Wissen: Insights & Expertise für die Zukunft.

Business Value generieren – und das so effizient wie möglich. Mit Self Service Analytics können Unternehmen datengetriebene Entscheidungen beschleunigen, die Datenkompetenz ihrer Teams stärken und gleichzeitig Abhängigkeiten von der IT reduzieren. Ziel ist es, eine datenfokussierte Unternehmenskultur zu schaffen, die Agilität und Innovation fördert. Doch wie genau trägt Self Service Analytics dazu bei, Business Value zu steigern? Und welche Voraussetzungen müssen geschaffen werden?

Wie gelingt der Weg von Pilotprojekten hin zu skalierbaren KI-Lösungen? Mit Blueforte überwindest du die typischen Hürden der KI-Implementierung – von stabilen ML-Pipelines bis hin zur Unternehmensskalierung. Unsere maßgeschneiderten Workshops und Programme wie AI Ready-Set-Go oder Gen-AI Enterprise Scale helfen dir, deine KI-Strategie zu entwickeln, Prozesse zu automatisieren und datengetriebene Innovationen voranzutreiben.

Gestalte Zugriff, Verwaltung und Nutzung von Daten neu – mit einer einzigen, KI gestützten Plattform. In unserem kompakten und kostenlosen Online Workshop FABRIC ANALYST IN A DAY nehmen wir dich mit auf einen intensiven Kurztrip in die Welt der Daten.

Microsoft Power BI ist ein Werkzeug, das Unternehmen dabei unterstützt, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und ihr volles Potenzial auszuschöpfen. In unserem Workshop DASHBOARD IN A DAY beantworten wir dir all deine Fragen.

Die Verlagsgruppe Oetinger setzt erfolgreich auf Data Analytics, um ihre digitale Transformation voranzutreiben und die Effizienz durch datengetriebene Entscheidungen zu steigern. Mit einem Data Warehouse und Power BI konnten sie tagesaktuelle Einblicke in ihre Geschäftsleistung gewinnen und so die Transparenz und Flexibilität im Unternehmen erheblich erhöhen.

Self-Service und Data Mesh sind zwei Schlüsselkonzepte, die auf unterschiedliche Weise versucht haben, die Datenlandschaft zu verändern. Der Wunsch nach einer demokratisierten Datenlandschaft ist nicht neu, doch die Methoden, wie dies erreicht werden kann, haben sich weiterentwickelt.

In der heutigen Geschäftswelt sind Environmental, Social und Governance (ESG)-Faktoren nicht mehr nur Randnotizen im Jahresbericht großer Konzerne, sondern sie sind aufgrund von EU-Vorgaben (CSRD) und öffentlicher Erwartung auch zentrale Elemente der Unternehmensstrategie. Auch wenn die Umsetzung von ESG-Praktiken für Entscheider:innen in den Bereichen Daten und Technologie zunächst wie ein zusätzlicher Kosten- oder Arbeitsaufwand erscheint, bieten sie langfristig bedeutende Chancen.

Die Bedeutung von ESG (Environmental, Social, Governance) Reporting wächst rasant. Unternehmen stehen unter Druck, nachhaltiger zu agieren, ihre ESG-Ziele transparent darzustellen und sicherzustellen, dass ihre Aktivitäten langfristig einen positiven Einfluss haben. Doch der Weg zu einem ganzheitlichen und verlässlichen ESG-Reporting ist oft komplex und herausfordernd – vor allem, wenn Daten dezentral und manuell erfasst werden müssen.

Bist du auf der Suche nach dem perfekten Ort für deinen nächsten Innovationsworkshop, eine inspirierende Brainstorming-Session oder ein kreatives Seminar? Unser Blueforte Creative Hub im 2. Obergeschoss am Glockengießerwall bietet dir und deinem Team alles, was ihr für erfolgreiche Innovationsworkshops, Brainstorming-Sessions und mehr benötigt.

Der Einsatz von Large Language Models (LLMs) verspricht, die Art und Weise, wie wir Geschäftsprozesse optimieren und Kundeninteraktionen gestalten, grundlegend zu verändern. Doch bei all den Möglichkeiten ist es oft schwierig zu wissen, wo man anfangen soll. Welche Anwendung bietet den größten Mehrwert? Wie sorgt man dafür, dass der Use Case skalierbar ist und sich langfristig auszahlt? In diesem Leitfaden zeigen wir dir, wie du Schritt für Schritt den passenden Use Case für LLMs in deinem Unternehmen findest. Mit diesen 5 Tipps legst du den Grundstein für eine erfolgreiche Implementierung und stellst sicher, dass deine KI-Projekte echten Mehrwert liefern.

Unternehmen, die datengetriebene Strategien verfolgen, profitieren nicht nur von optimierten Prozessen und besseren Entscheidungen, sondern auch von höherer Effizienz und Kosteneinsparungen. Datengetriebene Organisationen berichten, dass sie 49% bessere Entscheidungen treffen, 37% Verbesserungen in ihren Prozessen erzielen und bis zu 36% ihrer Kosten senken können.

Der Unternehmensassistent revolutioniert unsere Arbeitsweise, indem er Informationen schnell bereitstellt, datenbasierte Entscheidungen unterstützt und wiederkehrende Aufgaben automatisiert.

Oft wird mehr Zeit auf die Behebung fehlerhafter Daten verwendet, als die Ursachen zu adressieren. Hier erklären wir, warum Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität die Grundlage einer effektiven Datenstrategie bilden und wie du so die Datenqualität nachhaltig verbessern kannst.

Erklärbarkeit von KI-Modellen ist entscheidend, um Transparenz, Vertrauen und Sicherheit zu gewährleisten. Sie ermöglicht Unternehmen, Risiken frühzeitig zu erkennen, kontinuierlich zu verbessern und gesetzliche Vorgaben zu erfüllen. Langfristig stärkt erklärbare KI die Kundenbindung und trägt zu nachhaltigem Erfolg bei.

Die rasante Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) eröffnet ungeahnte Möglichkeiten für Unternehmen. Insbesondere Large Language Models (LLMs) bieten ein enormes Potenzial, um Prozesse zu optimieren, Effizienz zu steigern und Innovationen voranzutreiben. Aber warum genau sind LLM Use Cases so wichtig?

Der Datavault Builder automatisiert komplexe Data Warehouse-Prozesse und reduziert manuelle Arbeit, wodurch Effizienz und Datenqualität gesteigert werden. Er ermöglicht eine transparente, agile Entwicklung und sorgt für konsistente Datenmodelle. So können Unternehmen schneller auf neue Anforderungen reagieren und ihr volles Datenpotenzial nutzen.

Seit 2020 ist Nachhaltigkeit ein zentraler Bestandteil unserer Unternehmensphilosophie. Durch Partnerschaften mit PLANT-MY-TREE® und Leaders For Climate Action (LFCA) setzen wir uns aktiv für den Klimaschutz ein. Unser Blueforte Wald steht für unser Engagement für eine nachhaltige Zukunft.

Jeder von uns hat einen persönlichen CO₂-Fußabdruck, welcher mithilfe von frei zugänglichen Online-Rechnern ermittelt werden kann. Daher haben wir die gängigsten CO₂ Rechner analysiert, um euch die besten Optionen zur Berechnung und Reduktion eures persönlichen Fußabdrucks zu geben.

Nachhaltigkeit ist ein zentraler Bestandteil unserer Unternehmensphilosophie. Unser Climate Office spielt dabei eine Schlüsselrolle, indem es unsere Nachhaltigkeitsziele vorantreibt und sicherstellt, dass wir unserer Verantwortung für die Umwelt gerecht werden. Durch Partnerschaften mit PLANT-MY-TREE® und Leaders For Climate Action (LFCA) setzen wir uns aktiv für den Klimaschutz ein und arbeiten kontinuierlich daran, unseren ökologischen Fußabdruck zu reduzieren.

Data Observability geht weit über traditionelles Data Monitoring hinaus. Während Monitoring reaktiv agiert, um Probleme zu beheben, bevor sie eskalieren, ist Data Observability proaktiv. Es ermöglicht ein tiefes Verständnis der gesamten Dateninfrastruktur, indem es Metriken, Logs und Traces in Echtzeit überwacht und analysiert. Das Ergebnis: Anomalien werden frühzeitig erkannt und die Datenqualität bleibt konstant hoch.

Die Verlagsgruppe Oetinger setzt erfolgreich auf Data Analytics, um ihre digitale Transformation voranzutreiben und die Effizienz durch datengetriebene Entscheidungen zu steigern. Mit einem Data Warehouse und Power BI konnten sie tagesaktuelle Einblicke in ihre Geschäftsleistung gewinnen und so die Transparenz und Flexibilität im Unternehmen erheblich erhöhen.

Oft wird mehr Zeit auf die Behebung fehlerhafter Daten verwendet, als die Ursachen zu adressieren. Hier erklären wir, warum Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität die Grundlage einer effektiven Datenstrategie bilden und wie du so die Datenqualität nachhaltig verbessern kannst.

Bist du auf der Suche nach dem perfekten Ort für deinen nächsten Innovationsworkshop, eine inspirierende Brainstorming-Session oder ein kreatives Seminar? Unser Blueforte Creative Hub im 2. Obergeschoss am Glockengießerwall bietet dir und deinem Team alles, was ihr für erfolgreiche Innovationsworkshops, Brainstorming-Sessions und mehr benötigt.

Der Datavault Builder automatisiert komplexe Data Warehouse-Prozesse und reduziert manuelle Arbeit, wodurch Effizienz und Datenqualität gesteigert werden. Er ermöglicht eine transparente, agile Entwicklung und sorgt für konsistente Datenmodelle. So können Unternehmen schneller auf neue Anforderungen reagieren und ihr volles Datenpotenzial nutzen.

Data Observability geht weit über traditionelles Data Monitoring hinaus. Während Monitoring reaktiv agiert, um Probleme zu beheben, bevor sie eskalieren, ist Data Observability proaktiv. Es ermöglicht ein tiefes Verständnis der gesamten Dateninfrastruktur, indem es Metriken, Logs und Traces in Echtzeit überwacht und analysiert. Das Ergebnis: Anomalien werden frühzeitig erkannt und die Datenqualität bleibt konstant hoch.

In der heutigen Geschäftswelt sind Environmental, Social und Governance (ESG)-Faktoren nicht mehr nur Randnotizen im Jahresbericht großer Konzerne, sondern sie sind aufgrund von EU-Vorgaben (CSRD) und öffentlicher Erwartung auch zentrale Elemente der Unternehmensstrategie. Auch wenn die Umsetzung von ESG-Praktiken für Entscheider:innen in den Bereichen Daten und Technologie zunächst wie ein zusätzlicher Kosten- oder Arbeitsaufwand erscheint, bieten sie langfristig bedeutende Chancen.

Die Bedeutung von ESG (Environmental, Social, Governance) Reporting wächst rasant. Unternehmen stehen unter Druck, nachhaltiger zu agieren, ihre ESG-Ziele transparent darzustellen und sicherzustellen, dass ihre Aktivitäten langfristig einen positiven Einfluss haben. Doch der Weg zu einem ganzheitlichen und verlässlichen ESG-Reporting ist oft komplex und herausfordernd – vor allem, wenn Daten dezentral und manuell erfasst werden müssen.

Business Value generieren – und das so effizient wie möglich. Mit Self Service Analytics können Unternehmen datengetriebene Entscheidungen beschleunigen, die Datenkompetenz ihrer Teams stärken und gleichzeitig Abhängigkeiten von der IT reduzieren. Ziel ist es, eine datenfokussierte Unternehmenskultur zu schaffen, die Agilität und Innovation fördert. Doch wie genau trägt Self Service Analytics dazu bei, Business Value zu steigern? Und welche Voraussetzungen müssen geschaffen werden?

Self-Service und Data Mesh sind zwei Schlüsselkonzepte, die auf unterschiedliche Weise versucht haben, die Datenlandschaft zu verändern. Der Wunsch nach einer demokratisierten Datenlandschaft ist nicht neu, doch die Methoden, wie dies erreicht werden kann, haben sich weiterentwickelt.

Business Value generieren – und das so effizient wie möglich. Mit Self Service Analytics können Unternehmen datengetriebene Entscheidungen beschleunigen, die Datenkompetenz ihrer Teams stärken und gleichzeitig Abhängigkeiten von der IT reduzieren. Ziel ist es, eine datenfokussierte Unternehmenskultur zu schaffen, die Agilität und Innovation fördert. Doch wie genau trägt Self Service Analytics dazu bei, Business Value zu steigern? Und welche Voraussetzungen müssen geschaffen werden?

Unternehmen, die datengetriebene Strategien verfolgen, profitieren nicht nur von optimierten Prozessen und besseren Entscheidungen, sondern auch von höherer Effizienz und Kosteneinsparungen. Datengetriebene Organisationen berichten, dass sie 49% bessere Entscheidungen treffen, 37% Verbesserungen in ihren Prozessen erzielen und bis zu 36% ihrer Kosten senken können.

In der heutigen Geschäftswelt sind Environmental, Social und Governance (ESG)-Faktoren nicht mehr nur Randnotizen im Jahresbericht großer Konzerne, sondern sie sind aufgrund von EU-Vorgaben (CSRD) und öffentlicher Erwartung auch zentrale Elemente der Unternehmensstrategie. Auch wenn die Umsetzung von ESG-Praktiken für Entscheider:innen in den Bereichen Daten und Technologie zunächst wie ein zusätzlicher Kosten- oder Arbeitsaufwand erscheint, bieten sie langfristig bedeutende Chancen.

Die Bedeutung von ESG (Environmental, Social, Governance) Reporting wächst rasant. Unternehmen stehen unter Druck, nachhaltiger zu agieren, ihre ESG-Ziele transparent darzustellen und sicherzustellen, dass ihre Aktivitäten langfristig einen positiven Einfluss haben. Doch der Weg zu einem ganzheitlichen und verlässlichen ESG-Reporting ist oft komplex und herausfordernd – vor allem, wenn Daten dezentral und manuell erfasst werden müssen.

Unternehmen, die datengetriebene Strategien verfolgen, profitieren nicht nur von optimierten Prozessen und besseren Entscheidungen, sondern auch von höherer Effizienz und Kosteneinsparungen. Datengetriebene Organisationen berichten, dass sie 49% bessere Entscheidungen treffen, 37% Verbesserungen in ihren Prozessen erzielen und bis zu 36% ihrer Kosten senken können.

Die Verlagsgruppe Oetinger setzt erfolgreich auf Data Analytics, um ihre digitale Transformation voranzutreiben und die Effizienz durch datengetriebene Entscheidungen zu steigern. Mit einem Data Warehouse und Power BI konnten sie tagesaktuelle Einblicke in ihre Geschäftsleistung gewinnen und so die Transparenz und Flexibilität im Unternehmen erheblich erhöhen.

Business Value generieren – und das so effizient wie möglich. Mit Self Service Analytics können Unternehmen datengetriebene Entscheidungen beschleunigen, die Datenkompetenz ihrer Teams stärken und gleichzeitig Abhängigkeiten von der IT reduzieren. Ziel ist es, eine datenfokussierte Unternehmenskultur zu schaffen, die Agilität und Innovation fördert. Doch wie genau trägt Self Service Analytics dazu bei, Business Value zu steigern? Und welche Voraussetzungen müssen geschaffen werden?

Wie gelingt der Weg von Pilotprojekten hin zu skalierbaren KI-Lösungen? Mit Blueforte überwindest du die typischen Hürden der KI-Implementierung – von stabilen ML-Pipelines bis hin zur Unternehmensskalierung. Unsere maßgeschneiderten Workshops und Programme wie AI Ready-Set-Go oder Gen-AI Enterprise Scale helfen dir, deine KI-Strategie zu entwickeln, Prozesse zu automatisieren und datengetriebene Innovationen voranzutreiben.

Die Verlagsgruppe Oetinger setzt erfolgreich auf Data Analytics, um ihre digitale Transformation voranzutreiben und die Effizienz durch datengetriebene Entscheidungen zu steigern. Mit einem Data Warehouse und Power BI konnten sie tagesaktuelle Einblicke in ihre Geschäftsleistung gewinnen und so die Transparenz und Flexibilität im Unternehmen erheblich erhöhen.

Self-Service und Data Mesh sind zwei Schlüsselkonzepte, die auf unterschiedliche Weise versucht haben, die Datenlandschaft zu verändern. Der Wunsch nach einer demokratisierten Datenlandschaft ist nicht neu, doch die Methoden, wie dies erreicht werden kann, haben sich weiterentwickelt.

In der heutigen Geschäftswelt sind Environmental, Social und Governance (ESG)-Faktoren nicht mehr nur Randnotizen im Jahresbericht großer Konzerne, sondern sie sind aufgrund von EU-Vorgaben (CSRD) und öffentlicher Erwartung auch zentrale Elemente der Unternehmensstrategie. Auch wenn die Umsetzung von ESG-Praktiken für Entscheider:innen in den Bereichen Daten und Technologie zunächst wie ein zusätzlicher Kosten- oder Arbeitsaufwand erscheint, bieten sie langfristig bedeutende Chancen.

Die Bedeutung von ESG (Environmental, Social, Governance) Reporting wächst rasant. Unternehmen stehen unter Druck, nachhaltiger zu agieren, ihre ESG-Ziele transparent darzustellen und sicherzustellen, dass ihre Aktivitäten langfristig einen positiven Einfluss haben. Doch der Weg zu einem ganzheitlichen und verlässlichen ESG-Reporting ist oft komplex und herausfordernd – vor allem, wenn Daten dezentral und manuell erfasst werden müssen.

Der Einsatz von Large Language Models (LLMs) verspricht, die Art und Weise, wie wir Geschäftsprozesse optimieren und Kundeninteraktionen gestalten, grundlegend zu verändern. Doch bei all den Möglichkeiten ist es oft schwierig zu wissen, wo man anfangen soll. Welche Anwendung bietet den größten Mehrwert? Wie sorgt man dafür, dass der Use Case skalierbar ist und sich langfristig auszahlt? In diesem Leitfaden zeigen wir dir, wie du Schritt für Schritt den passenden Use Case für LLMs in deinem Unternehmen findest. Mit diesen 5 Tipps legst du den Grundstein für eine erfolgreiche Implementierung und stellst sicher, dass deine KI-Projekte echten Mehrwert liefern.

Unternehmen, die datengetriebene Strategien verfolgen, profitieren nicht nur von optimierten Prozessen und besseren Entscheidungen, sondern auch von höherer Effizienz und Kosteneinsparungen. Datengetriebene Organisationen berichten, dass sie 49% bessere Entscheidungen treffen, 37% Verbesserungen in ihren Prozessen erzielen und bis zu 36% ihrer Kosten senken können.

Der Unternehmensassistent revolutioniert unsere Arbeitsweise, indem er Informationen schnell bereitstellt, datenbasierte Entscheidungen unterstützt und wiederkehrende Aufgaben automatisiert.

Oft wird mehr Zeit auf die Behebung fehlerhafter Daten verwendet, als die Ursachen zu adressieren. Hier erklären wir, warum Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität die Grundlage einer effektiven Datenstrategie bilden und wie du so die Datenqualität nachhaltig verbessern kannst.

Erklärbarkeit von KI-Modellen ist entscheidend, um Transparenz, Vertrauen und Sicherheit zu gewährleisten. Sie ermöglicht Unternehmen, Risiken frühzeitig zu erkennen, kontinuierlich zu verbessern und gesetzliche Vorgaben zu erfüllen. Langfristig stärkt erklärbare KI die Kundenbindung und trägt zu nachhaltigem Erfolg bei.

Die rasante Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) eröffnet ungeahnte Möglichkeiten für Unternehmen. Insbesondere Large Language Models (LLMs) bieten ein enormes Potenzial, um Prozesse zu optimieren, Effizienz zu steigern und Innovationen voranzutreiben. Aber warum genau sind LLM Use Cases so wichtig?

Der Datavault Builder automatisiert komplexe Data Warehouse-Prozesse und reduziert manuelle Arbeit, wodurch Effizienz und Datenqualität gesteigert werden. Er ermöglicht eine transparente, agile Entwicklung und sorgt für konsistente Datenmodelle. So können Unternehmen schneller auf neue Anforderungen reagieren und ihr volles Datenpotenzial nutzen.

Data Observability geht weit über traditionelles Data Monitoring hinaus. Während Monitoring reaktiv agiert, um Probleme zu beheben, bevor sie eskalieren, ist Data Observability proaktiv. Es ermöglicht ein tiefes Verständnis der gesamten Dateninfrastruktur, indem es Metriken, Logs und Traces in Echtzeit überwacht und analysiert. Das Ergebnis: Anomalien werden frühzeitig erkannt und die Datenqualität bleibt konstant hoch.

In der heutigen Geschäftswelt sind Environmental, Social und Governance (ESG)-Faktoren nicht mehr nur Randnotizen im Jahresbericht großer Konzerne, sondern sie sind aufgrund von EU-Vorgaben (CSRD) und öffentlicher Erwartung auch zentrale Elemente der Unternehmensstrategie. Auch wenn die Umsetzung von ESG-Praktiken für Entscheider:innen in den Bereichen Daten und Technologie zunächst wie ein zusätzlicher Kosten- oder Arbeitsaufwand erscheint, bieten sie langfristig bedeutende Chancen.

Die Bedeutung von ESG (Environmental, Social, Governance) Reporting wächst rasant. Unternehmen stehen unter Druck, nachhaltiger zu agieren, ihre ESG-Ziele transparent darzustellen und sicherzustellen, dass ihre Aktivitäten langfristig einen positiven Einfluss haben. Doch der Weg zu einem ganzheitlichen und verlässlichen ESG-Reporting ist oft komplex und herausfordernd – vor allem, wenn Daten dezentral und manuell erfasst werden müssen.

Seit 2020 ist Nachhaltigkeit ein zentraler Bestandteil unserer Unternehmensphilosophie. Durch Partnerschaften mit PLANT-MY-TREE® und Leaders For Climate Action (LFCA) setzen wir uns aktiv für den Klimaschutz ein. Unser Blueforte Wald steht für unser Engagement für eine nachhaltige Zukunft.

Jeder von uns hat einen persönlichen CO₂-Fußabdruck, welcher mithilfe von frei zugänglichen Online-Rechnern ermittelt werden kann. Daher haben wir die gängigsten CO₂ Rechner analysiert, um euch die besten Optionen zur Berechnung und Reduktion eures persönlichen Fußabdrucks zu geben.

Nachhaltigkeit ist ein zentraler Bestandteil unserer Unternehmensphilosophie. Unser Climate Office spielt dabei eine Schlüsselrolle, indem es unsere Nachhaltigkeitsziele vorantreibt und sicherstellt, dass wir unserer Verantwortung für die Umwelt gerecht werden. Durch Partnerschaften mit PLANT-MY-TREE® und Leaders For Climate Action (LFCA) setzen wir uns aktiv für den Klimaschutz ein und arbeiten kontinuierlich daran, unseren ökologischen Fußabdruck zu reduzieren.

Gestalte Zugriff, Verwaltung und Nutzung von Daten neu – mit einer einzigen, KI gestützten Plattform. In unserem kompakten und kostenlosen Online Workshop FABRIC ANALYST IN A DAY nehmen wir dich mit auf einen intensiven Kurztrip in die Welt der Daten.

Microsoft Power BI ist ein Werkzeug, das Unternehmen dabei unterstützt, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und ihr volles Potenzial auszuschöpfen. In unserem Workshop DASHBOARD IN A DAY beantworten wir dir all deine Fragen.

Bist du auf der Suche nach dem perfekten Ort für deinen nächsten Innovationsworkshop, eine inspirierende Brainstorming-Session oder ein kreatives Seminar? Unser Blueforte Creative Hub im 2. Obergeschoss am Glockengießerwall bietet dir und deinem Team alles, was ihr für erfolgreiche Innovationsworkshops, Brainstorming-Sessions und mehr benötigt.

Wie gelingt der Weg von Pilotprojekten hin zu skalierbaren KI-Lösungen? Mit Blueforte überwindest du die typischen Hürden der KI-Implementierung – von stabilen ML-Pipelines bis hin zur Unternehmensskalierung. Unsere maßgeschneiderten Workshops und Programme wie AI Ready-Set-Go oder Gen-AI Enterprise Scale helfen dir, deine KI-Strategie zu entwickeln, Prozesse zu automatisieren und datengetriebene Innovationen voranzutreiben.

Der Einsatz von Large Language Models (LLMs) verspricht, die Art und Weise, wie wir Geschäftsprozesse optimieren und Kundeninteraktionen gestalten, grundlegend zu verändern. Doch bei all den Möglichkeiten ist es oft schwierig zu wissen, wo man anfangen soll. Welche Anwendung bietet den größten Mehrwert? Wie sorgt man dafür, dass der Use Case skalierbar ist und sich langfristig auszahlt? In diesem Leitfaden zeigen wir dir, wie du Schritt für Schritt den passenden Use Case für LLMs in deinem Unternehmen findest. Mit diesen 5 Tipps legst du den Grundstein für eine erfolgreiche Implementierung und stellst sicher, dass deine KI-Projekte echten Mehrwert liefern.

Der Unternehmensassistent revolutioniert unsere Arbeitsweise, indem er Informationen schnell bereitstellt, datenbasierte Entscheidungen unterstützt und wiederkehrende Aufgaben automatisiert.

Erklärbarkeit von KI-Modellen ist entscheidend, um Transparenz, Vertrauen und Sicherheit zu gewährleisten. Sie ermöglicht Unternehmen, Risiken frühzeitig zu erkennen, kontinuierlich zu verbessern und gesetzliche Vorgaben zu erfüllen. Langfristig stärkt erklärbare KI die Kundenbindung und trägt zu nachhaltigem Erfolg bei.

Die rasante Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) eröffnet ungeahnte Möglichkeiten für Unternehmen. Insbesondere Large Language Models (LLMs) bieten ein enormes Potenzial, um Prozesse zu optimieren, Effizienz zu steigern und Innovationen voranzutreiben. Aber warum genau sind LLM Use Cases so wichtig?

Die Verlagsgruppe Oetinger setzt erfolgreich auf Data Analytics, um ihre digitale Transformation voranzutreiben und die Effizienz durch datengetriebene Entscheidungen zu steigern. Mit einem Data Warehouse und Power BI konnten sie tagesaktuelle Einblicke in ihre Geschäftsleistung gewinnen und so die Transparenz und Flexibilität im Unternehmen erheblich erhöhen.

Die Verlagsgruppe Oetinger setzt erfolgreich auf Data Analytics, um ihre digitale Transformation voranzutreiben und die Effizienz durch datengetriebene Entscheidungen zu steigern. Mit einem Data Warehouse und Power BI konnten sie tagesaktuelle Einblicke in ihre Geschäftsleistung gewinnen und so die Transparenz und Flexibilität im Unternehmen erheblich erhöhen.