Das Operationalisieren von KI

UseCase_Telefonica
Vom KI-Prototypen zu produktionsreifer Software

Von der Idee zur fertigen Software

Eine Idee für eine KI-Anwendung zu haben, ist nur der Anfang. Erst wenn die Anwendungen produktiv sind, kann KI ihre Stärken ausspielen. Dieser Schritt ist der Schwierigste im ganzen KI-Umfeld. Um den Weg von der Idee zur fertigen Software für Sie möglichst effizient zu gestalten, nutzen wir bei adesso ein breites Set an Methoden und Verfahren. Unter anderem setzen wir auf unseren Partner Taktile, ein KI-Start-Up aus Berlin. Unter dem Motto „Putting Machine Learning to work“ bieten Taktile und adesso Lösungen an, die Data-Science-Teams das Industrialisieren, Skalieren und Warten von Machine-Learning-Modellen erlauben.

Der Vorteil für Ihr Unternehmen? Kürzere Projekte, planbarere Prozesse, schnelleres Time-to-Market.

Alles Wichtige rund um die kombinierten Angebote von Taktile und adesso fassen wir in diesem Whitepaper zusammen. Unter anderem erfahren Sie mehr über:

- den Status Quo des KI-Einsatzes in Unternehmen

- die wichtigsten Herausforderungen, bei der Implementierung von KI-Technologien

- den Einsatz der Taktile-Plattform am Hamburger Flughafen vor. Hier arbeitet KI-System zur Vorhersage des Passieraufkommens.

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Sie überlegen, welche Möglichkeiten KI Ihrem Unternehmen eröffnen kann? Sie wollen mehr über Anwendungsfälle und Technik erfahren? Wir haben keine Standardantworten im Gepäck – aber wir bringen unser Fachwissen, unsere Neugier auf Ihr Geschäft und unsere Leidenschaft für Technologie mit. Wir freuen uns darauf, mit Ihnen ins Gespräch zu kommen.

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KI-Studie

Die KI-Studie: eine Bestandsaufnahme zwischen Möglichkeiten, Maßnahmen und Misstrauen

Über 320 Unternehmensentscheider und 1.000 Endkunden gaben uns einen Einblick in ihre Vorstellungen, Vorurteile und Vorhaben rund um KI. Der KI-Report „Eine Bestandsaufnahme“ fasst die zentralen Ergebnisse zusammen.

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KI-Vorgehens- modell

Das KI-Vorgehensmodell: Building AI-based Systems

Das Entwickeln datengetriebener KI-Anwendungen benötigt im Vergleich zu klassischen IT-Lösungen eine andere Projektstruktur und ein anderes Fachwissen der Beteiligten. Unser Ansatz des „Building AI-based Systems“ wird diesen Unterschieden gerecht.

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