Dipl. Ing. (FH)

Christoph Hasenzagl

Strategic Business Development
Christoph.hasenzagl@timetoact.at

Geht nicht gibts nicht!

Arthur Lassen

Ich darf nun seit etwas mehr als 4 Jahren bei Trustbit (seit Februar 2024 Teil der TIMETOACT GROUP Österreich) arbeiten und kümmere mich dabei um Strategie und Business Development sowie auch operative Beratungsprojekte und die Akquise von strategischen Partnerschaften.

In meiner bisher 26-jährigen Berufslaufbahn war ich sehr oft für das Wachstum von Unternehmen verantwortlich. Der Aufbau von indirekten Vertriebskanälen sowie generell Go-to-Market Strategien und deren operative Umsetzung waren sehr oft Bestandteile meiner Aufgabenbereiche.

Dies sowohl teilweise im Angestelltenverhältnis als auch ca. 15 Jahre in selbständiger Ausprägung als Gründer und Geschäftsführer von mehr als 15 Kapitalgesellschaften in vielen Ländern Europas.

Privat bin ich sehr stolzer Vater zweier Söhne und einer Tochter und spiele noch immer leidenschaftlich gerne Fußball, was ich bis zu meinem 22. Lebensjahr quasi professionell ausüben durfte.

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In 8 Schritten zu AI-Innovationen im Unternehmen

Künstliche Intelligenz hat sich von einem bloßen Schlagwort zu einem entscheidenden Werkzeug entwickelt, Business Value in Unternehmen zu generieren. Wir verfolgen einen achtstufigen Ansatz, um Unternehmen den Weg zur effektiven Nutzung von AI zu ermöglichen.

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IBM Cloud Pak for Data Accelerator

Zum schnellen Einstieg in bestimmte Use Cases, konkret für bestimmte Geschäftsbereiche oder Branchen, bietet IBM auf Basis der Lösung „Cloud Pak for Data“ sogenannte Akzeleratoren, die als Vorlage für die Projektentwicklung dienen, und dadurch die Umsetzung dieser Use Cases deutlich beschleunigen können. Die Plattform selbst bringt alle notwendigen Funktionen für alle Arten von Analyticsprojekten mit, die Akzeleratoren den entsprechenden Inhalt.

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Fehler in der Entwicklung von AI-Assistenten

Wie gut, dass es Fehler gibt: Denn aus ihnen können wir lernen und besser werden. Wir haben genau hingesehen, wie Unternehmen in den letzten Monaten weltweit AI-Assistenten implementiert haben, und haben sie, leider, vielfach beim Scheitern beobachtet. Wie es zum Scheitern kam und was man daraus für künftige Projekte lernen kann, das möchten wir mit Ihnen teilen: Damit AI-Assistenten in Zukunft erfolgreicher umgesetzt werden können!

Jörg EgretzbergerJörg EgretzbergerBlog
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8 Tipps zur Entwicklung von AI-Assistenten

AI-Assistenten für Unternehmen sind ein Hype, und viele Teams arbeiteten bereits eifrig und voller Tatendrang an ihrer Implementierung. Leider konnten wir allerdings sehen, dass viele Teams, welche wir in Europa und den USA beobachten konnten, an der Aufgabe gescheitert sind. Wir bieten Ihnen 8 Tipps, damit Ihnen nicht dasselbe passiert.

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Hoch-performante Software für datenbasierte Entscheidungen

TIMETOACT begleitet die Hymer-Leichtmetallbau bei der Einführung von IBM Planning Analytics with Watson – für eine intelligente Unternehmensplanung sowie ein flexibles Reporting

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IBM Cloud Pak for Data – Test-Drive

Wir wollen durch die Bereitstellung unserer umfassenden Demo- und Kundendatenplattform diesen Kunden eine Möglichkeit bieten, sehr schnell und pragmatisch einen Eindruck der Technologie mit ihren Daten zu bekommen.

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Standardisiertes Datenmanagement schafft Basis für Reporting

TIMETOACT implementiert für TRUMPF Photonic Components ein übergeordnetes Datenmodell in einem Data Warehouse und sorgt mit Talend für die notwendige Datenintegrationsanbindung. Mit diesem standardisierten Datenmanagement erhält TRUMPF künftig Reportings auf Basis verlässlicher Daten und kann das Modell auch auf andere Fachabteilungen übertragen.

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IBM Watson Knowledge Studio

In IBM Watson Knowledge Studio trainieren Sie eine Künstliche Intelligenz (KI) auf Fachbegriffe Ihres Unternehmens oder Fachbereichs ("Domain Knowledge"). Auf diese Weise legen Sie die Grundlage für die automatisierte Textverarbeitung umfangreicher, fachbezogener Dokumente.

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IBM Watson Discovery

Mit Watson Discovery werden Unternehmensdaten mittels moderner KI durchsucht, um Informationen zu extrahieren. Dabei nutzt die KI einerseits bereits antrainierte Methoden, um Texte zu verstehen, andererseits wird sie durch neues Training an den Unternehmensdaten, deren Struktur und Inhalten ständig weiterentwickelt und so die Suchergebnisse ständig verbessert.

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IBM Watson Assistant

Watson Assistant erkennt Intention in Anfragen, die über multiple Kanäle eingehen können. Watson Assistant wird anhand Real-Live Anforderungen angelernt und kann aufgrund der agierenden KI Zusammenhänge und Intention der Anfrage verstehen. Umfangreiche Rechercheanfragen werden an Watson Discovery geroutet und nahtlos in das Suchergebnis eingebettet.

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