In dieser Folge des AI Business Asia Podcasts spricht Moderator Leo Jiang mit Joon-Seong, Senior Managing Director bei Accenture, über die transformative Kraft generativer KI in der Unternehmenswelt. Von Accentures 143 Milliarden US-Dollar-Investition in generative KI bis hin zu realen Anwendungsfällen und strategischen Rahmenbedingungen – diese Folge befasst sich eingehend mit der Frage, wie Unternehmen KI nutzen können, um Wachstum und Innovation voranzutreiben.

🎯 Behandelte Hauptthemen:

[00:01] Einführung von Leo Jiang
[01:25] Gastvorstellung: Joon-Seong
[05:58] Accentures $3-Milliarden-Investition in generative KI
[08:42] Gründung des Generative AI Center of Excellence (COE)
[10:50] Das „ABC“-Framework für die KI-Implementierung
[13:44] Anwendungsfall: KI für BMW
[18:40] Transformation des Kundenerlebnisses mit generativer KI
[23:17] Verantwortungsvolle KI und Schutzmaßnahmen
[31:25] Accentures proprietäres AI Refinery Framework
[38:52] Brancheneinblicke: Das Bankwesen ist führend bei der Einführung von KI
[42:25] Von POCs zur strategischen KI-Implementierung
[49:28] Accentures Zusammenarbeit mit Startups
[53:17] KI verändert Front Offices und Kundenerlebnisse
[57:15] Ratschläge für Führungskräfte

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Juns Experteneinblicke dazu, wie Unternehmen über Pilotprojekte hinausgehen, um KI-Initiativen zu skalieren und ihre Betriebsabläufe strategisch neu zu erfinden.

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FlowiseAI ist eine Open-Source-Plattform mit wenig Code, die die Entwicklung maßgeschneiderter Anwendungen unter Verwendung großer Sprachmodelle (LLMs) erleichtern soll. Sie ermöglicht es Benutzern, anspruchsvolle KI-Anwendungen zu erstellen, ohne umfassende Programmierkenntnisse zu benötigen, und macht sie so einem breiteren Publikum zugänglich. Die Plattform verfügt über eine benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Oberfläche, die schnelles Prototyping und die Bereitstellung von KI-Lösungen ermöglicht.

Popularität auf GitHub: FlowiseAI hat auf GitHub über 31.000 Sterne gesammelt, was auf ein starkes Interesse und Engagement der Entwickler hindeutet. Es wird häufig für seine Benutzerfreundlichkeit und Funktionalität beim schnellen Erstellen von LLM-Anwendungen hervorgehoben.

Das Unternehmen wurde von ZhenJing Heng (Henry) und Chung Yau Ong mit dem Ziel gegründet, die Entwicklung von KI-Anwendungen auch technisch nicht versierten Benutzern zugänglich zu machen. Ihre Vision war es, ein Tool zu entwickeln, das den Prozess der Erstellung von KI-Anwendungen durch eine benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Oberfläche vereinfacht.

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In diesem Gespräch interviewt Leo Jiang Mayank, VP für KI-Produktentwicklung bei SAP, und diskutiert die Entwicklung der KI bei SAP, die Auswirkungen generativer KI auf Geschäftsprozesse und die Strategie des Unternehmens zur Integration von KI in seine Angebote.

Mayank gibt Einblicke in den KI-Co-Piloten, grundlegende Modelle, Partnerschaften mit LLM-Anbietern und die Bedeutung der Datenstrategie für Unternehmen. Die Diskussion berührt auch die Zukunft der KI in Unternehmen und die Zusammenarbeit von SAP mit Startups zur Förderung von Innovationen.

00:00 Einführung in AI Business Asia und die Reise von SAP
02:46 Die Entwicklung der KI bei SAP
05:21 Generative KI: Geschäftsprozesse transformieren
08:07 SAPs Business-KI-Strategie und intelligente Unternehmen
10:49 Wir stellen vor: Joule: Der KI-Co-Pilot
13:41 Grundlegende Modelle und der AI Hub von SAP
16:29 Evaluierung von LLMs: Ein flexibler Ansatz
19:14 Die Zukunft von LLMs und KI-Strategie
22:01 Trends bei Open Source vs. Closed Source KI
24:22 Die frühen Phasen der Technologietransformation meistern
25:08 Neue Anwendungsfälle in KI und Automatisierung
27:40 Agentendienste und Workflows verstehen
30:13 Grundlegende Informationen: Sicherstellung der Genauigkeit von KI-Ausgaben
33:20 SAPs Ansatz zur Workflow-Automatisierung und Benutzererfahrung
35:23 Zusammenarbeit mit Startups: Erweiterung des Ökosystems
36:46 Der SAP App Store: Ein Zentrum für Innovationen
39:49 Partnerschaften mit führenden KI-Unternehmen: Integration neuer Modelle
41:40 KI-Innovation in Asien: Chancen und Herausforderungen
43:12 Beratung von C-Level-Führungskräften zur KI-Strategie
48:26 Die Zukunft der KI: Aufregung und Erwartungen

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In dieser Folge von AI Business Asia spricht Moderator Leo Jiang mit Dr. Santoshi Karthikeyan, Global Tech Director bei AstraZeneca, über die transformative Rolle der KI in der biopharmazeutischen Industrie.

Sie diskutieren Dr. Santoshs Werdegang in der Datenwissenschaft, die Herausforderungen der Arzneimittelforschung und wie KI in klinische Studien und Regulierungsprozesse integriert wird. Das Gespräch betont die Bedeutung verantwortungsvoller KI, die Zusammenarbeit zwischen Startups und etablierten Unternehmen und das zukünftige Potenzial von KI bei der Verbesserung der Arzneimittelentwicklung und Patientenversorgung.

Schlagwörter

#AI #Biopharmazeutika #klinische Studien #Arzneimittelforschung #verantwortungsvolle KI #Datenwissenschaft #Einhaltung gesetzlicher Vorschriften #Startups #Technologie #Innovation #Gesundheitswesen

00:00 Einführung in die KI in der Biopharmazie
03:01 Dr. Santoshs Reise in KI und Datenwissenschaft
06:03 KI unterstützt klinische Studien
08:55 Herausforderungen in der Arzneimittelforschung
11:59 Die Rolle der KI bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
14:57 Anwendungsfälle von KI in der Biopharmazie
17:58 Evaluierung von KI-Modellen für Biopharma
21:03 Open Source vs. Closed Source KI-Lösungen
24:03 Die Rolle von Startups bei KI-Innovationen
26:59 Zukunft der KI in der Biopharmazie
29:59 Aufbau verantwortungsvoller KI-Frameworks
32:57 Ratschläge für Branchenkollegen und Startups

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Moderator Leo Jiang interviewt Adeel Khan von Microsoft und spricht über verschiedene Themen, beispielsweise wie CoPilot in großen Organisationen eingesetzt wird und die Zukunft der Arbeit verändert. Wie KI in der Medizinbranche eingesetzt wird, wie Manager das Beste aus AI Copilot herausholen können und wie Fortune 500-Unternehmen KI auf allen Ebenen der Belegschaft nutzen können.

0:00 Einleitung
0:56 Vorstellung von Adeel
1:25 Adeels Reise und Einblicke in den Copiloten
7:27 Was ist Microsoft Copilot?
12:28 Einsatz von Co-Pilot in Unternehmensanwendungen
13:50 Anwendungsfälle von Co-Pilot im Gesundheitswesen
22:30 Herausforderungen bei der Einführung von Co-Pilot
30:42 Kulturelle Herausforderungen und KI-Voreingenommenheit
33:22 Zukunft der KI in der Gesellschaft
39:22 KI-Einführung in Asien vs. Westen
43:00 Wichtige Erkenntnisse für Manager und Führungskräfte

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Leo Jiang von AI Business Asia spricht mit Bob van Lujit, Mitbegründer und CEO von Weaviate. Es ist die weltweit beliebteste Vektordatenbank mit über 1 Million Downloads.

00:00 Einleitung
00:20 Gast
01:10 Reise in Datenbanken und Software
03:35 Arten von Datenbanken
04:45 Vektordatenbanken
07:00 Business Insights für KI- und Tech-Startups
08:00 Produkt-Marketfit für KI-Produkte
14:00 Ansichten zum Umsatzmodell
17:03 Geschäftsproblem, das Weaviate löst
21:30 Was ist Hybridsuche?
25:20 Was ist RAG?
30:15 Wie sind Daten strukturiert?
33:40 Geschwindigkeit der Technologieeinführung – Startups vs. Unternehmen
35:20 Wie verkauft man an Unternehmen?
39:00 Gedanken zur Opensource-Community
45:15 Bedeutung der Community für Startups
48:15 Entwickler aus verschiedenen Regionen
50:25 Ähnliche chinesische Startups
51:40 Regionale Geschäftseinblicke
54:50 Konsummedium in China
57:00 Was kommt als Nächstes für Weaviate?
59:00 Zukunft der Vektordatenbanken
1:01:00 Tipps für Startup-Gründer



Einige der von uns behandelten Themen:

Wie haben Sie 2024 eines der vielversprechendsten KI-Startups aufgebaut?
Wie haben Sie die Markttauglichkeit Ihres Produkts ermittelt?
Was ist Retrieval Augmented Generation?
Warum mit Open Source und der Macht der Open-Source-Community beginnen?
Wie verkaufen Sie an Unternehmen?

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In dieser 3. Folge des AI Business Asia Podcasts interviewt Leo Jiang Andrew Senduk (Geschäftsführer von Workmate). Die Folge deckt ein breites Themenspektrum ab, darunter, wie Andrew das am schnellsten wachsende KI-Startup in Asien aufbaute und seinen Weg vom Kissenverkäufer zum Manager von 100.000 Mitarbeitern.

Zeitstempel:

00:00 Einführung in Workmate
02:10 Andrews Reise
03:50 $40.000 Verkäufe in 24 Stunden
09:00 Geschäftsproblem, das Workmate löst
12:58 Geschäftsmodell von Workmate
14:00 Größtes Problem für Arbeitgeber
14:40 Einsatz von KI auf der Plattform
15:50 Datenerfassungstechniken aus der Belegschaft
17:50 Demografische Daten und Anwendungsfälle
18:30 Nutzung branchenspezifischer Datenpunkte
20:00 Umgang mit unterschiedlichen Märkten
21:55 Onboarding und KI-Tools
26:35 Wie man Menschen davon überzeugt, neue Technologien zu übernehmen
29:00 Chance für KI- und Technologierevolution in China
33:11 Wie Workmate die Covid-Schwierigkeiten überlebte
35:30 Wie sich Workmate von der Konkurrenz abheben würde
36:00 Was ist der größte KI-Anwendungsfall im Unternehmen
37:49 Wie lange werden Daten gespeichert?
40:50 Zukunftsziele
46:00 Andrews Buch (Ignite Millennial Leadership)
52:40 Tipps für die Arbeit mit VC

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Leo interviewt Lewis Liu, Group Product Manager bei Google, Gemini und Vertex AI, über die Auswirkungen generativer KI-Modelle auf die Benutzererfahrung und die KI-Bereitschaft von Unternehmen. Einige wichtige Fragen:
(1) Wie wir KI so verankern können, dass sie für uns arbeitet, statt für sich selbst 
(2) Wie sieht die unternehmensreife KI-Erfahrung aus? 
(3) Sollten wir Qualitätsbenchmarks/Bestenlisten anstreben? 
(4) Worauf kommt es bei der Optimierung der Modellfähigkeiten eigentlich an? 

Im Mittelpunkt der Diskussion stehen die transformativen Auswirkungen generativer KI-Modelle auf die Unternehmensbereitschaft und das Benutzererlebnis. Zu den wichtigsten Themen gehören die rasante Entwicklung der generativen KI, der Experten-Mix in der Architektur und die Rolle von Sprachmodellen (LLMs) in Unternehmensanwendungen.

Es unterstreicht die Bedeutung der Verankerung von KI in faktischen Informationen und untersucht die Kommerzialisierung von LLMs, ihre Ausweitung auf Edge-Geräte und ihre Auswirkungen auf traditionelle Suchmethoden und die sich ändernden Arten, wie Menschen Wissen erwerben. Es befasst sich auch mit den Herausforderungen und Chancen für Startups im KI-Bereich und betont die Notwendigkeit von Flexibilität bei Datenquellen und Frameworks. Diese Episode ist wichtig für Technikexperten, Gründer und Geschäftsführer, die KI für ihren Wettbewerbsvorteil nutzen möchten.

Diese Episode ist wichtig für Technikexperten, Gründer und Führungskräfte, die KI zu ihrem Wettbewerbsvorteil nutzen möchten.

Kapitel:

04:28 Die Reise der generativen KI bei Google
07:13 Automatisierung der Codegenerierung und -vervollständigung
09:48 Aufhebung der Einschränkungen bei sensiblen Daten
12:53 Das Versprechen einer Expertenmischung in der Architektur
18:22 Die Rolle von Daten im Fortgang von LLMs
20:13 Durch Hinzunahme menschlicher Expertise die Sachlichkeit verbessern
23:50 Vorteile von First-Party-Daten und Infrastrukturinvestitionen
26:38 KI auf Fakten stützen
30:00 Aufbau einer unternehmenstauglichen KI-Erfahrung
32:07 Verbesserung der Faktizität und Kontextualität in Modellantworten
35:09 Die Rolle der Google-Suche in Sprachmodellen
36:57 Umgang mit widersprüchlichen Datensignalen in LLMs
40:17 LLMs in Startups und Enterprise Use Cases
49:48 Die Kommerzialisierung von LLMs und differenzierten Segmenten
55:54 Neue Wege des Wissenserwerbs
01:03:13 Die Identität von LLMs und die Notwendigkeit nationaler Grenzen

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In dieser Folge interviewt Leo Jiang Dr. Ashley Fernandez, Chief Data und AI Officer bei Huawei, über die Auswirkungen generativer KI auf die menschliche Kreativität und kognitive Intelligenz. Zentrale Fragen:
1. Ist KI ein Förderer oder ein Hindernis für die menschliche Intelligenz und
2. Wie verändert KI die Welt heute grundlegend und bestimmt gleichzeitig tiefgreifend und still die Richtung unserer Zukunft?“

Ein wichtiger Aspekt, den wir näher untersuchen werden, ist, wie generative KI eine subtile Abhängigkeit von KI-Tools erzeugt und dabei oft grundlegende kognitive Prozesse wie das Erfassen und Zusammenfassen von Informationen umgeht. Diese Abhängigkeit kann unsere Fähigkeit zu entdecken, zu rationalisieren und uns vorzustellen beeinträchtigen, da wir auf die Schritte verzichten, die unsere kognitiven Repositorien aufbauen und erweitern.

Kapitel:

00:00 Einführung und Überblick
03:24 Die Entwicklung von KI-Tools und der Rückgang der Kompetenz
06:42 Die Bedeutung von Grundlagenwissen in der KI
17:40 Die Nachteile einer übermäßigen Abhängigkeit von KI-Tools
23:01 Der Rückgang der Aufmerksamkeitsspanne und der kognitiven Ausdauer
28:14 Balance zwischen KI und menschlicher Intelligenz

Der Podcast ist auch auf Spotify (https://shorturl.at/LTOsU) und Apple (https://shorturl.at/K4u9f) verfügbar.

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