📊𝘋𝘪𝘦 𝘈𝘣𝘴𝘢𝘵𝘻𝘱𝘭𝘢𝘯𝘶𝘯𝘨 𝘱𝘢𝘴𝘴𝘵 𝘴𝘪𝘤𝘩 𝘢𝘶𝘵𝘰𝘮𝘢𝘵𝘪𝘴𝘤𝘩 𝘢𝘯 𝘞𝘦𝘵𝘵𝘦𝘳𝘥𝘢𝘵𝘦𝘯, 𝘍𝘦𝘪𝘦𝘳𝘵𝘢𝘨𝘦 𝘶𝘯𝘥 𝘭𝘰𝘬𝘢𝘭𝘦 𝘌𝘷𝘦𝘯𝘵𝘴 𝘢𝘯 – 𝘥𝘢𝘮𝘪𝘵 𝘳𝘦𝘥𝘶𝘻𝘪𝘦𝘳𝘦𝘯 𝘴𝘪𝘤𝘩Ü𝘣𝘦𝘳𝘣𝘦𝘴𝘵ä𝘯𝘥𝘦 𝘶𝘯𝘥 𝘥𝘪𝘦 🎯𝘌𝘧𝘧𝘪𝘻𝘪𝘦𝘯𝘻 𝘴𝘵𝘦𝘪𝘨𝘵.

Wie können kleine und mittelständische Unternehmen künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um ihre Absatz- und Nachfrageplanung zu optimieren? Im Rahmen des Transferprogramms KI-Regio werden KMU eben dabei von Forscherinnen und Forschern der Julius-Maximilians-Universität unterstützt.

In dieser Episode von Arbeit Bildung Zukunft spreche ich mit Dr. Nikolai Stein vom Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Business Analytics an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg über den Projektbaustein: „KI-basierte Prognosen für Hersteller und Händler“.

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𝐖𝐢𝐫 𝐛𝐞𝐥𝐞𝐮𝐜𝐡𝐭𝐞𝐧:

• 📊 Wie können Unternehmen durch datenbasierte Ansätze ihre Planungsprozesse verbessern?
• 🎯  Warum KI-basierte Prognosen mehr als nur „nice to have“ sind.
• ⏱️ Konkrete Use Cases wie die stündliche Besucherprognose für den Einzelhandel oder Nachfrageplanung bei regionalen Erzeugern.
• 🥨 Beispiele wie das erfolgreiche Startup BäckerAI, das durch KI optimale Bestellmengen für Bäckereien ermittelt und gleichzeitig Lebensmittelverschwendung reduziert.
• ‼️ Herausforderungen kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) beim Aufbau einer geeigneten Datenbasis und der Einführung von KI-Lösungen.
• 🌧️ Zusätzlich diskutieren wir die Rolle von regionalen Daten, wie z. B. Passanten-zahlen oder Wetterinformationen, und die Vorteile eines gemeinsamen Ökosystems, das Forschung und Praxis in Mainfranken verbindet.

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KMUs können kostenfrei am Projekt teilnehmen und erhalten Zugang zu wertvollem Wissen aus der Wissenschaft. KMUs werden dabei begleitet, erste Schritte in Richtung datenbasierter Entscheidungen zu gehen.

Setzt ihr  bereits KI in der Absatz- und Nachfrageplanung ein und welche Erfahrungen habt ihr dabei gemacht❓

🎧 Hört rein und erfahrt mehr zu KI-basierten Prognosen für KMU!

Link zum Projekt und Kontaktdaten:

➡️ ⁠https://ki-regio.de⁠

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#KIRegio #KI #AI #Innovation #Digitalisierung #Nachhaltigkeit #KMU #Mainfranken

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