Unternehmensstudie zum Thema «KI & Data Science» 2025
Data Science und Künstliche Intelligenz (KI) gehören längst zu den zentralen Innovationsmotoren in allen Branchen. Doch was genau ist Data Science und wie verhält sich diese zur KI? Wie weit ist Ihr Unternehmen tatsächlich bei der Umsetzung datengetriebener Prozesse? Welche Rolle spielen Datenqualität, Analytics-Kompetenz und KI-gestützte Tools in Ihrem Tagesgeschäft?
Wie datengetrieben ist Ihr Unternehmen wirklich?
Mit unserer aktuellen Studie erfassen wir den Reifegrad von Unternehmen in den Bereichen Data Science und KI – über Branchen, Grössen und Reifelevel hinweg. Ziel ist es, ein klares Bild über den Stand der Entwicklung im deutschsprachigen Raum zu zeichnen und Benchmarks für die Praxis zu schaffen.
Warum teilnehmen?
- Sie reflektieren über den Status Quo in Bezug auf den Umsetzungsfortschritt von Data Science & AI in Ihrem Unternehmen
- Sie bekommen die Ergebnisse exklusiv in einem einzigartigen Webinar von uns im Herbst 2025 vorgestellt
- Vergleichen Sie Ihre Position mit der KI-Realität im Mittelstand
- Sie bekommen die Möglichkeit ein kostenloses und unverbindliches Gespräch mit einem unserer Experten zu buchen, um Fragen zum Thema «Data Science & AI» zu stellen oder Defizite in Ihrem Unternehmen vertraulich anzusprechen
Die Teilnahme dauert nur 4 - 6 Minuten – Ihre Angaben sind anonym und werden selbstverständlich vertraulich behandelt.
Was ist Data Science & AI?
Data Science ist die Wissenschaft, aus Daten Wissen zu gewinnen. Es geht darum, grosse Datenmengen zu sammeln, zu analysieren und daraus Zusammenhänge, Muster und Prognosen abzuleiten. Data Scientists nutzen dabei verschiedene Methoden aus Statistik, Informatik und Mathematik.
Beispiele:
- Ein Unternehmen analysiert Verkaufsdaten, um saisonale Trends zu erkennen.
- Sensor-Daten aus Maschinen werden ausgewertet, um Ausfälle vorherzusagen.
Künstliche Intelligenz bezeichnet Systeme oder Maschinen, die Aufgaben übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern – zum Beispiel Sprache verstehen, Bilder erkennen oder Entscheidungen treffen. Dabei lernt die KI aus Daten und wird mit jeder Nutzung besser.
Beispiele:
- Ein Chatbot beantwortet Kundenfragen automatisch.
- Eine Bilderkennungssoftware sortiert Qualitätsmängel in der Produktion aus.
Wie hängen Data Science und KI zusammen?
Data Science liefert die Grundlagen für KI – nämlich saubere, strukturierte und analysierte Daten. Ohne diese Datenbasis kann keine KI funktionieren. Gleichzeitig ist KI ein Werkzeug innerhalb der Data Science, das besonders dann eingesetzt wird, wenn klassische Analysen an ihre Grenzen stossen, etwa bei grossen Datenmengen oder komplexen Mustern.
Man kann also sagen:
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Data Science ist der Werkzeugkasten, der viele Methoden enthält – darunter auch KI.
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KI ist ein besonders leistungsfähiges Werkzeug, das Data Scientists nutzen, wenn es darum geht, automatisiert zu lernen und Entscheidungen zu treffen.
Gestalten Sie mit uns die nächste Studie zur KI-Realität in Unternehmen. Die Teilnahme dauert nur 4-6 Minuten – Ihre Angaben sind anonym und werden selbstverständlich vertraulich behandelt.
VEREINBAREN SIE EIN GESPRÄCH MIT UNSEREN DATA SCIENCE & AI EXPERTEN
Philip Zellweger
Lead Engineer Data Science & AI
«Artificial Intelligence (AI) ist heutzutage in aller Munde. Trotzdem ist das Thema für viele Unternehmen noch zu wenig konkret. Die Realisierung von AI-gestützten Lösungen erfordert Fähigkeiten und Kompetenzen, die in vielen Unternehmen nicht vorhanden sind. Mit State-of-the-Art Software-Engineering kombiniert mit unserer langjährigen Beratungserfahrung entwickelt unser Data Science & AI-Team innovative Lösungen.»
Patrick Zellweger
Lead Engineer Data Science & AI
«Das Geschäfts- und Optimierungspotenzial durch den Einsatz von Data Science & AI ist in den meisten Unternehmen nur ansatzweise adressiert. Viele Unternehmen sind sich dem vorhandenen Potenzial, welches aus den bereits existierenden Daten und dem Einsatz modernster Technologien und Algorithmen entsteht, nicht bewusst. Unser Data Science & AI-Team unterstützt die Unternehmen bei der Monetarisierung dieser Potenziale.»