Erfahren Sie in unserem White Paper welche Vor- und Nachteile die Entwicklung einer eigenen KI-basierten Lösung für die visuelle Qualitätskontrolle hat und ab wann sie strategisch relevant wird.
CEO & Mitgründer von Maddox AI
Wir hören häufig von Kunden, dass bereits eine interne Lösung existiert – doch oft sind diese nicht vollständig implementiert oder erfüllen nicht die Erwartungen. Beim Hype-Thema Künstliche Intelligenz setzen viele Entscheider beträchtliche Budgets frei, um eigene, interne KI-Lösungen zu entwickeln. Dabei müssen auch KI-Projekte einen positiven Return on Investment erzielen. Dieses White Paper unterstützt Entscheider dabei, wann eine eigene KI-Lösung strategisch und wirtschaftlich sinnvoll ist.
Eine KI selbst zu trainieren ist heute so einfach und zugänglich wie nie zuvor – vorausgesetzt, es steht eine ausreichend hochwertige Datengrundlage zur Verfügung. Doch ein erfolgreiches Pilotprojekt ist nicht gleichzusetzen mit einer dauerhaft funktionierenden Vision-Software. Um KI-basierte Bilderkennungsprobleme langfristig und skalierbar zu lösen, reicht jedoch ein leistungsfähiger Algorithmus allein nicht aus. Der Aufwand für den Aufbau einer eigenen KI-Lösung wird oft unterschätzt – die eigentliche KI-Programmierung macht in vielen Fällen weniger als 5 % der Gesamtlösung aus.
Die automatisierte Bildverarbeitung ist seit Jahrzehnten ein fester Bestandteil industrieller Qualitätskontrolle – in der Regel auf Basis klassischer, regelbasierter Systeme und extern bezogener Softwarelösungen. Mit dem zunehmenden Einsatz Künstlicher Intelligenz verändert sich jedoch das Vorgehen vieler Unternehmen: Interne Entwicklungsprojekte erhalten hohe Budgets, um eigene KI-Lösungen aufzubauen. Ob dieser Ansatz zu nachhaltigen Wettbewerbsvorteilen oder zu ineffizientem Ressourceneinsatz führt, hängt von verschiedenen strategischen und wirtschaftlichen Faktoren ab.
Unser Whitepaper bietet ein praxisnahes Framework, das Unternehmen bei der Entscheidung unterstützt: Eigene KI entwickeln – oder besser kaufen?
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