EcoTwin's Generative AI Advisor: Revolutionierung des Wissensmanagements
Die Teilnahme an der Toll Collect Challenge bietet uns als Unternehmen eine einzigartige Gelegenheit, nicht nur unsere technologischen Fähigkeiten unter Beweis zu stellen, sondern auch unsere Vision eines umfassenden AI Advisors für unseren EcoTwin weiter voranzutreiben. Diese Partnerschaft ermöglicht es uns, unsere Kompetenzen im Bereich der generativen Künstlichen Intelligenz zu erweitern und gleichzeitig maßgeblich zur Optimierung von Wissensmanagement und Entscheidungsprozessen beizutragen.
Durch die Entwicklung eines Demonstrators gemeinsam mit Toll Collect können wir unsere Expertise in der Anwendung von Large Language Models (LLMs) und maschinellem Lernen weiter vertiefen. Dies ist eine wertvolle Chance, unsere bestehenden Technologien zu testen und zu verbessern, insbesondere im Hinblick auf ihre Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit an spezifische Anforderungen eines öffentlichen Unternehmens. Die Möglichkeit, innerhalb eines zeitlich begrenzten, aber finanziell unterstützten Projekts zu arbeiten, erlaubt uns, neue Ansätze zu erforschen und innovative Lösungen zu entwickeln, die sowohl den internen als auch externen Wissensbedarf eines Unternehmens effizient abdecken.
Ein weiterer wesentlicher Vorteil dieser Zusammenarbeit liegt in der engen Kooperation mit den Expertinnen und Entscheidungsträgerinnen von Toll Collect. Diese Partnerschaft bietet uns wertvolle Einblicke in die spezifischen Herausforderungen und Anforderungen der öffentlichen Verwaltung. Die direkte Interaktion mit Fachleuten und Entscheidungsträgern ermöglicht es uns, unser Produkt gezielt weiterzuentwickeln und sicherzustellen, dass es den höchsten Standards in Bezug auf Sicherheit, Datenschutz und Effizienz entspricht.
Darüber hinaus fördert die Teilnahme an dieser Challenge unsere Sichtbarkeit innerhalb eines attraktiven Netzwerks eines Bundesunternehmens. Die gewonnenen Kontakte und das gestärkte Netzwerk eröffnen uns neue Möglichkeiten zur Zusammenarbeit und Unterstützung, was für die zukünftige Weiterentwicklung und Skalierung unseres EcoTwin AI Advisors von unschätzbarem Wert ist. Dies ist eine seltene Gelegenheit, unsere Innovationskraft zu demonstrieren und uns als führendes Unternehmen im Bereich der KI-gestützten Wissensmanagementlösungen zu positionieren.
Ein weiterer Aspekt dieser Partnerschaft ist die langfristige Perspektive, die sie uns bietet. Durch die Integration der gewonnenen Erkenntnisse und Technologien in unseren EcoTwin können wir eine Plattform schaffen, die nicht nur innerhalb des Unternehmens, sondern auch für externe Partner und Kunden zugänglich ist. Dies ermöglicht eine proaktive Reaktion auf Key Performance Indicators (KPIs) und unterstützt Mitarbeiter dabei, schnell und effizient die richtigen Entscheidungen zu treffen. Indem wir Wissen innerhalb und außerhalb der Unternehmensstrukturen einfach zugänglich machen, tragen wir maßgeblich zur Effizienzsteigerung und zur Optimierung der Geschäftsprozesse bei.
Leider war die Webseite mit dem Beispiel zur Challenge-Roadmap nicht verfügbar. Daher möchten wir Ihnen hier eine erste Idee unserer Roadmap präsentieren, die an Kanban-Prinzipien angelehnt ist. Diese Roadmap soll sicherstellen, dass wir frühzeitig erste Ergebnisse liefern können und eine genaue Analyse der Use Cases sowie der internen Daten für das Wissensmanagement ermöglichen. Die Google Cloud stellt uns die notwendige Hardware für das Training der LLMs zur Verfügung, und wir evaluieren und trainieren verschiedene Modelle, um die beste Performance zu erzielen. Der Open-Source-Gedanke ist dabei ein zentraler Aspekt. Zudem denken wir über die Implementierung des Proof of Concept (PoC) in die Systeme des Kunden nach, um die Usability-Hürde möglichst gering zu halten.
Roadmap für die Challenge (Kanban Epics und Stories)
Epic 1: Kickoff und Anmeldung
Story 1.1: Organisieren der Informationsveranstaltung und Bekanntgabe der Challenge.
Story 1.2: Anmeldung der teilnehmenden Teams und Einführung in die Anforderungen und Ziele.
Epic 2: Ideenentwicklung und Konzept
Story 2.1: Entwicklung und Ausarbeitung der Konzeptideen durch die Teams.
Story 2.2: Erstellung erster Entwürfe und Skizzen zur Umsetzung des LLM-Demonstrators.
Story 2.3: Einreichung der Konzeptpapiere und Präsentationen.
Story 2.4: Durchführung einer Feedback-Runde mit dem Toll Collect Team.
Epic 3: Prototyping und erste Tests
Story 3.1: Entwicklung erster Prototypen basierend auf den eingereichten Konzepten.
Story 3.2: Durchführung initialer Tests und Anpassungen.
Story 3.3: Zwischenpräsentation der Prototypen an Toll Collect.
Story 3.4: Sammeln von Feedback und Identifikation von Verbesserungsmöglichkeiten.
Epic 4: Datenanalyse und Use Case Evaluierung
Story 4.1: Analyse der internen Daten für das Wissensmanagement.
Story 4.2: Detaillierte Evaluierung der Use Cases für den LLM-Demonstrator.
Story 4.3: Identifikation von Datenquellen und Integration in das Projekt.
Epic 5: Weiterentwicklung und Optimierung
Story 5.1: Weiterentwicklung der Prototypen zu funktionsfähigen Demonstratoren.
Story 5.2: Implementierung von Sicherheits- und Datenschutzfeatures.
Story 5.3: Erweiterte Tests und Optimierungen basierend auf vorherigem Feedback.
Story 5.4: Vorbereitung auf die Abschlusspräsentation.
Epic 6: Open Source Integration und Modelltraining
Story 6.1: Evaluierung verschiedener Modelle auf der Google Cloud Hardware.
Story 6.2: Training der Modelle zur Optimierung der Performance.
Story 6.3: Sicherstellung der Nutzung von Open-Source-Lösungen.
Story 6.4: Dokumentation und Bereitstellung der Open-Source-Komponenten.
Epic 7: Implementierung des PoCs und Usability
Story 7.1: Integration des PoCs in die Systeme des Kunden.
Story 7.2: Durchführung von Usability-Tests zur Minimierung der Hürde für Endbenutzer.
Story 7.3: Anpassungen basierend auf Usability-Feedback.
Epic 8: Abschlusspräsentation und Bewertung
Story 8.1: Finale Präsentation der entwickelten Demonstratoren vor Toll Collect Expertinnen und Entscheidungsträgerinnen.
Story 8.2: Bewertung der Lösungen und Auswahl der Gewinnerteams.
Story 8.3: Feedback und Diskussion über mögliche Weiterentwicklung und Implementierung.
Epic 9: Post-Challenge Phase: Zusammenarbeit und Implementierung
Story 9.1: Beginn der dreimonatigen bezahlten Projektphase für die Gewinnerteams.
Story 9.2: Enge Zusammenarbeit mit Toll Collect zur Implementierung und Feinschliff der Lösungen.
Story 9.3: Regelmäßige Meetings und Status-Updates.
Story 9.4: Abschluss des Projekts mit finaler Präsentation und Übergabe.
Zeitplan (Woche 1-16)
Woche 1:
Kickoff und Anmeldung
Organisieren der Informationsveranstaltung
Anmeldung der Teams
Woche 2-4:
Ideenentwicklung und Konzept
Ausarbeitung der Konzeptideen
Einreichung der Konzepte und Präsentationen
Feedback-Runde
Woche 5-6:
Prototyping und erste Tests
Entwicklung erster Prototypen
Erste Tests und Anpassungen
Woche 7:
Zwischenpräsentation der Prototypen
Woche 8-9:
Datenanalyse und Use Case Evaluierung
Analyse der internen Daten
Evaluierung der Use Cases
Woche 10-12:
Weiterentwicklung und Optimierung
Weiterentwicklung zu funktionsfähigen Demonstratoren
Sicherheits- und Datenschutzfeatures
Erweiterte Tests und Optimierungen
Woche 13-14:
Open Source Integration und Modelltraining
Evaluierung und Training der Modelle
Sicherstellung der Open-Source-Nutzung
Woche 15:
Implementierung des PoCs und Usability
Integration des PoCs in die Kundensysteme
Usability-Tests und Anpassungen
Woche 16:
Abschlusspräsentation und Bewertung
Finale Präsentation
Bewertung und Auswahl der Gewinnerteams
Woche 17-20:
Post-Challenge Phase: Zusammenarbeit und Implementierung
Start der dreimonatigen Projektphase
Enge Zusammenarbeit und regelmäßige Meetings
Abschlusspräsentation und Übergabe
