Aktualisiert: 10. September 2024
Mitwirkende: Matthew Finio, Amanda Downie
Die Skalierung künstlicher Intelligenz (KI) für Ihr Unternehmen bedeutet, dass Sie KI-Technologien in Ihr Unternehmen integrieren, um Prozesse zu verbessern, die Effizienz zu steigern und das Wachstum voranzutreiben, während Sie gleichzeitig Risiken verwalten und die Compliance verbessern.
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. Während Unternehmen die Einführung von KI-Technologien beschleunigen, entwickelt sich aus isolierten KI-Projekten eine vollständige digitale Transformation, bei der KI-Systeme über mehrere Abteilungen und Geschäftsprozesse hinweg implementiert werden.
Zu den gängigen KI-Projekten gehören die Modernisierung der Datenerfassung und -verwaltung sowie die Automatisierung und Rationalisierung der IT-Serviceverwaltung (AIOps). Darüber hinaus verändert die generative KI – eine KI, die Originalinhalte 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, dass wir uns bei der Innovation auf KI konzentrieren und anerkennen, dass KI Auswirkungen auf das gesamte Unternehmen hat – und von grundlegender Bedeutung für das gesamte Unternehmen ist, einschließlich der Produktinnovation, dem Geschäftsbetrieb, technischen Betrieb sowie der Belegschaft 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 Interessenvertreter 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 Überwachung in Echtzeit und die Verfolgung von wesentlichen 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.
KI stützt sich in hohem Maße auf Daten, die in verschiedenen Formen vorliegen können, z. B. als Text, Bilder, Videos und Inhalte sozialer Medien. Datentechnik, die Datenverwaltung, Datensicherheit und Data Mining – die Organisation und Analyse riesiger Datensätze – umfasst, erfordert spezielles Fachwissen und Investitionen in skalierbare Datenspeicherlösungen wie Cloud-basierte Data Lakehouses. Die Gewährleistung von Datenschutz und Sicherheit ist für den Schutz vor externen und internen Bedrohungen von größter Bedeutung.
Die Skalierung von KI ist ein iterativer Prozess, der die Zusammenarbeit mehrerer Teams erfordert, darunter Geschäftsexperten, IT- und Data-Science-Experten. Experten für den Geschäftsbetrieb arbeiten eng mit Data Scientists zusammen, um sicherzustellen, dass die KI-Ergebnisse mit den Unternehmensrichtlinien übereinstimmen. Retrieval Augmented Generation (RAG) kann KI-Ergebnisse auf der Grundlage von Unternehmensdaten optimieren, ohne das zugrunde liegende Modell zu ändern.
Die Tools, die zur Skalierung von KI verwendet werden, lassen sich in drei Kategorien einteilen: Tools für Data Scientists zur Erstellung von ML-Modellen, Tools für IT-Teams zur Verwaltung von Daten und Rechenressourcen und Tools für Geschäftsanwender zur Interaktion mit KI-Ergebnissen. Integrierte Plattformen wie MLOps rationalisieren diese Tools, um die Skalierbarkeit der KI zu verbessern und die Überwachung, Wartung und Berichterstattung zu erleichtern.
Es kann eine Herausforderung und teuer sein, Personen mit dem fundierten Fachwissen zu finden, das zum Entwerfen, Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen erforderlich ist. Die Verwendung von Cloud-basierten MLOps-Plattformen und APIs für große Sprachmodelle kann dazu beitragen, einen Teil der Nachfrage nach KI-Fachwissen zu verringern.
Wenn Sie von Pilotprojekten zu skalierten KI-Initiativen übergehen, sollten Sie mit einem überschaubaren Umfang beginnen, um größere Störungen zu vermeiden. Schnelle Erfolge werden dazu beitragen, Vertrauen und Fachwissen aufzubauen und den Weg für weitere, ambitioniertere KI-Projekte zu ebnen.
Die Weiterführung von KI-Projekten über die Proof-of-Concept-Phase hinaus kann viel Zeit in Anspruch nehmen, die je nach Komplexität oft zwischen drei und 36 Monaten liegt. Die Beschaffung, Integration und Aufbereitung von Daten sowie die Überwachung von KI-Outputs kostet Zeit und Arbeit. Der Einsatz von Open-Source-Tools, Bibliotheken und Automatisierungssoftware kann dazu beitragen, diese Prozesse zu beschleunigen.
Durch die Bewältigung dieser sechs zentralen Herausforderungen können Unternehmen die Komplexität der Skalierung von KI meistern und ihr Potenzial zur Verbesserung der Abläufe und zur Steigerung des Geschäftswerts maximieren.
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