Lösungen & Aufgabenstellungen
Aufgabenstellungen
KI eignet sich für fast alle Geschäftsbereiche. Dennoch ist eine klare definition und Aufgabenstellung an die KI notwendig. Nachstehend ein kleiner Auszug von Anfragen welche an uns gestellt werden.
- Industriehersteller müssen die Verkaufs- und Marketing Strategie für ein neues Produkt festlegen. Dazu werden Marktanalysten benötigt
- Produkte-Hersteller haben innovative Ideen und suchen Lieferanten mit bestimmten Technologien um das Produkt herstellen zu können.
- Universitäten suchen Technologiepartner, welche bestimmte Lösungen oder Lösungsansätze haben, um in Forschungsprojekten Projekten Partner zu werden
- Marketing, Promotions und Verkaufsorganisationen suchen Adressaten für ihre Produkte und Services
- Alle Unternehmen sollten ihr *INSIGHT* Wissen besser nutzen und herausfinden, welches know-how bei wem oder wo im Unternehmen bereits vorhanden ist.
- Sie müssen ihre Marktakzeptanz kennen. Warum werden Sie stark, schwach oder negativ wahr genommen?
Lösungsansätze
Nicht jede KI Lösung ist geeigent Ihre spezifische Herausforderung zu lösen. Der richtige Work-flow und KI-Mix macht es aus. KI Lösungen sollen schnell einsetzbar und kostengünstig sein.
- Die Herausforderung ist dabei, dass die Quellendaten heterarchisch, in unterschiedlichen Formaten und ungeordnet sind
- Es reich nicht, einfach Branchen Adresslisten zu kaufen. Die potentiellen Adressaten müssen plausibilisiert und auf ihr Matching kontrolliert werden
- Oftmals ist unklar, wie gesucht werden muss. Der Ablauf ist ein Stufenprozess in dessen Verlauf die Fragen und Resultate plausibilisiert und geschärft werden
- Es wird ein möglichst genauer Match verlangt, bei dem auch gleich noch gezeigt wird, warum es ein guter Match ist.
- *INSIGHT* sind überall zu finden, in Chats, ViedoCalls, ProdukteVideos, Protokollen, Gesprächen, Bildern, Datenbanken, eine wilde Quellenbasis.
- Umfragen sollten smart und interessant sein. Die Auswertung möglichst automatisch.
Die "Full-Stack-Intelligence-Prozess" Methode
Typischer Work-Flow
- Nachdem die Daten in unsere Datenbank (Data Lake) hochgeladen wurden, werden die Roh-Daten analysiert und strukturiert. Sie werden nicht verändert so dass wir immer wieder zum Originalzustand zurück können.
- Als nächstes werden die Topic Analyse-Agenten der CSP auf die Kundenwünsche und Aufgaben kalibriert, damit die CSP ihre volle Fähigkeiten einsetzten kann, damit sie die Themen erfassen, die für Ihre Entscheidungsfindung am besten geeignet sind: Wir sind kein Anbieter von Textanalysen aus der Konserve.
- Nachdem wir alle Daten bereit haben, (Interne / externe, gecrawlte URLs, etc. Sowie Texte und die Bilder von jeder Quelle extrahiert haben, können wir eine Stimmungserkennung durchführen, so dass Sie auf einen Blick erkennen können, ob die meisten Artikel zu einem Thema generell positiv oder negativ sind.
- Wir wenden Human-in-the-Loop-Prinzipien an, um die Zuverlässigkeit der angereicherten Daten und der Leistung zu überprüfen.
- Die "Ground-Truth"-Methode erzeugt einen Konfidenzwert für jede Bewertung und liefert so Erkenntnisse, denen Sie vertrauen können. das System kann jeder zeit wie eine Blockchain zurückverfolgt werden, um festzustellen, warum das System zu einem bestimmten Konfidenzwert kommt. (Diskretes System)
Der Full-Stack-Intelligence-Prozess beschreibt eine Methode, bei der Daten von verschiedenen Quellen (z.B. Datenbanken, APIs, Social Media) in einer einzigen Plattform integriert werden, um eine umfassende Sicht auf ein Thema oder eine Situation zu erhalten. Dieser Prozess umfasst typischerweise die Schritte wie Datensammlung, -aufbereitung, -analyse und -präsentation. Ziel ist es, dadurch eine umfassende Einsicht in das Thema zu gewinnen und Entscheidungen auf der Grundlage von umfassenden Daten zu treffen.
Ihre KI muss sich wie eine Gruppe von mitarbeitenden Experten-Personen in Ihre Firma eingliedern und agieren! Welche sich stetig verbessert und an die Veränderungen in der Firma und der Umwelt anpasst.
Harmonisierung zwischen führenden und konkurrenzierenden Systemen!
Der grosse Nutzern von Datensammlungen ist längst klar. Allerdings basieren viele Datensammlungen auf alter Technologie und wurden ohne moderne Konzepte erstellt. Eine Überführung in neue Systeme ist Zeit- und Kostenaufwändig. Oftmals fehlt das Know-how über die alten Datensammlungen. Bei einer Migration mit modernen Systemen droehen Doubletten und nicht plausibilisierte Daten die Qualität zu verunreinigen. Dennoch schlummern alten Repository wichtige Informationen.
Plausibilisieren und Validieren
Mit dem Fingerprint Matcher ist die Aufgabe relativ einfach, Datenbanken mit unterschiedlichen Strukturen und Formaten, gegenseitig zu vergleichen. Man erstellt für alle Inhaltsblöcke einen Fingerprint. Dann läst man als erstes alle Datensätze gegenseitig (n:m) matchen. Das Resultat sind "Heat-Maps". Das sind Grafiken, in denen der Nutzer ähnliche, auffällige abweichende oder zusammenhängende Datensätze erkennen kann.
Mit dieser Methode kann zuerst analysiert und eingeschätzt werden, wie wertvoll der Inhalt der Datenbank ist.
Harmonisieren durch Verbinden
Wenn eine alte Datenbasis als Wertvoll eingestuft wurde, passiert die Harmonisierung nicht über eine Migration, sondern durch Verbinden bez. Anbinden der alten Systeme über den Fingerprint Matcher.
Abfragen können jetzt je nach Anforderung, parallel in den alten Systemen gestellt werden. Die Antworten werden entsprechend markiert und gemeinsam sortiert und visualisiert
Umfrage-Ergebnisse, Schulungsdaten, Wissensdatenbanken, Experten Systeme, Forschungs-Pläne und Konzepte auswerten
Wirksame Schulungs- und Ausbildungslösungen sind von entscheidender Bedeutung, und vielen Unternehmen fehlen ausreichende Daten, um die Wirksamkeit von Programmen zu bewerten oder Leistungsobjekte mit Ergebnissen abzugleichen. Schulungen in der Industrie beanspruchen eine Vielzahl von Ressourcen und werden in der Regel von Experten auf ihrem Gebiet entwickelt.
Selbst wenn die Daten für Verbesserungen zur Verfügung stehen, fehlt es den Ausbildern und Unternehmen an den notwendigen Tools, um die verschiedenen Ressourcen zusammenzuführen, die für die Entscheidungsfindung erforderlich sind.
CSP verwendet KI-gestützte Learning-Analytics, um große Datenmengen zu integrieren, zu verknüpfen und zu vergleichen und so wertvolle Einblicke in die Analytik des Lehrkörpers, der Lernenden und der Wissensbasis zu gewinnen.
Um Ihren Daten einen Sinn zu geben, erstellen wir gemeinsam mit Ihnen ein interaktives Dashboard, das es Ihnen erleichtert, die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse umzusetzen. Auf dem Dashboard können die Benutzer von der Organisationsebene bis zur Ebene der Lernenden aufschlüsseln, um erreichbare Prioritäten und Ziele auf der Grundlage der in den Daten ermittelten Bedürfnisse festzulegen und diese mit strategischen Aktionsplänen abzustimmen.
Unsere Erfahrung in der Umfrageanalyse, gepaart mit Interview- und Forschungs-Analyse-Lösungen, verwandeln Ihre gesammelten Umfragedaten in einen Wissensspeicher.
Dieser Wissensspeicher wird in jede weitere Analyse mit einbezogen und laufend aufdatiert. Wobei es möglich ist, mitt einer Zeitschiene zu arbeiten, so dass sich die Veränderung des Wissen nachvollziehen und validieren lässt.