Ein KI-Strategieberater kann Ihrem Unternehmen dabei helfen, KI-Technologien einzuführen, um Ihre Geschäftsziele zu erreichen. Fast Data Science bietet KI-Strategieberatung für Unternehmen des öffentlichen und privaten Sektors sowie für gemeinnützige Organisationen. Unsere KI-Strategieberater helfen unseren Kunden bei der Implementierung von KI, um Rentabilität, Kundenzufriedenheit, Effizienz und andere messbare Kennzahlen zu verbessern.
Ihr Unternehmen möchte möglicherweise Ihre internen Daten nutzen und benötigt einen externen Partner mit KI-Erfahrung für die Zusammenarbeit. Wir können dieser Partner sein.
Wir können uns die Zeit nehmen, Ihre Daten und Ihre Geschäftsanforderungen (Finanzen, Marketing, Kundendienst, Betrieb usw.) zu verstehen und Möglichkeiten für KI zu identifizieren und zu priorisieren.
Wir können für Sie auch RFPs entwickeln, um andere KI-Partner für Ihre umfassendere KI-Strategie zu suchen.
Die Phasen einer KI-Strategieberatung: Datenermittlung, Chancenidentifizierung, Chancenpriorisierung und optionale Ausarbeitung von RFPs
Need AI strategy consulting
Eine KI-Strategieberatung umfasst typischerweise drei bis vier Phasen:
Datenermittlung. Wir untersuchen Ihren Datensatz und arbeiten mit Mitarbeitern zusammen, um die von Ihnen gesammelten Daten zu verstehen und Möglichkeiten zu identifizieren, bei denen sich Ihre Daten für KI-Projekte eignen könnten.
Identifizierung von Chancen. Wir organisieren Brainstorming-Sitzungen mit wichtigen Interessenvertretern (z. B. den Vizepräsidenten der einzelnen Abteilungen), um potenzielle Chancen zu identifizieren, bei denen KI in Ihrem Unternehmen eingeführt werden könnte .
Priorisierung von Chancen. Wir untersuchen die Chancen genauer, um die Kosten der Umsetzung und den Nutzen jeder Chance sowie die Zeitpläne abzuschätzen. Wir arbeiten mit der Geschäftsleitung zusammen, um die KI-Chancen zu priorisieren. Die Priorisierung erfolgt quantitativ mithilfe von Methoden aus der Marktforschung und den Sozialwissenschaften, beispielsweise Likert-Skalen-Umfragen, um die wahrgenommenen Auswirkungen in allen Abteilungen abzuschätzen.
Optional können wir Sie bei der Entwicklung von RFPs für die in Phase 3 identifizierten Möglichkeiten unterstützen, die Sie öffentlich ausschreiben können. Wir können Sie bei der Auswahl von KI-Partnern für die Umsetzung dieser Schlüsselprojekte unterstützen.
Priorisierungsübung für KI-Chancen als Beginn eines Beratungsauftrags zur KI-Strategie. Projekte können anhand von zwei Achsen kategorisiert werden: Schwierigkeit und Auswirkung. Attraktive Initiativen würden sich weiter unten rechts im Diagramm befinden, d. h. sie haben eine hohe Auswirkung bei geringer technischer Schwierigkeit.
Tarion ist die Regulierungsbehörde für den Wohnungsmarkt in Toronto, Kanada. Tarion hat eine öffentliche Ausschreibung für einen KI-Partner veröffentlicht, der bei der Entwicklung einer KI-Strategie helfen soll. Dabei liegt der Schwerpunkt auf Tarions großen Textdatenmengen, wie etwa Formularen von Hausbesitzern, in denen Baufehler in freiem Text aufgeführt sind. Tarion hat den Auftrag für dieses Projekt an Fast Data Science vergeben. Eine ausführlichere Zusammenfassung des Projekts finden Sie hier .
Um den Beratungsauftrag für die KI-Strategie zu starten, haben wir ein paar Wochen damit verbracht, die Daten in Tarions interner Salesforce-Datenbank zu untersuchen und dem Director of Strategic Initiatives bei Tarion einen Entdeckungsbericht zu übermitteln. Anhand einiger Sandbox-Maschinenlernmodelle haben wir festgestellt, dass es möglich ist, aus Tarions Daten Vorhersagewerte abzuleiten. Allerdings wäre die Arbeit mit den Daten einfacher, wenn ein Data Lake und ein Data Warehouse als Analyseplattform eingerichtet würden, anstatt Salesforce direkt abzufragen.
Anschließend führten wir Brainstorming-Sitzungen mit den Vizepräsidenten aller wichtigen Abteilungen des Unternehmens durch, darunter Recht, Underwriting, IT und Betrieb. Wir identifizierten einige Schlüsselbereiche, in denen KI einen großen Unterschied für das Unternehmen bedeuten würde, und konnten bis zu 40 Beispielprojekte sammeln, von prädiktiver Analytik bis hin zu einfachen statischen Datenexplorationen.
Zum Abschluss unseres Beratungsauftrags zur KI-Strategie führten wir eine Umfrage unter Vizepräsidenten und Stakeholdern in allen Abteilungen des Unternehmens durch und baten sie, die KI-Chancen nach Stakeholder-Auswirkungen zu ordnen, einschließlich der Auswirkungen auf Hausbesitzer, Hausbauer, Mitarbeiter und das finanzielle Ergebnis aller Initiativen. Unabhängig von der geschäftszentrierten Sichtweise der Chancen haben wir sie auch nach technischem Aufwand, Voraussetzungen und Dauer eingestuft.
Der klare Gewinner war ein Vorhersagemodell, das die Anträge der Hausbesitzer in solche unterteilt, die am wahrscheinlichsten eskalieren und solche, die am wahrscheinlichsten gelöst werden. Es ergaben sich eine Reihe wichtiger Initiativen, bei denen es sich hauptsächlich um Vorhersagemodelle handelte, die kostspielige oder problematische Situationen erkennen, bevor sie eskalieren. Andere Projekte, wie die Analyse der Stimmung in sozialen Medien, waren zwar nützlich, schnitten aber in Bezug auf die unternehmensweite Auswirkung niedriger ab. Interessant ist, dass ohne die Übung zur Priorisierung der Möglichkeiten nicht klar gewesen wäre, welche Möglichkeiten für das Unternehmen am vorteilhaftesten wären. Durch die Priorisierung der Möglichkeiten konnten wir die „leicht zu erreichenden Ziele“ identifizieren, d. h. KI-Initiativen, die eine breite Auswirkung auf die gesamte Organisation haben, ohne zu schwierig umzusetzen zu sein.
Rückblick auf Fast Data Science nach dem KI-Strategieberatungsprojekt Tarion auf unserem Google-Profil
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