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In der Folie 'Lernpfad' der Präsentation 'AI Readiness (Teil 2)' wird ein umfassender Fahrplan für die Talententwicklung im Bereich KI vorgestellt. Sie skizziert den Weg von grundlegenden zu fortgeschrittenen Fähigkeiten und unterscheidet dabei zwischen technischen und nicht-technischen Fähigkeiten. Die Folie präsentiert auch einen Zeitplan, den Bereitschaftsgrad und das Kompetenzreifegrad, und bietet einen klaren Weg für die Weiterbildung in KI. Es ist eine wertvolle Ressource für jedes Team, das darauf abzielt, seine Lücken in der KI-Bereitschaft zu schließen und seine gewünschten Ziele zu erreichen.
This slide is part of our AI Readiness (Part 2) presentation. Available in Microsoft PowerPoint.
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How to avoid costly false starts when demands for AI usage surge yet organizational readiness lags? Reframe your AI ambitions with our AI Readiness presentation and turn hype into sequenced action with contextual analyses, readiness assessment frameworks developed by industry leaders, resource allocation requirements, and long-term roadmaps.
Wie können Sie die Fallstricke von KI-Anwendungen im Auge behalten, wenn sie auf Unternehmensebene skaliert werden? Unsere Präsentation zum AI Risikomanagement schlägt eine disziplinierte Governance-Schleife vor, die mit einer präzisen Risikoerkennung beginnt, Gefahren durch Risikokategorisierung organisiert, die Exposition durch eine rigorose Risikobewertung quantifiziert, eine priorisierte Risikominderung lenkt und eine kontinuierliche Leistungsverfolgung und -überwachung einbettet. Zusammen verhindern diese Risikomanagementüberlegungen kostspielige betriebliche Störungen, stärken das Vertrauen der Regulierungsbehörden und erhalten das hart erkämpfte Vertrauen der Stakeholder.
Müssen Sie die optimalen Anwendungsbereiche für KI identifizieren, um Ihre internen Abläufe zu verbessern? Unsere Präsentation über KI-Anwendungsfälle strukturiert die Entscheidung für den Einsatz von KI um ihre Vorteile, die damit verbundenen Kosten, die ROI-Analyse, die Priorisierung von Anwendungsfällen, Modelle und Daten, Risikoüberlegungen und die Implementierung. Mit gut entwickelten KI-Anwendungsfällen können Teams zeitaufwändige Arbeiten automatisieren, um kritisches Talent für strategisch wertvollere Aufgaben freizusetzen, die Ausgabefähigkeiten zu erweitern und skalierbare Leistungsverbesserungen zu erzielen.
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