„Die lexoro-Gruppe versteht sich als leidenschaftlicher Begleiter von Menschen und Unternehmen in Trendtechnologien, die die Welt verändern werden“.

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15.04.2019

Design Sprints als agile Methode der Problemlösung

Design Sprints als agile Methode der Problemlösung

Der Design Sprint ist eine spezielle Vorgehensweise zur Lösung von Problemstellungen, bei der ein Team fokussiert und unter strikter Zeitvorgabe mit einer Vielzahl von Tools arbeitet. In der Praxis werden unter einem Design Sprint häufig unterschiedliche Herangehensweisen verstanden, die alle eine Ähnlichkeit zum Design Thinking aufweisen. Das bekannteste Format ist bei Google Ventures mit der Zielsetzung entstanden, in nur einer Woche einen kompletten Entwicklungszyklus zu durchlaufen, Prototypen zu entwickeln und zu testen. Der Design Sprint von Google stellt im nachfolgenden Text den Schwerpunkt der Ausführungen dar.

Merkmale von Design Sprints

Ein hohes Maß an Geschwindigkeit in Kombination mit Design-Thinking-Elementen, eine sehr konzentrierte Arbeitsweise mithilfe einer stringenten Moderation sowie die fünftägige Dauer am Stück sind die Kennzeichen des Design Sprints. Das Team zeichnet sich durch Heterogenität und Interdisziplinarität aus. Als ideale Teilnehmeranzahl werden maximal sieben Personen empfohlen. Größere Gruppen gehen zu Lasten der Arbeitsgeschwindigkeit. Innerhalb der Sprintwoche werden zudem bei mehreren Arbeitsschritten ein bis zwei Entscheider zurate gezogen, die nicht unbedingt Teil des Sprintteams sein müssen. Als Grundausstattung wird ein großer Raum mit vielen Whiteboards und Haftnotizen benötigt.

Die Tagesstruktur

Am Montag („Unpack“) wird zuerst das individuelle Wissen der Teammitglieder zu einer Problemstellung für alle transparent offengelegt. Das Sprintziel wird bestimmt, der Status-quo beschrieben, Experteninterviews durchgeführt, Erkenntnisse zusammengetragen und ein Schwerpunkt gesetzt. Der Dienstag („Sketch“) startet mit Kurzvorträgen der Sprint-Teilnehmer, bei denen etwa Beispiele oder Lösungen aus anderen Branchen vorgestellt werden. Nach dieser Inspirationsphase erarbeitet und visualisiert jedes Teammitglied in einem vierstufigen Prozess individuell Lösungsvorschläge. Am Mittwoch („Decide“) steht vormittags die Bewertung der individuellen Ideen im Vordergrund. Die vielversprechendsten Einzelideen werden zusammengeführt. Nachmittags werden Storyboards gezeichnet, als Grundlage der zu erstellenden Prototypen. Zudem werden die am Freitag stattfindenden Interviews geplant. Am Donnerstag („Prototype“) werden innerhalb eines Tages ein oder mehrere Prototypen fertiggestellt. Parallel dazu wird der Interviewleitfaden für den Test am Folgetag erarbeitet. Freitag („Test“) wir der Prototyp/die Prototypen im Rahmen von insgesamt fünf Einzelinterviews mit Anwendern überprüft. Zum Ende des Tages liegen erste Erkenntnisse vor, ob die Idee vielversprechend ist, die Prototypen einer weiteren Iteration bedürfen oder der Ansatz nicht weiterverfolgt werden sollte.

Anwendungsbeispiele aus der lexoro Praxis

Der Design Sprint kommt insbesondere bei Start-up-Unternehmen, in Akzelerator- und Inkubator-Programmen, sowie in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen zum Einsatz. Die Themen reichen von klassischen Problemstellungen der Produkt-/Serviceentwicklung über technologische oder soziale Herausforderungen bis hin zu Fragestellungen aus den Bereichen Personal, Marketing, Business Development oder IT/Digitalisierung. Auch Use-Case Ideen für KI Anwendungen lassen sich hiermit wundervoll definieren.

24.04.2019

KI Trends und deren Bewertung

KI Trends und deren Bewertung

KI-Studien, Artikel und Trendberichte gibt es jeden Tag genügend. Wir haben uns spannende Recherchen von Deloitte, McKinsey und Publikationen des CIO Magazins angesehen und fassen die wichtigsten Punkte zusammen.

Einleitend ein schönes Beispiel vom CIO Redakteur Peter Breuer: „…das Limit der KI ist nicht mehr die Rechnerleistung, …. sondern der Transfer der Lösungen in die Praxis. Das zeigt sich etwa beim selbstfahrenden Auto: Einem Computer beizubringen, die deutschen Verkehrsregeln zu beachten, ist simpel. Ein System zu entwerfen, das etwa nach einer Fahrt über die Landesgrenze die veränderten Bedingungen erfasst, analysiert und das eigene Verhalten anpasst, ist deutlich komplizierter. Wenn Unternehmen das Potenzial künstlicher Intelligenz ausreizen wollen, brauchen sie aber genau solche Systeme, denen der Schritt von statischen hin zu dynamischen Kontexten gelingt. Kurz: Sie müssen lernen.“

Ausgewählte KI-Trends in der Übersicht

Im Folgenden einzelne KI-Trends und Prognosen aus verschiedenen Medien:

KI und Software Schnittstellen: Die großen Tech-Unternehmen wie Google, Amazon, Microsoft und Co. stellen zunehmend sogenannte Software-Toolkits mit KI-Funktionen zur Verfügung. Mit diesen Schnittstellen zur Anwendungsprogrammierung werden Berechnungen an die Tech-Giganten ausgelagert. Das wiederum wird zu einer steigenden Abhängigkeit der Unternehmen führen, die diese Dienste nutzen.

KI und Hardware Hilfe: Parallel zur Entstehung von Software-Toolkits werden zunehmend auch Hardware-Toolkits entwickelt, sprich Sensoren, die etwa sehen (Objekterkennung oder 3D-Bildverarbeitung) oder hören (Spracherkennung) können. Kurzum: Damit wird KI bereit für Do-It-Yourself-Projekte. Einzelne Bauteile können so konfiguriert werden, dass sie zum Beispiel Gesichts- und Produkterkennung übernehmen.

Neugier durch Curiosity Learning: Algorithmen werden künftig menschliches Lernen nachbilden können. Den Maschinen von morgen wird ein innerer Antrieb gegeben, der sie neugierig auf Überraschungen macht und sie dazu bringt, die Welt zu "erkunden".

Gedächtnis durch LSTM Networks: Mit Hilfe sogenannter Long-Term Short-Term Memory (LSTM, Long Short-Term Memory) werden die Netzwerke zunehmend eine Art Gedächtnis entwickeln, um auf bereits Erlerntes zurückgreifen zu können.

Umgang mit Unsicherheit durch Bayesian Networks: Im Gegensatz zu neuronalen Netzen, die auf Muster-Erkennung mit Massendaten trainiert werden, wird in Bayesian Networks nach dem "warum" gefragt. Somit kann die künstliche Intelligenz Schlüsse ziehen, um sicherere Vorhersagen zu treffen und Wahrscheinlichkeiten zu erhöhen - etwa auch bei der Trefferquote bei der Bilderkennung.

KI und Compliance: Nicht nur der Datenschutz selbst, sondern auch konkrete KI-Gesetze müssen entwickelt werden. Die zentralen Fragen lauten hier: Wie kann man ein Bias ausschalten, sprich die Voreingenommenheit des "Lehrers" ausschalten? Wie überprüft man KI-Entscheidungen? Wie lotet man ethische Grenzbereiche aus?

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Herzlich Willkommen bei X-Skill. Unser Tool zur Kompetenzvisualisierung im KI Bereich.

KI, Machine-Learning, Robotics, Blockchain und Data Science prägen den Alltag immer deutlicher.
Die technologischen Entwicklungen fordern bestehende Geschäftsmodelle dabei heraus bzw. bilden den Raum für neue Ansätze und Leistungsmöglichkeiten.
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