KI-Readiness

KI-Rea­di­ness beschreibt den Rei­fe­grad einer Orga­ni­sa­ti­on hin­sicht­lich ihrer Fähig­keit, Tech­no­lo­gien der Künst­li­chen Intel­li­genz (KI) erfolg­reich ein­zu­füh­ren und wert­stif­tend zu nut­zen. Sie umfasst neben der tech­no­lo­gi­schen Infra­struk­tur und einer hohen Daten­qua­li­tät auch die stra­te­gi­sche Aus­rich­tung, die Unter­neh­mens­kul­tur sowie die fach­li­chen Kom­pe­ten­zen der Mit­ar­bei­ten­den. Ziel ist es, ein Fun­da­ment zu schaf­fen, auf dem KI-Anwen­dun­gen nicht nur expe­ri­men­tell, son­dern ska­lier­bar und nach­hal­tig in die Geschäfts­pro­zes­se inte­griert wer­den kön­nen. Ein hoher Grad an KI-Rea­di­ness ermög­licht es somit, Inno­va­ti­ons­po­ten­zia­le voll aus­zu­schöp­fen und gleich­zei­tig die Risi­ken der Imple­men­tie­rung zu mini­mie­ren.


  • Zukunft der Künstlichen Intelligenz in der Industrie: Unvorbereitet ins Jahr 2024?

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    Zukunft der Künstlichen Intelligenz in der Industrie: Unvorbereitet ins Jahr 2024?

    Die Stu­die „Spot­light Zukunft 2024“ von Aras beleuch­tet die unzu­rei­chen­de Vor­be­rei­tung vie­ler Indus­trie­un­ter­neh­men auf die Her­aus­for­de­run­gen und Mög­lich­kei­ten der künst­li­chen Intel­li­genz (KI). Obwohl die Vor­tei­le von KI breit aner­kannt sind, zeigt die Unter­su­chung, dass 80% der befrag­ten Unter­neh­men erheb­li­che Män­gel in Berei­chen wie Wis­sen, tech­no­lo­gi­scher Kapa­zi­tät und Daten­qua­li­tät auf­wei­sen. Die­se Defi­zi­te gefähr­den nicht nur ihre…