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Navigieren Sie Ihre digitale Reise zum AI-Erfolg

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Der Hype um künstliche Intelligenz (KI) ist unvermeidlich: Nach dem Start von ChatGPT von OpenAI hat sich die Idee, KI bei der täglichen Arbeit einzusetzen, schnell von einem vagen, futuristischen Konzept zu einer praktischen Realität entwickelt. Die Aufregung in der Branche wächst BioPharma-Industrie über die potenziellen Vorteile von KI und die Angst, etwas zu verpassen, veranlassen viele Abteilungsleiter dazu, sich zu fragen, welche der unzähligen verfügbaren KI-Lösungen für ihr Unternehmen auf dem Weg in die digitale Welt am besten geeignet sein könnte: maschinelles Lernen (ML), natürliche Sprachverarbeitung (NLP) oder etwas anderes?

Doch die Ernüchterung Realität ist, dass KI kein Allheilmittel für alle Herausforderungen der BioPharma ist. Zwar zeigen KI-Anwendungen in der Arzneimittelforschung bereits Vorteile, und die ersten KI-entwickelten Medikamente werden jetzt in klinischen Studien getestet, doch selbst die führenden Köpfe auf diesem Gebiet sind sich einig, dass KI ein Werkzeug und kein Allheilmittel ist.

Der Wert einer KI-Lösung ist nur so gut wie die Datenqualität und der Kontext, von denen Sie ausgehen, und die Relevanz der Geschäftsfragen, die Sie damit lösen wollen. Die alte Redewendung "Garbage in, garbage out" gilt immer noch. Egal, wie ausgeklügelt Ihre Algorithmen sind, wenn Sie die falschen Fragen stellen oder keinen Zugang zu hochwertigen Daten haben, werden die Ergebnisse nicht nützlich sein.

Laden Sie unser Whitepaper herunter, um zu erfahren, wie Sie Daten nutzen können, um einen echten Nutzen aus einer KI-Lösung zu ziehen und Ihre digitale Reise richtig zu beginnen.

Wichtige Punkte: 

  • Die FDA warnt vor dem Potenzial von KI-Algorithmen, Fehler und bereits bestehende Verzerrungen in den zugrunde liegenden Datenquellen zu verstärken.
  • Der erste wichtige Schritt auf Ihrer digitalen Reise vor der Implementierung von KI besteht darin, sicherzustellen, dass Sie den richtigen digitalen Reifegrad erreicht haben.
  • Ein datenzentrierter Ansatz führt zu einer besseren Zugänglichkeit, Qualität, Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit von Daten.
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