Pengerjaan akselerator SAP.iO baru dimulai pada bulan September. Ini terutama tentang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.
Inovasi teknologi masih kurang. Dan keahlian teknologi. Anda sering mendengar hal ini ketika berbicara tentang ekosistem startup Berlin. Menghadiri hari demo SAP.iO, Anda pasti mendapat kesan bahwa ada sesuatu yang sedang terjadi. Pasalnya, startup yang mempresentasikan model bisnisnya semuanya tentang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Direktur pelaksana akselerator, Ram Jambunathan, menjelaskan alasannya: “Kami melihat pembelajaran mesin sebagai bagian penting dari perangkat lunak masa depan.”
Teman dan keluarga dari startup dan SAP serta mitranya bertemu di bioskop legendaris Babylon di Berlin-Mitte bintang teknologi untuk mendengarkan presentasi kelompok pertama dan menyebarkan suasana yang baik. Para startup tidak punya banyak waktu untuk mengerjakan ide-ide mereka. Lab SAP baru dibuka pada bulan September. SAP terutama ingin berkolaborasi dengan startup yang dapat menciptakan nilai tambah bagi perangkat lunak pemimpin pasar dunia dan idealnya dapat terintegrasi. Hal ini tentu bisa dibayangkan dengan beberapa model bisnis dan ide yang disajikan.
Menghemat uang, mengotomatiskan, perangkat lunak belajar mandiri
Itu dimulai dengan Ultimate.ai, perusahaan mana yang ingin meningkatkan layanan pelanggan melalui otomatisasi dan membuatnya lebih hemat biaya. Banyak permintaan serupa. Perangkat lunak yang belajar tentu dapat membantu menghemat uang untuk dukungan. Jawaban yang sudah jadi disajikan kepada staf yang menjawab pertanyaan. Agen call center tinggal memilih yang tepat. Dikatakan sudah ada 22 pelanggan yang membayar dan 87 pelanggan lainnya sedang dalam proses.
Permulaan latihan.ai ingin meningkatkan dan mengotomatiskan cara rumah sakit berkomunikasi dengan pasiennya. Banyak uang dihabiskan untuk layanan ini dalam sistem perawatan kesehatan. Kecerdasan buatan dengan nama cantik Sarah ini merupakan agen panggilan yang memiliki pengetahuan medis dan data pasien yang relevan. Artinya Sarah dapat secara otomatis menjawab banyak pertanyaan tentang janji temu, dosis dan efek samping. Dengan menghemat waktu, dokter dapat merawat dua pasien lagi, katanya. Dua rumah sakit di Asia sudah menggunakan Sarah. Menurut startup tersebut, sudah ada pertanyaan dari India, Singapura, dan Amerika.
Untuk merakit tim kerja dengan sempurna, analisis video
Kedepannya, penyusunan tim kerja juga akan dilakukan dengan kecerdasan buatan. Tendangan tim bekerja pada algoritma yang menganalisis tim yang ada dan kemudian menyarankan kandidat yang cocok. Penelitian mengatakan bahwa 20 persen kandidat yang salah dipilih saat perekrutan. Teamscope ingin mengurangi persentase ini menjadi lima.
Idenya juga terdengar jelas Pengemis. Startup ini ingin menganalisis ulasan pelanggan dengan perangkat lunak pembelajarannya. Klien disajikan hasilnya dalam format seukuran gigitan. Kecerdasan buatan menganalisis ulasan pelanggan berdasarkan kata kunci dan kata-kata. Beginilah cara data bermakna tercipta setiap hari dari kekacauan 20 juta ulasan pelanggan. Pelanggan percontohan terbaru adalah Beiersdorf, yang pada dasarnya setuju selama presentasi.
Sejumlah besar nama India
Permulaan peka menggambarkan dirinya sebagai masa depan pencarian internet. Kata-kata besar. Namun argumennya sangat meyakinkan. Anda ingin membuat konten video terlihat dan dapat ditemukan. Gunakan analisis video cerdas. Internet sudah terdiri dari 70 hingga 80 persen konten video.
Pemirsa yang penuh perhatian memperhatikan pagi itu bahwa semua startup sepertinya mendapat pelajaran dari guru lapangan yang sama. Dramaturgi penyajiannya sangat mirip. Tapi pelatih ini pasti bagus karena tidak mudah menjelaskan model bisnis yang terkadang rumit dengan jelas. Ketika masing-masing tim pendiri diperlihatkan, terlihat juga bahwa banyak nama India yang berperan dalam kecerdasan buatan atau pembelajaran mesin di Berlin. OKE. Jika Anda tidak memiliki ahlinya di sini, dapatkan saja mereka. Bagaimanapun juga, para pendiri Asia tampaknya cukup menyukai Berlin.
Gambar: SAP