Laut dem IBM Global Index setzen rund 42 % der Unternehmen KI aktiv in ihren Unternehmen ein, und 59 % planen, ihre Investitionen in diese Technologie zu erhöhen.
Die Integration von KI ist ein komplexes Projekt. Aus diesem Grund zögern viele Unternehmen, diese Technologie zu implementieren. Über die beste Strategie für die Integration von generativer KI in Unternehmen haben wir bereits geschrieben. Einige wichtige praktische Schritte, wie Sie KI in Ihre bestehende Lösung integrieren können, möchten wir Ihnen in diesem Artikel vorstellen.
Aber lassen Sie uns zunächst einmal darüber sprechen, warum Sie nicht im Abseits stehen sollten, wenn alle anderen versuchen, das Beste aus dem Einsatz von künstlicher Intelligenz zu machen.
Auch wenn die Integration von KI Ihr Unternehmen nicht über Nacht revolutionieren wird, kann sie doch Ihre Betriebsabläufe erheblich verbessern und Ihren Umsatz steigern, wodurch Sie sich von der Konkurrenz abheben.
So konnte beispielsweise der beliebte No-Code-Website-Builder Wix durch den Einsatz von KI-Technologie die Konversionsraten seiner Premium-Abonnements deutlich steigern. Diese sind für den Umsatz des Unternehmens von entscheidender Bedeutung. Das Unternehmen nutzte OpenAI's GPT-4, um den AI Text Creator zu entwickeln. Dieses Tool spart den Wix-Benutzern viel Zeit, indem es ansprechende Website-Inhalte als Antwort auf Benutzeranfragen generiert.
Ein weiteres Beispiel für eine erfolgreiche KI-Integration ist Salesforce. Zur Integration von generativer KI in seine Einstein-1-Plattform hat sich das Unternehmen mit OpenAI zusammengetan. Durch diese Zusammenarbeit ist Salesforce in der Lage, sofort einsetzbare Funktionen der generativen KI für verschiedene Anwendungsfälle anzubieten. Durch den Einsatz von KI rationalisieren die Anwendungen von Salesforce Arbeitsabläufe wie die Erstellung personalisierter Serviceantworten. Dies führt zu einem schnelleren und individuelleren Kundenservice.
Heutzutage strebt jedes andere Unternehmen danach, KI einzusetzen, und viele haben dies bereits erfolgreich getan. Lesen Sie unseren Artikel über reale Anwendungen von KI.
Kommen wir nun zur zentralen Frage dieses Leitfadens - wie Sie KI in Ihr Projekt integrieren können.
Die Integration von KI ist ein großes und schwieriges Projekt, aber Sie müssen es nicht auf einmal angehen. Stattdessen empfehlen wir einen schrittweisen Ansatz. Beginnen Sie mit der Definition der Projektziele und gehen Sie dann Schritt für Schritt vor. So stellen Sie sicher, dass Ihre Geschäftsprozesse nicht gestört werden. So können Sie Risiken minimieren und Kosten optimieren.
Wie Sie KI erfolgreich integrieren können, wollen wir nun näher beleuchten.
Legen Sie zunächst Ihre Geschäftsziele fest und beschreiben Sie, was Sie mit der Integration von KI in Ihre Anwendung erreichen wollen. Vermeiden Sie weit gefasste allgemeine Ziele wie „Verbesserung des Kundenerlebnisses“ oder „Beschleunigung des Verkaufs“. Konzentrieren Sie sich stattdessen auf eng definierte Ziele wie „Wartezeiten verkürzen“ oder „Produkte empfehlen, die dem Kunden gefallen könnten“.
Im Zusammenhang mit der Optimierung von Produktionsprozessen könnte ein konkretes Ziel lauten: „Verringerung der Ausfallzeiten von Maschinen um 20 % durch vorausschauende Wartung“. In diesem Fall konzentrieren wir uns auf ein bestimmtes Problem (Maschinenstillstand) und geben das gewünschte Ergebnis (eine Reduzierung um 20 %) an, das durch eine bestimmte Methode (vorausschauende Wartung mit Hilfe von KI) erreicht werden soll.
Jedes KI-System hängt stark von den Daten ab, mit denen es trainiert wird. Sie sollten daher eine solide Datenbasis für Ihr Projekt vorbereiten. Die folgende kurze Checkliste hilft Ihnen dabei:
Ein KI-Modell ist ein Programm, das mit bestimmten Datensätzen trainiert wurde. Es ist in der Lage, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu treffen. Bei der Auswahl eines KI-Modells für Ihren speziellen Fall sollten Sie Faktoren wie die Art und die Eigenschaften Ihrer Daten, die Komplexität des von Ihnen zu lösenden Problems, die Verfügbarkeit von Daten mit bestimmten Merkmalen und die erforderlichen Rechenressourcen in Betracht ziehen.
Beispielsweise sollten Sie ein NLP-Modell verwenden, wenn Sie einen KI-gestützten Chatbot entwickeln möchten. Computer-Vision-Modelle eignen sich gut für bildgebende Verfahren in der Medizin. Bei der Arbeit an autonomen Fahrsystemen kann der Einsatz von Deep-Learning-Modellen, die auf Sensorfusion und Wahrnehmungsaufgaben spezialisiert sind, die Fähigkeit des Fahrzeugs zum Verstehen seiner Umgebung und zum Treffen fundierter Entscheidungen in Echtzeit erheblich verbessern.
Nachstehend sind einige der gängigsten KI-Modelle/Algorithmen aufgeführt:
Um sicherzustellen, dass die Ergebnisse des Modells relevant, zuverlässig und für die Bedürfnisse Ihres Unternehmens nutzbar sind, ist die Auswahl des richtigen Modells von entscheidender Bedeutung.
Wenn Sie Technologien für Ihr KI-Projekt in Betracht ziehen, ist Python die beliebteste Wahl aufgrund seiner umfassenden Unterstützung für die Implementierung von KI-Kernfunktionen wie NLP, Bilderkennung und mehr. Das reichhaltige Python-Ökosystem mit seinen Bibliotheken und Frameworks, darunter TensorFlow, PyTorch und scikit-learn, bietet eine breite Palette an Ressourcen, um anspruchsvolle KI-Modelle zu trainieren.
Wenn es um Datenbanken geht, sind MySQL und PostgreSQL die besten Optionen, um Daten zu speichern und zu verwalten, die für KI-Integrationsprojekte wichtig sind.
Wie bereits erwähnt, ist jedes KI-bezogene Projekt von der Qualität der Daten abhängig, auf denen das KI-Modell trainiert wird. Die Ergebnisse sind umso genauer, je mehr relevante Daten in das Modell einfließen. Die Feinabstimmung des KI-Modells zur Verbesserung der Leistung und Genauigkeit ist in dieser Phase von entscheidender Bedeutung.
Ihr Entwicklungsteam muss robuste Mechanismen entwerfen, um Daten in KI-Modelle einzuspeisen. Diese Mechanismen müssen Kompatibilität und effektive Kommunikation gewährleisten. In der Regel ist die Genauigkeit des Modells zu Beginn gering. Daher sollte das Modell wiederholt getestet werden, um die Genauigkeit zu verbessern und Probleme zu beheben. Bei der Durchführung von Tests ist es wichtig, andere Datensätze zu verwenden als diejenigen, mit denen das Modell trainiert wurde.
Auch wenn KI zur Optimierung von Geschäftsprozessen beitragen kann, dürfen wir nicht die potenziellen Risiken vergessen, die sie mit sich bringt, wie z. B. algorithmische Verzerrungen, Erklärbarkeit und Transparenz, Zuverlässigkeit, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften usw. Beispielsweise kann ein KI-Modell, das mit verzerrten Daten trainiert wurde, verzerrte Ergebnisse liefern, die zu ungerechten Ergebnissen für bestimmte Personen oder Gruppen führen.
Die Integration von „Black Box“-KI-Modellen, die eine Herausforderung in Bezug auf Rechenschaftspflicht und Transparenz darstellen, ist ein weiteres Problem. KI-Modelle mit "schwarzer Kiste" sind zwar hochpräzise, aber nicht erklärbar, so dass es schwierig ist, nachzuvollziehen, wie sie Entscheidungen treffen. Um sicherzustellen, dass KI-Systeme im Einklang mit menschlichen Werten und ethischen Normen stehen, ist menschliche Kontrolle unerlässlich. Um sicherzustellen, dass KI-Systeme ethische Richtlinien und gesellschaftliche Normen einhalten, sollte der Mensch in der Schleife bleiben.
Die beschriebenen Schritte werden Ihnen helfen, die Integration von KI in Ihre Lösung zu optimieren. Der Erfolg des Projekts hängt jedoch auch vom Softwareentwicklungsteam ab, das für die Umsetzung verantwortlich ist. Im Folgenden finden Sie einige Tipps für die Suche nach einem zuverlässigen technischen Partner.
Bewerten Sie die Fachkenntnisse Ihres internen Teams und ermitteln Sie, in welchen Bereichen zusätzliche Unterstützung durch externe Spezialisten erforderlich ist, bevor Sie mit dem Projekt beginnen. Stellen Sie bei der Vorauswahl von Technologieunternehmen folgende Aspekte in den Vordergrund
Wenn Sie sich für ein Technologieunternehmen entschieden haben, stellen Sie ein Team zusammen, das sowohl aus Geschäfts- als auch aus KI-Experten besteht, und konzentrieren Sie sich darauf, die von Ihnen festgelegten spezifischen Ziele zu erreichen. Modeso kann Ihnen dabei helfen. Mit unserer Erfahrung in der Entwicklung maßgeschneiderter Software können wir Ihnen helfen, die Implementierung von KI-Projekten zu rationalisieren, die eng mit Ihren Geschäftszielen verbunden sind.
Kontaktieren Sie uns noch heute, um zu erfahren, wie wir KI nahtlos in Ihre Geschäftsprozesse integrieren können.
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