YCP002 YourCopilot Daten-Talk mit Markus Raatz

In dieser Episode sprechen Michael Greth und Markus Raatz, 
Ceteris AG Berlin, Experte für Big Data und Generative KI, über
die Herausforderungen und Möglichkeiten, die sich aus der
Verbindung von Big Data und generativer KI ergeben. Sie
beleuchten die Komplexität der Datenbereinigung, die Bedeutung
von sauberen und gut strukturierten Daten für KI-Anwendungen und
die Grenzen aktueller KI-Modelle im Umgang mit
Prozessautomatisierung und Datenanalyse. (Zusammenfassung von
GPT:VideoSummarizer.ai)






Generative KI und Big Data: Die Diskussion
eröffnet mit einer Einführung in die Themen Big Data und
generative KI. Der Fokus liegt auf der Frage, wie generative KI
Big Data verarbeiten kann und welche Erfahrungen Markus Ratz in
diesem Bereich gesammelt hat.


Datenbereinigung: Ein zentrales Thema ist die
Qualität der Daten. Viele Unternehmen glauben, ihre Daten seien
sauber und bereit für KI-Anwendungen, doch oft ist das
Gegenteil der Fall. Die Bedeutung sauberer Daten für den Erfolg
von KI-Projekten wird betont.


Prozessautomatisierung vs. KI: Es wird
diskutiert, dass viele Ideen zur Automatisierung, die
Unternehmen haben, nicht wirklich KI benötigen, sondern durch
einfache Prozessautomatisierung realisiert werden können. Die
Diskrepanz zwischen den Erwartungen an KI und den tatsächlichen
Möglichkeiten wird beleuchtet.


Limitationen von KI: Die aktuellen Grenzen von
KI-Modellen, insbesondere bei der Prozesssteuerung und
Datenanalyse, werden erörtert. Es wird klargestellt, dass große
Sprachmodelle wie GPT-3 keine Prozesse steuern oder
eigenständig komplexe Datenanalysen durchführen können.


Praktische Anwendung von KI: Anhand von
Beispielen wird erläutert, wie KI in spezifischen Szenarien
sinnvoll eingesetzt werden kann, wie bei der Kategorisierung
von E-Mails oder der Unterstützung von Sachbearbeitern durch
vorbereitende Analysen.


Zukunft der KI in der Datenanalyse: Die
Diskussion schließt mit einem Ausblick auf die Entwicklung von
KI in der Datenanalyse und wie Unternehmen sich auf die
Integration von KI-Technologien vorbereiten können. Dabei wird
die Bedeutung von gut definierten und verstandenen
Datenmodellen hervorgehoben.




Insights basierend auf Zahlen:


Die Diskussion zeigt, dass der erfolgreiche Einsatz von KI
nicht nur von der Technologie selbst, sondern auch von der
Qualität und Struktur der zugrundeliegenden Daten abhängt.

Die Notwendigkeit, Daten effektiv zu sammeln, zu bereinigen
und zu strukturieren, wird als Voraussetzung für den Nutzen von
KI in der Datenanalyse und Prozessautomatisierung betont.






Markus Raatz auf LinkedIn :
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Michael Greth auf LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/mgreth/