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Wo lohnt sich KI wirklich?

KI um der KI willen zu machen, führt selten zum gewünschten Ergebnis. Der Aufwand zur Umsetzung ist hoch, der tatsächliche Nutzen gering. Das Verhältnis zwischen Investition und Ergebnis stimmt nicht. Und genau das sorgt häufig für Frust in Teams und Führungsetagen. Der Schlüssel zu erfolgreicher KI liegt nicht in noch komplexeren Modellen, sondern in der Auswahl der richtigen Use Cases. Und wie man genau diese erkennt, zeigen wir in diesem Beitrag.

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Jeder, der sich mit Prozessmanagement beschäftigt, kennt das Problem: Prozesse sind oft unklar dokumentiert, veraltet oder existieren schlichtweg nicht. In vielen Unternehmen ist Prozessdokumentation eine lästige Pflicht, die gerne vor sich hergeschoben wird – zu zeitaufwendig, zu mühsam, zu unstrukturiert. Mit dem ProcessGenerator erledigen Sie das auf Knopfdruck.

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Erfahren Sie mehr über die 6 häufigsten Irrtümer beim Aufbau eines Data Lakes. Unser Artikel beleuchtet die Organisation unstrukturierter Daten, die Bedeutung von Metadaten und die kontinuierliche Entwicklung der Datenplattform. Entdecken Sie klare Standards, Automatisierung und Teamkommunikation für einen erfolgreichen Data Lake. Erfahren Sie mehr in unserem E-Book 'Lakehouse Automation'.

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AI-Core: Künstliche Intelligenz, im Kern aber SAP. Dieser Blogbeitrag gibt einen Überblick über den technischen Aufbau des AI-Core (AIC).

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Mit SAP AI Core ist Data Science auch im SAP Kosmos möglich und unterstützt die Unternehmensplanung.

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Mit Bilderkennung Innovationen in Unternehmen ermöglichen - Wir stellen Ihnen drei Bereiche aus unserem Arbeitsalltag vor.