KI-Einführung im Unternehmen: Make or buy? Mit Thomas Fontaine von Mazda

In diesem Podcast-Interview diskutieren Thomas Fontaine von Mazda und Tim, wie Unternehmen KI sinnvoll und effizient einführen können. Thomas von Mazda teilt Einblicke in die Make-or-Buy-Entscheidungen bei KI, kluge organisatorische Rahmenbedingungen, die Nutzung von Databricks und die Bedeutung von Governance und Qualität bei KI-Projekten.TakeawaysHektisch und schnell einzuführen, ist nicht verlässlich.Qualität und Governance sind entscheidend.Databricks ist wie Google Cloud Platform on steroids.Kapitel00:00:00 Intro und Vorstellung von Thomas Fontaine00:04:24 [Anzeige] Haufe Akademie: Weiterbildung zum KI-Manager00:05:38 Die rhetorische Frage: Kann man KI schnell und hektisch einführen?00:06:36 Gen AI vs. Machine Learning: Was bringt Unternehmen wirklich voran?00:07:32 Warum ChatGPT bei Podcast-Kapiteln halluziniert00:09:59 Schatten-IT: Wenn die private Kreditkarte zum KI-Tool führt00:11:14 Governance-Grundlagen: Qualität, Datenschutz und EU AI Act00:13:41 Wie Mazda seinen mehrstufigen KI-Governance-Prozess aufgesetzt hat00:16:04 Synergien erkennen: Wenn ein Agent-Wunsch zur Databricks-Lösung wird00:17:16 Cross-funktionale Teams: Freiwillige Arbeit mit echtem Impact00:20:03 AI ist eine Make-or-Buy-Entscheidung00:21:22 Embedded AI: Wenn Qualtrics plötzlich OpenAI nutzt00:23:50 Kundenfeedback in 15 Sprachen: übersetzt und klassifiziert mit Databricks00:28:30 Die AI-Matrix: Schritte zur richtigen Make-or-Buy-Entscheidung00:32:08 Prozesse vor Technologie: Warum Lift-and-Shift scheitert00:33:41 Mehrwert messen und dokumentieren für mehr Budget00:36:51 Was Databricks in Sachen KI alles kann00:40:19 Geil: Das Dashboard, mit dem man chatten kann00:46:57 Outro und Verabschiedung[Anzeige] Haufe Akademie: KI-WeiterbildungBei der Haufe Akademie gibt es eine zertifizierte Weiterbildung zum KI Manager. Dort lernst Du, welche Potenziale und Anwendungsfälle Künstliche Intelligenz im Business bietet, wie Du wirtschaftlich erfolgreiche KI-Projekte identifizierst und welche Konzepte hinter Machine Learning und Data Mining stehen.Weitere Informationen findest Du unter:https://haufe-akademie.de/kiVorschauIn zwei Wochen sprechen Oliver Ulbrich und Tim darüber, warum Dashboard-Projekte so häufig scheitern. Anhand eigener Erfahrungen zeigen die beiden, welche Fehler sie selbst gemacht haben, was sie daraus gelernt haben und warum die Anforderungsanalyse heute einen zentralen Bestandteil ihrer Projekte ausmacht. Außerdem verraten sie, welche Vorgehensweisen ihre Dashboards heute erfolgreicher machen und für deutlich bessere Ergebnisse bei Umsetzung, Review und Übergabe sorgen.