Skip to content

Author

Britta Daffner

10 articles

Biography in German

As Director Data & AI at O2 Telefónica, Britta champions data-driven business transformation. She is also the founder of "dy.no," a platform dedicated to empowering change-makers in the corporate and business sectors. Before her current role, Britta established an Artificial Intelligence department at IBM, where she spearheaded the implementation of AI programs for various corporations. She is the author of "The Disruption DNA" (2021), a book that motivates individuals to take an active role in digital transformation.

Latest

  • 人工智能的伦理、信任和可解释性

    随着人工智能（AI）继续快速发展，成为越来越多业务流程的一部分，以及监管和客户压力的不断增加，我们需要解决一些非常深刻的道德问题。特别是人工智能的设计者和开发者可以通过解决这些伦理考虑领域和使用支持工具包来帮助减少偏见和歧视。

    职业道德Britta Daffner1分钟

  • 为什么人工智能（AI）将成为 2023 年及以后的技术？

    仅在10年前，几乎没有任何机器能够可靠地识别语音或图像。今天，机器已经学会在许多任务中胜过人类。最近几个月，我们看到了人工智能能力的进步，甚至给怀疑论者留下了深刻印象。正如一位研究人员所说，这是一个 "黄金十年"。在2023年及以后，我们将看到更多这样的系统（特别是像ChatGPT这样的生成性人工智能系统）在许多领域补充或取代我们人类创造者。

    AI与机器学习Britta Daffner1分钟

  • 企业如何个性化（不做科技公司）

    如今对客户来说，真正重要的是个性化的客户体验。像Netflix这样的科技公司正在引领潮流，但传统企业不应该因此吓跑他们。每家公司都有机会在理念上、沟通上和技术上实现个性化，并从他们所处的位置开始。因为个性化的核心是三个信息特征。

    电子商务Britta Daffner1分钟

  • 规模化人工智能（AI）--人和赋能的4个原因

    数据被称为新世界最宝贵的资源。然而，归根结底，人对于从数据中获取价值并以创新方式应用数据至关重要。 领导者们认识到，智能自动化和人工智能的进步将对劳动力产生重大影响。而且他们需要投资于了解数据和算法的交叉点及其对工作流程影响的人才。本文重点介绍了对缩小组织技能差距影响最大的战略。

    个人/人力资源Britta Daffner1分钟

  • 10项有前途的创新将改变我们的世界

    在过去的十年里，世界上的技术发生了量的飞跃。从智能手机和平板电脑的蓬勃发展到3D打印、人工智能和区块链。俗话说，这些技术在这里，不仅产生了一两次炒作，而且永久地改变了我们的日常生活和工作方式。这10项创新有可能塑造我们的未来。

    革新Britta Daffner1分钟

  • 关于人工智能（AI）未来的现实和误解。

    显然，人工智能在商业世界中发挥着关键作用--无论是现在还是未来。它拥有前所未有的增效潜力和新的商业模式。因为人工智能不同于其他任何技术，它也蕴含着以前所未有的规模产生意想不到的后果和破坏的可能性。任何公司都不应该在没有战略的情况下盲目部署人工智能，任何负责任的董事会都不能不参与和了解其潜力。

    AI与机器学习Britta Daffner1分钟

  • 科罗娜危机中的银行--注重客户体验与效率提升

    在这场危机中，许多企业以及银行都面临着许多挑战，但也面临着机遇。客户的期望值不断提高，与此同时，还需要提高效率，建立灵活的运营模式，以确保业务的连续性。 在每一个领域，人工智能都是一个关键的组成部分，它能够建立满足客户期望的工具和服务，同时提高效率，通过自动化或定制化的信息传递给顾问或服务中心代理，实现动态和灵活的运营模式。

    银行和金融服务提供者Britta Daffner1分钟

  • 确定和实施人工智能（AI）的应用--数据驱动的业务架构。

    人工智能(AI)对企业有很多实际应用。将人工智能视为一个更大的框架，提供不同的能力。实施人工智能的公司应该重新审视自己的愿景，并制定与大目标和重点相一致的人工智能战略。要实现，数据驱动的用例是基本要求。同时，从一开始就应该选择一个灵活的、模块化的架构，将来可以随意扩展和改进。

    战略/愿景Britta Daffner1分钟

  • 数据驱动的业务架构--执行指南 人工智能(AI)

    在当今大数据时代，人工智能（AI）和认知技术正成为企业强大的焦点。它们正越来越多地被用于智能自动化和加速业务流程，进行有效的预测，创造更有吸引力和个性化的客户互动，并最终推荐评估业务问题的最佳方法。并以此打造一个以数据为中心、敏捷、面向未来的企业：认知型企业。

    AI与机器学习Britta Daffner1分钟