TECHNOLOGIES / AI UND MACHINE LEARNING
DASS Artificial Intelligence (AI) und Machine Learning (ML) nicht nur eine experimentelle Faszination ausstrahlen, sondern viele reale Enterprise-Use-Cases in kürzester Zeit grundlegend verändern werden, ist unumstritten. In den sensiblen Anwendungssegmenten unserer Kunden richtet sich der Fokus jetzt auf das WIE:
Wie lässt sich Compliance in AI-Systemen durchsetzen? Wie lässt sich präzise steuern, aus welchen Informationen AI lernt? Wie können die Grenzen und Schwächen in der Urteilsfähigkeit von AI durch klug aufgebaute Business-Workflows zuverlässig ausgeglichen werden? Wie kann bereits die Entwicklung von AI-Modellen so nah wie möglich am realen Anwendungsgebiet stattfinden? Wie müssen AI-Anwendungen gestaltet sein, damit sie Akzeptanz in der Praxis finden? Und vor allem: In welchen Szenarien rechtfertigt der erzielbare Mehrwert den initialen Aufwand?
Es sind vor allem zwei Faktoren, die unsere AI- und ML-Lösungen zu verlässlichen Ergebnissen und messbarer Profitabilität führen: die Integrität der verwendeten Datenbasis und die Passgenauigkeit der ausgewählten neuronalen Netze. Die Datenbasis ist entscheidend, weil sie bestimmt, woraus das AI-System lernt und womit es arbeitet. Diesen Pool an Dokumenten, Informationen und Metadaten können wir innerhalb der NE.Databridge Service Engine exakt einschränken, lückenlos kontrollieren und vor jeder Kompromittierung schützen. Die Präzision der eingesetzten neuronalen Netze und AI-Systeme wiederum ist das Ergebnis von Kompetenz und Vorsprung: Dank unserem Innovation Hub Deepshore verfügen unsere Systemarchitekten bereits über eine mehrere Jahre umfassende Expertise in der Entwicklung und Anwendung von KI-Modellen für den Enterprise-Einsatz.
Aktuell konzentriert sich die gemeinsame AI-Modell- und Anwendungsentwicklung von Deepshore und nextevolution auf drei Lösungsfelder: