Workshop für KI 360°

Ganzheitliche KI-Optimierung für Ihr Unternehmen

KI 360° stellt künstliche Intelligenz (KI) in den Mittelpunkt. Das Konzept bietet eine ganzheitliche Lösung für Unternehmen, die ihre internen Prozesse optimieren und AI-ready machen möchten. Mit dem Medialine Workshop zu KI 360° bekommen Unternehmen KI-Basiswissen an die Hand und erhalten Grundlagen, die für das Training und die Optimierung eines Large Language Models (LLM) notwendig sind. Nutzen Sie Ihre Daten intelligent, um tiefere Einblicke zu gewinnen, bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Effizienz zu steigern! Ob es sich um die Automatisierung von Geschäftsprozessen, die Verbesserung der Kundenerfahrung oder die Vorhersage von Markttrends handelt, unser Workshop „KI 360°“ ist darauf ausgelegt, den Wert Ihrer Daten maximal zu erschließen.

Ziele des Workshops

1. Wissensvermittlung: Workshop-Teilnehmer werden zunächst mit KI-Basiswissen vertraut. Im Anschluss lernen sie die Grundlagen, die für das Training und die Optimierung eines LLM notwendig sind. Außerdem wird auf rechtliche und technische Aspekte der Berechtigungsstrategien eingegangen.
2. Problemlösungskompetenz: Teilnehmer werden dazu befähigt, spezifische Herausforderungen bei der Implementierung eines LLM zu identifizieren und effektive Lösungsansätze zu entwickeln.
3. Strategieentwicklung: Die Teilnehmer lernen, wie sie eine kohärente Strategie für die Implementierung eines LLM entwerfen können.
4. Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Die Bedeutung der Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen wie IT, Rechtsabteilung, Datenwissenschaft und Geschäftsoperationen wird erläutert.
5. Erstellung eines Aktionsplans: Teilnehmer sollen nach dem Workshop in der Lage sein, einen groben Aktionsplan zu entwickeln, der die wichtigsten Schritte für die Einführung eines LLM in ihrer Organisation umfasst.

Für wen ist der Workshop geeignet?

• Geschäftsführer
• Mitarbeitende in Fachabteilungen
• Mitarbeitende, die sich mit der Customer Experience auseinandersetzen, darunter: Chief Experience Officer, Customer Experience Manager, UX Designer, Customer Service Representative, Customer Insights Analyst, CRM Specialist, Customer Success Manager, Service Designer

Einblicke in Workshop-Inhalte

1. Strategie zur Implementierung eines Large Language Models (LLM) und Erstellung eines Konzepts für die Datenanalyse vor der Installation

Unsere datengetriebene Vorgehensweise beginnt mit klaren Zielen, sei es die Optimierung der Kundeninteraktion, die Automatisierung von Aufgaben oder die effektive Erstellung von Inhalten. Wir starten mit der umfassenden Sammlung relevanter Daten aus internen und externen Quellen, wobei wir stets die Qualität und Relevanz sicherstellen.

Die gesammelten Daten durchlaufen einen gründlichen Bereinigungs- und Vorverarbeitungsprozess, der das Entfernen von Duplikaten, die Korrektur von Fehlern, das Ausfüllen von Lücken und die Vereinheitlichung von Datenformaten umfasst. Durch eine explorative Datenanalyse (EDA) untersuchen wir Datenverteilungen, identifizieren Ausreißer und analysieren Korrelationen.

Anschließend wählen wir wichtige Merkmale aus oder erstellen sie neu, um die Modelltrainingsstrategie zu optimieren. Dabei umfasst diese Phase die Auswahl der Modellarchitektur, die Definition der Trainingsparameter und die Festlegung der Validierungsmethoden.

Nach sorgfältigem Testing und der Bewertung anhand relevanter Metriken erfolgt die Implementierung des Modells. Wir überwachen seine Leistung kontinuierlich und evaluieren es regelmäßig, um sicherzustellen, dass es den Erwartungen entspricht. Unser Ansatz beinhaltet auch die kontinuierliche Sammlung von Feedback, das dazu dient, das Modell fortlaufend zu verbessern und anzupassen. So gewährleisten wir, dass unsere Lösungen stets den aktuellen Anforderungen gerecht werden und maximalen Nutzen für unsere Kunden bieten.

2. Nutzung des Modells in Übereinstimmung mit rechtlichen, ethischen und organisatorischen Vorgaben

Wir legen großen Wert darauf, ein umfassendes Verständnis der rechtlichen Rahmenbedingungen zu entwickeln, insbesondere im Hinblick auf die DSGVO und das Urheberrecht. Dabei identifizieren wir interne und externe Nutzer sowie weitere Interessengruppen und analysieren deren spezifische Anforderungen eingehend.

Im nächsten Schritt definieren wir verschiedene Zugriffsebenen, die den Lese-, Schreib-, Änderungs- und Löschzugriff genau regeln. Durch die Implementierung sicherer Authentifizierungsmechanismen und Autorisierungsprotokolle stellen wir sicher, dass der Zugang kontrolliert und abgesichert ist. Datenschutzrichtlinien werden integraler Bestandteil unserer Vorgehensweise, wobei wir umfassende Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung einsetzen, um personenbezogene Daten zu schützen.

Ein wichtiger Aspekt unserer Arbeit ist die Schulung der Nutzer zu den Konzepten der Rechte und Datenschutzbestimmungen. Wir stellen sicher, dass jeder Nutzer ein fundiertes Verständnis für seine Rechte hat und die Datenschutzrichtlinien einhält.

3. Next Steps zur Einführung

Basierend auf den Datenanalyseergebnissen wählen oder passen wir ein geeignetes LLM an. Wir stellen die nötige Hardware und Software bereit und prüfen die Skalierbarkeit der Infrastruktur. Das LLM integrieren wir sorgfältig in bestehende Systeme und entwickeln Schnittstellen sowie APIs. Umfassende Tests (Unit, Integration, Leistung) stellen sicher, dass das Modell zuverlässig funktioniert. Endnutzer werden geschult, um die Modellfunktionalität, Schnittstellennutzung und Ergebnisinterpretation zu verstehen.

In einer Pilotphase testen wir das Modell unter realen Bedingungen, sammeln Feedback und überwachen die Leistung. Nach der Einführung wird das System kontinuierlich überwacht und gewartet. Regelmäßige Bewertungen und iterative Verbesserungen stellen sicher, dass das Modell optimal den Anforderungen entspricht.

▶ Kostenlose Beratung zu KI-Workshops anfordern ✔

Downloads