Künstliche Intelligenz (AI) wird eine entscheidende Rolle für die Zukunft der Arbeit und für die Wahrung eines Wettbewerbsvorteils. In einem zunehmend überfüllten und ständig aktiven Markt müssen sich Unternehmen weiterentwickeln. Die Implementierung von KI ist ein wesentlicher Schritt zur Schaffung optimierter betrieblicher Effizienz, die die Langlebigkeit erhöht.
Die Vorteile der KI sind leicht nachvollziehbar. Manuelle Arbeit und steigende Kosten für die Einstellung von Personal für globale Unternehmen sind ein Problem, das durch KI gemildert werden kann. Sie kann ungeahnte Möglichkeiten erschließen und gleichzeitig den Umsatz steigern. Es ist jedoch wichtig zu verstehen, wie man das macht, von der Bildung von Teams über die Aufbereitung der Daten bis hin zu Tests und mehr.
Für viele Unternehmen besteht der typische Ansatz darin, bestimmte Funktionen innerhalb ihrer bestehenden Plattformen zu nutzen. Daher sollte es nicht überraschen, dass viele KI-Projekte scheitern.
Hier sind 7 bewährte Verfahren, die bei der Implementierung künstlicher Intelligenz zu beachten sind:
1. Bewerten Sie Ihre IT-Infrastruktur
Leider sind viele Unternehmen mit veralteten Altsystemen und komplizierten Technologie-Stacks belastet, was die Implementierung von KI erschwert. Wenn Ihr Unternehmen in einem solchen Umfeld tätig ist, sollten Sie unbedingt prüfen, wie Sie die richtige Grundlage schaffen können und wie Sie dies realistisch umsetzen können. Vielleicht stellen Sie dabei fest, dass Sie bereits einige KI-Projekte in der Pipeline haben, die auf Eis liegen. Bevor Sie eine kohärente KI-Strategie entwickeln, müssen Sie diese Art von Problemen in Ihrem Führungsteam und Ihren Abteilungen lösen. Nehmen Sie sich die Zeit, diese grundlegenden Fragen zu beantworten:
- Wird KI unserem Unternehmen helfen, bessere Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln?
- Wird KI die Markteinführung beschleunigen?
- Wird KI die Prozesseffizienz verbessern?
- Wird KI das Risiko und die Einhaltung von Vorschriften mindern?
Die oben gestellten Fragen ähneln denen, die Sie sich für jede neue Strategie zur Anwendungsentwicklung gestellt haben könnten. Die erfolgreiche Umsetzung Ihrer Strategie für künstliche Intelligenz erfordert Disziplin und die Anwendung der hier aufgeführten bewährten Verfahren. Darüber hinaus können Ihre Antworten die Umsetzung vorantreiben. Berücksichtigen Sie die Ressourcennutzung in Bezug auf Zeit, Kosten, Komplexität und Fähigkeiten, die für die Erstellung Ihrer KI-Modelle und die Rechtfertigung Ihres Business Case erforderlich sind.
2. Bestimmen Sie Anwendungsfälle
Suchen Sie nach relevanten Anwendungsfällen für den optimierten Einsatz von künstlicher Intelligenz in jedem der folgenden Bereiche:
- Maschinelles Lernen (ML)
- Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
- Natürliches Sprachverständnis (NLU)
- Optische Zeichenerkennung (OCR)
- Chatbots
Erfahren Sie, wie Ihre Mitbewerber und Kollegen KI-Plattformen erfolgreich eingesetzt haben. Suchen Sie nach Anbietern mit einer zuverlässigen Erfolgsbilanz, um das Risiko zu verringern. Beraten Sie sich mit Stakeholdern über Ihre Anwendungsfälle und die Vorteile der Implementierung von KI.
Nutzen Sie auch KI-Beschleuniger von bekannten Cloud-Service-Anbietern (CSPs), die möglicherweise bereits in Ihren LCAP-, DMS-, BPM-, RPA- und iPaaS-Plattformen enthalten sind. Wenn Sie mit Ihren Stakeholdern zusammenarbeiten und ihnen zeigen, wie sie Ihre KI-Lösung nutzen können, ist die Wahrscheinlichkeit größer, dass sie sie auch nutzen, was die unternehmensweite Akzeptanz fördert.
3. Interpretation der Rohdaten
Unzureichende Daten können zu falsch dargestellten Ergebnissen und zum Scheitern der KI-Implementierung führen. Wenn Sie die Rohdaten verstehen können, holen Sie sich die Unterstützung Ihrer Geschäftsexperten, um eine detaillierte Interpretation zu erhalten. Gehen Sie die Daten durch, um sicherzustellen, dass sie keine Tippfehler, fehlende Komponenten, verzerrte Beschriftungen und andere Fehler enthalten. Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenproben alle Elemente enthalten, die Sie für die Analyse benötigen.
Denken Sie über die Beziehung zwischen Ihren Daten und dem, was Sie vorhersagen wollen, nach. Stellen Sie sicher, dass die Daten nicht verzerrt sind. Wenn Sie sich die Zeit nehmen, die Rohdaten sorgfältig zu verstehen, werden Sie möglicherweise auch Einschränkungen feststellen. Diese Einschränkungen können Ihnen dabei helfen, Erwartungen für den Umfang Ihrer Vorhersagen festzulegen. Wenn ein menschliches Eingreifen erforderlich ist, überprüfen Sie alle Auslösepunkte, APIs, Randfälle, Ausnahmebehandlungen und Systemgrenzen.
4. Trainieren Sie die Modelle
Sie benötigen hochwertige historische Daten, um Ihre ML-Modelle zu trainieren. Verwenden Sie AutoML-Engines zur Erstellung von Bild-, Sprach-, Video- und natürlichsprachlichen Erkennungsmodellen. Mit AutoML-Engines kann jeder Benutzer seine Bilder hochladen und über eine Drag-and-Drop-Schnittstelle automatisch ein ML-Modell erstellen. Im Wesentlichen werden Daten importiert, die Daten mit Tags versehen und das Modell trainiert. Das Beste daran ist, dass eine AutoML-Engine die ganze komplizierte Arbeit für Sie erledigt.
5. Messen und verfolgen Sie Ihre Ergebnisse
Sie sollten mit künstlicher Intelligenz experimentieren, aber auch eine disziplinierte Verfolgung, Überwachung und Messung bei jedem Schritt mit einem kritischen Ansatz einführen. Außerdem ist es wichtig, dass Sie Ihren Einsatz kontinuierlich überprüfen, um sicherzustellen, dass er stets mit Ihren Geschäftszielen übereinstimmt. Eine Änderung Ihrer Strategie ist effektiver als das Akzeptieren von Misserfolgen.
Testen Sie Ihre Modelle und Vorhersagen weiter, um bei Bedarf weitere Verbesserungen vorzunehmen. Halten Sie Ihre Daten sauber und bewahren Sie einen Master-Rohdatensatz auf, den Sie für jede Testrunde verwenden. Sie können Ihren Stammdatensatz auch verwenden, um geänderte Anwendungsfälle zu testen. Überwachen Sie Ihr Modell auf mögliche Risiken und Probleme. Vergessen Sie nicht, Zeit für die Behandlung unerwarteter Probleme einzuplanen.
6. Unterweisen Sie Ihr Team und arbeiten Sie zusammen
Die künstliche Intelligenz wird immer besser, aber sie benötigt immer noch die richtigen Daten. Das Problem ist, dass es schwierig ist, Experten für Datenwissenschaft zu finden. Investieren Sie daher in die Weiterbildung Ihrer Stakeholder.
Ergänzen Sie Ihre Schulungsinitiativen, indem Sie ein Umfeld schaffen, in dem die Zusammenarbeit Teil der Kultur ist. Ein entscheidender Faktor für den Erfolg der KI-Implementierung ist das Änderungsmanagement. Legen Sie kurz- und langfristige Ziele fest, die Sie mit Hilfe von prädiktiven Analysen, maschinellem Lernen, natürlicher Sprachverarbeitung und anderen KI-Technologien erreichen wollen. Legen Sie fest, wie sich jeder Einsatz auf die einzelnen Geschäftsbereiche auswirkt und wie er die Arbeitsabläufe Ihrer Mitarbeiter verbessert.
7. Erkennen Sie die Gewinne
Feiern Sie jeden Erfolg und beziehen Sie alle Führungskräfte und Interessenvertreter ein. Versuchen Sie, Ihre Projekte innerhalb von 12 Wochen oder früher abzuschließen, um ein kontinuierliches Engagement zu fördern. Wenn Sie aus jedem erfolgreichen Projekt lernen, können Sie KI auf weitere Geschäftsbereiche und Unternehmensstandorte ausweiten.
Nutzen Sie Ihre Ziele als Erfolgsmaßstab und konzentrieren Sie sich auf Ihre Ergebnisse. Wenn Sie sich auf das Ergebnis konzentrieren, bedenken Sie, dass KI-Plattformen strukturierte und unstrukturierte Datensätze verarbeiten können.
Schließlich erfordert die Anwendung bewährter Verfahren zur Implementierung von KI eine langfristige Perspektive. Denken Sie daran, dass der Einsatz von KI ein Marathon und kein Frühling ist. Verstehen Sie, was KI derzeit leisten kann, und seien Sie realistisch, was Ihre Zeitpläne und Erwartungen angeht.
Letzter Gedanke
Unabhängig davon, wie Sie Ihre KI-Plattform programmieren, wird sie nur so gut funktionieren wie die Rohdaten, die Sie in sie eingeben. Nichtsdestotrotz ist die KI die wichtigste technologische Innovation unserer Zeit. Sie verkürzt die Zeit, die für den Aufbau wesentlicher Geschäftsmodelle und -prozesse benötigt wird, und verringert gleichzeitig die menschliche Fehlerquote. ProcessMaker bietet eine preisgekrönte intelligente Geschäftsprozessmanagement-Suite (iBPMS), die Unternehmen bei der Implementierung von KI unterstützt, indem sie sich nahtlos in eine Vielzahl von Systemen und Automatisierungstechnologien integrieren lässt.
