Der aiXbrain Blog: Best Practices rund um erfolgreiche Innovation mit KI in der Industrie

KI schafft Mehrwert aus Daten. Voraussetzung ist, dass die Daten einen ausreichenden Informationsgehalt für die Fragestellung enthalten, die die KI beantworten soll. Daten sind also die Grundlage für die Wertschöpfung mit KI. Doch was bedeutet das für Ihre Datenstrategie? Sollten Sie frühzeitig mit der Sammlung von Unternehmensdaten beginnen oder besser warten, bis Sie sich auf konkrete KI Use Cases festgelegt haben? Welche Daten sollten gespeichert werden? Wird ein zentraler Datenspeicher benötigt? In diesem Artikel finden Sie Antworten auf diese Fragen.

Wie kann KI Ihrem Unternehmen helfen, erfolgreicher zu sein? Für alle, die nach Antworten suchen, haben wir 4 aufeinander aufbauende Chancen, mit KI greifbare Mehrwerte zu erzielen, in einer kompakten Übersicht zusammengefasst. Mit jeder eingesetzten KI erhöht sich der Mehrwert für Ihr Unternehmen. Erfahren Sie im Folgenden, welche 4 konkreten KI-Wertschöpfungsstufen das sind und welche Mehrwerte Sie erwarten dürfen.

Laut der Studie Machine Learning 2021 des IDG sehen 32 Prozent der Unternehmen in Machine Learning bzw. KI eine Chance zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. 35 Prozent verbinden damit die Möglichkeit zur Entwicklung neuer Produkte und Services. Während das in der Theorie gut klingt, stellt sich doch die praktische Frage, wie Sie konkret mit KI-Innovation Geld verdienen können. Wir haben 3 Ideen für den Maschinen- und Anlagenbau zusammengestellt.

Erfolgreiche Produktentwicklung mit KI besteht aus mehreren Schritten. Grundsätzlich handelt es sich dabei um ein Innovationsvorhaben, d.h. Zeit und Geld müssen vorab investiert werden, ehe sich mit den Resultaten im Nachgang Umsätze erzielen lassen. Zwei Fragen sind dabei für Entscheider von entscheidender Bedeutung. Erstens: Wie lange dauert es, bis sich erste Umsätze mit der Innovation generieren lassen (Time-to-Market)? Und Zweitens: Wie hoch sind Zeit- und Geld-Invest bis zu diesem Zeitpunkt?

Die Entwicklung eines erfolgreichen KI-Produktes ist eine komplexe Angelegenheit. Gerade wenn Sie Ihr erstes KI-Vorhaben angehen, stellt sich die berechtigte Frage: “Machen wir das selber oder kaufen wir die notwendigen Kompetenzen besser ein?”  Dieser Artikel bietet Ihnen einen Überblick über die Vor- und Nachteile verschiedener Umsetzungsstrategien.

Die Entwicklung einer KI erfordert eine Vielzahl an verschiedenen Kompetenzen. Fehlen bestimmte Kompetenzen, wirkt sich das schnell negativ aus, bis hin zum Scheitern des Projekts. Eine gute Vorbereitung lohnt sich also. Erfahren Sie in diesem Artikel, welche Kernkompetenzen Sie für die Entwicklung Ihrer KI benötigen.

Künstliche Intelligenz (KI) scheint noch immer Science-Fiction, mit sprechenden Maschinen und fühlenden Robotern, zu sein – Bücher und Filme prägen dieses Bild seit Jahren. Aber KI ist längst in der Gegenwart angekommen, mit praktischen Anwendungsgebieten.

Einige Maschinen- und Anlagenbauer beschäftigen sich bereits intensiv mit der Frage, wie sie KI für Ihre nächste Produktgeneration nutzbar machen können. Dabei geht es ihnen darum, Ihre Maschinen mit intelligenten digitalen Services auszustatten, um noch besser auf die Bedürfnisse der Kunden einzugehen.