WJAX 2024

Auch wir sind dieses Jahr wieder mit zwei Talks vertreten, um unsere Expertise und unser Wissen mit dir zu teilen.

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Generative AI und Architektur

Session mit Lars Röwekamp

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Künstliche Intelligenz ist auf dem Vormarsch. Egal ob Qualitätssicherung in der Produktion, Retourenmanagement im Onlinehandel oder Customer-Support via Chatbot: KI eröffnet bisher noch nicht dagewesene Möglichkeiten, die eigenen Prozesse und Geschäftsmodelle deutlich zu verbessern. Aber wie lässt sich KI in die eigene Softwarearchitektur integrieren? Wer befindet über das richtige Modell und den richtigen Algorithmus? Und wie wird über die hinreichende Quantität/Qualität von Daten entschieden? Die Rolle des KI-Architekten scheint geboren. Die Session zeigt anhand eines durchgehenden Beispiels aus dem Umfeld Generative AI, welche architektonischen Herausforderungen im Laufe eines KI-basierten Softwareprojekts auftreten und wie diese bestmöglich gemeistert werden können.

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AI Ideation: Von der Kunst, eine gute AI/ML-Idee zu entwickeln

Session mit Lars Röwekamp

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Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind die Zukunft, da scheinen sich alle einig. Nicht wenige prognostizieren, dass man spätestens in fünf Jahren ohne AI/ML keine Chance mehr haben wird, gegen seine Mitbewerber zu bestehen. FOMO – fear of missing out – macht sich breit und jeder möchte dabei sein. Je eher, desto besser! Aber wie findet man eine wirklich (r)evolutionäre Idee? Und wie bewertet man diese in Hinblick auf Chancen und Risiko? Die Antwort auf diese und viele weitere Fragen liefert eine Methodik namens AI Ideation.‍ Die Frage ist nicht, ob AI/ML im eigenen Unternehmenskontext eingesetzt werden sollte, sondern wo und wie? Lässt man einmal den Hype und die aktuell aufkommende Euphorie außer Acht, gilt es, die eigenen "Pain Points" zu identifizieren und zu analysieren und auf dieser Basis diejenigen Anwendungsfälle herauszukristallisieren, für die sich das beste Chancen-Risiko-Verhältnis ergibt. Genau das macht AI Ideation.

Im Rahmen der Session werden wir einen AI-Ideation-Prozess von Anfang bis Ende durchspielen und so vom Brainstorming zu bewerteten AI/M-Anwendungsfällen kommen.

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