Was für ein Generativ KI Portfolio umfasst:
– Die „Generative AI-Strategie“ ermöglicht CXOs, die relevantesten generativen KI-Anwendungsfälle für ihr Unternehmen zu identifizieren und zu priorisieren. Es ermöglicht ihnen, den erreichbaren greifbaren Wert zu demonstrieren und die notwendigen Grundlagen in Bezug auf Menschen, Prozesse und Technologie zu schaffen, um ihre generative KI-Investitionen zu erweitern und gleichzeitig potenzielle Risiken effektiv zu managen.
– Die Implementierung von generativer KI für das Kundenerlebnis revolutioniert die Kundeninteraktionen durch den Einsatz von vier spezialisierten generativen KI-Assistenten. Es ermöglicht hyperpersonalisierte Kundenerlebnisse mithilfe eines synthetischen Design-Assistenten, verbessert den Kunden-Self-Service mit personalisierten Chatbots, verbessert die Kundenbetreuung mit einem Inhalts- und Wissensassistenten und optimiert die Leistung von Vertriebsteams mit einem Produkt- und Angebots-Wissensassistenten.
– Die Implementierung generativer KI in Softwareentwicklung steigert die Effizienz und Qualität im gesamten Software-Lebenszyklus, einschließlich Design, Codierung, Dokumentation, Tests, Bereitstellung und Betrieb. Es beschleunigt die Markteinführung neuer Software und unterstützt Unternehmen bei der Reduzierung technischer Schulden, indem es umfassende Modernisierungsbemühungen für Legacy-Software erleichtert. Darüber hinaus trägt es zu einer erhöhten Sicherheit bei, indem es Fehler oder Schwachstellen automatisch erkennt und den Softwareentwicklungsteams entsprechende Anpassungen vorschlägt, wodurch die Angriffsfläche verringert wird.
– Durch den Einsatz maßgeschneiderter generativer KI für Unternehmen können Unternehmen, die mit sensiblen Daten arbeiten, maßgeschneiderte generative KI-Assistenten einsetzen, die speziell auf die Nutzung ihrer proprietären Informationen zugeschnitten sind und so den Einfluss auf den Geschäftswert maximieren. Die Gruppe hat eine Plattform entwickelt, die die Fähigkeiten vorab trainierter offener Large Foundation Models (LFMs) mit unternehmenseigenen Daten kombiniert und so die Feinabstimmung von LFMs an die individuellen Anforderungen jedes Kunden ermöglicht. Durch die Erstellung maßgeschneiderter Modelle, die auf der Expertise des Unternehmens basieren, können diese KI-Lösungen einzigartige und zuverlässige Ergebnisse generieren und so Fortschritte an verschiedenen Fronten ermöglichen, wie z. B. die Verbesserung des Kundenerlebnisses, die Beschleunigung der Forschungs- und Entwicklungsbemühungen und die Steigerung der Leistung in Support- und Geschäftsfunktionen.