern die verfügbaren Daten für machine-learning überhaupt nutzbar sind bzw. ob A.I. überhaupt Sinn macht.

Das wirft folgende Fragen für jene Unternehmen auf, die vor dem ersten A.I. Projekt stehen.

• Was konnten Unternehmen aus ersten A.I. Projekten lernen?

• Welche Hürden gibt es in A.I. / Data-Science Projekten in der Praxis?

  
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