Podcast
Podcaster
Beschreibung
vor 5 Monaten
Kennst du das Problem? Du stehst vor einem chaotischen
Schraubenschächtelchen und weißt nicht, welche Schraube für welchen
Zweck gedacht ist. Genau dieses Kindheitsproblem von
Mika Straka, Head of Big Data and AI Research bei
Würth, wird bald der Vergangenheit angehören – dank Computer Vision
und künstlicher Intelligenz. In unserer neuesten AWS Cloud
Horizonte Podcast-Folge erzählt der theoretische Physiker, wie er
seit 2018 ein 80 Jahre altes Familienunternehmen in die digitale
Zukunft führt. Was als sechsköpfiges Wissenschaftler-Team in Berlin
begann, das noch mit Shellskripten und CSV-Dateien hantierte, ist
heute eine Cloud-native AI-Abteilung, die crossfunktionale Teams
über Firmengrenzen hinweg koordiniert. Straka nimmt uns mit auf
eine faszinierende Reise von den ersten selbstgebauten
PostgreSQL-Pipelines bis hin zu produktionsreifen Machine Learning
Modellen, die täglich von tausenden Vertriebsmitarbeitern genutzt
werden. Dabei wird schnell klar: Der Weg von der wissenschaftlichen
Idee zur praktischen Anwendung ist steiniger als gedacht. Warum das
erste Kundenfluktuation-Modell grandios scheiterte, obwohl es
technisch perfekt funktionierte, und wie das Team beim zweiten
Anlauf durch intensive Nutzer-Feedback eine Lösung entwickelte, die
heute international skaliert wird.
Schraubenschächtelchen und weißt nicht, welche Schraube für welchen
Zweck gedacht ist. Genau dieses Kindheitsproblem von
Mika Straka, Head of Big Data and AI Research bei
Würth, wird bald der Vergangenheit angehören – dank Computer Vision
und künstlicher Intelligenz. In unserer neuesten AWS Cloud
Horizonte Podcast-Folge erzählt der theoretische Physiker, wie er
seit 2018 ein 80 Jahre altes Familienunternehmen in die digitale
Zukunft führt. Was als sechsköpfiges Wissenschaftler-Team in Berlin
begann, das noch mit Shellskripten und CSV-Dateien hantierte, ist
heute eine Cloud-native AI-Abteilung, die crossfunktionale Teams
über Firmengrenzen hinweg koordiniert. Straka nimmt uns mit auf
eine faszinierende Reise von den ersten selbstgebauten
PostgreSQL-Pipelines bis hin zu produktionsreifen Machine Learning
Modellen, die täglich von tausenden Vertriebsmitarbeitern genutzt
werden. Dabei wird schnell klar: Der Weg von der wissenschaftlichen
Idee zur praktischen Anwendung ist steiniger als gedacht. Warum das
erste Kundenfluktuation-Modell grandios scheiterte, obwohl es
technisch perfekt funktionierte, und wie das Team beim zweiten
Anlauf durch intensive Nutzer-Feedback eine Lösung entwickelte, die
heute international skaliert wird.
Weitere Episoden
57 Minuten
vor 2 Wochen
19 Minuten
vor 3 Wochen
31 Minuten
vor 4 Wochen
34 Minuten
vor 1 Monat
28 Minuten
vor 1 Monat
Abonnenten
Berlin
Starte jetzt mit Deinem eigenen Podcast!
Teste unser Podcast-Hosting kostenlos und unverbindlich für 30 Tage.
#EinfachPodcasten #WerdePodcaster
Kommentare (0)
Melde Dich an, um einen Kommentar zu schreiben.