Vieles kann, einiges muss, nicht alles sollte! Sinnvolle Geschäftsmodelle mit Machine Learning entwickeln

Machine Learning eröffnet neue Möglichkeiten, um Optimierungspotenziale zu entdecken oder gar potenziell disruptive Geschäftsmodelle aufzuspüren. Oft schließen sich dann aber schnell kritische und ebenso triftige Fragen an, z.B.: "Wir Entwickler haben coole, neue ML-Anwendungen entdeckt, aber wer zahlt jetzt für deren Umsetzung?" "Mit dieser ML-Anwendung könnten wir erheblich Personal einsparen, sollten wir das allerdings wirklich verfolgen?" "Wir haben in der Vergangenheit unendlich viele Daten gesammelt. Wie können wir diese jetzt nutzen und sind sie ggf. korrumpiert?" "Die ML-Anwendung zwingt uns, vorzugeben, wie in gefährlichen Situationen gehandelt werden soll – wer entschiedet das eigentlich und wer haftet für die Ergebnisse?"Um Machine Learning in der eigenen Organisation sinnvoll einsetzen zu können, braucht es ein methodisches Vorgehen, neue Rollen und einige Entscheidungen. Wie dies aussehen könnte, wollen wir in diesem Workshop an konkreten Beispielen der Teilnehmenden beleuchten.