Jedes Projekt ist mit anderen Herausforderungen verbunden, ebenso wie ihre Erkenntnisse. Stöbern Sie ruhig in der Sammlung. Gelegentlich kommen neue Artikel in dieser Sammlung hinzu!
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Einer der Hauptgründe für die Wahl einer Videoanalyse-Software war, dass laut Umfragen und Interviews die Mehrheit der Fahrschüler nicht weiß, was sie im praktischen Fahrunterricht falsch gemacht haben. Das liegt vor allem daran, dass Fahrlehrer, wenn sie überhaupt Feedback geben, vages Feedback geben und die Schüler sich selbst nicht sehen können.
Eine faszinierende Erkenntnis des Projekts war, dass Fahrschüler andere Verkehrsteilnehmer nicht aus Unachtsamkeit übersehen, wie zuvor angenommen, sondern weil sie zu viele Informationen sammeln, die nichts miteinander zu tun haben. Dies behindert das vorausschauende Fahren für Anfänger erheblich.
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Wir fanden heraus, dass unser Lösungsansatz einen Nerv getroffen hat, was uns definitiv dazu motivierte, das Projekt weiter zu innovieren. Wir haben jedoch schnell erkannt, dass wir sehr vorsichtig sein sollten, welche Art von Informationen öffentlich sein sollten und welche nicht.
Je tiefer wir uns mit dem Thema „Innovation im Mittelstand“ beschäftigten, desto deutlicher wurde, wie stark der Wettbewerbsdruck von KMU gegenüber Großkonzernen ist.
Auch wenn es zunächst schwierig ist, Informationen für das Projekt aus geheimeren Bereichen (Innovationsabteilungen von Unternehmen) zu erhalten, ist es wichtig, nicht aufzugeben, sondern tiefer zu graben. Wie sich herausstellte, werden wichtige Artefakte oft genau in diesen Bereichen gefunden.
Das Training des KI-Modells für die zukünftige Entwicklung stellt eine technische Herausforderung dar. Frühe Nutzertests ergaben, dass Nutzer im Gegensatz zu herkömmlichen Benutzeroberflächen personalisierte Interaktionsmöglichkeiten und eine maßgeschneiderte Atmosphäre als entscheidend erachten.
Das Design sollte den Nutzer möglichst wenig ablenken, eine angenehme Atmosphäre schaffen und gleichzeitig Anregungen geben, um den Zugang zu tieferen Gedanken zu ermöglichen.
Die Komplexität des Projekts ergibt sich aus der Feststellung, inwieweit KI menschliche Gedanken verstehen kann, insbesondere wenn Einzelpersonen Schwierigkeiten haben, ihre eigenen Erfahrungen und Gedanken zu verarbeiten und zu interpretieren.
Für Lennart war der Ansatz, ein Geschäftsmodell zu entwickeln und es in ein Service Design zu integrieren, völlig neu. Es wurde schnell klar, dass es eine herausfordernde Aufgabe ist, ein Designkonzept mit einem zahlengetriebenen Geschäftsmodell in einer harmonischen Symbiose zu verbinden.
Tauchen Sie ein in die faszinierende Welt der Farbtheorie und lernen Sie, wie Sie faszinierende visuelle Designs erstellen, indem Sie die Prinzipien von Harmonien, Psychologie und Kombinationen verstehen.
In fast allen Experteninterviews wurde hervorgehoben, dass in Deutschland regulatorische Anforderungen Änderungen an der öffentlichen Infrastruktur und damit den Innovationsprozess zu einer ziemlichen Herausforderung machen. Darüber hinaus sind an Projekten im öffentlichen Raum von Natur aus mehr Parteien beteiligt, von denen jede dem Projektinitiator ihre eigenen Anforderungen auferlegt.
Angesichts des Umfangs des Projekts und der unterschiedlichen Perspektiven innerhalb des 4-köpfigen Teams wurde allen Beteiligten klar, wie wichtig die interne Kommunikation für das gegenseitige Verständnis und die kollektive Entscheidungsfindung ist.
Einer der Hauptgründe für die Wahl einer Videoanalyse-Software war, dass laut Umfragen und Interviews die Mehrheit der Fahrschüler nicht weiß, was sie im praktischen Fahrunterricht falsch gemacht haben. Das liegt vor allem daran, dass Fahrlehrer, wenn sie überhaupt Feedback geben, vages Feedback geben und die Schüler sich selbst nicht sehen können.
Eine faszinierende Erkenntnis des Projekts war, dass Fahrschüler andere Verkehrsteilnehmer nicht aus Unachtsamkeit übersehen, wie zuvor angenommen, sondern weil sie zu viele Informationen sammeln, die nichts miteinander zu tun haben. Dies behindert das vorausschauende Fahren für Anfänger erheblich.
In diesem Projekt wurde zu Beginn im Vergleich zu früheren Projekten mehr Zeit für die Forschung aufgewendet. Überraschenderweise führte dies zu einer erheblichen Zeitersparnis während des Projekts und minimierte die Notwendigkeit von Iterationsschleifen.
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