KI-Anwendungsfall-Design: Erproben Sie einen konkreten Anwendungsfall

• Komplexität und Kosten: KI-Projekte können komplex, zeitaufwändig und teuer werden.
• Klarer Nutzen: Der angestrebte Nutzen muss klar definiert sein, um konsequent verfolgt zu werden.
• Eignung von KI: Vor der Implementierung muss geprüft werden, ob KI das richtige Werkzeug für das Problem ist.
• Expertenwissen: Erfassen Sie das Wissen, das zu Kontext, Problem und möglichen Lösungen bereits vorhanden ist.

Unsere Empfehlung

• Fokussieren Sie sich auf Anwendungsfälle, die echte Probleme Ihrer Zielgruppe lösen und ohne KI nur schwer oder gar nicht lösbar wären.
• Holen Sie frühzeitig Feedback von Kunden oder Nutzern ein, um Ihr Verständnis des Problems und die Wirksamkeit der angestrebten Lösung zu überprüfen.

• Beratung: Wir beraten Sie bei Entwicklung und Überprüfung Ihrer KI-Anwendungsfälle.
• Aufklärung: Wir erklären, welche KI-Technologien geeignet sein könnten — und wo die Technologie aufhört.
• Technik und Wissenschaft: Wir informieren über den aktuellen Stand von beidem.
• Moderation: Wir moderieren die Beurteilung von KI-Anwendungsfällen mittels einer erprobten Methode.
• Wesentliche Fragen: Wir helfen Ihnen, sich mit den wichtigsten zu beschäftigen:
  • Welches Problem lösen wir mittels KI, und welchen konkreten Nutzen hat die Zielgruppe davon?
  • Ist KI das richtige Werkzeug, und ist sie bereits leistungsfähig genug?
  • Was genau denkt die Zielgruppe über die vorgeschlagene Lösung?

Unser Anspruch

• Sie verstehen, welcher konkrete Nutzen für die Zielgruppe im Vordergrund steht.
• Sie identifizieren, warum und wie KI zur Lösung beitragen kann und was zusätzlich benötigt wird.
• Sie erkennen die konkreten Chancen und Risiken in diesem Anwendungsfall.
• Sie verfügen über einen Prototypen, der die Lösung greifbar macht.
• Sie erhalten Einblick in die Gedanken potenzieller Kunden oder Nutzer.
• Sie wissen genug, um ein konkretes Einführungsprojekt zu planen.

Workshop KI-Anwendungsfall-Verständnis — 1 Tag

• Grundlagen: Einführung in die Grundlagen der künstlichen Intelligenz, als Vortrag und Diskussion.
• Problemverdichtung: detaillierte Herausarbeitung des konkreten Problems der Zielgruppe, ausgehend von Ihren Ideen.
• Hypothesenbildung: Identifikation der Punkte, die eine Umsetzung in Frage stellen könnten.

Sprint KI-Anwendungsfall-Design — 5 Tage

• Aufbauend: baut auf dem Workshop als Tag eins auf.
• Lösungsskizze: mögliche Lösungen unter Einsatz von künstlicher Intelligenz.
• Überprüfung: Umsetzbarkeit im eigenen Unternehmen, mit vorhandenen Daten und aktueller Technologie.
• Prototyp: ein Mittel, um die Kernidee für die Zielgruppe erlebbar zu machen.
• Feedback: erste Reaktionen potenzieller Kunden oder Nutzer.