So gelingt es in Projekten — verständlich erklärt — Augmented Reality mit KI.
Kernaussage: Maximierung der Effizienz durch den gezielten Einsatz von KI-gesteuerter Augmented Reality
In der heutigen Geschäftswelt bietet die Kombination von Augmented Reality (AR) mit künstlicher Intelligenz (KI) ein enormes Potenzial. Insbesondere die KI-gestützte Objekterkennung in AR-Anwendungen kann Arbeitsschritte optimieren und die Effizienz in KMU erheblich steigern. Durch die Erkennung und Verfolgung von Objekten in Echtzeit lassen sich komplexe Aufgaben vereinfachen und die Qualität von Prozessen verbessern.
Typische Fehler in der Implementierung
Ein häufiger Fehler bei der Einführung von KI-gestützter AR-Objekterkennung ist die unzureichende Datenbasis. Ohne genügend qualitativ hochwertige Daten kann die KI nicht präzise arbeiten, was zu falschen Erkennungen und ineffektiven Prozessen führt. Die Lösung besteht darin, die Datenbasis durch kontinuierliche Erfassung und Validierung zu erweitern und sicherzustellen, dass sie repräsentativ für die Anwendungsfälle des Unternehmens ist.
Ein weiterer Fehler liegt in der mangelnden Integration der AR-Lösungen in bestehende Systeme. Ohne eine nahtlose Verbindung zwischen den neuen AR-Tools und den bereits genutzten IT-Infrastrukturen können Datensilos entstehen. Dies führt oft zu einem Bruch im Informationsfluss und vermindert den Nutzen der Technologien. Abhilfe schafft die frühzeitige Einbindung der IT-Abteilung, um sicherzustellen, dass die AR-Lösung kompatibel mit den vorhandenen Systemen ist und die gewünschte Interoperabilität gewährleistet ist.
Schliesslich wird oft die Schulung der Mitarbeitenden vernachlässigt. Auch die ausgereifteste Technologie kann nur dann den gewünschten Erfolg bringen, wenn die Anwender sie korrekt und effizient nutzen können. Die Investition in kontinuierliche Schulungsprogramme stellt sicher, dass das Team mit den neuen Tools vertraut ist und sie in ihren täglichen Arbeitsabläufen einsetzen kann.
Handlungsanleitung für die nächsten 14 bis 30 Tage
Datenanalyse und -erweiterung: In den ersten zwei Wochen sollten Sie sich darauf konzentrieren, die vorhandene Datenbasis zu analysieren und gegebenenfalls zu erweitern. Überlegen Sie, welche zusätzlichen Datensätze benötigt werden und wie diese beschafft werden können. Nutzen Sie Tools zur Datenvalidierung, um die Qualität der Daten sicherzustellen.
Systemintegration: Planen Sie innerhalb des ersten Monats gemeinsame Workshops mit Ihrer IT-Abteilung und den Anbietern der AR-Technologie. Ziel ist es, Schnittstellen und Prozesse zu identifizieren, die eine reibungslose Integration unterstützen. Testen Sie in simulierten Umgebungen die Funktionalität der Integration, bevor Sie sie in Betrieb nehmen.
Schulungsprogramme: Initiieren Sie ein Schulungsprogramm für alle Mitarbeiter, die direkt mit der KI-gestützten AR-Technologie arbeiten werden. Erstellen Sie einen strukturierten Ausbildungsplan, der sowohl technische als auch anwendungsorientierte Inhalte umfasst. Durch Q&A-Sessions und Feedbackrunden können Sie den Schulungsbedarf besser verstehen und entsprechend anpassen.
Durch die strukturierte Herangehensweise kann ein Unternehmen Schritt für Schritt von den Vorteilen der KI-gestützten AR-Objekterkennung profitieren und so die Effizienz und Qualität seiner Prozesse nachhaltig verbessern.