AI Design Sprint™
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Lara Nass
Geschäftsführerin
Success Story
Die AI Strategie 2024 für ein Unternehmen der Finanzbranche
Für ein Unternehmen aus der Finanzbranche haben wir die AI Strategie 2024 entwickelt.
Die Methode des AI Design Sprint™ von 33A ist die populärste und erfolgreichste Methode am Markt, um Chancen und Opportunities von Unternehmensprozessen konkret herauszufiltern – und genau das haben wir mit unserem Kunden gemacht. Nach zwei Tagen intensivem Workshop waren alle geschafft, aber auch begeistert von den Möglichkeiten, die aufgezeitg wurden.
Daraus ergab sich der Auftrag für die Erstellung eines Proof of Concept.
Roadmap
Wie man KI im Unternehmen verankert
How to start
Die Business Case Evaluation
Der AI Design Sprint™ hat viele vielversprechende Prozessoptimierungen durch Künstliche Intelligenz im Unternehmen aufgezeigt. Um herauszufinden, welcher Prozess am schnellsten umgesetzt und dabei den größten Effekt für das Unternehmen hat, wird der konkrete Business Case im Workshop mit dem Team gemeinsam bewertet.
Es ist demnach ratsam, nicht mit dem größten Case, welcher vielleicht mit großen Gewinnen lockt, zu beginnen. Sondern mit einem zunächst einfacheren Case zu starten und darauf Stück für Stück aufzubauen.
Für die vorliegende Success Story ergibt sich daher ein Business Case aus dem Bereich Informationsverarbeitung.
Herausforderungen
Effizientere Unternehmensprozesse
Ein erheblicher Arbeitsaufwand des Unternehmen aus der Finanzbranche besteht darin, Informationen zu lesen und zu verarbeiten. Auf der Grundlage der vorliegenden Informationen soll ein Management Summary erstellt werden. Hierfür müssen interne und externe Daten hinzugezogen werden. Abschließend soll eine Wertung erfolgen.
Informationen zusammenfassen (interne Daten)
Bereitgestellten Informationen zusammenfassen und verstehen. Dazu konkrete Fragen generieren und beantworten.
Informationen analysieren (externe Daten)
Märkte und Wettbewerbsumfeld analysieren. Dazu konkrete Fragen beantworten.
Der Lösungsansatz
Ein Proof of Concept
Wir haben eine Lösungsarchitektur entworfen und die Funktionalitäten skizziert, die im Proof of Concept (PoC) umgesetzt werden sollen. Dabei liegt der Fokus auf einer eigenständigen Lösung, die mithilfe einer effizienten Webanwendung auf interne Wissensquellen zugreift und dem Anwender eine einfache Kommunikationsmöglichkeit in Form eines Chats bietet. Das Hauptziel des PoC besteht darin, die KI-Fähigkeiten betriebsfertiger Softwarelösungen anhand authentischer Daten zu überprüfen.
Technologiekomponenten
Realisierung des Vorhabens
Für die Realisierung des Projektvorhabens kommen folgende Technologiekomponenten* zum Einsatz:
Microsoft Azure: GPT-4 bzw. GPT4-128k bzw. Microsoft Copilot
Microsoft Azure Blob Storage
Microsoft Azure AI Search
*Die technologischen Entwicklungen sind derzeit extrem schnell. Wahrscheinlich gibt es zum Zeitpunkt des Lesens dieses Artikels bereits aktuellere Optionen.
Das Ziel erreicht
Effizienzsteigerung der Workflows
Mit der Prozessoptimierung soll die Gesamteffizienz und Qualität eines Workflows gesteigert werden. Die Effizienzgewinne und Zeitersparnisse werden genutzt, um:
Mehr Opportunities zu prüfen
Sich auf qualitativ hochwertigere Opportunities zu konzentrieren
Das Qualitätsniveau der Bewertung und des Vergleichsprozesses zu erhöhen
Faktenbasierte Diskussionen über Opportunities und Märkte zu fördern
Mehr Zeit in die Portfolioarbeit, das Team und die organisatorische Entwicklung zu investieren
AI-Consulting
Unsere KPI’s
Die Einführung von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen ist nicht mehr weg zu diskutieren. Die richtige Strategie und ein besonnener Anfang sind dabei der Weg zum Erfolg. Wir wenden die AI Design Sprint™ Methode von 33A an. Mit der Methode können wir mit Ihnen innerhalb von zwei Workshoptagen eine Unternehmensstrategie herausarbeiten.
Kosten/ Nutzen
Wir finden den größten Nutzen bei geringem Invest.
Effizienz-steigerung
Prozessen schafft neue Möglichkeiten.
Ziel
Steigerung der Mitarbeiter-zufriedenheit durch die Abgabe von zeitraubenden Tätigkeiten.
Vorsprung
Best in Class
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