AI Readiness
Discovery, Integration & Delivery – wir bauen AI-Lösungen
#aiready
Schnell, fokussiert und effizient. Nutze die Chancen, die AI, insbesondere Large Language Models wie ChatGPT oder LLaMa, für Dein Geschäft, Deine Kunden und Deine Mitarbeiter liefern.
AI Discovery
Wo und wie profitiert mein Unternehmen von künstlicher Intelligenz?
AI Integration
Wie kann ich meine eigenen Daten und Prozesse in AI einbinden?
AI Delivery
Wie kann ich AI konkret integrieren, auch in Hinblick auf vertrauliche Daten und Compliance?
Using data on occupational tasks in both the US and Europe, we find that roughly two-thirds of current jobs are exposed to some degree of AI automation, and that generative AI could substitute up to one-fourth of current work.
Goldman Sachs: The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth (Briggs/Kodnani)
Technisch gesehen ist die Integration von AI-Funktionalität und -daten in die eigene Lösungsarchitektur gut und schnell machbar. Einfache Applikationen, die ein LLM wie ChatGPT selbst integrieren und vielleicht sogar auf eigenen Daten arbeiten lassen, können in wenigen Stunden implementiert werden.
Das Gleiche galt auch schon für den Einsatz von Cloud-Native-Technologien, wie etwa Function-as-a-Service.
Die ganze Organisation und IT-Strategie Cloud-native zu machen, ist allerdings ein ganz anderes Thema. Hier ändert sich nicht nur vieles in vielen Abteilungen und Bereichen, auch die Arbeitsweise und Kooperationsmuster müssen sich umstellen, damit der Nutzeffekt auftritt.
Um als Unternehmen selbst einer der frühen Nutznießer der 50% bei gleicher Qualität deutlich schneller zu bearbeitenden Aufgaben zu werden, braucht es auch bei AI mehr als nur die einfache Integration der Technologie.
Es braucht Know-how-Aufbau, Unterstützung im Unternehmen, eine Anpassung der Policies, neue Prozesse in der Erstellung, Anpassung und Wartung von Software.
Deshalb kann man weder erwarten noch verlangen, hier aus dem Stand alles zu erreichen. Aber man kann den Weg betreten, der einen dorthin führt.
In 3 Schritten zur eigenen AI-Lösung
Mayflower-Module für die nachhaltige Integration künstlicher Intelligenz in Dein Business
- AI Design Sprint
Grundlagenworkshop, der ein allgemeines Verständnis davon vermittelt, welche Optionen AI Deinem Unternehmen bietet.
Ein erstes Screening zeigt auf, welche Potenziale vorhanden sind. Und nicht nur das: wir identifizieren ein mögliches eigenes IT-Produkt, das direkt als Design-Sprint-Prototyp den späteren Nutzen validiert.
- Validation mit technischem Prototyp
Auf Grundlage des Machbarkeits-Prototyps entwickeln wir einen technischen Prototyp auf Basis echter Daten oder Interfaces.
Zusätzlich wird kontinuierlich das Feedback von echten Nutzern eingeholt. Wenn gewünscht machen wir das unmittelbar gemeinsam mit Deinem Team.
- AI in Produktion bringen
Zur Produktivnahme von AI gehört deutlich mehr als die eigene Lösung, die man schnell aufgesetzt hat. Das beginnt mit FinOps zur Kostentransparenz zu AI-Anbieten und endet mit Entwicklungsumgebung und Compliance bei AI-Antworten.
Und so steht in diesem Schritt nicht nur die gemeinsame Weiterentwicklung der AI-Lösung, sondern vor allem das Schaffen der dazu benötigten Infrastruktur in Technik wie Unternehmen im Vordergrund.
Gut zu wissen
Auch wenn alle drei Schritte aufeinander aufbauen – unsere AI-Module stehen für sich alleine und können einzeln beauftragt werden. Ziehe nach Bedarf eigene Kolleg*innen hinzu, wir freuen uns über eine enge Zusammenarbeit.
Und wenn eigene Ressourcen nicht zur Verfügung stehen? Dann stellt Mayflower das komplette AI-Development-Team, um Deine Ideen zur Marktreife zu bringen.
Richtig spannend wird es mit AI, wenn sie das Wissen aus den existierenden Businessdaten und Prozessen einbeziehen kann. Die Datenintegration bietet sich vor allem für Unternehmen an, die ihre eigenen Workflows – oder die ihrer Kunden – durch AI anreichern, vereinfachen und beschleunigen wollen.
Eine Anbindung in das eigene Unternehmen, in die eigenen Daten, in den eigenen Workflow und für die eigenen Kunden und die eigenen Mitarbeiter – das bringt besondere Anforderungen mit sich.
Denn natürlich möchte man nicht jedem SaaS unmittelbaren Zugriff auf die Daten geben, sondern selber selektieren und protokollieren, wann welche AI welche Daten in welchem Kontext bekommen hat.
Wir sind gerüstet mit cloud-nativer Basiskompetenz, Werkzeugen wie LangChain oder LlamaIndex, belastbarem Architektur-Know-how und viel Erfahrung in der Entwicklung von Individualsoftware.
AI-Readiness bedeutet deutlich mehr als die bloße Nutzung AI-basierter Werkzeuge. Differenzierbarkeit und neue Potenziale entstehen erst dort, wo man die eigenen Prozesse grundlegend ändert, erweitert oder automatisiert. Wo man neue Angebote bereitstellt und es anderen möglich macht, diese auch per AI zu nutzen.
Damit AI auch den erwarteten Nutzen liefern kann, steht für uns nicht nur die gemeinsame Weiterentwicklung der AI-Lösung, sondern vor allem das Schaffen der dazu benötigten Infrastruktur in Technik wie Unternehmen im Vordergrund.
AI Delivery geht daher über die reine Datenintegration hinaus und berücksichtigt auch die Prozessintegration, damit aus einem guten Produkt mit validiertem Use Case ein nutzbringendes Angebot wird. Für das Unternehmen. Für die eigenen Mitarbeiter. Für die eigenen Kunden.
Kontakt
Du hast bereits erste Fragen oder eine Idee für eine konkrete Zusammenarbeit? Wir sind unter den Rufnummern unten jederzeit für einen Quick Call zu haben. Oder noch besser: Du füllst kurz unser Kontaktformular aus und wir verabreden uns für einen vorbereiteten ersten Austausch. Unsere Experten freuen sich auf dich.
Mehr Informationen zur Verarbeitung Deiner Daten und zu Deinem Widerrufsrecht findest Du in unserer Datenschutzerklärung.
See you soon – gerne auch remote 😉