Integration generativer KI: Zu berücksichtigende Faktoren

Inzwischen haben viele Unternehmen beim Experimentieren mit generativer KI große Fortschritte gemacht. Sie haben herausgefunden, wie sie wiederholende Aufgaben automatisieren kann, und erkannt, wie künstliche Intelligenz in ihre Workflows passt. Der Übergang von der Exploration zur Produktion erfordert jedoch das Navigieren gemeinsamer Herausforderungen bei der KI-Integration– und die Berücksichtigung einiger ungewöhnlicher Faktoren.

Vielleicht haben Sie als Softwareentwicklungs-Startup schon einmal mit KI-gestützten Tools zur Codegenerierung wie GitHub Copilot gearbeitet. Oder Sie haben Chatbots wie ChatGPT von OpenAI ausprobiert, um Podcasts und Videos zu schreiben und als Content-Creation-Agentur Beiträge für soziale Medien zu produzieren. Aber Sie sind bereit, noch einen Schritt weiter zu gehen und generative KI in Ihr Unternehmen zu integrieren.

Sie haben Ihre Ziele und erwarteten Ergebnisse dargelegt, eine KI-Integrations-Strategie entwickelt und sich sogar mit Integrationsdiensten für generative KI auseinandergesetzt. Unabhängig davon, ob Sie allein vorgehen oder die Unterstützung eines Teams in Anspruch nehmen, sollten Sie sich diese kleinen, aber wichtigen Faktoren ansehen, die Ihre Integration beeinflussen können. Vielleicht entdecken Sie dabei die eine oder andere Technik, die Ihnen auf Ihrem Weg weiterhilft.

Hochwertige Daten können zu leistungsstarken generativen KI-Modellen führen. Und während Datenprüfungen, Datenintegration und Datenaufbereitung typische Aspekte des generativen KI-Integrationsprozesses sind, kann das Hinzufügen relevanter Kontextinformationen die Datenqualität weiter steigern und zu kontextbezogeneren Ausgaben führen.

Eine Möglichkeit, den Kontext einzubeziehen, ist die Feinabstimmung eines vorab trainierten Modells anhand kleinerer Datensätze, die speziell auf Ihre Domäne oder reale Aufgaben und Anwendungsfälle zugeschnitten sind. Dadurch wird der erhebliche Zeit-, Arbeits- und Kostenaufwand für das Training von Modellen von Grund auf eingespart.

Gleichzeitig integrieren sowohl Retrieval-Augmented Generation (RAG) als auch Model Context Protocol (MCP) den Kontext in Echtzeit. Ein RAG-System ruft Daten aus einer externen Wissensdatenbank ab, ergänzt den Prompt um einen erweiterten Kontext aus den abgerufenen Daten und generiert eine Antwort. MCP funktioniert ähnlich, aber anstatt wie RAG vor der Generierung Kontext hinzuzufügen, fügt MCP während der Generierung Kontext zusammen. Es fungiert als standardisierte Ebene für KI-Anwendungen, um eine Verbindung zu externen Datenquellen, Diensten und Tools herzustellen und Echtzeitdaten zu nutzen.

Der Integrationsprozess wäre nicht abgeschlossen, ohne die Kompatibilität generativer KI-Lösungen mit Ihren bestehenden Systemen zu überprüfen. Ihr KI-Entwicklungsteam entwickelt beispielsweise möglicherweise bereits Konnektoren wie Middleware, um das von Ihnen gewählte Large Language Model (LLM) mit Ihrer CRM- und ERP-Software zu verbinden.

Manchmal reicht ein einzelnes LLM jedoch einfach nicht aus, besonders für komplexe Schritte innerhalb der Geschäftsprozessautomatisierung oder Workflow-Automatisierung. Beispielsweise könnte eine Personalabteilung in Erwägung ziehen, die Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) von Language Models zu nutzen, um Feedback aus regelmäßigen Mitarbeiterbefragungen zu analysieren. Small Language Models (SLMs) können einfache Aufgaben wie die Anonymisierung von Umfragen zur Entfernung identifizierender Informationen und das Zusammenfassen wichtiger Themen bewältigen. Leistungsfähigere LLMs können komplexere und nuanciertere Aufgaben wie Sentimentanalyse und das Generieren umsetzbarer Erkenntnisse zur Unterstützung der Entscheidungsfindung übernehmen.

In solchen Szenarien kann LLM-Orchestrierung die Verwaltung mehrerer Language Models optimieren. Ein LLM-Orchestrierungsrahmen weist Aufgaben den richtigen Modellen zu und koordiniert die Interaktionen zwischen ihnen, was sowohl Effizienz als auch Effektivität verbessert.

Die Auswahl eines Modells, das Testen seines Verhaltens und die Bewertung seiner Leistung sind entscheidende Bestandteile der Integration generativer KI-Lösungen. Aber auch die Art und Weise, wie Sie das Modell hosten oder darauf zugreifen, ist wichtig, und Sie haben mehrere Möglichkeiten zur Auswahl:

• Self-hosted: Wenn Sie über das Budget, die Ressourcen und das Team verfügen, können Sie GenAI-Modelle On-Prem oder in einer Private Cloud hosten. Sie haben die volle Kontrolle über Ihre Daten und können die Modelle nach Ihren Vorstellungen anpassen. Self-Hosting kann für Bereiche mit strengen Anforderungen an Datenschutz und Datensicherheit geeignet sein, wie Finanzen und Gesundheitswesen.

• Model as a Service (MaaS): Modelle des maschinellen Lernens (ML) werden in der Cloud gehostet und können über APIs abgerufen werden. Insbesondere LLMs werden über LLM-APIs bereitgestellt. MaaS ermöglicht eine schnelle Integration, ohne die eigene KI-Infrastruktur verwalten zu müssen, während die Preisgestaltung Flexibilität bietet.

• Abonnementpläne: Über Abonnementpläne erhalten Sie Zugriff auf generative KI-Tools und Apps auf cloudbasierten Plattformen. Einige Anbieter bieten speziell auf Unternehmen zugeschnittene Pläne mit dedizierten Funktionen, dediziertem Kundensupport, erweiterten Service Level Agreements und Sicherheits- und Compliance-Funktionen der Unternehmensklasse.

Die Modellbereitstellung folgt als natürlicher nächster Schritt bei der Modellauswahl und Modellbewertung. GenAI-gesteuerte Workloads benötigen jedoch möglicherweise spezifischere Ansätze als DevOps.

Hier kommen MLOps und LLMOps ins Spiel, die zu einem reibungsloseren generative KI Integration Prozess führen. MLOps baut auf DevOps-Prinzipien auf und integriert die Pipeline für maschinelles Lernen in bestehende CI/CD-Pipelines. Dadurch wird eine kontinuierliche Integration, Bereitstellung, Überwachung und Observability, Verbesserung und Governance ermöglicht. LLMOps fällt in den Anwendungsbereich von MLOps, ist aber besser auf den Lebenszyklus und die Anforderungen von LLMs abgestimmt, wie z. B. Feinabstimmung und Bewertung anhand von LLM-Benchmarks.

Die Benutzererfahrung (UX) ist eine wesentliche Komponente der Integration von generativer KI. Durchdachte, intuitive und benutzerfreundliche Schnittstellen können dazu beitragen, die Akzeptanz generativer KI in Ihrem Unternehmen zu erhöhen.

Berücksichtigen Sie folgende UX-Tipps:

• Beziehen Sie UX-Designer von Beginn des KI-Implementierungsprozesses an mit ein, insbesondere bei der Erstellung von Prototypen für generative KI.

• Gehen Sie bei multimodalen KI-Modellen über ein Chatfenster oder eine Prompt-Leiste hinaus und schaffen Sie Platz für die Unterstützung anderer Eingabetypen als Text, wie Audio und Bilder.

• Verwenden Sie Indikatoren, die die Nutzer über den Fortschritt von Aufgaben informieren, insbesondere bei mehrstufigen Workflows oder Aufgaben mit langen Bearbeitungszeiten.

• Implementieren Sie geführte Prompts oder Vorlagen, um unterschiedlichen Kenntnisständen der Benutzer gerecht zu werden.

• Stellen Sie einen Mechanismus zum Beibehalten der Benutzereinstellungen und des bisherigen Kontexts bereit.

• Erstellen Sie eine interaktive Anleitung oder ein Tutorial, das die Benutzer durch die Funktionen und Möglichkeiten einer GenAI-App führt.

Die Bewertung Ihres aktuellen IT-Ökosystems ist entscheidend für den Integrationsprozess. Diese Bewertung muss jedoch nicht nur die Gegenwart, sondern auch die Zukunft im Blick behalten. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Infrastruktur skalierbar ist, um sowohl den Rechenanforderungen generativer KI-Systeme als auch ihren eigenen sich wandelnden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.

Wenn Sie an selbsthostende Modelle denken, sollten Sie Ihre Hardware für generative KI optimieren, indem Sie in KI-Beschleuniger und andere Hochleistungs-Rechenressourcen investieren. Es ist ebenfalls eine gute Idee, Ihre Netzwerkfunktionen aufzurüsten, um Datenübertragungen mit hoher Geschwindigkeit und geringerLatenz zu bewältigen. Wenn Sie sich jedoch für eine Cloud- oder API-basierte Lösung entscheiden, sollten Sie prüfen, ob die Plattform, auf der Sie arbeiten, robust genug ist, um generative KI-Workloads zu bewältigen, und ob sie mit den neuesten Fortschritten der generativen KI Schritt hält.