10 Fragen, die Sie sich stellen sollten, bevor Sie künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen implementieren

KI (Künstliche Intelligenz) und ML (Maschinelles Lernen) können Organisationen Durchbrüche in ihren Produktionssystemen und sogar einen Wettbewerbsvorteil bieten, wenn sie durchdacht und im richtigen Kontext eingesetzt werden. Die digitale Transformation und ihre vielfältigen Fortschritte haben Druck auf Unternehmen erzeugt, der aus der Angst resultiert, abgehängt zu werden, was wiederum zu einer Vorbereitschaft bei Führungskräften geführt hat, diese Technologien in ihren Unternehmen zu implementieren.

Aber in den meisten Fällen bleiben die grundlegenden Hindernisse bestehen, selbst wenn sie angenommen werden, und nur wenige Unternehmen verfügen über die grundlegenden Komponenten, die es der KI ermöglichen, Wert in großem Maßstab zu generieren. Sich darüber im Klaren zu sein, wo die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz liegen, und über zentrale und definierte Strategien zu verfügen, um die Daten zu erhalten, die die KI benötigt, sollte der Ausgangspunkt für jedes Unternehmen sein, das sich entscheidet, in diese Transformation einzutauchen.

Vor der Einführung einer KI- und ML-Strategie sollten sich Unternehmen daher die folgenden Fragen stellen:

1. Welches Problem möchten Sie mit KI lösen?

Die Hauptsache in diesem Fall ist, mit der Definition des Problems zu beginnen. Was sucht das Unternehmen? Ist es ein maschinelles Lernmodell, das es lösen kann? Ist konkret bekannt, wofür KI-Systeme eingesetzt werden?

Es ist einerseits wichtig zu erkennen, welche Arten von Aktivitäten ineffizient oder personalintensiv sind, und andererseits zu bestimmen, wie KI- und ML-Systeme diese Probleme mindern können.

2. Was plant das Unternehmen, um KI in eine Chance zu verwandeln?

Wie plant das Unternehmen, das Problem anzugehen und die Lösung zu implementieren?

An dieser Stelle ist es wichtig zu wissen, wie man die Problemdefinition in ein automatisches Lernproblem umformuliert und wie man es so implementiert, dass jede Art von Verlangsamung oder Wertverlust während des Transformationsprozesses vermieden wird.

3. Benötigt das Unternehmen eine vorübergehende oder dauerhafte Lösung?

KI-Technologien müssen zum Kerngeschäft des Unternehmens werden und mit einem Mentalitätswandel im Management einhergehen. Die überwiegende Mehrheit der Erfolgsgeschichten wird durch eine digitale Transformation des Unternehmens auf allen Ebenen unterstützt.

Je nachdem, ob ein KI-Modell für eine bestimmte Aktion oder für die täglichen Prozesse des Unternehmens benötigt wird, wird entschieden, ein kundenspezifisches Produkt, eine standardisierte Lösung oder eine temporäre Dienstleistung zu erwerben.

4. Verfügt das Unternehmen über die notwendigen Daten, um das KI-Modell zu füttern?

Die Qualität des KI-Modells hängt direkt von der Qualität und Quantität der Daten ab, die dem Unternehmen zur Verfügung stehen. Die Verwendung von KI impliziert das Trainieren eines genauen und aussagekräftigen Datenmodells, das die KI-Systeme füttern kann, damit sie lernen, selbstständig zu funktionieren, daher ist es entscheidend, über qualitativ hochwertige historische Daten zu verfügen.

Verfügt mein Unternehmen über genügend Daten? Sind die Datenquellen, die die KI verwenden wird, zuverlässig? Verfügt das Unternehmen über eine robuste Datenarchitektur? Um diese Fragen zu beantworten, bedarf es eines soliden Rahmens aus Zielen und KPIs (Key Performance Indicators) sowie einer robusten Datenstrategie, um sicherzustellen, dass sie so wertvoll wie möglich komprimiert werden.

5. Werden diese Daten digitalisiert?

Habe ich die Daten in digitalen Systemen gespeichert? Um die Daten richtig verwalten zu können, müssen sie digitalisiert, zentralisiert, organisiert und in verschiedene digitale Tools (wie CRMs oder ERPs, SCADAS usw.) oder in Datenbanken, CSV-Dateien, Excels usw. integriert werden Ist dies nicht der Fall, kann die Digitalisierung und Nutzung dieser Daten durch KI lange dauern und manchmal eine unüberwindbare Investition sein.

6. Verfügt das Unternehmen über die notwendigen Ressourcen für die Umsetzung?

Das Unternehmen muss realistisch sein, ob es wirklich über die notwendigen Ressourcen auf der Ebene des Human- und Finanzkapitals verfügt, um Veränderungen zu verkraften. Wo finden wir die Experten für den Einsatz von KI? Wie hoch ist das Budget des Unternehmens für den Erwerb eines ML-Modells?

Um einen reibungslosen Übergang und eine korrekte Integration der Modelle in die internen Systeme zu erreichen, ist es wichtig, ein technisches Team zu haben, das das Unternehmen kennt und auch den Entwickler oder Datenwissenschaftler kennt. Darüber hinaus müssen diese Teams qualifiziert sein, die zu implementierenden Modelle in die Systeme des Unternehmens zu integrieren.

Andererseits hängt die Genauigkeit des KI-Modells vom Budget, der Ausrüstung und der Zeit ab, die dem Unternehmen für die Entwicklung zur Verfügung stehen. All dies wird auch bestimmen, ob sich das Unternehmen für einen On-Demand-Service oder den Erwerb eines eigenen Modells entscheidet, das von seinem Team implementiert wird.

7. Was sind die Folgen, wenn KI ausfällt?

KI-Modelle arbeiten mit sehr ausgeklügelten Algorithmen und statistischen Korrelationen, aber es gibt immer eine Fehlerspanne. Will das Unternehmen KI in einem Prozess mit hoher Variabilität und geringer Genauigkeitsrate implementieren oder umgekehrt? Welche Risiken und wie viel Investition würden verloren gehen, wenn es nicht klappen würde?

Abhängig davon, welche Systeme und Daten verfügbar sind, muss das Unternehmen bewerten, ob die Genauigkeit dieser Modelle voraussichtlich hoch genug ist, um fortzufahren.

8. Wie wird KI in die Gesamtstrategie des Unternehmens integriert?

Wie wird das Unternehmen IA mit Prozessen und Menschen integrieren? Gibt es Wendepunkte, an denen IA mit Prozessen kollidieren wird?

KI sollte nicht als eigenständige Technologie implementiert werden, sondern als integrierte Lösung, die Synergien mit allen Bereichen des Unternehmens eingeht, um Produktivität und Ergebnisse zu maximieren. Das Unternehmen muss sich fragen, ob das KI-Modell in der Lage sein wird, mit den anderen Parteien zusammenzuarbeiten, und identifizieren, welche Probleme auftreten können.

9. Wie wird sich diese Änderung auf die Mitarbeiter des Unternehmens auswirken?

Inwieweit wird sich die Fähigkeit von IA, die jetzt von Arbeitern ausgeführten Aktivitäten zu automatisieren, auf die Größe der Belegschaft auswirken? Arbeitnehmer können Veränderungen gegenüber sehr skeptisch sein und das Unternehmen muss ethische Lösungen finden, damit sie ihren Wert und ihre Motivation nicht verlieren.

Wirksame Veränderungsprogramme konzentrieren sich auf spezifische Schulungen und Interventionen, um Mitarbeiter und Manager in das Unternehmen einzubeziehen.

10. Was sind die erwarteten Erträge aus der Anwendung dieser Technologie?

Wie lange wird es dauern, bis das Unternehmen die Investition wieder hereingeholt 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 wichtigen Investition verbunden.

Aus diesem Grund muss zur Bestimmung der Parameter des Return on Investment eine realistische Einschätzung vorgenommen werden. Um diesen Plan auszuführen, sollten die möglichen Leistungsindikatoren (KPIs) festgelegt werden, damit die Rendite gemessen werden kann und wie viel Wert das Modell dem Unternehmen bringt, sollte berechnet werden.

Denken Sie darüber nach, KI in Ihrem Unternehmen zu implementieren?

KI eröffnet Unternehmen unzählige Möglichkeiten, aber wenn sie nur als Experiment eingesetzt wird, wenn ein bestimmtes Problem nicht identifiziert und kein Aktionsplan erstellt wird, wird sie sich als wertloses Unterfangen herausstellen und das Management wird nein sehen Return on Investment.

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