Streamlining Performance & User Experience through Data
Eine leistungsfähige Daten- und Plattforminfrastruktur ist das Rückgrat der AI-Wertschöpfungskette. Sie stellt sicher, dass Daten effizient gesammelt, aufbereitet, analysiert und genutzt werden können, um AI-Modelle zu trainieren und zu optimieren.
Häufig stammen Daten aus verschiedenen Systemen, sind unvollständig oder inkonsistent. Die Bewältigung großer und komplexer Datenmengen ist zudem ressourcenintensiv und zeitaufwendig. Darüber hinaus erfordert der Schutz sensibler Daten und die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen besondere Aufmerksamkeit. Eine klare AI-Datenstrategie hilft, diese Herausforderungen effizient zu meistern.
Automatisierung und Effizienzsteigerung: AI-gestützte Systeme automatisieren die Datenintegration, -aufbereitung und -analyse, was die Effizienz erhöht und Fehler reduziert.
Qualitätskontrolle: AI-Plattformen können die Datenqualität kontinuierlich überwachen und sicherstellen, dass nur zuverlässige Daten verwendet werden.
Skalierbare Lösungen: AI-basierte Plattformen sind flexibel und skalierbar, um mit wachsenden Datenmengen und sich ändernden Anforderungen Schritt zu halten.
Sicherheit und Compliance: AI-basierte Sicherheitslösungen überwachen Datenaktivitäten und erkennen potenzielle Bedrohungen in Echtzeit, was die Datensicherheit erhöht.
Ressourcenoptimierung: AI reduziert den Bedarf an manuellen Eingriffen und ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren
Klingt spannend?
AI Data & Platform Suite
Personalization at Scale
Die Fähigkeit von AI, große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren und daraus personalisierte Inhalte zu erstellen, hat die Personalisierung auf eine neue Ebene gehoben. AI ermöglicht es Unternehmen, das Verhalten und die Vorlieben der Nutzer genau zu verstehen und ihnen maßgeschneiderte Erlebnisse zu bieten. Diese tiefgreifende Personalisierung führt zu größerer Kundenzufriedenheit, höheren Konversionsraten und langfristiger Kundenbindung. Durch den Einsatz von AI können Unternehmen skalierbare, personalisierte Marketingstrategien umsetzen, die weit über traditionelle Ansätze hinausgehen.
Conversational Interfaces
AI-gesteuerte Conversational Interfaces wie Chatbots und Sprachassistenten haben die Interaktion zwischen Marken und Kunden revolutioniert. Diese Schnittstellen bieten Unterstützung rund um die Uhr und verbessern das Kundenerlebnis durch schnelle, präzise und personalisierte Antworten. AI ermöglicht es, natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen zu nutzen, um Konversationen flüssiger und menschenähnlicher zu gestalten. Die Auswirkungen von AI in diesem Bereich zeigen sich in einer höheren Kundenzufriedenheit, niedrigeren Supportkosten und einer höheren Effizienz der Kundenservice-Teams.
MarTech Stacks
Im Bereich MarTech Stacks hat AI die Art und Weise verändert, wie Unternehmen ihre Marketingtechnologien und -strategien planen und einsetzen. AI hilft dabei, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, Muster zu erkennen und präzise Vorhersagen zu treffen. Dadurch können Zielgruppen gezielter angesprochen und Marketingbudgets effizienter eingesetzt werden. Durch den Einsatz von AI können Unternehmen schneller auf Marktveränderungen reagieren, innovative Kampagnen entwickeln und ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken. Der heutige Einfluss von AI in MarTech Stacks ist enorm und bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Marketingprozesse grundlegend zu transformieren.
Data & AI Foundation
Die Data & AI Foundation ist das Rückgrat jeder erfolgreichen AI-Initiative. Die Wirkung von AI zeigt sich heute in der Fähigkeit, riesige Datenmengen effizient zu verwalten, zu analysieren und in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln. Eine solide Daten- und AI-Basis ermöglicht es Unternehmen, datengestützte Entscheidungen zu treffen und innovative AI-Lösungen zu entwickeln, die ihre Geschäftsziele unterstützen. AI sorgt für eine höhere Datenqualität, verbessert die Datensicherheit und ermöglicht die nahtlose Integration verschiedener Datenquellen. Dadurch können Unternehmen schneller und präziser auf Marktveränderungen reagieren und nachhaltige Wettbewerbsvorteile erzielen.
„Wir sehen uns als Wegbereiter in der Data Transformation und AI-Integration in Organisationen. Unser Ansatz setzt auf eine Lernkultur, die Mitarbeiter in den Mittelpunkt stellt und sie befähigt.
Chief Transformation Officer
Plan.Net Group
Beyond Boundaries - was uns als AI-Agentur einzigartig macht
Unser Ziel ist es, nicht nur Lösungen zu entwickeln, sondern auch Umgebungen und Ökosysteme zu schaffen, die Innovation und Zusammenarbeit fördern.
Mit unseren pragmatischen Lösungen schaffen wir organisatorische Strukturen, die auf die individuellen Bedürfnisse Ihrer Organisation zugeschnitten sind und eine Kultur unterstützen, in der Kreativität und Ideenaustausch gefördert werden.
Unser Fokus liegt darauf, Ihre Mitarbeiter mit den notwendigen Fähigkeiten auszustatten, um KI effektiv einzusetzen. Durch die Priorisierung der Entwicklung von KI-Fähigkeiten in allen Abteilungen ermöglichen wir es Ihren Mitarbeitern, die Akzeptanz neuer Technologien zu erhöhen und die digitale Transformation aktiv voranzutreiben.
Weitere Antworten finden Sie in unseren FAQs
Noch Fragen?
Die Entscheidung, ein eigenes GPT/LLM aufzubauen, hängt von mehreren Faktoren ab:
1. Ressourcen: Der Aufbau und die Pflege eines eigenen Modells erfordern erhebliche Ressourcen in Form von Rechenleistung, Fachwissen und Zeit.
2. Anwendungsfall: Wenn besondere Anforderungen oder spezielle Daten vorliegen, die ein maßgeschneidertes Modell erfordern, kann ein eigenes LLM sinnvoll sein.
3. Kosten: Die Kosten für den Aufbau und die Wartung eines eigenen Modells sind hoch. Unternehmen sollten die Kosten gegen die Vorteile abwägen.
4. Datenschutz: Eigene Modelle bieten mehr Kontrolle über die Daten und deren Verarbeitung und ermöglichen maßgeschneiderte Lösungen für spezifische Anwendungsfälle.
Unternehmen sollten auf dieser Grundlage prüfen, ob ein eigenes GPT/LLM lohnenswert ist. Die Nutzung vorhandener, gut trainierter Modelle von Drittanbietern kann für Unternehmen durchaus kosteneffizienter und schneller umsetzbar sein.
Die Einführung von LLMs kann sich auch für kleine und mittelständische Unternehmen lohnen, insbesondere wenn sie zum Ziel hat, repetitive Aufgaben zu automatisieren, den Kundenservice zu verbessern oder datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen. Vor allem in Nischenmärkten kann ein eigenes Modell für spezifische Anwendungsfälle sinnvoll sein. Allerdings sollten Unternehmen die Kosten und den Aufwand für die Implementierung und Wartung sorgfältig prüfen und möglicherweise auf kostengünstige, skalierbare Lösungen von Drittanbietern zurückgreifen.
AI Chatbots können sicher zur Kundenberatung eingesetzt werden, wenn bestimmte Aspekte beachtet werden:
1. Datensicherheit: Es muss gewährleistet sein, dass die Chatbot-Plattform hohe Sicherheitsstandards einhält.
2. Transparenz: Kunden sollten darüber informiert werden, dass sie mit einem AI Chatbot kommunizieren.
3. Datenschutz: Sensible Kundendaten dürfen nicht über den Chatbot verarbeitet werden oder müssen entsprechend geschützt sein. Anbieter sollten sich an das EU-Recht halten. Das US-Recht
beispielsweise hat gelockerte Datenschutzrichtlinien, die für den deutschen Markt nicht ausreichend sind.
4. Qualitätskontrolle: Eine regelmäßige Überwachung und Aktualisierung des Chatbots ist notwendig, um Missverständnisse und Fehler zu minimieren.
Datenaufbereitung umfasst die Reinigung, Transformation und Strukturierung von Rohdaten, um sie für die Analyse oder Modellierung nutzbar zu machen. Eine konsequente Datenaufbereitung ist aus folgenden Gründen notwendig:
1. Qualität der Ergebnisse: Saubere und gut strukturierte Daten führen zu präziseren und zuverlässigeren AI-Modellen.
2. Effizienz: Gut vorbereitete Daten beschleunigen den Analyseprozess und reduzieren die Rechenzeit.
3. Fehlervermeidung: Hochqualitative Daten reduzieren das Risiko von Fehlern und Verzerrungen in den Ergebnissen.
Ob Daten lokal oder in der Cloud gespeichert werden, hängt von mehreren Faktoren ab:
1. Sicherheit: Die Cloud bietet oft robuste Sicherheitsmechanismen. Lokale Speicherung kann hingegen mehr Kontrolle bieten.
2. Zugänglichkeit: Cloud-Speicherung ermöglicht den einfachen Zugriff von überall und unterstützt die Zusammenarbeit.
3. Kosten: Cloud-Dienste sind oft kosteneffizienter und skalierbar.
4. Compliance: Bestimmte gesetzliche Vorschriften können lokale Speicherung erfordern.
