Jenseits des Chatbots: Ein Rahmenwerk zur Ermittlung, wo KI sich auszahlt

Fragen Sie die meisten Unternehmensleiter, wo KI in ihrer Organisation funktioniert, und sie werden auf einen Chatbot zeigen. Walmart, Amazon und Albertsons haben bewiesen, dass dieses Modell funktioniert — aber die kundenorientierte Chat-Funktion ist auch zur am stärksten umkämpften, commodifizierten Kategorie in der KI geworden, und die meisten Unternehmen greifen darauf zurück, nicht weil es die Option mit der höchsten Rendite ist, sondern weil es die offensichtlichste ist. Diese Sitzung argumentiert das Gegenteil von dem, was zuerst finanziert wird: Die KI-Anwendungsfälle mit der größten finanziellen und operativen Rendite sind normalerweise die, bei denen man eine Schicht tiefer suchen muss, um sie zu finden. Anhand der eigenen KI-basierten Softwareimplementierung von Elastic Path als Arbeitsbeispiel erklärt der CEO des Unternehmens, Bryan House, wie man die KI-Anwendung mit der größten Wirkung für sein Unternehmen auswählt — und stellt ein Rahmenwerk vor, das die Teilnehmer sofort nutzen können, um ihre eigenen Anwendungsfälle zu bewerten und eine priorisierte Liste zu erstellen, wo sie als Nächstes investieren sollten. Diese Sitzung richtet sich an die Personen, die KI-Investitionsentscheidungen treffen — digitale Strategieführer, Produkteigentümer und Betreiber — die eine wiederholbare Methode suchen, um glänzendes von wertvollem zu trennen. Kommen Sie mit zwei oder drei KI-Anwendungsfällen, die Sie abwägen; Sie werden gehen, nachdem Sie diese bewertet haben und wissen, welchen Sie zuerst entwickeln sollten.