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Generative KI (Gen AI) revolutioniert die Geschäftswelt, indem sie innovative Wege für mehr Produktivität und Effizienz eröffnet. Dieser Leitfaden skizziert einen klaren Fahrplan für Unternehmen, die Gen AI einführen möchten. Er bietet praxisnahe Einblicke, die sowohl für Einsteiger als auch für Experten verständlich sind, und definiert die Rollen der wichtigsten Stakeholder im gesamten KI-Implementierungsprozess.

1. Setzen Sie klare Ziele für den Einsatz generativer KI in Ihrem Unternehmen

Die Definition präziser Ziele ist der Schlüssel zum Erfolg Ihrer Gen-AI-Initiative. Beginnen Sie damit, spezifische geschäftliche Herausforderungen zu identifizieren, die durch KI gelöst werden können. Diese Ziele sollten in Einklang mit den übergeordneten strategischen Zielen Ihres Unternehmens stehen. Egal, ob es darum geht, das Kundenerlebnis zu verbessern, die Effizienz zu steigern oder Innovationen zu fördern – Ihre KI-Projekte sollten direkt zur Erreichung dieser Ziele beitragen.

Denken Sie über inkrementelle Verbesserungen hinaus und fokussieren Sie sich auf transformative Potenziale. Überlegen Sie, wie generative KI Ihre Geschäftsprozesse oder Angebote grundlegend verändern kann. Beispiele dafür sind die Neugestaltung von Produktentwicklungszyklen, die Erschließung neuer Einnahmequellen oder die Revolutionierung von Entscheidungsprozessen. Ein Medienunternehmen könnte beispielsweise KI nutzen, um personalisierte Inhalte in großem Umfang zu erstellen und so neue Märkte oder Zielgruppen zu erschließen.

Binden Sie Führungskräfte ein, um klare und messbare Erfolgskennzahlen festzulegen. Diese KPIs könnten finanzielle Metriken wie Umsatzwachstum oder Kosteneinsparungen, operative Kennzahlen wie Produktivitätsgewinne oder Zeitersparnis oder kundenorientierte Indikatoren wie Zufriedenheit oder Engagement umfassen.

2. Definieren Sie Ihren Gen AI-Anwendungsfall

Sobald Sie das Geschäftsproblem und die gewünschten Ergebnisse klar vor Augen haben, tauchen Sie tiefer in die Details ein, um das Problem in einen konkreten Anwendungsfall zu überführen.

Bewertung der technischen Machbarkeit: Analysieren Sie, wie komplex die Integration von generativer KI in Ihre bestehenden Systeme ist. Dazu gehört die Entscheidung, ob Sie eigene Modelle entwickeln oder auf vortrainierte Modelle zurückgreifen sollten, und die Berücksichtigung der erforderlichen Rechenkapazitäten für verschiedene Szenarien.

Priorisieren Sie den passenden Anwendungsfall: Entwickeln Sie eine Bewertungsmatrix, die Faktoren wie Umsatzpotenzial, Möglichkeiten zur Kostensenkung, Verbesserungen bei wichtigen Geschäftskennzahlen, technische Komplexität, Ressourcenbedarf und die Umsetzungszeit einbezieht.

Entwurf eines Proof of Concept (PoC): Sobald Sie den Anwendungsfall ausgewählt haben, erstellen Sie einen technischen Proof of Concept. Dieser sollte Anforderungen an die Datenvorbereitung, Kriterien für die Modellauswahl, Integrationspunkte mit bestehenden Systemen sowie Leistungskennzahlen und Erfolgskriterien definieren.

3. Frühzeitige Einbindung von Interessengruppen

Die frühzeitige Einbindung der wichtigsten Stakeholder ist entscheidend, um Ihre KI-Initiative an den Unternehmensbedürfnissen auszurichten und breite Unterstützung zu sichern. Ein erfolgreiches KI-Team sollte mindestens vier verschiedene Rollen umfassen:

Business Manager: Integrieren Sie Experten aus den relevanten Geschäftsbereichen, die von den KI-Anwendungsfällen betroffen sind. Diese Manager helfen dabei, das Pilotprojekt auf die strategischen Ziele des Unternehmens auszurichten und notwendige Management- und Prozessänderungen zu identifizieren.

KI-Entwickler / Software-Ingenieure: Sie unterstützen bei der Entwicklung der Benutzeroberfläche, Front-End-Anwendungen und der Skalierbarkeit. Unternehmen, die KI-Entwickler aktiv einbinden, erreichen häufig eine reifere KI-Implementierung.

Datenwissenschaftler und KI-Experten: Während Data Scientists früher hauptsächlich ML-Modelle entwickelten, hat sich ihre Rolle weiterentwickelt. Heute sind sie in der Entwicklung, im Training, in der Validierung und Pflege von Basismodellen für Datenaufgaben involviert.

Dateningenieure: Sie legen das Fundament für jede KI-App, indem sie die Daten für das Training und die Bereitstellung vorbereiten, bereinigen und validieren. Sie entwickeln außerdem Datenpipelines, die für die Qualität, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit von KI-Anwendungen sorgen.

4. Bewerten Sie Ihre Datenlandschaft

Eine gründliche Analyse Ihrer Datenbestände ist essenziell für den Erfolg Ihrer Gen-AI-Implementierung. Starten Sie mit einer umfassenden Bestandsaufnahme und Bewertung aller Datenquellen, die für Ihre Gen-AI-Ziele relevant sind. Dazu zählen strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten. Beurteilen Sie jede Quelle hinsichtlich ihrer Relevanz für Ihre spezifischen Anwendungsfälle. Wenn Sie beispielsweise einen Chatbot für den Kundenservice entwickeln, sollten Sie den Fokus auf Kundeninteraktionsprotokolle, Produktinformationsdatenbanken und FAQs legen.

Nutzen Sie Tools wie IBM watsonx.data, um Ihre Daten zu zentralisieren und für KI-Workloads aufzubereiten. watsonx.data bietet einen zentralen Zugangspunkt für den Zugriff auf all Ihre Daten, unabhängig davon, ob sie in der Cloud oder On-Premises gespeichert sind. Dieser vereinheitlichte Zugriff erleichtert die Datenverwaltung und die Integrationsprozesse und rationalisiert die Vorbereitung und Validierung der Daten für KI-Modelle.

Ziehen Sie Dateningenieure hinzu, um die Datenqualität zu bewerten und robuste Datenaufbereitungsprozesse einzurichten. Denken Sie daran: Die Qualität Ihrer Daten beeinflusst direkt die Leistungsfähigkeit Ihrer KI-Modelle.

5. Wählen Sie das Basismodell für Ihren Anwendungsfall

Die Wahl des richtigen KI-Modells ist entscheidend für den Erfolg Ihres Projekts. Datenwissenschaftler spielen eine zentrale Rolle bei der Auswahl des passenden Basismodells. Sie bewerten Faktoren wie die Modellleistung, Größe und Spezialisierung, um die optimale Lösung für Ihren Anwendungsfall zu finden.

IBM watsonx.ai bietet eine umfassende Modellbibliothek mit vortrainierten Modellen, die für verschiedene Aufgaben optimiert sind. Diese Bibliothek ermöglicht es Datenwissenschaftlern, schnell mit verschiedenen Modellen zu experimentieren und den Auswahlprozess zu beschleunigen. So stellen Sie sicher, dass das gewählte Modell perfekt zu den Anforderungen Ihres Projekts passt.

Eine sorgfältige Auswertung der trainierten Modelle in watsonx.ai, wie beispielsweise IBM Granite, ist essenziell. Diese Modelle wurden auf vertrauenswürdigen Datenquellen aus Bereichen wie dem Internet, der Wissenschaft, dem Code, dem Rechtswesen und dem Finanzwesen trainiert, was sie für eine Vielzahl von Geschäftsanwendungen geeignet macht. Überlegen Sie, welche Kompromisse zwischen vortrainierten Modellen wie IBM Granite und maßgeschneiderten Optionen bestehen.

Binden Sie Ihre KI-Entwickler frühzeitig ein, um die Integration des gewählten Modells in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe zu planen und einen reibungslosen Implementierungsprozess sicherzustellen.

6. Trainieren und validieren Sie das Modell

Das Training und die Validierung sind entscheidende Schritte, um die Leistung Ihres KI-Modells zu optimieren. Überwachen Sie den Fortschritt des Trainings genau und passen Sie die Parameter an, um das Modell kontinuierlich zu verbessern.

Nutzen Sie Plattformen wie watsonx.ai, um das Training effizient zu gestalten. Diese Plattformen ermöglichen es Ihnen, den Fortschritt zu verfolgen und Anpassungen in Echtzeit vorzunehmen, um die Modellleistung zu maximieren.

Führen Sie gründliche Tests durch, um sicherzustellen, dass das Modell wie erwartet funktioniert und den Anforderungen entspricht. Tools wie watsonx.governance können Ihnen helfen, das Verhalten Ihres Modells zu bewerten und sicherzustellen, dass es den relevanten Vorschriften und ethischen Standards entspricht.

7. Einsetzen des Modells

Der Einsatz Ihres Gen-AI-Modells markiert den entscheidenden Schritt von der Entwicklung zur praktischen Anwendung. Dabei spielen Entwickler eine zentrale Rolle, indem sie das trainierte Modell in Ihre Produktionsumgebung integrieren. Der Fokus liegt auf der Erstellung von APIs oder Schnittstellen, die eine nahtlose Kommunikation zwischen dem Modell und den bestehenden Geschäftsanwendungen ermöglichen. Zudem kümmern sich die Entwickler um die Datenvorverarbeitung, die Ausgabeformatierung und die Skalierbarkeit, um sicherzustellen, dass die Modellantworten den Geschäftsanforderungen und Benutzerbedürfnissen entsprechen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Einrichtung von Feedback-Schleifen zwischen den Nutzern und Ihrem technischen Team. Diese kontinuierliche Kommunikation ist essenziell, um potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und die Gen-AI-Lösung stetig zu verbessern.

8. Skalieren und weiterentwickeln

Sobald Ihr Gen-AI-Projekt ausgereift ist, ist es an der Zeit, seine Wirkung und Fähigkeiten zu erweitern. Evaluieren Sie, wie erfolgreiche KI-Workloads auf andere Bereiche Ihres Unternehmens ausgedehnt werden können. Wenn sich Ihr erstes Projekt bewährt hat, suchen Sie nach Möglichkeiten, es unternehmensweit einzusetzen.

Erkunden Sie erweiterte Funktionen in Plattformen wie watsonx.ai, um komplexere Anwendungsfälle zu bewältigen. Dies könnte die Anpassung des Modells für ähnliche Aufgaben oder die Nutzung fortschrittlicher Funktionen umfassen.

Es ist entscheidend, dass Sie auch bei der Skalierung Ihrer KI-Funktionen strenge Governance-Praktiken beibehalten. Mit Tools wie watsonx.governance stellen Sie sicher, dass Ihre expandierenden KI-Funktionen ethisch vertretbar und konform bleiben und gleichzeitig Ihre Geschäftsziele unterstützen.

Beginnen Sie mit der Transformation Ihrer Gen-AI-Lösung. Die Implementierung generativer KI ist mehr als nur eine technologische Neuerung – sie ist eine transformative Reise, die Ihre Unternehmenslandschaft nachhaltig verändern kann.

Denken Sie bei den nächsten Schritten an Folgendes:

• Ethische Praktiken bei der KI-Entwicklung und -Einführung priorisieren
• Eine Kultur der kontinuierlichen Innovation und des Lernens fördern
• Anpassungsfähig bleiben, wenn sich KI-Technologien weiterentwickeln

Mit diesen Grundsätzen sind Sie gut aufgestellt, um das volle Potenzial der generativen KI in Ihrem Unternehmen zu entfalten. Nutzen Sie die IBM watsonx-Plattform, um Ihre KI-Ziele zu beschleunigen und Ihre Vision zum Leben zu erwecken.

Der Artikel basiert auf einer Veröffentlichung auf dem US IBM Blog.