“Wer Fehler finden will, findet sie auch in der Entwicklung von AI-Assistenten.”im Paradies
(Henry David Thoreau ChatGPT)
Datum
16.05.2024
Dieser Beitrag wurde verfasst von:
Wie gut, dass es Fehler gibt: Denn aus ihnen können wir lernen und besser werden. Wir haben genau hingesehen, wie Unternehmen in den letzten Monaten weltweit AI-Assistenten implementiert haben, und haben sie, leider, vielfach beim Scheitern beobachtet. Wie es zum Scheitern kam und was man daraus für künftige Projekte lernen kann, das möchten wir mit Ihnen teilen: Damit AI-Assistenten in Zukunft erfolgreicher umgesetzt werden können!
Wie AI-Assistenten bisher in Unternehmen entwickelt werden
Eine Geschichte in 5 Akten: Fallstricke in der AI-Assistenten Entwicklung
Was waren die Fallstricke, die das Team zum Scheitern gebracht haben?
An dieser Stelle haben wir gute Nachrichten: Die Fehler, welche, wie hier beschrieben, viele Teams bei der Entwicklung von AI-Assistenten machen, lassen sich auf drei häufig inkorrekte Annahmen zurückführen:
3 häufige, inkorrekte Annahmen in der AI-Assistenten Entwicklung
Falsche Annahme 01
Falsche Annahme 02
Falsche Annahme 03
Welche konkreten Maßnahmen kann man ableiten, um AI-Assistenten erfolgreich zu implementieren?
Entdecken Sie die von uns erprobten Tipps & Tricks, die bei der Implementierung helfen, gängige Fallstricke zu vermeiden und kosteneffizient gute AI-Assistenten für Unternehmen zu bauen.
Sie möchten AI-Assistenten in Ihrem Unternehmen nutzen?
Dann freuen wir uns, von Ihnen zu hören.
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Martin WarnungSales Consultant
martin.warnung@timetoact.at
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8 Tipps zur Entwicklung von AI-Assistenten
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In 8 Schritten zu AI-Innovationen im Unternehmen
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Die Zukunft der KI: Enterprise RAG Challenge
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ChatGPT & Co: Jänner-Benchmarks für Sprachmodelle
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AI for social good
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KI - Eine Technologie revolutioniert unseren Alltag
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Wie wird AI den E-Commerce weiter transformieren?
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AI, Marktplatz, Internationalisierung
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Fünfzehn vor zwölf: Der Gang in die Cloud
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Effiziente DevOps-Teams: Teamschnitte und Kommunikation
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Der Weg in die Cloud: Optimierung Ihres IAM
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Welches Low-Code-Tool ist das richtige für mein Unternehmen?
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IoT und Edge AI: Technologien für die smarte, morgige Welt
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Gemini Prompting Guide 101
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Die Zukunft datenbankzentrierter IT-Architekturen
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API Maturity: Wie reif sind unsere Schnittstellen?
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So kommt Ordnung in den Infrastructure as Code-Werkzeugkaste
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Standardisiertes Datenmanagement schafft Basis für Reporting
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Das leisten Chatbots wirklich im E-Commerce
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Neues Datenschutzgesetz – Schutz vor Sanktionen dank IAM
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