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Dec 04, 2023

Die Schönheit der KI: Sowmya Gottipati von Estée Lauder

Künstliche Intelligenz ermöglicht es Kunden, Kosmetika anzuprobieren und sogar zu finden

Künstliche Intelligenz ermöglicht es Kunden, Kosmetika anzuprobieren und sogar virtuell einen neuen Lieblingsduft zu finden.

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Es mag den Anschein haben, als wären Kosmetika und Parfüm Produkte, die Käufer vor dem Kauf persönlich ausprobieren müssen, aber künstliche Intelligenz eröffnet neue Wege, um Verbraucher zu erreichen und zu verstehen – sowie neue Möglichkeiten, Lieferketten zu verwalten.

In dieser Folge des Podcasts „Me, Myself, and AI“ erfahren wir, wie Sowmya Gottipati von Estée Lauder ihre früheren Erfahrung als Technologieführerin in der Telekommunikation und im Rundfunk nutzte, um Markentechnologieprojekte für ein Portfolio von Kosmetika, Düften sowie Haut- und Haarpflegeprodukten umzusetzen Marken. Sie spricht über die Rolle von KI in der Produktentwicklung, ein virtuelles Anprobetool für Lippenstifte und Grundierungen, eine Duftempfehlungsmaschine sowie eine Anwendung zur Angebots- und Nachfrageplanung. Sowmya erklärt auch, warum sie trotz der Leistungsfähigkeit der KI davon überzeugt ist, dass die Interaktion zwischen Mensch und Maschine immer notwendig sein wird.

Sowmya Gottipati ist eine versierte Geschäfts- und Technologieführerin, die Produkte in der Telekommunikations-, Medien- und Einzelhandelsbranche verwaltet und geliefert hat. Derzeit ist sie Vizepräsidentin für globale Lieferkettentechnologie bei Estée Lauder, leitet die digitale Transformation und überwacht alle Technologielösungen weltweit. Zuvor war sie Vizepräsidentin für Technologie des Unternehmens und Marken-CIO.

Bevor Gottipati zu Estée Lauder kam, war Gottipati Vizepräsident für digitale und neue Technologien bei NBCUniversal. Sie war außerdem als Technologieleiterin bei AT&T tätig, wo sie Produkte in den Bereichen Daten-, Web-, Mobil- und Cloud-Dienste verwaltete und lieferte. Gottipati verfügt über einen Master-Abschluss in Ingenieurwissenschaften der North Carolina State University und einen MBA der Columbia Business School sowie eine Privatpilotenlizenz.

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Lesen Sie mehr über unsere Show und verfolgen Sie die Serie unter https://sloanreview.mit.edu/aipodcast.

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Sam Ransbotham: Hautpflegeprodukte sind von Natur aus physisch und nicht virtuell. Wie können Unternehmen KI nutzen, um die Auswahl von Hautpflegeprodukten online zu ermöglichen? Finden Sie es in der heutigen Folge heraus.

Sowmya Gottipati:Ich bin Sowmya Gottipati von Estée Lauder und Sie hören Me, Myself, and AI.

Sam Ransbotham: Willkommen bei Me, Myself, and AI, einem Podcast über künstliche Intelligenz in der Wirtschaft. In jeder Folge stellen wir Ihnen jemanden vor, der mit KI innovativ ist. Ich bin Sam Ransbotham, Professor für Analytik am Boston College. Ich bin außerdem Gastredakteur für KI und Geschäftsstrategie bei MIT Sloan Management Review.

Sherwin Khodabandeh: Und ich bin Shervin Khodabandeh, Senior Partner bei BCG, und ich leite gemeinsam die KI-Praxis von BCG in Nordamerika. Gemeinsam forschen und publizieren MIT SMR und BCG seit sechs Jahren zum Thema KI, befragen Hunderte von Praktikern und befragen Tausende von Unternehmen dazu, was nötig ist, um KI-Funktionen aufzubauen, einzusetzen und zu skalieren und die Arbeitsweise von Organisationen wirklich zu verändern.

Sam Ransbotham: Shervin und ich freuen uns, heute mit Sowmya Gottipati, Leiterin der globalen Lieferkettentechnologie bei Estée Lauder, zu sprechen. Sowmya, vielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben, mit uns zu sprechen. Willkommen.

Sowmya Gottipati: Froh hier zu sein. Ich freue mich wirklich, hier über KI zu sprechen, eines meiner Lieblingsthemen.

Sherwin Khodabandeh:Schön, dass es dich gibt.

Sam Ransbotham: Beginnen wir mit Ihrer aktuellen Rolle bei Estée Lauder. Was tust du jetzt?

Sowmya Gottipati: Ich bin seit etwa zweieinhalb Jahren bei Estée. Wir sind ein Prestige- und Luxus-Beauty-Markenunternehmen und haben rund 30 Marken unter unserem Dach, wobei Estée Lauder die Flaggschiffmarke ist, aber wir haben auch Clinique, MAC, La Mer und mehrere andere. Wir sind ein globales Unternehmen mit unseren Produkten in verschiedenen Regionen, von Asien bis [Nordamerika] und Lateinamerika, Europa und überall.

Ich bin für die globale Supply-Chain-Technologie verantwortlich. Ich bin für die Technologie verantwortlich, die die gesamte Lieferkette weltweit antreibt. Dazu gehören Bestand, Angebot, Bedarfsplanung, Fertigung, Vertriebszentren, Erfüllung, Transport, End-to-End-Lieferkette – alle Technologiefunktionen, die dies unterstützen.

Sam Ransbotham: In Ordnung; Allerdings habe ich darin nichts von künstlicher Intelligenz gehört. Wie verbindet sich künstliche Intelligenz mit dieser Lieferkette?

Sowmya Gottipati: Ich habe die Rolle in der Lieferkette erst vor etwa vier Monaten übernommen. Zuvor war ich für die Markentechnologie der Marke Estée Lauder verantwortlich. Dort war ich wirklich direkt an vielen KI-Anwendungen beteiligt: ​​wie wir KI bei Estée Lauder nutzen, angefangen beim Verbrauchererlebnis; wie wir unser Verbrauchererlebnis mit der KI-Technologie verbessern und reale Anwendungen bereitstellen, über die ich ein wenig sprechen kann, mit dem virtuellen Anprobe-[Tool] und so weiter und so weiter. Und dann ist die Personalisierung ein sehr wichtiger Bereich, und die Anwendung von KI ist sehr wichtig.

Und dann wird KI auch zur Entwicklung neuer Produkte eingesetzt, etwa für Hautpflege und Düfte. Hier können wir Daten nutzen, um uns darüber zu informieren, welche Art von Inhaltsstoffen und welche Art von Produkten die Leute mögen, und so können wir unsere Produktplanung mithilfe von KI und dem, was ich agiles Unternehmen nenne, unterstützen. Daher gibt es eine Reihe von Bereichen, in denen KI eingesetzt wird, um eine effiziente Organisation zu führen, beispielsweise in der Lieferkette und in Forschung und Entwicklung. Dies sind alles verschiedene Bereiche, in denen wir KI einsetzen.

Sherwin Khodabandeh: Klingt so, als ob es in der gesamten Wertschöpfungskette weit verbreitet ist. Ich habe etwas gelesen – ich glaube, einen Vortrag, den Sie gehalten haben – darüber, wie KI zur Personalisierung von Düften eingesetzt wird. Ist das richtig?

Sowmya Gottipati:Das ist richtig.

Sherwin Khodabandeh:Können Sie das etwas kommentieren?

Sowmya Gottipati: Absolut. Das ist definitiv eines meiner aufregendsten Projekte, an dem ich gearbeitet habe. Es ist ein Durchbruch in der Branche, daher bin ich sehr stolz darauf. Es handelt sich um eine Duftempfehlungsmaschine, die sich jedoch die Neurowissenschaften, die KI und die Geruchswissenschaft zunutze macht. Um dies zu erreichen, bringen wir alle drei Wissenschaften zusammen. Wissen Sie, das menschliche Gehirn verfügt über etwa 400 Geruchsrezeptoren, und wir arbeiten mit einem Unternehmen zusammen, das diese Rezeptoren tatsächlich in einer Laborumgebung nachbilden kann. Wenn Sie also einen bestimmten Duft einnehmen, können wir tatsächlich erkennen, welcher der Geruchsrezeptoren in Ihrem Gehirn vorhanden ist werden durch diesen Duft aktiviert.

Sherwin Khodabandeh:Handelt es sich also um neuromorphe Chips oder handelt es sich dabei um siliziumbasierte Software?

Sowmya Gottipati: Es ist keine Software. Dabei handelt es sich eigentlich um Biosensortests.

Sherwin Khodabandeh:Das ist ziemlich toll.

Sowmya Gottipati: Ja, es ist wirklich cool. Wir könnten also feststellen, dass die Rezeptoren 67, 92 und 86 durch diesen bestimmten Duftstoff aktiviert werden. Und nehmen wir an, dass der Duft überwiegend auf Lavendel basiert. Übrigens kann Ihr Gehirn den Unterschied zwischen Lavendel und Holz nicht wirklich erkennen, also kann ich Ihnen vielleicht einen holzigen Duft bringen und dieselben Rezeptoren werden möglicherweise aktiviert, weil sie in Ihrem Gehirn dieselben Emotionen hervorrufen.

Da also dieselben Rezeptoren aktiviert werden, können wir sagen: „Oh, übrigens, nur weil Sie Lavendel lieben, gefällt Ihnen vielleicht dieser andere Duft, der vielleicht holzig ist“, der völlig anders riecht, aber die gleiche Wirkung hat auf Ihr Gehirn, oder sie lösen die gleiche emotionale Reaktion in Ihrem Gehirn aus.

Sherwin Khodabandeh: Das ist sehr cool. Und das ist live?

Sowmya Gottipati: Das ist live, ja. Wir testen das derzeit in China und versuchen, es auch auf andere Gebiete auszuweiten. Die Art und Weise, wie wir es umgesetzt haben, ist interessant, weil wir mit dem Online-Verkauf begonnen haben, weil der Online-Verkauf von Düften sehr schwierig ist, weil man nicht … wie riecht man [es], oder? Zumindest … wir haben diese Technologie noch nicht; vielleicht in 10 Jahren. Aber deshalb haben wir diese Technologie entwickelt: um zu sehen, ob wir vielleicht die Gesichtserkennung nutzen können, und die Gesichtserkennung kann die Emotionen, die Sie empfinden, anhand sehr subtiler Veränderungen in Ihrem Gesicht erkennen, wenn Sie daran riechen, und Auf dieser Grundlage können wir erkennen, wie Sie auf jeden dieser Düfte reagieren. Sie erhalten eine Punktzahl und anhand dieser können wir erkennen, ob es Ihnen gefallen hat oder nicht, oder auf einer Skala von 1 bis 10 mäßig, wie es Ihnen gefällt, und wir verwenden diese Daten.

Sherwin Khodabandeh:Sie schauen als Kunde also auf meine Gesichtserkennung?

Sowmya Gottipati:Richtig.

Sherwin Khodabandeh:Und dann entscheiden, welcher Duft der richtige für mich ist.

Sowmya Gottipati:Richtig.

Sherwin Khodabandeh:Eines der Dinge, mit denen Sam und ich uns in den letzten Jahren beschäftigt haben, ist die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI und wie diese Zusammenarbeit für die reine Technologie oder den reinen Menschen so viel gewinnbringender ist und wie sie sich gegenseitig ergänzen .

Und es scheint mir, dass Düfte, Make-up und diese Dinge so persönlich sind. Und ich muss mir vorstellen, dass es bei den KI-Lösungen, über die Sie gesprochen haben, ein erhebliches Maß an menschlichem Eingreifen oder Zusammenarbeit geben muss – oder geben sollte. Können Sie etwas dazu kommentieren? Ich verstehe das Empfehlungssystem und wie es funktioniert und die Rezeptoren und all das, aber hat das auch eine menschliche Seite – dass vielleicht die Experten und vielleicht die Kunden mit den Empfehlungen der KI interagieren und sie anpassen?

Sowmya Gottipati: Absolut. Wenn Sie Lippenstift ausprobieren, wie viele können Sie in der Vergangenheit ausprobieren? Vielleicht drei, vier oder fünf. Mehr kann man nicht machen, denn mit der Zeit beginnt die Haut auszutrocknen und es ist unangenehm. Aber jetzt können Sie mit der virtuellen Anprobefunktion 30 Lippenstifttöne in 30 Sekunden ausprobieren. Dasselbe gilt auch für die Foundation. Wir haben 56 Grundierungstöne, die sich leicht unterscheiden.

Wir sind stolz darauf, erstklassigen Service zu bieten, und in jeder unserer Filialen haben wir Schönheitsberater. Ihre Aufgabe ist es, mit dem Kunden zusammenzuarbeiten und verschiedene Grundierungen, Lippenstifte usw. zu empfehlen. Wie probiert man so viele verschiedene Grundierungen aus? Das ist nicht möglich, während die KI es für Sie eingrenzen kann. Diese virtuellen Anprobeanwendungen können die Zahl auf zwei oder drei reduzieren, und von dort aus kann ein Schönheitsberater tatsächlich mit dem Kunden zusammenarbeiten. Ein Schönheitsberater ist also da, um [einem Kunden] dabei zu helfen, auszuwählen, was tatsächlich besser aussieht, und das Gespräch zu führen, und auch zu erklären, warum [sie] dies für Ihre Haut empfehlen würden, basierend auf den Ergebnissen, die Sie erzielen möchten, sei es [ansprechend]. ] Akne oder Trockenheit usw. Wir sehen also nicht, dass diese Mensch-Maschine-Interaktion verschwindet; es wird immer da sein.

Sherwin Khodabandeh: Gibt es eine Rückkopplungsschleife, durch die die Maschine intelligenter wird? Das sagt zum Beispiel der Schönheitsberater oder der Kunde – jetzt haben Sie die Zahl von 60 Farbtönen auf drei eingegrenzt –, aber basierend auf der endgültigen Entscheidung, die er trifft, gehe ich davon aus, dass die Algorithmen durch diese Interaktion auch intelligenter werden.

Sowmya Gottipati: Ja absolut. Es gibt zwei Möglichkeiten, wie es passiert. Erstens verfügen wir über eine Verbraucherdatenplattform, die Informationen darüber enthält, was Sie zuvor gekauft haben, was Ihnen gefallen hat, wie Ihre Situation ist usw., sodass diese Informationen einfließen, wenn Sie das nächste Mal in den Laden kommen oder interagieren Bei uns können wir sagen: „Hey, übrigens, das letzte Mal hast du das gekauft, also kann ich das für dich reservieren oder ich könnte dir etwas anderes empfehlen.“ Und zweitens haben wir bei der Einführung virtueller Anprobeanwendungen mit einer Million Gesichtern für die Datenmodellierung begonnen. Jetzt hat es hundert Millionen Gesichter. Daher werden der Algorithmus und die Engine im Laufe der Zeit ständig verbessert.

Sherwin Khodabandeh:Das sind Gesichter von echten Kunden, oder?

Sowmya Gottipati: Echte Kunden. Das ist richtig.

Sam Ransbotham: Wie arbeitet dieser Schönheitsberater mit der Plattform zusammen, um dieses Feedback wieder in das System einzuspeisen? Ich denke, Sie können sehen, was sie tatsächlich bestellt haben, was sie ausgewählt haben oder was sie bevorzugen. Wie bekommen sie diesen Input wieder rein?

Sherwin Khodabandeh:Ich kann sehen, Sam, dass Sie von dem Konzept der Schönheitsberater fasziniert sind.

Sowmya Gottipati:Wir haben sehr strenge Datenschutzgesetze. Wenn die Leute im Laden etwas kaufen, erfassen wir ihre persönlichen Daten oft nicht, während sie, wenn sie online oder über soziale Plattformen bei uns einkaufen, ihre persönlichen Daten nicht erfassen. Wenn es ein Login und einen solchen Mechanismus gibt, dann haben Sie diese Informationen, sodass wir genau wissen, was sie gekauft haben, und diese Informationen werden weitergegeben.

Sherwin Khodabandeh:Eines der Dinge, die wir sehen – vielleicht ist es ein Vorgeschmack auf unsere neue Arbeit, die herauskommt –, aber eines der Dinge, die wir sehen, ist die Fähigkeit zu verstehen und zu erklären, warum ein Algorithmus oder eine KI-Lösung eine Empfehlung ausspricht oder zieht Wenn Sie eine bestimmte Erkenntnis oder eine Aktion herausarbeiten, hilft allein die Fähigkeit, sie irgendwie zu verstehen, anstatt dass es sich um eine Blackbox handelt, Organisationen dabei, viel mehr Akzeptanz zu erreichen.

Sowmya Gottipati: Ich kann mit unserer Lieferkettenwelt sprechen. Im letzten Jahr haben wir eine KI-Anwendung eingeführt, um unsere Angebots- und Nachfrageplanung durchzuführen. Früher waren es Tabellenkalkulationen und solche Dinge. Als wir mit der Nutzung der KI-Anwendung begannen, sahen wir … eine Steigerung unserer Prognosegenauigkeit um 30 %.

Sherwin Khodabandeh: Genau. Einige meiner Kunden geben sich bewusst mit einer weniger präzisen oder weniger genauen Empfehlung zufrieden, um die Einführung in Gang zu bringen. Vielleicht streben sie nach weniger Präzision, um dafür ein wenig Erklärbarkeit oder die Fähigkeit zum Überschreiben einzutauschen, und auf diese Weise beginnen die Leute zumindest, mehr zu vertrauen. Ich weiß nicht, ob du so etwas machst.

Sowmya Gottipati:Darauf bin ich noch nicht gestoßen, aber das ist ein sehr interessanter Punkt.

Sam Ransbotham: Da gibt es auch einen Aspekt, der kurz- und langfristig wechselt, Shervin. Sagen wir kurzfristig, sie gehen eine Kompromisslösung ein, die nicht ganz so gut ist. Und dann können sie in drei Monaten zurückkommen und sagen: „Hey, du hast das überschrieben und es ist nicht so gut geworden, wie du dachtest, Sonnenschein.“ Es ist ein längeres Spiel. Es ist nicht nur jede einzelne Entscheidung – das kurzfristige Optimum.

Shervin Khodabandeh: Eigentlich habe ich genau das mit meinem Sohn gemacht. Er ging zu einem Schulball, war draußen und hatte nur ein T-Shirt an, und ich sagte: „Zieh eine Jacke an, zieh etwas an.“ Er sagt: „Nein, mir geht es gut.“ Und ich denke: „Okay. Du wirst krank werden.“ Und er wurde krank und … hoffentlich hat er es gelernt und sagt: „Papa, du hattest recht.“ [Lacht.] Und ich werde ihn dazu bringen, sich diesen Podcast anzuhören, damit er jetzt weiß, dass ich das der ganzen Welt gesagt habe.

Sam Ransbotham: Nun, Shervin, wenn du deine Kinder da hineinziehen kannst, muss ich die Anekdote erzählen, dass ich … das wird dich schockieren, Shervin, aber ich verfolge jeden Tag die Zeit, zu der der Bus meiner Kinder ankommt. Ich verfüge nun über sieben Jahre Daten darüber, wann dieser Bus ankommt. Und so ist mein nächster Schritt, dass ich das vorhersage. Ich versuche zu sagen: „Okay, was denken wir heute? Wird heute ein früher Tag? Wird heute ein später Tag?“ Und dann können wir das Haus zur richtigen Zeit verlassen, aber vielleicht verpassen wir es eines Tages, also bin ich mir nicht sicher –

Sherwin Khodabandeh: Wie funktioniert das? Wie läuft das für Sie?

Sam Ransbotham: Ich muss in einer späteren Folge noch einmal darauf zurückkommen und sehen, wie sich das entwickelt. Aber zumindest ist es Echtzeit, wissen Sie – wir versuchen, das Hundefutter der Dinge zu nutzen, über die wir in der Show sprechen.

Apropos Dinge, über die wir in der Serie sprechen – wie wäre das für einen Übergang? — Sowmya, wir haben einen Abschnitt, in dem wir unseren Gästen eine Reihe von Schnellfragen stellen. Die Idee ist also, dass Sie sich einfach diese Frage anhören und die erste Antwort geben, die Ihnen in den Sinn kommt. Shervin, machst du das heute oder mache ich es heute?

Shervin Khodabandeh:Nein, das tue ich nicht, weil ich es nicht vor mir habe.

Sam Ransbotham: In Ordnung. Also, Sowmya, was war dein KI-Moment, auf den du am meisten stolz bist?

Sowmya Gottipati: Ich glaube, darüber habe ich bereits gesprochen: Die Duftanwendung, die wir letztes Jahr in meiner jetzigen Rolle entwickelt haben, ist wirklich mein stolzester Moment. Aber vorher, als ich in meinem vorherigen Job war, als wir den Code für Computer Vision knackten – indem wir Computer Vision mit der Verarbeitung natürlicher Sprache kombinierten, um die Videoverarbeitung aufzuschlüsseln, denn das waren wirklich die Anfänge der KI, als wir in der Lage waren, etwas zu bauen So, das war wirklich cool.

Das ist meiner Meinung nach das Coolste an der Technologie: Technologie geht über Branchen hinaus. Es ist fast egal, um welche Branche es sich handelt. Technologie ist so allgegenwärtig. Deshalb bin ich so froh, dass wir die gleiche Technologie für völlig unterschiedliche Anwendungen einsetzen können, und das ist das Schöne daran.

Sam Ransbotham: Wenn Ihnen etwas einfallen würde, das das Duftbeispiel übertrifft, wäre ich sehr beeindruckt. Das war schon ziemlich stolz. Was macht Ihnen an der KI am meisten Sorgen?

Sowmya Gottipati: Was macht mir am meisten Sorgen? Ich denke, es liegt am Datenschutz und an der Voreingenommenheit. Diese auf jeden Fall und das Tracking. [Einerseits] gefällt mir diese Funktionalität, wenn ich Google Maps verwende; Mir gefällt, was es tut. Aber gleichzeitig weiß ich, dass Google zu jeder Sekunde des Tages genau weiß, wo ich bin. Das gefällt mir nicht. Der Datenschutz und die Datenverfolgung sind also absolut ein Problem.

Sam Ransbotham:Was ist Ihre Lieblingsbeschäftigung, bei der keine Technik zum Einsatz kommt?

Sowmya Gottipati:Ein Buch lesen.

Sam Ransbotham: Haben Sie Empfehlungen für uns? Sie können Ihre Antwort mit einer Buchempfehlung ergänzen.

Sowmya Gottipati: Kürzlich habe ich ein sehr kurzes Buch gelesen: The Night Diary. Es geht um ein pakistanisches Mädchen während der Teilung zwischen Indien und Pakistan und um dieses kleine Mädchen, das nicht redete, sondern jeden Tag ein Tagebuch schrieb. Es war ein wirklich bewegendes und interessantes Buch. Ich mochte es wirklich.

Sam Ransbotham:Was war also Ihr erster Berufswunsch als Kind?

Sowmya Gottipati: Oh. [Lacht.] Eigentlich wollte ich Pilot werden.

Shervin Khodabandeh:Du bist einer, oder?

Sowmya Gottipati: Ja bin ich. [Lacht.]

Sam Ransbotham:OK, daneben wird ein Häkchen angezeigt.

Shervin Khodabandeh:Das hast du.

Sowmya Gottipati: Nun ja, ich bin eher ein Freizeitpilot, aber eigentlich wollte ich Berufspilot werden. Aber das ist in Ordnung; Ich werde mich mit Freizeit begnügen.

Sam Ransbotham: Ich weiß nicht. Sie sind von AT&T zu NBC zu Estée Lauder gewechselt, es gibt also einen nächsten Schritt. Was ist Ihr größter Wunsch für KI in der Zukunft? Was erhoffen Sie sich?

Sowmya Gottipati: Dies ist eher eine Antwort von meiner persönlichen Seite, das heißt, ich hoffe einfach, dass wir KI mehr für Umweltzwecke einsetzen – wissen Sie, bessere Pflanzen mit besseren Erträgen und Wassereinsparung. Und ich hoffe, dass es auf dieser Seite noch viel mehr Fortschritte gibt als beim Einkaufen oder bei personalisierten Erlebnissen.

Sam Ransbotham:Das ist besonders interessant, wenn man von jemandem kommt, der an beiden Aspekten so interessiert ist, dass man denkt, diese anderen Aspekte könnten sogar noch vielversprechender sein.

Sowmya, toll, mit dir zu reden, und das sind faszinierende Anwendungen. Ich denke, dass sich die meisten Leute, die das hören, an das Geruchsbeispiel erinnern werden. Ich meine, ich denke, das hat etwas sehr Viszerales, das meiner Meinung nach viele Menschen ansprechen und zum Nachdenken anregen wird. Vielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben, mit uns zu sprechen. Wir haben es wirklich genossen. Danke schön.

Sowmya Gottipati: Oh danke. Das macht so viel Spaß.

Shervin Khodabandeh: Vielen Dank. Und wir können ein paar Schönheitsberater haben, die sich um Sam kümmern, während wir reden.

Sam Ransbotham: Das ist ein Podcast! Niemand weiß, dass ich ein Gesicht fürs Radio habe.

Shervin Khodabandeh:Sagen Sie ihnen, sie sollen alle Farbtöne und Grundierungen mitbringen, und wir werden sehen, was sie tun können.

Sowmya Gottipati:Gehen Sie zu Esteelauder.com und probieren Sie die 30 Lippenstiftfarben in 30 Sekunden aus –

Shervin Khodabandeh:Ich werde mit dir gehen.

Sowmya Gottipati: – und das Fundament. Sehen Sie, wie es an Ihnen aussieht. [Lacht.]

Shervin Khodabandeh:Ich werde mit dir gehen.

Sam Ransbotham:Ich habe gerade etwas gegoogelt – „Graustufen“ – und ich bekomme etwas …

Sowmya Gottipati: Nicht das. [Lacht.]

Sam Ransbotham: Wir sind am Ende der vierten Staffel von „Me, Myself, and AI“ angelangt. Wir sind am 2. August mit neuen Folgen zurück. In der Zwischenzeit hoffen wir, dass Sie sich unsere früheren Episoden anhören und unserer LinkedIn-Community AI for Leaders beitreten, um die Diskussion am Laufen zu halten. Danke fürs Zuhören.

Allison Ryder: Vielen Dank, dass Sie mir, mir und der KI zugehört haben. Wir glauben wie Sie, dass die Diskussion über die KI-Implementierung nicht mit diesem Podcast beginnt und endet. Aus diesem Grund haben wir auf LinkedIn eine Gruppe speziell für Führungskräfte wie Sie eingerichtet. Es heißt „AI for Leaders“ und wenn Sie sich uns anschließen, können Sie mit Show-Erstellern und Moderatoren chatten, Ihre eigenen Fragen stellen, Ihre Erkenntnisse teilen und Zugang zu wertvollen Ressourcen zur KI-Implementierung von MIT SMR und BCG erhalten. Sie können darauf zugreifen, indem Sie mitsmr.com/AIforLeaders besuchen. Wir werden diesen Link in die Shownotizen einfügen und hoffen, Sie dort zu sehen.

Sam Ransbotham (@ransbotham) ist Professor in der Abteilung für Informationssysteme an der Carroll School of Management am Boston College sowie Gastredakteur der Initiative Artificial Intelligence and Business Strategy Big Ideas des MIT Sloan Management Review. Shervin Khodabandeh ist Senior Partner und Managing Director bei BCG und Co-Leiter von BCG GAMMA (BCGs KI-Praxis) in Nordamerika. Er kann unter [email protected] kontaktiert werden.

Me, Myself, and AI ist ein gemeinsamer Podcast von MIT Sloan Management Review und der Boston Consulting Group und wird von Sam Ransbotham und Shervin Khodabandeh moderiert. Unser Ingenieur ist David Lishansky und die koordinierenden Produzenten sind Allison Ryder und Sophie Rüdinger.

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