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Was ist für mein Unternehmen besser: Generative KI als As-a-Service-Lösung einführen, ein Large Language Model (LLM) selbst hosten oder in der Cloud? Und welche Aufwände und Kosten sind damit verbunden? Wir haben die zehn häufigsten Fragen gesammelt und sie unseren GenAI-Experten gestellt.
Die Relevanz Generativer KI für den Arbeitsalltag wird aktuell bereits in verschiedenen Pilotprojekten bewiesen. Doch die sichere Integration in den Unternehmensalltag ist nicht einfach. Diese vier Schritte sollen helfen.
Datenbasiert Insights erhalten und Entscheidungen treffen, Prozesse mit Daten optimieren, (Generative) KI nutzen: All das wünschen sich viele Unternehmen. Sie besetzen die Rolle des Chief Data Officers (CDO), der oder die dafür eine entsprechende Datenstrategie aufstellen und umsetzen soll – und in vielen Fällen scheitert. Warum? Weil man diesem Thema allein kaum gerecht werden kann. Wir zeigen Ihnen hier, warum Daten besser als Teamsport gedacht werden sollten und wie das „Data Success Board“ dabei hilft, die Datenstrategie nachhaltig im Unternehmen zu verankern und umzusetzen.
Was kann Generative KI (GenAI)? Welche neuen Möglichkeiten eröffnen Large Language Models (LLMs) wie sie in ChatGPT, Microsoft Copilot und anderen Anwendungen zum Einsatz kommen? Wie verändert Generative AI (GenAI) unseren (Arbeits-)Alltag?…
In den nächsten zehn Jahren wird ein signifikanter Anteil der Mitarbeiter:innen in der Versicherungsbranche in Rente gehen – und damit auch das immense Wissen, das sie im Laufe ihres Arbeitslebens gesammelt haben. Was hilft gegen diesen Braindrain? Heißt die Lösung GenAI oder sollte der Fokus auf der (weiteren) Digitalisierung des Arbeitsplatzes liegen? Darüber sprachen Dr. Markus Knappitsch und Dr. Hartmut Henk mit Jonas Piela beim Digital Insurance Podcast.
Viele Mittelständler sorgen sich um ihre Daten – und zögern beim Einsatz von GenAI aus den USA. Eine prima Chance für lokale Anbieter wie Comma Soft.
Next Level Customer Intelligence: Kundenfeedback über alle Kanäle hinweg in Sekunden verstehen und reagieren Wie gut bewerten die Kund:innen den Service? Erhalten sie schnell genug Antworten auf ihre Anfragen? Sind…