KI-Produkte und -Projekte – wie unterscheiden sie sich von anderen? | KI in der Wirtschaft #49

Einführung in das KI-Produktmanagement

KI-Produkte erfordern eine ständige Weiterentwicklung und Anpassung, was sich von herkömmlichen Technologielösungen unterscheidet.

• KI, künstliche Intelligenz – ein allgemeiner Name für die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben auszuführen, die die Funktionsweise der menschlichen Vernunft und Kreativität nachahmen, wie etwa das Erkennen von Bildern, das Verstehen geschriebener und gesprochener Sprache oder das Treffen von Entscheidungen auf der Grundlage verfügbarer Daten.
• ML, maschinelles Lernen – eine Unterdisziplin der KI, die Prozesse abdeckt, bei denen Maschinen aus Daten lernen und erfahren, wie sie Aufgaben besser ausführen können. Die Einzigartigkeit von Produkten, die auf maschinellem Lernen (ML) basieren, liegt darin, dass sie nicht vorprogrammiert, sondern mit Lern- und Anpassungsfähigkeiten ausgestattet sind. In Branchen wie dem Gesundheitswesen trägt KI zu einer präziseren Diagnostik bei, während sie im Finanzwesen eine anspruchsvollere Risikoanalyse ermöglicht.
• GenAI, generative künstliche Intelligenz – ein neues Feld von ML, bei dem es um Systeme geht, die neue Inhalte wie Texte, Bilder, Videos, 3D-Modelle oder Musik basierend auf der Erfindung des Benutzers oder einem vom Benutzer angegebenen Zweck und Eingabedaten wie Schlüsselwörtern und Abfragen erstellen können , oder Eingabeaufforderungen, oder Skizzen oder Fotos.

KI-Produktplanung – von der Idee bis zur Umsetzung

Bei der Planung eines KI-Produkts muss zu Beginn eine Schlüsselfrage gestellt werden: Wird dieses Produkt von der Hinzufügung von KI-Funktionen profitieren?

Die Implementierung eines KI-Produkts ist riskant und teuer. Daher ist es eine gute Idee, zunächst das Problem zu definieren, das durch die KI-Implementierung gelöst werden soll, und dann zu versuchen, es optimal zu lösen. Vielleicht mithilfe eines Brainstormings mit ChatGPT oder Google Bard, die überraschenderweise Ratschläge zum optimalen Produktentwicklungspfad geben können – nicht unbedingt basierend auf KI.

Wenn wir uns jedoch dafür entscheiden, das Angebot eines Unternehmens um künstliche Intelligenz zu erweitern, müssen wir die Besonderheiten des KI-Projektlebenszyklus berücksichtigen. Schließlich zeigen Daten von Gartner, dass nur 54 % der KI-Projekte von der Pilotphase in die Produktion gelangen.

Dies ist häufig auf die vielversprechenden Prototypen zurückzuführen, die mit den heute verfügbaren KI-Tools erstellt werden können. Andererseits ist es sehr schwierig, die von den Beteiligten geforderte „Produktionsqualität“ sowie die Wiederholbarkeit und Relevanz der Ergebnisse zu erreichen.

Der KI-Produktlebenszyklus unterscheidet sich von anderen jedoch nicht nur dadurch, dass er etwas seltener über die Konzeptphase hinausgeht. Während der Lebenszyklus traditioneller Produkte zu einem allmählichen Rückgang des Interesses neigt, sobald der Umsatz seinen Höhepunkt erreicht, kommt es bei KI-Produkten zum sogenannten „Schwungradeffekt“. Hierbei handelt es sich um ein Phänomen, bei dem sich ein auf maschinellem Lernen basierendes Produkt mit der Nutzung verbessert und neue Daten von Benutzern gesammelt werden. Je besser das Produkt ist, desto mehr Benutzer entscheiden sich dafür, wodurch wiederum mehr Daten zur Verbesserung des Algorithmus generiert werden. Durch diesen Effekt entsteht eine Rückkopplungsschleife, die eine kontinuierliche Verbesserung und Skalierung KI-basierter Lösungen ermöglicht.

Quelle: DALL-E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Dies macht sie zu Produkten mit einem sich erneuernden Lebenszyklus. Mit anderen Worten bedeutet der Schwungradeffekt in der KI, dass kontinuierliche Verbesserungen zu schrittweisen Verbesserungen der Produktleistung führen. Zum Beispiel:

• Iteratives Training von KI-Modellen – zum Beispiel erfordert ein Modell für Verkaufsprognosen möglicherweise wiederholtes Training, um optimale Genauigkeit zu erreichen, aber es wird mit der Zeit immer perfekter,
• Datenrückstandsmanagement – ​​Bei Anwendungen zur Inhaltspersonalisierung kann das Sammeln und Analysieren von Benutzerdaten Priorität haben, was nach und nach zu immer relevanteren Ergebnissen führen wird.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI-Projektmanagement Flexibilität und die Bereitschaft zur kontinuierlichen Verbesserung erfordert. Daher müssen KI-Projektmanager auf sich ändernde Anforderungen vorbereitet sein und Strategien ständig anpassen.

Daten und ihre Rolle bei der KI-Produktentwicklung verstehen

Die Rolle von Daten bei der KI-Produktentwicklung ist von entscheidender Bedeutung. McKinsey schätzt, dass generative KI-Modelle einen wirtschaftlichen Nutzen von bis zu 4,4 Billionen US-Dollar pro Jahr generieren könnten. Um jedoch ein Stück von diesem Kuchen zu ergattern, ist ein qualitativ hochwertiges Datenmanagement erforderlich.

Damit beispielsweise ein E-Commerce-Produktempfehlungssystem gut funktioniert, ist die Qualität der Kundenverhaltensdaten entscheidend. Sie benötigen nicht nur die richtige Menge an Daten, sondern auch deren ordnungsgemäße Segmentierung und Aktualisierung und vor allem das geschickte Ziehen von Schlussfolgerungen aus den gesammelten Informationen.

Bei der Erstellung eines datengesteuerten KI-Produkts ist es ebenso wichtig, die Unparteilichkeit der Daten zu wahren. Beispielsweise dürfen die Daten bei KI-Algorithmen, die bei der Personalbeschaffung oder im Versicherungswesen eingesetzt werden, keine impliziten Verzerrungen – basierend auf Geschlecht oder Standort – enthalten, die zu Diskriminierung führen könnten.

Es ist erwähnenswert, dass eine ordnungsgemäße Datenverwaltung nicht nur technisches Fachwissen erfordert, sondern auch ein Bewusstsein für deren Auswirkungen auf die Leistung von KI-Produkten.

Die häufigsten Probleme bei der Verwaltung KI-basierter Produkte

Die Verwaltung von KI-Produkten bringt Herausforderungen mit sich, die spezifische Fähigkeiten und ethisches Bewusstsein erfordern. Zu den wichtigsten Problemen zählen:

• Entwicklung von KI-Fähigkeiten – zum Beispiel muss ein Produktmanager in der KI-Branche die Grundlagen des maschinellen Lernens verstehen, um effektiv mit dem technischen Team zusammenarbeiten zu können.
• aktuelle Orientierung an gesetzlichen Anforderungen – Vorschriften für KI-Produkte entstehen gerade erst, daher müssen Sie darauf ausgerichtet sein, die Richtlinien und Vorschriften Ihres Unternehmens für die Nutzung des KI-Produkts fortlaufend anzupassen,
• Integration von KI in bestehende Systeme – die Integration fortschrittlicher künstlicher Intelligenz in bestehende IT-Systeme kann technologische und organisatorische Herausforderungen mit sich bringen,
• Skalierung von KI-Lösungen – für Technologie-Startups erfordert die Entwicklung eines KI-Prototyps zu einem vollwertigen Produkt Ressourcen, Zeit und Fachwissen, was aufgrund des relativ geringen Angebots und der hohen Nachfrage an Spezialisten auch ein Problem darstellen kann,
• Benutzer binden – für eine App, die KI zur Personalisierung von Inhalten nutzt, ist die ständige Anpassung an die sich ändernden Vorlieben der Benutzer der Schlüssel, um sie zu binden.
• Die Bewältigung ethischer Dilemmata – beispielsweise bei einer KI-Anwendung zur Gesundheitsüberwachung – hat Priorität. Datenschutz und Sicherheit von Benutzerdaten haben Priorität.

KI-Produkte – Zusammenfassung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Verwaltung von KI-Projekten und -Produkten ein Verständnis für die einzigartigen Herausforderungen und Chancen erfordert, die die Technologie mit sich bringt. Das Verständnis der Rolle von Daten, die Fähigkeit, Teams und Projekte zu verwalten sowie sich der ethischen Aspekte von KI bewusst zu sein, sind von wesentlicher Bedeutung. KI-Produkte eröffnen der Wirtschaft neue Horizonte, erfordern jedoch den richtigen Ansatz und die richtigen Fähigkeiten.

Für Start-ups ist es wichtig, sich darauf zu konzentrieren, das Problem, das das KI-Produkt lösen soll, klar zu definieren und ein Team mit den richtigen Kenntnissen und Erfahrungen im Bereich KI aufzubauen. Es lohnt sich auch, sich auf den Aufbau ethischer und transparenter KI-Systeme zu konzentrieren, die den Erwartungen und Vorschriften der Benutzer entsprechen.

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Autor: Robert Whitney

JavaScript-Experte und Dozent, der IT-Abteilungen coacht. Sein Hauptziel ist es, die Teamproduktivität zu steigern, indem er anderen beibringt, wie sie beim Codieren effektiv zusammenarbeiten können.

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