#50 - Was du 2025 über KI wissen musst, um erfolgreich durchzustarten mit Chris Beyeler

Shownotes

In dieser Episode wird die Rolle der Künstlichen Intelligenz in der digitalen Transformation thematisiert. Chris Beyeler, Präsident des Verbands für Künstliche Intelligenz, präsentiert seine Ansichten zu Strategien für die Implementierung von KI in Unternehmen, erläutert die Herausforderungen bei der Nutzung von KI-Tools und betont die Relevanz einer adäquaten Datenstruktur und Konsistenz.

Darüber hinaus werden die fünf Phasen der strategischen Implementierung von KI erörtert und die Kunst des Prompting für optimierte Ergebnisse hervorgehoben.

Im Rahmen der Diskussion werden die Herausforderungen und Chancen, die sich aus der Implementierung von KI und Automatisierung für Unternehmen und die Gesellschaft ergeben, beleuchtet.

Es wird auf die Notwendigkeit eines strategischen Ansatzes zur Integration von KI, die Bedeutung von Schulungen und Veränderungen der Einstellung der Nutzer hingewiesen. Zudem werden die gesellschaftlichen Auswirkungen dieser Technologien thematisiert.

Abschliessend wird ein Ausblick auf die Zukunft der KI im Jahr 2025 gegeben, wobei die Zuhörer auf die Notwendigkeit vorbereitet werden, sich an die Veränderungen anzupassen und die Technologie verantwortungsvoll zu nutzen.

Wir sprechen über:

  • Die Bedeutung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen, um Prozesse effizienter zu gestalten und neue Möglichkeiten zu schaffen.
  • Die Notwendigkeit einer klaren Strategie, Planung und eines tiefen Verständnisses, um KI erfolgreich zu implementieren und echten Mehrwert zu erzielen.
  • Die fünf Phasen einer erfolgreichen KI-Strategie:
  • Die Bedeutung der Qualität der Eingaben (Prompts) für die Qualität der KI-Ergebnisse und die fünf Elemente eines erfolgreichen Prompts:

Take-Aways

  • KI ist mehr als nur ein Tool; es erfordert eine klare Strategie, Planung und Verständnis, um echten Mehrwert zu bringen
  • Eine erfolgreiche KI-Strategie umfasst fünf Phasen:
  1. Klein anfangen und erste Erfahrungen sammeln.
  2. Integration von KI-Tools mit bestehenden Systemen über APIs.
  3. Nutzung unternehmenseigener Daten für personalisierte Ergebnisse.
  4. Feintuning der KI für präzisere Outputs.
  5. Entwicklung eigener KI-Modelle für maximale Kontrolle und Anpassung
  • Die Qualität der KI-Ergebnisse hängt stark von der Qualität der Eingaben (Prompts) ab.
  • Jetzt zu starten und kontinuierlich Wissen aufzubauen, ist entscheidend, um bis 2025 und darüber hinaus wettbewerbsfähig zu bleiben

Informationen zu Chris:

Ich bin dankbar für alle Fragen, Themen oder Anmerkungen, die du mir gerne über LinkedIn oder per E-Mail zukommen lassen kannst.

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