Aleksandr Ahramowitsch

Aleksandr Ahramowitsch

Leiter des Kompetenzzentrums für KI/ML

Ich führe Unternehmen durch KI-Transformationen, indem ich effiziente Anwendungen von KI-Technologien definiere und die Adoption Journeys begleite.

Über Aleksandr

Aleksandr ist eine erfahrene KI-Führungskraft mit einer nachweislichen Erfolgsbilanz bei der Implementierung erfolgreicher KI/ML-getriebener Lösungen und der Leitung großer Projekte von der Idee bis zum Support nach der Implementierung. Mit einem starken Hintergrund in künstlicher Intelligenz leitet Aleksandr seit 2019 die Arbeit des AI/ML Center of Excellence von Itransition.

Er ist verantwortlich für die Leitung einer Einheit von mehr als 50 Mitarbeitern aus funktionsübergreifenden Teams, die er anleitet und betreut, um ihr berufliches Wachstum sicherzustellen. Außerdem begleitet er Unternehmen bei ihrer KI-Transformation und berät sie, wie sie KI-Technologien am besten in ihre bestehenden Tech-Ökosysteme einführen können.

Beispiele für Aleksandrs aktuelle Projekte sind unter anderem:

  • Ein Chatbot für ein Finanzsystem, der Antworten auf Nutzerfragen aus der Datenbank liefert
  • Ein Modell zur Vorhersage der Kundenabwanderung für eine Versicherungsgesellschaft
  • Eine Computer-Vision-Lösung für die Analyse der Werbeeffizienz und die Berichterstattung
  • Ein Aktienkursvorhersagemodell für eine Handelsplattform
  • Eine Lösung zur Erkennung der Pathologie von Planeten

 

Durch seine vertrauenswürdige Führung und sein Engagement treibt Aleksandr die Exzellenz der KI- und ML-Technologien von Itransition voran, wie z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Data Mining, und hilft zahlreichen internationalen Kunden, ihre Ziele zu erreichen und mit dem wachsenden Trend zur Anwendung von KI-basierten Technologien in verschiedenen Bereichen Schritt zu halten.

Expertise

Education

Belarussische Staatliche Universität
BA, Betriebswirtschaft und Management

Published works

KI in sozialen Medien: Anwendungsfälle, Top-Tools und Herausforderungen bei der Einführung, February 13, 2024

Maschinelles Lernen im Marketing: 10 Anwendungsfälle und Tipps zur Implementierung, September 19, 2023

Maschinelles Lernen zur Betrugserkennung: Grundlagen, Anwendungsfälle und Leitlinien, September 26, 2023

Prädiktive Analytik im Finanzwesen: Anwendungsfälle, Plattformen und Leitlinien für die Einführung, November 12, 2024

Künstliche Intelligenz im Personalwesen: Anwendungsfälle, Plattformen und Herausforderungen bei der Einführung, December 20, 2023

Maschinelles Lernen in der Immobilienbranche: Anwendungsfälle, Beispiele und Leitlinien für den Einsatz, August 31, 2023

KI in der Finanztechnologie: Anwendungsfälle, Lösungen und Herausforderungen bei der Umsetzung, December 20, 2023

Künstliche Intelligenz in der Architektur: 10 Anwendungsfälle und Spitzentechnologien, August 15, 2023

Computer-Vision in der Fertigung: 9 Anwendungsfälle, Beispiele und bewährte Verfahren, May 23, 2023

Computer-Vision im Gesundheitswesen: Anwendungen, reale Anwendungsfälle & Tipps zur Einführung, April 30, 2024

KI am Arbeitsplatz: 10 wichtige Anwendungsfälle, Vorteile und Herausforderungen, September 12, 2023

Predictive analytics im Einzelhandel: Anwendungsfälle, Beispiele & Leitfaden zur Einführung, August 22, 2023

KI in der Automobilindustrie: Anwendungsfälle, Erfolgsgeschichten und Leitlinien für die Einführung, October 10, 2024

Überwachtes vs. unüberwachtes maschinelles lernen: eine auswahlhilfe, October 31, 2023

Die wichtigsten Anwendungsfälle des maschinellen Lernens und Industrieanwendungen, June 9, 2023

Maschinelles Lernen im Bildungswesen: 10 Anwendungsfälle, Beispiele und Vorteile, June 23, 2023

Prädiktive Analytik im Gesundheitswesen: Wichtigste Anwendungsfälle und Tipps zur Einführung, March 5, 2024

Predictive analytics im Personalwesen: Anwendungsfälle und Umsetzungshinweise, October 16, 2023

KI im CRM: Die wichtigsten Anwendungsfälle, beste Plattformen und Richtlinien, June 29, 2023

KI im Sport: Die wichtigsten Anwendungsfälle, Beispiele aus der Praxis und Herausforderungen bei der Einführung, November 15, 2023

Empfehlungssysteme und maschinelles Lernen: Ansätze und Fallstudien, September 26, 2023