Es liegt auf der Hand, dass KI die Zukunft ist. Aber warum haben dann noch nicht alle Unternehmen KI-Funktionen eingeführt? Die Zeit und die Kosten, die mit der Entwicklung von KI verbunden sind, sind einer der Gründe, die Unternehmen davon abhalten, KI zu nutzen. Es stimmt, dass die Entwicklung von KI-Produkten von Grund auf extrem zeit- und ressourcenaufwändig ist. Die gute Nachricht ist, dass man den Weg abkürzen kann, indem man bereits vorhandene Werkzeuge verwendet, anstatt in die Entwicklung von KI zu investieren. Das ist eine Strategie, die kluge Unternehmen anwenden, um ihre Geschäftsziele zu erreichen.
Im Folgenden werden wir die 5 Best Practices für den Einsatz von KI untersuchen. Dabei stützen wir uns auf Fallstudien von Unternehmen, die bereits KI-Funktionen einsetzen, um ihren Umsatz zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Doch bevor wir uns den Fallstudien aus der Praxis zuwenden, schauen wir uns an, warum diese Strategie funktioniert.
Viele Unternehmen gehen fälschlicherweise davon aus, dass die Integration von KI eine komplette Neuentwicklung erfordert. Dies würde logischerweise bedeuten, dass sie umfangreiche technologische Kenntnisse und Ressourcen benötigen, um mit dem Einsatz von KI zu beginnen. Die Wahrheit ist jedoch, dass es nicht notwendig ist, eine völlig neue Technologie zu entwickeln, um durch KI einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Durch die Nutzung bestehender KI-Lösungen können Unternehmen Risiken minimieren und die Markteinführung beschleunigen, ohne Lösungen von Grund auf neu entwickeln zu müssen.
Aber wie kann man sich von der Masse abheben, wenn alle die gleichen Grundmodelle verwenden? KI-Tools sind zwar für jedermann zugänglich, aber es sind Ihre Geschäftsdaten, die Sie wirklich auszeichnen und in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln können. Indem Sie KI-Modelle mit Ihren eigenen Datensätzen trainieren, können Sie ein einzigartiges Produkt entwickeln, das Ihren Geschäftszielen entspricht und den Nutzern einen Mehrwert bietet.
Um mit KI erfolgreich zu sein, müssen Sie nicht bei Null anfangen. Es geht darum, bestehende KI-Lösungen intelligent zu integrieren und mit einzigartigen Datensätzen zu trainieren. Mit diesem Ansatz können sich Unternehmen von der Konkurrenz abheben und den Wert der KI-Technologie maximieren.
Hier erfahren Sie, wie Sie diese Strategie Schritt für Schritt umsetzen können.
Der erste Schritt zur effektiven Nutzung von KI besteht darin, zu verstehen, wie Ihr Unternehmen davon profitieren kann. Identifizieren Sie die spezifischen Schmerzpunkte, Ineffizienzen oder Chancen, bei denen KI die größte Wirkung erzielen und Ihre Geschäftsprozesse optimieren kann. Auf diese Weise können Sie sicherstellen, dass Ihre Investitionen in KI einen greifbaren Nutzen bringen.
Investieren Sie nicht sofort alle Ihre Ressourcen in die Einführung von KI. Beginnen Sie stattdessen mit gezielten KI-Implementierungen, die sich auf bestimmte Anwendungsfälle oder Prozesse beziehen. Wenn Sie klein anfangen, können Sie Risiken minimieren und wertvolle Erkenntnisse darüber gewinnen, wie KI in größerem Maßstab eingesetzt werden kann. Wenn sich diese ersten Projekte als erfolgreich erweisen, können Sie den Einsatz von KI auf der Grundlage der erzielten Ergebnisse und unter Berücksichtigung Ihrer Geschäftsziele schrittweise ausweiten.
Experimentieren ist der Schlüssel zur Vermeidung von Zeit- und Geldverschwendung bei der Einführung von KI. Erforschen und testen Sie KI-Lösungen, auch wenn dies bedeutet, dass Ihre KI-Projekte gelegentlich hinter den Erwartungen zurückbleiben. Denken Sie daran, dass Misserfolge oft ein Sprungbrett zum Erfolg sind, aus dem Sie wertvolle Lehren für künftige KI-Initiativen ziehen können.
Jedes KI-Projekt sollte ein klares Ziel und messbare Ergebnisse haben. Nehmen Sie die Einführung von KI bei Walmart als Beispiel. Im Jahr 2017 führte das Unternehmen KI-gestützte Roboter für das Bestandsmanagement ein, um den Prozess zu beschleunigen. Im Jahr 2022 stellte Walmart jedoch fest, dass die Roboter keinen Mehrwert brachten, da Menschen die Arbeit in viel kürzerer Zeit erledigen konnten. Dies ist ein perfektes Beispiel dafür, warum Unternehmen KI nur dann einsetzen sollten, wenn sie ein echtes Problem löst, und nicht nur um der Innovation willen.
Um nicht in eine solche Situation zu geraten, sollten Sie im Vorfeld klare Geschäftsziele definieren, um den Erfolg Ihres KI-Projekts objektiv und frühzeitig bewerten zu können. Anstelle eines vagen Ziels wie „Verbesserung des Bestandsmanagements“ könnte ein klares Geschäftsziel beispielsweise lauten: „Senkung der Lagerhaltungskosten um 15 % innerhalb eines Jahres“ oder „Erhöhung des Lagerumschlags um 20 %“. Diese spezifischen, quantifizierbaren Metriken bieten einen klaren Maßstab, um die Wirksamkeit der KI-Lösung zu messen und sicherzustellen, dass sie mit den strategischen Zielen des Unternehmens übereinstimmt.
Ein KI-Projekt endet nicht mit der Implementierung einer Lösung, sondern ist immer ein Prozess, der noch nicht abgeschlossen ist. Bewerten Sie die KI-Lösungen regelmäßig auf der Grundlage des Nutzerfeedbacks und der sich entwickelnden Geschäftsanforderungen. Iterieren Sie Design, Funktionalität und Leistung, um sicherzustellen, dass Ihre Lösung wettbewerbsfähig und marktrelevant bleibt.
Wenn Sie diese Schritte befolgen, kann Ihr Unternehmen KI effizient einführen und mit minimalen Investitionen maximalen Nutzen erzielen. Sehen wir uns nun an, wie kluge Unternehmen KI einführen und warum es wichtig ist, weit verbreitete Überzeugungen zu ignorieren, die nicht zutreffen.
Es gibt einige weit verbreitete Überzeugungen über KI, die Unternehmen oft auf den falschen Weg führen. Lassen Sie uns diese Missverständnisse ausräumen und die besseren Ansätze aufzeigen, die kluge Unternehmen bei der Einführung von KI verfolgen.
In der Regel glauben Unternehmen, dass sie sofort groß einsteigen müssen, indem sie ein umfassendes KI-Projekt anstreben und das Endprodukt auf einen Schlag implementieren. Dieser „Big Bang“-Ansatz mag beeindruckend klingen, ist aber oft riskant und mit hohen Kosten verbunden. Kluge Unternehmen denken stattdessen wie Start-ups: Sie fangen klein an.
Anstatt zu versuchen, etwas aufzubauen, das fast so groß ist wie eine Rakete, konzentrieren sich kluge Unternehmen auf spezifische, überschaubare Projekte. Ob es nun darum geht, die Kundenansprache zu verbessern oder die Kundenbindung zu erhöhen - der Schlüssel liegt darin, einen Bereich auszuwählen, in dem KI einen echten Unterschied machen kann. Durch die Auswahl erreichbarer Ziele und die Demonstration des Erfolgs mit einem Minimum Viable Product (MVP) können Unternehmen testen, ob sich die Einführung von KI lohnt, und diese schrittweise auf andere Geschäftsbereiche ausweiten. Dieser Ansatz minimiert das Risiko und ermöglicht es Unternehmen, schnell greifbare Ergebnisse zu erzielen, was die Voraussetzungen für eine breitere Einführung von KI in der Zukunft schafft.
Mercury Financial ist ein überzeugendes Beispiel für die Umsetzung der Strategie "Think Big, Start Small". Mercury wurde 2014 gegründet, um Kunden bei der Wiederherstellung ihres Kreditprofils zu helfen, und erkannte früh, dass KI der Schlüssel zur schnellen Bereitstellung personalisierter Kundenerfahrungen ist. Anstelle eines Big-Bang-Ansatzes hat Mercury KI schrittweise in seine Prozesse integriert, um Ressourcen intelligenter zu nutzen und Risiken zu verringern.
Die Aufgabe bestand darin, den Kunden dabei zu helfen, ihr Kreditprofil zu verbessern, sei es, indem sie ermutigt werden, mehrere Kreditkartenzahlungen zu verwalten, oder indem sie gewarnt werden, wenn sie sich ihrem Kreditlimit nähern.
Mercury hat nicht versucht, eine eigene KI-Technologie von Grund auf zu entwickeln. Stattdessen suchte das Unternehmen nach einer KI-gesteuerten Maschine, die jeden Kunden über den richtigen Kanal und in der richtigen Reihenfolge ansprechen konnte. Durch die Anpassung verfügbarer KI-Tools mit ihrem eigenen Code lernten sie, welche Strategien für jeden Kunden am besten funktionieren, und schufen ein personalisiertes System, das Hunderte von Variablen effizient nutzt und jedem Kunden zum richtigen Zeitpunkt zahlungsbezogene Nachrichten sendet. Dieser Ansatz ermöglichte es ihnen, zu experimentieren, ohne Zeit und Geld für die Entwicklung neuer Technologien zu verschwenden, und ihre Kundenbindungsstrategien kontinuierlich zu verbessern.
Durch die Nutzung des KI-Potenzials zur Personalisierung des Kundenerlebnisses führte das Pilotprogramm von Mercury innerhalb von sechs Monaten zu einer Verbesserung der Kundenzufriedenheit um 10 %. Mercury begann klein, lernte und weitete sein KI-Projekt schrittweise aus, um die Personalisierung zu verbessern und aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.
In dem Eifer, der Erste auf dem Markt zu sein, versuchen viele Unternehmen, KI zu implementieren, ohne ein klares Geschäftsziel vor Augen zu haben. Das Hinzufügen einer KI-gestützten Funktion zur Textumwandlung zu einem Produkt ohne klar definiertes Ziel wird nur dann sinnvoll sein, wenn es mit messbaren Geschäftszielen verbunden ist. Die Einführung von KI „um der KI willen“ ist eine riskante Wette, die weder großartige Ergebnisse noch einen beeindruckenden ROI versprechen kann.
Ein kluger Ansatz für die Integration von KI beginnt mit der Definition Ihrer geschäftlichen Anforderungen und Ziele. Identifizieren Sie zunächst die spezifischen Herausforderungen und Chancen Ihres Unternehmens. Dazu gehört eine Bewertung der bestehenden Prozesse, der Kundeninteraktionen und der Marktanforderungen, die durch KI erfüllt werden können. Durch die Abstimmung der KI-Implementierungsstrategie auf Ihre Geschäftsanforderungen können Sie sicherstellen, dass KI einen echten Mehrwert schafft und sinnvolle Ergebnisse liefert.
Harvey ist eines der Beispiele dafür, wie Sie eine bestehende Lösung an Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen anpassen können. Das Start-up-Unternehmen, das von einem Anwalt und einem KI-Forscher mit Erfahrung in großen Sprachmodellen (LLMs) gegründet wurde, suchte nach einer Lösung für die zunehmende Komplexität juristischer Arbeit. Herkömmliche Methoden zur Durchsicht von Tausenden von Verträgen und E-Mails erwiesen sich als ineffizient und zeitaufwändig, so dass sie beschlossen, diese Aufgaben mithilfe von KI zu rationalisieren.
Anstatt vorschnell eine generische KI-Lösung zu implementieren, entschied sich Harvey für einen durchdachten Ansatz. Sie arbeiteten mit OpenAI zusammen, um ein individuelles Modell für die Rechtsprechung zu entwickeln, das auf die speziellen Bedürfnisse von Anwälten zugeschnitten ist. Dieses maßgeschneiderte Modell wurde entwickelt, um Aufgaben zu bewältigen, die komplexes Denken, umfangreiches Fachwissen und Fähigkeiten erfordern, die über Open-Source-Lösungen hinausgehen. Durch die Konzentration auf die spezifischen Herausforderungen von Anwälten, wie das Verfassen von Dokumenten, die Beantwortung komplexer Fragen zu Rechtsstreitigkeiten und die Identifizierung von Unstimmigkeiten in Verträgen, stellte Harvey sicher, dass seine KI-Lösung sowohl relevant als auch effizient ist.
Der von Harvey gewählte Ansatz zahlte sich aus. Es ist ihnen gelungen, ein Rechtsprechungsmodell zu erstellen, in dem jeder Satz mit dem spezifischen Fall, auf den er sich bezieht, verknüpft ist, was mit Open-Source-Optionen nicht möglich ist. Infolgedessen stiegen die Einnahmen bis 2023 um das Zehnfache, und das Unternehmen erhielt eine Serie-B-Finanzierung in Höhe von 80 Mio. USD bei einer Bewertung von $715M. Durch die Konzentration auf spezifische geschäftliche Herausforderungen hat das Unternehmen in eine maßgeschneiderte Lösung investiert, die perfekt auf die Schmerzpunkte seiner Kunden zugeschnitten ist.
Häufig neigen Projektmanager dazu, sich bei der Durchführung von KI-Projekten auf traditionelle Methoden wie Wasserfall oder Scrum zu verlassen. Obwohl diese Methoden in der Softwareentwicklungsbranche beliebt und effektiv sind, eignen sie sich nicht gut für KI-Projekte, die risikoreicher sind und ein hohes Maß an Flexibilität erfordern. Die lineare, sequentielle Natur von Waterfall und die festen Iterationen von Scrum können nicht mit der iterativen, datengesteuerten und oft unvorhersehbaren Natur der KI-Entwicklung mithalten.
Aus diesem Grund wenden sich kluge Unternehmen von den traditionellen Methoden ab und suchen nach alternativen Methoden, die für KI-Projekte geeignet sind. Ein solcher innovativer Ansatz, der zunehmend Verbreitung findet, ist das Cognitive Project Management for AI (CPMAI). CPMAI integriert agile Prinzipien mit einem KI-spezifischen und datenzentrierten Fokus und bietet einen flexibleren, anpassungsfähigeren und kollaborativen Rahmen für das Management von KI-Projekten.
Hier sind die 5 Hauptmerkmale von CPMAI:
Durch die Einführung von CPMAI können Unternehmen sicherstellen, dass KI-Projekte pünktlich und im Rahmen des Budgets geliefert werden und die Geschäftsziele erfüllen. Sehen wir uns an, wie Salesforce CPMAI zur Bereitstellung seiner KI-gestützten Plattform eingesetzt hat.
Der KI-Plattform Einstein von Salesforce verkörpert den iterativen und schrittweisen Charakter von CPMAI. Im Gegensatz zu herkömmlichen Softwareprojekten, die einem Entwicklungszyklus mit verschiedenen Phasen (Anforderungen, Design, Entwicklung, Test) folgen, werden die Einstein-KI-Algorithmen kontinuierlich anhand der Kundendaten und des Feedbacks, das sie rund um die Uhr erhalten, trainiert und verfeinert.
Der Erfolg von Einstein AI hängt stark von der datenzentrierten Entscheidungsfindung ab, einem Kernmerkmal von CPMAI. Salesforce nutzt riesige Mengen an Kundendaten, um KI-Vorhersagen, Empfehlungen und Erkenntnisse in Echtzeit anzupassen und zu verbessern und so sicherzustellen, dass sie relevant und effektiv bleiben. Durch die Analyse dieser Daten kann die Plattform genauere Vorhersagen, personalisierte Empfehlungen und umsetzbare Erkenntnisse generieren, die Unternehmen dabei helfen, ihren Umsatz zu steigern, die Kundenbindung zu verbessern und Geschäftsprozesse zu optimieren.
Mit CPMAI konnte Salesforce KI nahtlos in seine bestehenden Geschäftsprozesse und Arbeitsabläufe integrieren. Dies ermöglichte eine straffere und effizientere Einführung von KI-Funktionen in verschiedenen Abteilungen, als dies mit herkömmlichen Methoden möglich gewesen wäre.
In der Regel konzentrieren sich Unternehmen auf technische Metriken, um den Erfolg ihrer KI-Lösungen zu messen. Modellgenauigkeit, Trainingszeit und Recheneffizienz sind zwar wichtig, um die Leistung und Effizienz von KI-Algorithmen zu bewerten, sie sind aber keine Garantie für eine erfolgreiche KI-Implementierung oder optimale Ergebnisse.
Kluge Unternehmen verfolgen einen ganzheitlicheren Ansatz und berücksichtigen Metriken, die auf ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Dazu gehören nicht nur direkte finanzielle Ergebnisse, sondern auch Key Performance Indicators (KPIs), die Kundenzufriedenheit, Mitarbeiterproduktivität, betriebliche Effizienz und andere strategische Ziele widerspiegeln.
Anhand des Beispiels der Betrugserkennung und -bekämpfung soll erläutert werden, warum es so wichtig ist, sich auf Geschäftskennzahlen und nicht auf technische Kennzahlen wie die Genauigkeit zu konzentrieren.
Die Genauigkeit ist eine wichtige technische Kennzahl, die die Leistung eines KI-Modells misst. Sie unterscheidet jedoch nicht zwischen verschiedenen Arten von Fehlern und behandelt falsch positive und falsch negative Fälle als gleich schwerwiegend. Im Betrugsmanagement ist der Unterschied zwischen diesen beiden Fehlern in Bezug auf die Kosten erheblich. Wenn das Modell einer Bank eine legitime Kreditkartentransaktion fälschlicherweise als betrügerisch blockiert, handelt es sich um einen falsch positiven Fall, der die Bank 100 Dollar kosten kann, da der Benutzer eine andere Karte verwenden könnte. Wenn das Modell der Bank jedoch fälschlicherweise eine betrügerische Kreditkartenabbuchung zulässt (False Negative), kann dies die Bank im Durchschnitt 500 Dollar kosten.
Stellen Sie sich eine mittelgroße regionale Bank vor, die 100.000 Kreditkarteninhaber betreut. Jeder Karteninhaber führt in der Regel etwa 1.000 Transaktionen pro Jahr durch, was einer Gesamtzahl von 10 Millionen Transaktionen pro Jahr entspricht.
Bei 10 Millionen Transaktionen und einer Betrugsrate von 0,1 % könnte die Bank mit einem jährlichen Verlust von 50 Millionen Dollar rechnen. Durch die Implementierung eines Betrugserkennungsmodells, das darauf abzielt, die Gesamtkosten zu minimieren und nicht nur die Genauigkeit zu maximieren, kann die Bank diese Risiken jedoch verringern. Das Ziel besteht darin, ein Betrugserkennungsmodell zu entwickeln, das ein Gleichgewicht zwischen der Erkennung kostengünstiger falsch-positiver Fälle und der Vermeidung kostspieliger falsch-negativer Fälle herstellt.
Durch diesen Kompromiss könnte die Bank jährlich etwa 16 Millionen Dollar einsparen und damit ihre betrugsbedingten Verluste erheblich reduzieren. Genauigkeit ist wichtig, aber nur ein Teil des Puzzles. Letztendlich sind es die Geschäftsmetriken, die wirklich wichtig sind, da sie die Auswirkungen des Modells auf das Unternehmen und seine Kunden widerspiegeln.
Viele Unternehmen erwägen, KI-Spezialisten intern einzustellen, um KI-Funktionen zu integrieren und eine bessere Kontrolle über ihre Projekte zu haben. Die Einstellung von KI-Entwicklern in Vollzeit kann jedoch zu unnötigen Kosten und Zeitverlusten führen.
Erstens ist die Einstellung von Vollzeitkräften aufgrund der Rekrutierungs- und Gemeinkosten teuer. Außerdem kann es passieren, dass nach all den Bemühungen, ein Team zusammenzustellen, die Mitglieder Ihr Unternehmen verlassen und Sie wieder von vorne anfangen müssen. Und was passiert, wenn Ihr KI-Projekt nicht erfolgreich ist? Bei KI sind die Risiken viel höher als bei jedem herkömmlichen Softwareprojekt, und es besteht immer die Möglichkeit, dass Sie Zeit und Geld in ein Team investieren, das sich nicht auszahlt.
Ein kluger Ansatz ist es, zunächst externe Experten für ein Pilotprojekt zu engagieren. Auf diese Weise vermeiden Sie die hohen Gemeinkosten, die mit der Einstellung und Aufrechterhaltung eines internen Teams verbunden sind. Zweitens erhalten Sie Zugang zu einem breiteren Spektrum an Fachwissen und Erfahrung, da Softwareentwicklungsunternehmen häufig über Erfahrungen in verschiedenen Branchen und Anwendungsfällen verfügen. Und schließlich, wenn das Projekt nicht die erwarteten Ergebnisse liefert, können Sie den Auftrag leicht ändern oder beenden - was nicht so einfach ist, wenn Sie ein internes Vollzeitteam haben.
Wenn Sie mit einem Pilotprojekt beginnen, können Sie das Konzept validieren und frühzeitig Ergebnisse erzielen, indem Sie sofort das Feedback der Nutzer einholen. Sobald das Pilotprojekt erfolgreich ist und Ihren Geschäftszielen entspricht, ist der Übergang zu einem internen Team eine realistische Option, um das Produkt zu verfeinern und zu aktualisieren.
Unser Ziel bei Modeso ist es, schnell und nachhaltig Werte zu schaffen. Unser Ansatz der schlanken Produktentwicklung bedeutet, dass wir Ihre Ideen schneller und mit weniger Risiko auf den Weg bringen. Hier ist unser Schritt-für-Schritt-Prozess, der uns geholfen hat, Dutzende von Software-Produkten schnell und erfolgreich auf den Markt zu bringen.
Wir beginnen mit der Abstimmung Ihrer Produktvision und des Projektumfangs, um von Anfang an Klarheit zu schaffen. Wir definieren das Problem, das Ihr Produkt lösen soll, skizzieren die wichtigsten Funktionen für Ihr MVP, definieren die funktionalen Anforderungen und geben eine detaillierte Kostenschätzung für das Projekt, um Erwartungen und Ziele abzustimmen.
Bevor wir mit der Programmierung beginnen, stellt Modeso die Machbarkeit Ihres Produkts sicher, indem wir den Prototyp mit echten Benutzern validieren. Wir entwerfen die Benutzeroberfläche (UI/UX), entwickeln einen klickbaren Prototyp für praktische Interaktionen, testen ihn mit potenziellen Benutzern und arbeiten kontinuierlich an der Verbesserung der Benutzererfahrung auf der Grundlage ihres Feedbacks.
In diesem Schritt erwecken wir Ihr MVP zum Leben, indem wir modernste KI-Funktionen integrieren. Wir testen die Funktionalität rigoros, um Stabilität und Performance zu gewährleisten, und setzen DevOps-Praktiken ein, um die Bereitstellung zu optimieren.
Bei Modeso starten wir nicht einfach und gehen wieder, wir engagieren uns für den dauerhaften Erfolg Ihres Produkts. Wir bieten Wartungsdienste für Anwendungen und Service Level Agreements (SLA) und verbessern kontinuierlich UI/UX und Funktionalität. Wir sorgen dafür, dass sich Ihr Produkt weiterentwickelt, indem wir die Technologie aktualisieren und neue Funktionen entwickeln, die den Bedürfnissen der Nutzer entsprechen.
In der Wachstumsphase können Sie zu einem dedizierten Teammodell für die kontinuierliche Produktentwicklung wechseln oder sogar eine Partnerschaft mit uns über Modeso Ventures eingehen, um ein nachhaltiges Wachstum Ihres Produkts auf lange Sicht zu gewährleisten.
Präzise, relevante und umfassende Daten sind die Grundlage für jedes KI-Modell. Ganz gleich, ob Sie KI zur Rationalisierung von Geschäftsprozessen oder zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit einsetzen möchten, die Qualität der Daten wird den Erfolg Ihres KI-Produkts maßgeblich beeinflussen.
Hier einige Tipps, wie Sie eine optimale Datenqualität sicherstellen können:
Sammeln Sie eine Vielzahl von Daten, die die Qualität Ihrer Lösung beeinflussen können. Wenn Sie beispielsweise KI einsetzen, um E-Mail-Sequenzen für das Lead-Management zu automatisieren, können Sie Daten aus verschiedenen Quellen integrieren: E-Mail-Marketing-Software, CRM-System, LinkedIn oder andere soziale Medien, Google Analytics, Kaufhistorie und so weiter. Jede Datenquelle spielt eine wichtige Rolle beim Training Ihres KI-Modells.
Qualität geht vor Quantität. Investieren Sie in robuste Datenbereinigungs- und Validierungsprozesse, um Fehler, Inkonsistenzen und Verzerrungen in Ihrem Datensatz zu beseitigen.
Geschäftsanforderungen und Trends ändern sich mit der Zeit, und so sollten es auch Ihre Daten tun. Aktualisieren Sie Ihren Datensatz regelmäßig mit neuen Informationen, damit Ihre KI-Modelle relevant und effektiv bleiben.
Brechen Sie Abteilungssilos auf und geben Sie Mitarbeitern aus verschiedenen Abteilungen Zugang zu Ihrem Datenmodell. Ihre Einblicke können wertvolle Perspektiven für die Aktualisierung und Verfeinerung des Datensatzes mit neuen Funktionen und Informationen liefern.
Mit dem Wachstum Ihres Unternehmens steigen auch Ihre Datenanforderungen. Investieren Sie in eine skalierbare und sichere Dateninfrastruktur, die das Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit der für KI-Anwendungen erforderlichen Daten verarbeiten kann. Stellen Sie sicher, dass Ihre Dateninfrastruktur zukünftiges Wachstum und sich entwickelnde KI-Anforderungen unterstützen kann.
Daten sind nicht die einzige Herausforderung bei der Einführung von KI. Hier sind einige weitere wichtige technische Überlegungen, die Sie bei der Planung der Integration von KI berücksichtigen sollten.
Obwohl KI vielversprechend ist, um Unternehmen zu verändern, gibt es einige Herausforderungen, mit denen Unternehmen häufig konfrontiert werden, wenn sie versuchen, KI in ihre Prozesse zu integrieren. Werfen Sie einen Blick auf die häufigsten Herausforderungen bei der Einführung von KI:
In Branchen, in denen Daten überwiegend unstrukturiert oder offline vorliegen, wie etwa im Einzelhandel, kann die Erfassung relevanter Daten eine große Herausforderung darstellen. Ohne umfassende und strukturierte Daten verfügen KI-Modelle unter Umständen nicht über das notwendige Wissen, um genaue Vorhersagen oder Empfehlungen zu treffen.
Damit Sie Ihre KI-Lösung verfeinern und aktualisieren können, ist eine skalierbare Infrastruktur unerlässlich. Systeme sollten auf lose miteinander verbundenen Microservices basieren, um eine einfache Skalierung zu ermöglichen. Ohne eine skalierbare Architektur können KI-Lösungen in ihrer Reichweite und Effizienz eingeschränkt sein.
KI-Systeme erfordern eine kontinuierliche Dateneingabe, Überwachung und Anpassung, um sich an veränderte Bedingungen anzupassen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Unternehmen müssen ihre KI-Modelle kontinuierlich trainieren und optimieren, um sicherzustellen, dass sie effektiv und relevant bleiben.
Mit der zunehmenden Abhängigkeit von Daten für KI-Anwendungen sehen sich Unternehmen mit wachsenden Datenschutz- und Sicherheitsbedenken konfrontiert. Die Einhaltung von Vorschriften wie GDPR oder CCPA, der Schutz von Kundendaten und die Implementierung robuster Sicherheitsmaßnahmen sind wichtige, aber schwierige Aspekte bei der Einführung von KI.
Die Integration von KI-Lösungen in bestehende IT-Infrastrukturen und -Systeme kann komplex und zeitaufwändig sein. Die Gewährleistung einer nahtlosen Integration ohne Unterbrechung des laufenden Betriebs oder Beeinträchtigung der Systemleistung ist eine häufige Herausforderung für Unternehmen, die KI einführen.
Wenn Unternehmen diese Herausforderungen meistern, können sie KI erfolgreich in ihre Prozesse integrieren. Es gibt jedoch noch einen weiteren wichtigen Aspekt, der den gesamten Implementierungsprozess bestimmt: Das Management von KI-Projekten unterscheidet sich stark vom Management herkömmlicher Projekte.
Umfragen zufolge sehen 70% der Unternehmen keine oder nur minimale Auswirkungen durch die Einführung von KI-Systemen.
Eine der wichtigsten Lehren aus erfolgreichen KI-Implementierungen ist, dass KI-Projekte nicht wie traditionelle Anwendungsentwicklungs- oder funktionsorientierte Projekte behandelt werden sollten. Stattdessen sollten sie als Datenprojekte oder sogar als Datenprodukte betrachtet werden. Im Gegensatz zu traditionellen Softwareprojekten, die mit einer klaren Vorstellung der erwarteten Funktionalität beginnen, beginnen KI-Projekte mit Daten und konzentrieren sich darauf, aus diesen Daten Erkenntnisse oder Aktionen zu gewinnen, die das Produkt formen.
Im Folgenden werden die Unterschiede zwischen dem Management von KI-Projekten und herkömmlichen Softwareentwicklungsprojekten aufgezeigt:
Um KI-Projekte erfolgreich zu managen, ist ein umfassender Ansatz erforderlich, der sowohl die technischen als auch die geschäftlichen Herausforderungen berücksichtigt. Projektmanager sollten folgende Strategien in Betracht ziehen:
Machen Sie sich mit den Phasen der KI-Projektentwicklung vertraut, von der Datenerfassung und -vorverarbeitung über das Modelltraining und die Validierung bis hin zum Einsatz und zur Überwachung. Jede Phase hat ihre eigenen Herausforderungen und Anforderungen, die eine sorgfältige Planung und Durchführung erfordern.
Verstehen Sie die Herkunft und die Eigentumsrechte der Daten, um die Einhaltung von Vorschriften und ethischen Erwägungen zu gewährleisten. Implementieren Sie Data Governance-Praktiken, um die Datenintegrität und -sicherheit während des gesamten Projektlebenszyklus zu gewährleisten.
Schaffen Sie klare Kommunikationskanäle, Rollen und Zuständigkeiten. Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Ingenieuren, Geschäftsinteressenten und anderen Teammitgliedern, um sicherzustellen, dass sich alle an den Projektzielen und -prioritäten orientieren.
Erkennen Sie das Wachstums- und Entwicklungspotenzial Ihrer KI-Lösung. Planen Sie Skalierbarkeit von Anfang an ein, indem Sie flexible Architekturen und Infrastrukturen entwerfen, die sich an wachsende Datenmengen, Benutzerlasten oder neue Geschäftsanforderungen anpassen können.
Verlagern Sie den Schwerpunkt von rein technischen Metriken auf eine breitere Palette von Geschäftsmetriken, die die Auswirkungen des KI-Projekts auf die Geschäftsziele widerspiegeln. Überwachen Sie Key Performance Indicators (KPIs) wie Umsatzwachstum, Kostensenkung, Kundenzufriedenheit und ROI, um den Erfolg des Projekts und die Übereinstimmung mit den Unternehmenszielen zu bewerten.
Wählen Sie einen neuartigen Ansatz, der agile Prinzipien mit KI-spezifischen und datenzentrierten Details kombiniert. Dieser Ansatz betont die Anpassungsfähigkeit an Veränderungen, die teamübergreifende Zusammenarbeit und den Fokus auf die Bereitstellung von Geschäftswert. Er fördert die iterative Entwicklung, das kontinuierliche Lernen und die schnelle Anpassung an neue Erkenntnisse und Anforderungen.
Seien Sie bereit, sich anzupassen und mit verschiedenen KI-Methoden und -Techniken zu experimentieren. Herkömmliche Projektmanagementansätze sind nicht immer für KI-Projekte geeignet. Erforschen Sie alternative Methoden, bei denen Flexibilität, Experimentierfreude und iterative Entwicklung im Vordergrund stehen.
Bestimmen Sie den richtigen Zeitpunkt und Ansatz für die Skalierung Ihrer KI-Lösung auf der Grundlage von Geschäftsanforderungen, Nutzerfeedback und Leistungsindikatoren. Dies kann das Hinzufügen neuer Funktionen, die Integration mit anderen Systemen oder die Ausweitung auf neue Anwendungsfälle oder Märkte bedeuten.
Dies sind die wesentlichen Aspekte des KI-Managements, die Sie in Ihrem Projekt berücksichtigen sollten.
Aber wie bei jedem anderen Softwareentwicklungsprojekt ist einer der wichtigsten Faktoren, die zum letztendlichen Erfolg beitragen, die Zusammenarbeit mit einem Team, das in der Lage ist, die Verantwortung für das Projekt zu übernehmen. Bei Modeso bieten wir maßgeschneiderte Softwareentwicklungsdienstleistungen für den gesamten Zyklus und übernehmen die Verantwortung für die erfolgreiche Implementierung.
Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse für eine erfolgreiche Einführung von KI.
Eine beeindruckende Vision ist großartig, aber Sie müssen Ihre Ziele in kleinere, erreichbare Schritte unterteilen. Anstatt gleich zu Beginn Unmengen an Ressourcen zu investieren, sollten Sie flexibel bleiben und Schritt für Schritt herausfinden, was genau für Ihren speziellen Anwendungsfall geeignet ist und wie Sie es mit möglichst wenig Verlusten erreichen können.
Stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Projekte eng mit den übergeordneten strategischen Zielen Ihres Unternehmens abgestimmt sind. Berücksichtigen Sie nicht nur technische Indikatoren wie Genauigkeit, sondern vor allem KPIs, die Kundenzufriedenheit, Mitarbeiterproduktivität, betriebliche Effizienz und andere strategische Ziele widerspiegeln, die zu greifbaren Geschäftsergebnissen führen.
Investieren Sie in robuste Datenqualitätsprozesse, um sicherzustellen, dass die Daten, die für das Training und den Einsatz von KI-Modellen verwendet werden, genau, relevant und zuverlässig sind. Stellen Sie sicher, dass die Daten für die Analyse und das Training der Modelle leicht zugänglich und verfügbar sind.
Seien Sie sich bewusst, dass das Management von KI-Projekten einzigartig ist und ständiger Anpassungen bedarf. Richten Sie einen effektiven Projektmanagementprozess ein, um der sich entwickelnden Natur von KI-Projekten, einschließlich Datenaktualisierungen und Modellverfeinerungen, Rechnung zu tragen.
Durch die Übernahme bestehender KI-Tools, anstatt diese von Grund auf neu zu entwickeln, können Unternehmen eine schnellere Markteinführung und niedrigere Projektentwicklungskosten erreichen. Modeso kann Sie bei der Entwicklung eines KI-Pilotprojekts mit unserer schlanken Softwareentwicklungsmethodik unterstützen. Sprechen Sie mit uns über Ihr Projekt.
Datenschutz ist uns wichtig, daher haben Sie die Möglichkeit, bestimmte Speicherarten zu deaktivieren, die für das grundlegende Funktionieren der Website möglicherweise nicht erforderlich sind. Das Blockieren von Kategorien kann sich auf Ihre Erfahrung auf der Website auswirken. Mehr Informationen
