Ein erfolgreiches KI-Projekt definieren

Da der Hype um Data Science, Machine Learning und KI weiter wächst, spüren immer mehr Unternehmen den Druck, ihr Geschäft durch die Implementierung fortschrittlicher Datenlösungen zu modernisieren, oder riskieren, hinter die Technologiekurve zurückzufallen. Aber wie wählt man das richtige Projekt aus? Soll es eine trendige, verbraucherorientierte Lösung wie ein Chatbot, ein virtueller Assistent oder eine Computer-Vision-Anwendung sein? Oder ist es besser, sich auf eingebettete Back-of-the-House-Projekte zu konzentrieren, die stillschweigend dazu beitragen, den internen Betrieb, die Mitarbeitereffizienz oder die Entscheidungsfindung zu verbessern?