Apply AI: Pragmatische Perspektiven und Projekt-Einblicke 🎤
Julia Masloh und Kevin Dewi haben in ihrem Vortrag zentrale Konzepte wie KI (Künstliche Intelligenz), ML (Maschinelles Lernen) und DL (Deep Learning) erklärt und deren Verhältnis zueinander beleuchtet. Zentral war Amara's Law: „Wir überschätzen die Wirkung einer Technologie kurzfristig und unterschätzen sie langfristig.“ Julia betonte, wie wichtig es ist, KI weise auszuwählen und spezifisch sowie informiert vorzugehen. Kevin hob die Bedeutung des Kontexts für KI-Systeme hervor.
Fazit für den Einsatz von KI:
💡 Be Specific: Terminologische Trennschärfe wahren (gerade auch als Teil des Erwartungsmanagements), um Missverständnisse zu vermeiden.
💡 Be Informed: Sachliche Einordnungen vornehmen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
💡 Choose Wisely: Analytisch entscheiden, welche KI-Technologie für den spezifischen Anwendungsfall am besten geeignet ist.
💡 Experiment: Neue Erkenntnisse gewinnen, indem man verschiedene Ansätze testet und daraus lernt.
💡 Iterate: Besser werden durch kontinuierliche Verbesserung und Anpassung der KI-Lösungen.
KI bringt viele Chancen und Potenziale in die Praxis. In einigen Projekten profitieren wir bereits enorm von dieser Technologie.
Welche Perspektiven und Einblicke sind für Sie am spannendsten? Teilen Sie gern Ihre Gedanken!
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CTO at statista
3 MonateDanke für das Feedback, Falk! Hinzu kommt noch das richtige Prompt Engineering pro Use Case. Zum Beispiel arbeitet das Team aktuell an der Erweiterung von Research AI auf hochstrukturiert abgelegten Survey-Daten, mit einer ganz anderen Prompt-Logik…