So skalieren Sie KI in Ihrem Unternehmen

Der Einsatz von KI im großen Maßstab hat sich über digital native Unternehmen hinaus auf verschiedene Branchen wie die Fertigung, das Finanzwesen und das Gesundheitswesen ausgeweitet. Unternehmen beschleunigen die Einführung von KI-Technologien und gehen von einzelnen KI-Projekten zu einer vollständigen digitalen Transformation über, indem sie KI-Systeme über verschiedene Abteilungen und Geschäftsprozesse hinweg implementieren.

Zu den gängigen KI-Projekten gehören die Modernisierung der Datenerfassung und -verwaltung sowie die Automatisierung und Rationalisierung der IT-Serviceverwaltung (AIOps). Zusätzlich verändert die generative KI, eine KI, die originäre Inhalte erstellen kann, umfangreiche Arbeiten und steigert die Produktivität. Dazu gehören die Modernisierung des Codes, die Automatisierung von Arbeitsabläufen und der Einsatz von KI-gesteuerten Chatbots, um die Customer Experience und den Service neu zu gestalten.

KI ist dann am wertvollsten, wenn sie tief in die Betriebsstruktur eines Unternehmens eingebunden ist. Allerdings bringt die Skalierung von KI deutliche Herausforderungen mit sich, die über die Bereitstellung eines oder zweier Modelle in der Produktion hinausgehen.

Mit der Ausweitung der KI-Implementierung in einem Unternehmen wachsen die Risiken und Komplexitäten, einschließlich potenzieller Leistungseinbußen und der eingeschränkten Transparenz des KI-Modellverhaltens. Die zunehmende Verbreitung von generativer KI lässt das Datenvolumen exponentiell wachsen. Unternehmen müssen diese Daten nutzen, um KI zu trainieren, zu testen und weiterzuentwickeln. Dabei müssen sie vor allem auf Governance und Sicherheit achten.

Aus diesem Grund müssen Unternehmen, die sich der KI-Skalierung verschrieben haben, in wichtige Voraussetzungen wie Funktionsspeicher, Code-Assets und maschinelles Lernen (MLOps) investieren. Diese helfen bei der effektiven Verwaltung von KI-Anwendungen in den verschiedenen Geschäftsbereichen.

MLOps zielt darauf ab, Best Practices und Tools für eine schnelle, sichere und effiziente Entwicklung, Bereitstellung und Anpassungsfähigkeit von KI zu etablieren. Es ist die Grundlage für eine erfolgreiche KI-Skalierbarkeit und erfordert strategische Investitionen in Prozesse, Mitarbeiter und Tools, um die Markteinführung zu beschleunigen und gleichzeitig die Kontrolle über die Bereitstellung zu behalten.

Durch die Einführung von MLOps können Unternehmen die Herausforderungen der Skalierung von KI meistern und ihr volles Potenzial ausschöpfen, um nachhaltige, datengesteuerte Innovation und Wachstum voranzutreiben. Außerdem kann die Nutzung von KI-Plattformen wie Cloud-Services und großen Sprachmodellen (LLMs) über Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) den Zugang zu KI demokratisieren und den Bedarf an spezialisierten Fachkräften verringern.

Um KI sicher über mehrere IT-Umgebungen hinweg zu skalieren, müssen Unternehmen eine offene und vertrauenswürdige Technologiearchitektur einführen, die idealerweise auf einer Hybrid-Cloud-Infrastruktur basiert. Diese Architektur unterstützt KI-Modelle, die unternehmensweit eingesetzt werden können, und fördert die sichere und effiziente Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Geschäftsbereichen.

Eine erfolgreiche KI-Skalierung erfordert eine ganzheitliche Unternehmenstransformation. Das bedeutet, sich bei der Innovation auf KI zu konzentrieren und anzuerkennen, dass KI Auswirkungen auf das gesamte Unternehmen hat – und für das gesamte Unternehmen grundlegend ist, einschließlich der Produktinnovation, Geschäftsbetrieb, technischen Betrieb sowie Mitarbeiter und Kultur.

Die Skalierung von KI beinhaltet die Ausweitung des Einsatzes von maschinellem Lernen (ML) und KI-Algorithmen, um alltägliche Aufgaben effizient und effektiv zu erledigen und dem Tempo des Geschäftsbedarfs gerecht zu werden. Um dies zu erreichen, benötigen KI-Systeme eine robuste Infrastruktur und erhebliche Datenmengen, um Geschwindigkeit und Skalierbarkeit aufrechtzuerhalten.

Skalierbare KI beruht auf der Integration und Vollständigkeit hochwertiger Daten aus verschiedenen Geschäftsbereichen, die den Algorithmen die umfassenden Informationen liefern, die diese zum Erzielen der gewünschten Ergebnisse benötigen.

Damit skalierbare KI ihr volles Potenzial entfalten kann, müssen auch die Mitarbeiter bereit sein, die KI-Ergebnisse zu interpretieren und entsprechend zu handeln. Eine KI-Strategie, die diese wesentlichen Elemente berücksichtigt, versetzt ein Unternehmen in die Lage, schneller, präziser, personalisierter und innovativer zu arbeiten.

Dies sind die wichtigsten Schritte, die häufig zur erfolgreichen Skalierung von KI verwendet werden:

• Einstieg mit Data Science: Sie entwickeln zusammen mit Experten für Data Science und maschinelles Lernen Algorithmen, die auf Ihre Geschäftsziele zugeschnitten sind. Durch die Verwendung entsprechender APIs lassen sich große Sprachmodelle trainieren, die Ihren Anforderungen entsprechen. Data Scientists spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von Modellen, die letztendlich Innovation und Effizienz fördern.
  
  
• Lokalisierung und Aufnahme von Datensätzen: Die Identifizierung und Aufnahme der richtigen Datensätze ist für das Training von KI-Modellen unerlässlich. Diese Datensätze umfassen interne Quellen wie Kundendaten, Transaktionsverläufe und externe Quellen wie Markttrends und Forschungsberichte. Die Sicherstellung der Datenqualität und -relevanz ist entscheidend für die präzise Leistung von KI-Modellen.
  
  
• Abteilungsübergreifende Einbindung von Stakeholdern: Sie binden Stakeholder aus verschiedenen Abteilungen ein, z. B. aus dem Kundenservice, dem Finanzwesen, der Rechtsabteilung und anderen. In Zusammenarbeit mit dem Data-Science-Team können diese Stakeholder die Entwicklung des KI-Modells und die Ausrichtung auf spezifische geschäftliche Anforderungen und Herausforderungen unterstützen.
  
  
• Verwaltung des Datenlebenszyklus: Sie entwickeln sichere, standardisierte Datenstrukturen, die Datenquellen integrieren und aktualisieren. Durch die Verwaltung des Datenlebenszyklus bleiben die Daten zum Trainieren und Validieren von KI-Modellen relevant und aktuell.
  
  
• Optimierung und Vereinfachung von MLOps: Entscheiden Sie sich für eine MLOps-Plattform, die auf die Fähigkeiten Ihrer Data Science- und IT-Teams abgestimmt ist und gleichzeitig die IT-Infrastruktur und den primären Cloud-Anbieter Ihres Unternehmens unterstützt. Optimierte MLOps verbessern die Bereitstellung und Wartung von KI.
  
  
• Aufbau eines funktionsübergreifenden KI-Teams: Sie stellen ein multidisziplinäres KI-Team auf, das Stakeholder aus verschiedenen Geschäftsbereichen umfasst und auf diese Weise die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit fördert. Dieser Ansatz bereichert KI-Initiativen und fördert ein umfassendes Verständnis der Geschäftsziele.
  
  
• Auswahl von Projekten mit hohem Erfolgspotenzial: Projekte mit hoher Erfolgswahrscheinlichkeit erzielen früh Erfolge und geben Schwung für weitere, ambitioniertere Projekte. Beispiele hierfür sind der Kundenservice, das Talentmanagement oder die App-Modernisierung. Die Einrichtung eines KI-Kompetenzzentrums kann sich ebenfalls als hilfreich erweisen.
  
  
• Integration von Governance und Compliance: KI-Governance und Berichts- und Meldefähigkeit sollten von Anfang an Teil des Prozesses sein. Stellen Sie sicher, dass Tools für Datenmanagement, Data Science und Geschäftsabläufe über integrierte Governancefunktionen verfügen. Integrieren Sie Compliance und die Möglichkeit, Meldungen und Berichte zu erstellen, in alle KI-Prozesse, um ethische Standards einzuhalten.
  
  
• Einsatz der richtigen Tools: Nutzen Sie cloudbasierte Data-Science-Plattformen, um die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, IT-Ingenieuren und Geschäftsleuten bei Fragen der KI-Governance und -Compliance zu erleichtern. Stellen Sie Umgebungen bereit, in denen Trainer effektiv mit KI-Modellen experimentieren, diese entwickeln und skalieren können. Solche Umgebungen unterstützen die effiziente Bereitstellung und Wartung von KI-Systemen.
  
  
• Durchgängige Überwachung der KI-Modelle: Verfolgen Sie KI-Modelle von Anfang bis Ende und berücksichtigen Sie dabei Metriken wie Geschwindigkeit, Kosten, Argumentation und Wert für die Benutzer. Durch die Echtzeitüberwachung und Nachverfolgung von Schlüssel-Leistungsindikatoren (KPIs) können Unternehmen potenzielle Probleme schnell erkennen und die Leistung im Laufe der Zeit optimieren.

Die Skalierung von KI in einem Unternehmen kann aufgrund mehrerer komplexer Faktoren, die eine sorgfältige Planung und Ressourcenzuweisung erfordern, eine Herausforderung darstellen. Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist entscheidend für die erfolgreiche Einführung und Übernahme von KI in großem Maßstab.