Künstliche Intelligenz (KI) – 10 Schritte?
Automatisierung, kleine Schritte zur Exzellenz | Artikel
Antworten auf 10 Fragen vor der Implementierung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in Ihrem Unternehmen
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) können Unternehmen Durchbrüche in ihren Produktionssystemen und sogar einen Wettbewerbsvorteil bieten, wenn sie mit Bedacht und im richtigen Kontext eingesetzt werden. Die vierte digitale Revolution und ihre zahlreichen Fortschritte haben Unternehmen unter Druck gesetzt, die aus der Angst, zurückgelassen zu werden, herrühren. In der Folge hat dies bei Führungskräften zu einer Vorbereitschaft geführt, diese Technologien in ihren Unternehmen zu implementieren.
Automatisierung – was ist das?
Einfach ausgedrückt wird eine Technik verwendet, um ein System zu bauen, das unabhängig und ohne oder mit nur geringer menschlicher Unterstützung arbeiten kann. Tatsächlich sind KI/ML die Haupttreiber der Automatisierung in einem Bereich, in dem wir mit einem enormen Mangel an talentierten Mitarbeitern konfrontiert sind.
Die Magie der Automatisierung besteht darin, den menschlichen Aufwand bei langwierigen und sich wiederholenden Aufgaben zu reduzieren. Durch Automatisierung können Menschen schneller Innovationen hervorbringen, da ihnen die umfassendsten KI/ML-Dienste zur Verfügung stehen. Ihre Produktivität steigt und sie können schnellere, intelligentere und genauere Entscheidungen treffen – ein einfaches Beispiel.
Was ist das Ziel der Automatisierung?
Durch Automatisierung und Zusatzdienste können wir die Arbeitsabläufe im Unternehmen verbessern, Kosten, Zeit und Abfall reduzieren sowie die Produktivität und Genauigkeit erhöhen.
„Intelligent sein: Übertragen Sie langweilige Aufgaben an die KI und genießen Sie Ihre freie Zeit für Kreativität.“
-
Welche Herausforderungen wollen Sie mit KI lösen?
In diesem Fall besteht das grundlegende Ziel darin, zunächst das Problem zu definieren. Wonach sucht das Unternehmen, welche Probleme möchte es lösen? Und ist ein Machine-Learning-Modell in der Lage, diese Probleme zu lösen?
Es ist wichtig zu erkennen, welche Aktivitäten ineffizient oder personalintensiv sind, und zu bestimmen, wie KI- und ML-Systeme diese Probleme mildern können. -
Wie sieht der Geschäftsplan aus, um KI in Mehrwert zu verwandeln?
Wie plant das Unternehmen, das Problem anzugehen und die ausgewachsene KI- und ML-Lösung zu implementieren?
Unternehmen können Mehrwert schaffen, indem sie KI mit Datenplattformen verbinden und maschinelles Lernen (überwacht oder unbeaufsichtigt) nutzen, um Systeme dazu zu bringen, „miteinander zu kommunizieren“, indem sie Informationen weitergeben, um Trends zu erkennen und Datenmuster aufzudecken. Diese Muster können Mehrwert für Kunden schaffen und die wirtschaftliche Leistung steigern. -
Denken Sie an eine temporäre oder dauerhafte Lösung?
KI-Technologie muss Teil der Kerngeschäftsziele des Unternehmens werden und durch eine Änderung der Denkweise im Managementteam (vom Vorstand bis zur Fertigung) ergänzt werden. Eine digitale Transformation des Unternehmens auf allen Ebenen unterstützt die überwiegende Mehrheit der Erfolgsgeschichten.
Je nachdem, ob für eine konkrete Handlung in einem klar definierten Zeitrahmen oder für die täglichen Prozesse eines Unternehmens ein KI-Modell benötigt wird, entscheidet sich, ob ein maßgeschneidertes Produkt, eine standardisierte Lösung oder eine temporäre Dienstleistung angeschafft wird.
„Informationen mit KI zusammenfassen; wenn Sie mutig sind, bitten Sie um eine Interpretation.“
-
Welche Datenstruktur soll in das KI-Schema importiert werden?
Die Qualität des KI-Modells hängt direkt von der Qualität und Quantität der dem Unternehmen zur Verfügung stehenden Daten ab. Darüber hinaus erfordert der Einsatz von KI das Trainieren eines genauen und aussagekräftigen Datenmodells, mit dessen Hilfe die KI-Systeme lernen können, unabhängig zu funktionieren. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, über qualitativ hochwertige historische Daten zu verfügen.
Verfügt mein Unternehmen über ein umfangreiches Datenvolumen?
Sind die von der KI verwendeten Datenquellen zuverlässig?
Verfügt das Unternehmen über eine robuste Datenarchitektur?Um diese Fragen ehrlich beantworten zu können, ist ein solides Rahmenwerk aus Zielen und KPIs (Key Performance Indicators) sowie eine umfassende Strategie für das Spektrum der Daten erforderlich, um das Beste aus diesen herauszuholen.
-
Liegen alle Daten in digitaler Form vor?
Habe ich die Daten in digitalen Systemen/Formaten gespeichert? Um die Daten richtig zu verwalten, müssen sie digitalisiert, zentralisiert, organisiert und in verschiedene digitale Tools (CRMs, ERPs, SharePoint) oder in verschiedene Datenbanken integriert werden.
Zu den Dateitypen gehören PDF, Word und JPG (gescannt oder als Fotos). Das System muss in der Lage sein, die Informationen zu extrahieren, zu verarbeiten, bei Bedarf zu übersetzen und zu verstehen. Ist dies nicht der Fall, kann die Digitalisierung und der Einsatz von KI zur Analyse dieser Daten lange dauern und manchmal eine anspruchsvolle Investition darstellen. -
Verfügt das Unternehmen über das Know-how und die Ressourcen, um eine End-to-End-Lösung zu implementieren?
Das Unternehmen muss realistisch einschätzen, ob es über die notwendigen Ressourcen verfügt, um Veränderungen auf der Ebene des Personals und des Finanzkapitals zu bewältigen. Grundlegende Frage: Wo finden wir die Experten für den Einsatz von KI? Muss ich in Betracht ziehen, ein Drittunternehmen zu suchen, das uns bei dieser Aufgabe unterstützt? Wie hoch ist das Budget des Unternehmens für die Anschaffung eines ML-Modells?
Um einen reibungslosen Übergang zur künstlichen Intelligenz und eine korrekte Integration in die internen Systeme zu gewährleisten, ist es wichtig, ein technisches Team zu haben, das die Unternehmensumgebung kennt. In den meisten Fällen arbeiten die internen und externen Teams zusammen. Darüber hinaus müssen diese Teams Erfahrung mit der Integration der zu implementierenden Modelle in die Systeme des Unternehmens haben.
Andererseits hängt die Genauigkeit des KI-Modells vom Budget, der Umgebung (der Cloud) und der Zeit ab, die dem Unternehmen für die Entwicklung zur Verfügung steht. All dies bestimmt auch, ob sich das Unternehmen für einen On-Demand-Dienst oder den Erwerb einer bestehenden, maßgeschneiderten Lösung entscheidet, die speziell für seine Anforderungen entwickelt wurde.
„Die unermüdliche Kraft der KI unterstützt Sie bei der Lösung komplexer Herausforderungen.“
-
Wie testen Sie KI und was tun Sie, wenn Probleme auftreten?
Künstliche Intelligenzmodelle arbeiten mit komplexen Algorithmen und statistischen Korrelationen, und es gibt immer eine Fehlerquote (wir verwenden A2I, um Fehler auszuschließen). Möchte das Unternehmen KI in einem Prozess mit hoher Variabilität und geringer Genauigkeit implementieren oder genau das Gegenteil? Welche Risiken und Prioritäten werden individuell bewertet?
Je nachdem, welche Systeme und Datensätze zur Verfügung stehen, muss das Unternehmen beurteilen, ob die Genauigkeit der durchgeführten Modelle den Erwartungen entspricht, um fortzufahren.
Wir empfehlen, KI in kleinerem Maßstab als Proof of Concept (PoC) zu testen und sie dann, je nach den Ergebnissen, nach Bedarf auszuweiten. Denken Sie daran, dass KI beim ersten Mal möglicherweise nicht gut funktioniert, und wir empfehlen, mehrere Szenarien zu testen.
-
Auf welche Weise wird KI vollständig in die Unternehmensvision integriert?
Wie wird das Unternehmen KI in Prozesse und Menschen integrieren? Gibt es Wendepunkte, an denen KI mit Prozessen kollidiert? Das ist sehr unwahrscheinlich; KI verbessert die allgemeine Geschäftsstrategie.
KI sollte nicht als eigenständiges System implementiert werden, sondern als integrierte Lösung, die mit allen Unternehmensbereichen zusammenarbeitet, um Produktivität und Ergebnisse zu maximieren. Daher muss sich das Unternehmen fragen, ob das KI-Modell mit den übrigen Parteien zusammenarbeiten wird, und alle auftretenden Probleme identifizieren.
-
Wie wird KI den Mitarbeitern des Unternehmens nützen und sie beeinflussen?
Inwieweit wird sich die Fähigkeit der KI, die Aktivitäten, die jetzt von Arbeitnehmern ausgeführt werden, zu automatisieren, auf die Größe der Belegschaft auswirken?
Die Zahl der Mitarbeiter muss gleich bleiben; KI wird ihre Produktivität und Kreativität steigern, Fehler minimieren und eine Datengenauigkeit von über 90 % liefern, damit das Unternehmen wettbewerbsfähig bleibt und Umsatz generiert. Die Mitarbeiter werden nicht überlastet, haben ein gutes Familienleben und arbeiten vielleicht etwas weniger Stunden, und die Löhne dürfen nicht sinken. Schließlich bringen KI und Personal einen besseren Mehrwert. Es gibt neue Wege für das Unternehmen, um zusätzliche Einnahmen zu erzielen – „Arbeiten Sie intelligenter, nicht härter.“Mitarbeiter können den neuen Änderungen skeptisch gegenüberstehen. Wie ist die ethische Lage? Wird ihre Position im Unternehmen kurzfristig oder langfristig beeinträchtigt? Daher müssen diese Punkte kommuniziert und erklärt werden (wie oben).
Überzeugende Veränderungsprogramme werden sich auf spezifische Schulungen und Interventionen konzentrieren, um Mitarbeiter und Führungskräfte in das Unternehmen einzubeziehen.
-
Wie hoch ist der Gesamt-ROI der Anwendung von KI-Technologie?
Wie lange dauert es, bis das Unternehmen die Investition amortisiert hat? Wie stark werden die Kosten des Unternehmens gesenkt, sobald KI implementiert ist? Die Integration von KI- und ML-Modellen in ein Unternehmen ist mit Kosten und damit einer erheblichen Investition verbunden.
Aus diesem Grund müssen realistische Schätzungen vorgenommen werden, um die Parameter der Kapitalrendite zu bestimmen. Um den KI- und ML-Plan umzusetzen, sollten zu Beginn mögliche Leistungsindikatoren (KPIs) definiert werden, um die Rendite und den Wert zu messen, den das Modell dem Unternehmen bringt.
Für diejenigen, die sofortige Antworten erwarten, sind die Einrichtungs- und laufenden Kosten sehr wettbewerbsfähig, da das System und die Infrastruktur in vielen Fällen über die Cloud-Plattform betrieben werden. Wie viel Sie gewinnen können, Return on Investment (ROI), überprüfen Sie bitte unseren Rechner.
„Mit ML mehr entdecken, lernen, verstehen.“
Wie fange ich an, KI zu nutzen?
Neue innovative KI-Technologie kann überwältigend sein – wir können Ihnen hier helfen! Mithilfe unserer KI-Lösungen zum Extrahieren, Verstehen, Analysieren, Überprüfen, Vergleichen, Erklären und Interpretieren von Informationen aus den komplexesten und langwierigsten Dokumenten können wir Sie auf einen neuen Weg führen, Sie anleiten, Ihnen zeigen, wie es geht, und Sie unterstützen den ganzen Weg.
Starten Sie Ihre kostenlose Testversion! Keine Kreditkarte erforderlich, voller Zugriff auf unsere Cloud-Software, jederzeit kündbar.
Wir bieten maßgeschneiderte KI-Lösungen 'Vergleich mehrerer Dokumente' und 'Highlights anzeigen'
Vereinbaren Sie eine KOSTENLOSE Demo!
Jetzt wissen Sie, wie es geht, fangen Sie an!
v500-Systeme | KI für den Geist | Youtube Kanal
„Highlights der KI-Show“ | „KI-Dokumentenvergleich“
Überlassen Sie uns die Überprüfung Ihrer komplexen Dokumente
Bitte schauen Sie sich unsere Fallstudien und andere Beiträge an, um mehr zu erfahren:
Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen
Präzise Daten dank künstlicher Intelligenz
Erklärbare KI (XAI): Verstehen Sie die Gründe hinter den Ergebnissen von ML
Stefan Czarnecki
Der ursprünglich auf Englisch verfasste Blog-Beitrag durchlief eine magische Metamorphose in die Sprachen Arabisch, Chinesisch, Dänisch, Niederländisch, Finnisch, Französisch, Deutsch, Hindi, Ungarisch, Italienisch, Japanisch, Polnisch, Portugiesisch, Spanisch, Schwedisch und Türkisch. Wenn ein subtiler Inhalt seinen Glanz verloren hat, lassen Sie uns den ursprünglichen englischen Funken zurückbeschwören.
