Unsichtbare Technologien<\/a>. Fitzpatricks vielschichtiger beruflicher Werdegang umfasst unter anderem die Leitung von QuantumBlack Labs bei McKinsey, wo er seine Fachkompetenz bei der Skalierung von KI-Produkten und der F\u00fchrung gro\u00dfer Entwicklerteams unter Beweis stellte. Als neuer CEO von Invisible bringt er diese F\u00e4higkeiten nun ein, um den Fokus auf die operative Umsetzung von KI zu legen \u2013 dabei strebt er ein ausgewogenes Verh\u00e4ltnis zwischen Automatisierung und menschlicher Expertise an, mit dem Ziel, die Funktionsweise von Arbeitsabl\u00e4ufen in Unternehmen grundlegend zu ver\u00e4ndern.<\/p>\nDoch was zeichnet Invisible Technologies in der Welt der Automatisierung aus? Im Gegensatz zu einem herk\u00f6mmlichen Automatisierungsunternehmen ersetzt Invisible menschliche Arbeitskraft nicht einfach durch digitale Agenten \u2013 vielmehr schafft es ma\u00dfgeschneiderte Arbeitsabl\u00e4ufe, in denen digitale Agenten und menschliche Mitarbeiter effektiv zusammenarbeiten. Der einzigartige \u201cWork-as-a-Service\u201d-Ansatz des Unternehmens erm\u00f6glicht es Unternehmen, komplexe Aufgaben (wie Datenanreicherung, Kundensupport und Backoffice-T\u00e4tigkeiten) an Invisible auszulagern und so Zeit und Ressourcen freizusetzen, um sich ganz auf das strategische Unternehmenswachstum zu konzentrieren.<\/p>\n
Die Operationalisierung von KI vorantreiben: Fitzpatricks Motivation und die Mission von Invisible<\/h2>\n
F\u00fcr Fitzpatrick lag der Reiz von Invisible in der M\u00f6glichkeit, k\u00fcnstliche Intelligenz effektiv zu skalieren. Seine Zeit bei McKinsey, in der er Kunden bei der Entwicklung von KI-Produkten unterst\u00fctzte, hat seine derzeitige Aufgabe bei Invisible ma\u00dfgeblich gepr\u00e4gt: \u201cBei Invisible kann ich ihnen dabei helfen, dies in die Praxis umzusetzen\u201d, erkl\u00e4rt Fitzpatrick. Die Idee des \u201eReinforcement Learning from Human Feedback\u201c (RLHF) und dessen entscheidende Rolle bei der Entwicklung zuverl\u00e4ssiger generativer KI-Systeme steht nach wie vor im Mittelpunkt seiner \u00dcberzeugungen.<\/p>\n
Invisible Technologies unterst\u00fctzt die gesamte KI-Wertsch\u00f6pfungskette von der Datenbereinigung bis hin zu ma\u00dfgeschneiderten Auswertungen und hat seine Mission darauf ausgerichtet, menschliche Intelligenz und k\u00fcnstliche Intelligenz miteinander zu verkn\u00fcpfen, um das Potenzial von Unternehmen voll auszusch\u00f6pfen.<\/p>\n
Fitzpatrick hebt jedoch auch einen wesentlichen Aspekt einer erfolgreichen KI-Implementierung hervor: Es geht um mehr als nur Technologie \u2013 es ist eine Transformation. \u201cDie Gewinner im Bereich KI sind diejenigen, die die \u2018letzte Meile\u2019 meistern\u201d, betont Fitzpatrick und spielt damit auf den schwierigen \u00dcbergang vom Experiment zur Produktion an. In seinem neuen Unternehmen liegt ein starker Fokus auf strukturierten Prozessen, die den Kunden den \u00dcbergang von Pilotprojekten zur Umsetzung skalierbarer und quantifizierbarer L\u00f6sungen erleichtern.<\/p>\n
Ausblick: Spezialisierte Datenkennzeichnung und Zusammenarbeit zwischen KI und Mensch<\/h2>\n
Anscheinend war 2024 ein Jahr der KI-Versuche. Fitzpatrick betont jedoch, dass es 2025 vor allem darum geht, die Ertr\u00e4ge dieser Versuche zu nutzen. Unternehmen, die bereits einen greifbaren ROI verzeichnen, richten ihre KI-Initiativen an gesch\u00e4ftlichen KPIs aus und verbessern die Datenqualit\u00e4t. \u201cSie experimentieren nicht nur \u2013 sie skalieren zielgerichtet\u201d, bemerkt er.<\/p>\n
Mit Blick auf die Zukunft prognostiziert Fitzpatrick eine steigende Nachfrage nach hochpr\u00e4ziser Datenkennzeichnung, da Anbieter von Grundmodellen wie AWS, Microsoft und Cohere immer komplexere Branchen erschlie\u00dfen. Invisible wird diesem Bedarf mit einem Elite-Pool an Experten gerecht \u2013 nur 1% der Bewerber werden angenommen, wobei 30% \u00fcber einen h\u00f6heren akademischen Abschluss verf\u00fcgen. Dieses Fachwissen spielt eine entscheidende Rolle beim Training von Modellen, die nuanciertes, kontextbezogenes Feedback liefern k\u00f6nnen.<\/p>\n
Invisible Technologies nutzt zudem das, was Fitzpatrick als \u201cagentebasierte KI\u201d bezeichnet \u2013 Systeme, die innerhalb bestimmter Grenzen planen, Entscheidungen treffen und handeln und eher wie Kollegen als wie Werkzeuge funktionieren. In Bereichen wie dem Kundensupport und der Schadenbearbeitung reduzieren diese KI-Systeme den manuellen Aufwand, verbessern die Konsistenz und sind nicht darauf ausgelegt, Menschen zu ersetzen, sondern sie zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n
Mit Blick auf die Zukunft der Zusammenarbeit zwischen KI und Menschen stellt sich Fitzpatrick vor, dass KI zur Infrastruktur wird, die menschliches Fachwissen in grundlegend wichtigen Bereichen wie dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen und der \u00f6ffentlichen Verwaltung unterst\u00fctzt. \u201cKI wird Experten nicht ersetzen \u2013 sie wird sie st\u00e4rken\u201d, betont er.<\/p>\n
Werfen Sie einen Blick auf das Originalinterview mit Matthew Fitzpatrick unter Unite.AI<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Matthew Fitzpatrick’s Visionary Journey: QuantumBlack Labs to Invisible Technologies and Beyond Matthew Fitzpatrick, a seasoned veteran in operations and growth strategy, recently assumed the prestigious role of CEO at Invisible Technologies. Fitzpatrick’s expansive professional journey includes leading QuantumBlack Labs at McKinsey, where his expertise in scaling AI products and leading large engineering teams shone through. As the new CEO of Invisible, he brings those skills with him to focus on operationalizing AI in a balance of automation and human expertise, aiming to transform how enterprise workflows function. But what sets Invisible Technologies apart in the world of automation? Unlike a […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":5628,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[46,47],"tags":[],"class_list":["post-5627","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-automation","category-ai-news","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5627","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5627"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5627\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5628"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5627"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5627"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5627"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}