Das KI-Strategiebuch

So meistern Sie Machine Learning im Unternehmen

MIT Press, 2024

15 mins. de lectura

8 ideas fundamentales

Audio y Texto

¿De qué se trata?

Künstliche Intelligenz ist für Sie da – so nutzen Sie sie für Ihre Zwecke.

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Bewertung der Redaktion

Qualitäten

Umfassend
Umsetzbar
Systematisch

Rezension

KI ist in aller Munde, aber vielen Unternehmensverantwortlichen fehlt ein solides Verständnis dafür, wie sich maschinelles Lernen (ML) im Unternehmen konkret einsetzen lässt. Gleichzeitig haben Datenwissenschaftler oft das Gefühl, gegen eine Wand zu reden, wenn sie von bahnbrechenden Innovationen schwärmen. In diesem gut strukturierten Leitfaden fordert der Berater und Bestsellerautor Eric Siegel beide Seiten auf, aus ihren Silos herauszukommen und sich zusammenzuschließen. Seine Erfahrungen und Beispiele zeigen, dass es jede Menge Möglichkeiten gibt, Abläufe zu optimieren und Firmen zu transformieren.

Zusammenfassung

Um mit maschinellem Lernen Erfolg zu haben, müssen Sie sowohl die Technik als auch deren Einsatzmöglichkeiten verstehen.

Um die Möglichkeiten des maschinellen Lernens (ML) zu nutzen, müssen die geschäftliche und die technische Seite Ihres Unternehmens eng zusammenarbeiten. Als Geschäftsexperte müssen Sie ein ganzheitliches Verständnis des ML-Prozesses entwickeln: Sie sollten verstehen, wie die von Ihnen verwendeten Modelle arbeiten und welche Arten von Daten und Kennzahlen sie benötigen. Nur dann können Sie sie nutzen, um Ihre Abläufe zu verbessern. Als Datenexperte müssen Sie über den Tellerrand hinausschauen, um zu verstehen, wie ML das gesamte Unternehmen verändern kann.

Verknüpfen Sie die geschäftlichen und datenbezogenen Aspekte Ihrer Organisation mit „bizML“ – einem sechsstufigen Geschäftsansatz, der allen Beteiligten hilft, ML-Projekte auf der Grundlage eines gemeinsamen Verständnisses erfolgreich durchzuführen.

Schritt 1: Legen Sie das Ziel fest, das Sie mithilfe von ML erreichen wollen.

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Über den Autor

Eric Siegel ist Autor und Berater auf dem Spezialgebiet Machine Learning. Er war Professor für Informatik an der Columbia University und schreibt regelmäßig für Forbes.

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