{"id":24885,"date":"2019-09-26T13:33:44","date_gmt":"2019-09-26T11:33:44","guid":{"rendered":"https:\/\/websitetest.smartpm.solutions\/2019\/09\/26\/kunstliche-intelligenz-boomt\/"},"modified":"2019-09-26T13:33:44","modified_gmt":"2019-09-26T11:33:44","slug":"kunstliche-intelligenz-boomt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/smartpm.solutions\/de\/2019\/09\/26\/kunstliche-intelligenz-boomt\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz boomt"},"content":{"rendered":"\n

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Glauben Sie, dass Ihre Prognosen gut passen? <\/p>\n\n\n\n

Die Gr\u00fcnder des Vereins ‚AI Austria‘ wollen \u00d6sterreich unterst\u00fctzen, ein f\u00fchrender Akteur auf dem Gebiet der K\u00fcnstlichen Intelligenz zu werden. Dazu geh\u00f6rt die Erforschung technischer, sozialer und ethischer Fragen sowie die praktische Anwendung von KI in Unternehmen. K\u00fcnstliche Intelligenz ist nicht mehr nur ein Hype in der Industrie oder der Wissenschaft. Viele Konferenzen und Diskussionen befassen sich derzeit mit diesem Thema. Auch f\u00fcr den Bildungssektor wird es immer wichtiger, KI-Programme anzubieten. In Zeiten von Big Data wird eine Zusammenarbeit mit qualifizierten Datenanalysten zu einem wesentlichen Vorteil f\u00fcr Unternehmen. <\/p>\n\n\n\n

Heute ist es f\u00fcr jedes Unternehmen unerl\u00e4sslich, so fr\u00fch wie m\u00f6glich auf neue Technologien umzustellen und sich damit einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und von einer verbesserten Entscheidungsgrundlage zu profitieren. SmartPM.solutions hat ein eigenes und vergleichsweise gro\u00dfes Application Design Team<\/a> (>20% aller Mitarbeiter) mit qualifizierten Experten auf dem Gebiet der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Durch den Einsatz von machine learning k\u00f6nnen auch ungew\u00f6hnliche Muster im Datensatz identifiziert werden wo andere statistische Methoden, wie etwa Holt-Winters Triple Exponential Smothing versagen. Die Prognosegenauigkeit steigt. Bei unseren Analysen werden mehr als 40 Netzwerke mit unterschiedlichen Strukturen getestet und das beste f\u00fcr eine solide Prognose wird automatisch ausgew\u00e4hlt <\/p>\n\n\n\n

Es ist viel zuverl\u00e4ssiger und einfacher, z.B. die Erfolgswahrscheinlichkeit oder den Abschlussmonat mit einer Vielzahl von Prognosemethoden wie NN, Logistic Regression, Random Forests und Support Vector Machines abzusch\u00e4tzen, als sich auf die subjektiven Sch\u00e4tzungen des Vertriebes zu verlassen. Durch den Einsatz des smartPM sales performance forecasting Moduls <\/a>werden verschiedene Prognoseergebnisse \u00fcbersichtlich visualisiert, und die treffendste Vorhersage angezeigt. Szenario-basierte What-If-Analysen mit automatischer Erkennung der besten Prognosemethode erm\u00f6glichen bessere Entscheidungen. Gro\u00dfe Datens\u00e4tze k\u00f6nnen m\u00fchelos verarbeitet werden und die Prognosegenauigkeit steigt bemerkenswert. Ein weiterer gro\u00dfer Vorteil von machine learning ist, dass viele Parameter wie Region, Unternehmensgr\u00f6\u00dfe, Produkte etc. ber\u00fccksichtigt und gewichtet werden k\u00f6nnen. Die wichtigsten Parameter werden automatisch durch mathematische Methoden wie die Hauptkomponentenanalyse ausgew\u00e4hlt, um die Genauigkeit zu maximieren und Fehler, wie data overfitting zu vermeiden. Pl\u00e4ne und Prognosen werden auf Knopfdruck erstellt und erm\u00f6glichen so eine wirklich agile Entscheidungsfindung. <\/p>\n\n\n\n

KI bietet in fast allen Wirtschaftszweigen eine Vielzahl von M\u00f6glichkeiten – es w\u00e4re klug, wenn auch Sie davon profitieren w\u00fcrden! <\/p>\n\n\n\n

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