Kategorie: AI Strategy
Brücken schlagen: KI und Informationssicherheit & Cybersicherheit
🔒 Cybersicherheit ist ein Wettbewerbsvorteil. 🚀 In einer sich rasch entwickelnden KI-Landschaft drängen Unternehmen auf den Einsatz von KI als Mittel, um relevant zu bleiben. In diesem Blog wird das komplexe Terrain der Gewährleistung von Cyber- und Informationssicherheit bei KI-Einsätzen untersucht. Es gibt auch einen Link zu einem Video mit einem Gespräch zwischen
Elizabeth Press und Hannah Suarez, zwei Branchenexperten für gewinnbringende KI und Cybersicherheit, über „Unlocking Business Value Through Cyber and Information Security“ auf dem D3M Labs YouTube Channel.
Bridging the Gap: AI and Information & Cybersecurity
🔒 Cybersecurity is a competitive advantage. 🚀 In a rapidly evolving AI landscape, companies are rushing to deploy AI as a means to stay relevant. This blog explores the complex terrain of ensuring Cyber & Information Security in AI deployments. There is also a link video to a conversation between
Elizabeth Press and Hannah Suarez, two industry experts in Profitable AI & Cybersecurity, about „Unlocking Business Value Through Cyber and Information Security“ on the D3M Labs YouTube Channel.
How Large Language Models are Transforming Data Operations
Large language models and generative AI are disrupting how data is done. I (Elizabeth Press from D3M Labs) spoke with Leonid Nekhymchuk (Leo), CEO and Co-Founder of Datuum.ai, about how large language models will transform data operations. Datuum uses AI to connect data sources with target models, automate mapping, making data integration less time-consuming and less expensive.
Das Produktlebenszyklusmanagement im Zeitalter der intelligenten Geräte – ein Interview mit Eric JoAchim Liese
Wie managt man ein Data Science Produkt, Teil 2: Da die Geräte immer intelligenter werden, muss sich das Produktlebenszyklusmanagement weiterentwickeln, um die Daten als langfristigen Wert und Teil der Kundenbeziehung zu betrachten. Eric Joachim Liese spricht über Edge Computing und Geräteautonomie als Voraussetzung für ein gutes Kundenerlebnis. Er erklärt auch, wie traditionelle Hardware-Hersteller ihre Betriebsabläufe weiterentwickeln und Fachkräfte einstellen können, um diesen Weg erfolgreich zu beschreiten
Product lifecycle management in the era of smart devices – an Interview with Eric JoAchim Liese
How to Manage the Data Science Product, Part 2: As devices get smart, product lifecycle management for hardware needs to evolve to encompass the view of data as a long-term asset and as an active, even pro-active part of the customer relationship. Eric JoAchim Liese talks about edge computing and device autonomy as being requisite to providing a good customer experience. He also explains how traditional hardware manufacturers can evolve their operations and hire in expertise to successfully navigate the journey.
Das Management des Data Science Produktes – ein Interview mit Anna Hannemann, PhD
Wie managt man ein Data Science Produkt, Teil 1: Algorithmen sind Produkte, die gemanagt werden müssen, um geschäftliche Ergebnisse zu erzielen. Anna Hannemann, PhD von Metro.digital erzählt, was sie als Pionierin im Produktmanagement für Datenwissenschaft gelernt hat. Sie spricht auch über den organisatorischen Aufbau, die Kompetenzen, die vorhanden sein müssen, und darüber, wie neue Tools das Management von Data-Science-Produkten beeinflussen.
Managing the data science product – an interview with Anna Hannemann, PhD
How to manage the data science product, Part 1: Algorithms are now products that need to be managed for business impact. Anna Hannemann, PhD of Metro.digital shares what she has learned as a pioneer in data science product management. She shares some key success factors for data science product development to drive monetization and growth .She also talks about organizational design, competencies that need to be in place and how new tools are impacting how data science products are managed.
Wie managt man ein Data Science Produkt? – Eine Serie von D3M Labs
Die Datenwissenschaft entwickelt sich von der Forschung und Entwicklung zu Produkten – sowohl online als auch offline….
How to manage the data science product, a D3M Labs Series.
Data science is moving from R&D into products – both online and off. Managing data products requires…
Building defensibility with Data Moats – an interview with Raúl Berganza Gómez
Competitive advantages enable your business to be successful. Defensibility is what you need to keep that competitive advantage. Data Moats leverage data to create parts of your business that are hard for competitors to replicate. In an open source, fast-moving digital world, building a deep moat gives your business the margin and time to maintain competitiveness.