KI-Team vs. Rollenverteilung | KI in der Wirtschaft #53

Wissen Sie, welche Fähigkeiten und Persönlichkeiten in einem KI-Team benötigt werden? Im heutigen Artikel werfen wir einen Blick darauf, wie das KI-Team aussieht, und besprechen Kompetenzen, Persönlichkeiten, Arbeitsstruktur und Verantwortlichkeiten. Weiter lesen.

Was macht das KI-Team?

Das AI-Team ist eine Gruppe von Spezialisten auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz. Zu ihren Aufgaben im Unternehmen gehören:

• Stärkung von Produkten und Dienstleistungen durch KI – das KI-Team kann KI-basierte Systeme entwickeln und implementieren, die den Wert der angebotenen Produkte und Dienstleistungen steigern. Beispielsweise kann ein E-Commerce-Unternehmen ein KI-basiertes Empfehlungssystem einsetzen, das auf Basis einer Analyse des Einkaufsverhaltens Produkte vorschlägt, die auf die Vorlieben der Kunden zugeschnitten sind.
• Routineaufgaben automatisieren – das KI-Team kann Lösungen erstellen, die sich wiederholende Aufgaben automatisieren und es den Mitarbeitern ermöglichen, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren. Beispielsweise kann ein Unternehmen einen KI-basierten Chatbot erstellen, um Kundenservice zu bieten und häufig gestellte Fragen zu beantworten.
• Daten analysieren und Berichte erstellen – das KI-Team kann große Datenmengen analysieren, Schlussfolgerungen ziehen und Berichte erstellen, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Ein Unternehmen kann beispielsweise ein KI-basiertes Stimmungsanalysesystem verwenden, um das Kundenfeedback zu seinen Produkten und Dienstleistungen zu überwachen.

Die Verantwortlichkeiten des KI-Teams eines Unternehmens hängen jedoch in erster Linie von den Ambitionen der Organisation hinsichtlich des Umfangs des Einsatzes künstlicher Intelligenz ab. Laut Gartner lässt sich der Umfang des KI-Einsatzes im Unternehmen grob in drei Bereiche einteilen:

1. Unternehmen, die ihre Effizienz verbessern möchten und bei denen das KI-Team hauptsächlich daran arbeitet, sowohl interne Tools für die Organisation als auch Tools für den Kundenservice vorzubereiten.
2. Unternehmen, die KI zur Optimierung ihrer Abläufe nutzen, den Einsatz bei Produkten und Kundenservice jedoch vermeiden. Dem KI-Team geht es ausschließlich um die Verbesserung der internen Prozesse einer Organisation.
3. Unternehmen, die künstliche Intelligenz in großem Umfang implementieren, wobei das KI-Team Lösungen in Produkten, im Kundenservice und intern implementiert.

Quelle: Gartner (https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/it-symposium-keynote)

Kompetenzen und Verantwortlichkeiten der KI-Teammitglieder

Laut Gartners Bericht „Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2024“ wird die Nachfrage nach Spezialisten für künstliche Intelligenz in den kommenden Jahren wachsen, insbesondere in Bereichen wie:

• Implementierung generativer künstlicher Intelligenz in Unternehmen,
• KI-Vertrauen, Risiko- und Sicherheitsmanagement, KI-TRISM,
• Erstellen und Entwickeln KI-gestützter Anwendungen (AI-Augmented Development),
• Einsatz künstlicher Intelligenz zur Optimierung der Entscheidungsfindung.

Doch wie sieht ein KI-Team intern aus? Natürlich kann es je nach Projekt leicht variieren. Aber hier sind einige Schlüsselrollen im KI-Team:

• Datenwissenschaftler – Datenwissenschaftler befassen sich mit Datenanalyse und -interpretation, prädiktiver Modellierung und maschinellem Lernen. Ihr Hauptziel besteht darin, wertvolle Informationen aus Daten zu extrahieren und diese für Geschäftsentscheidungen zu nutzen.
• KI-Softwareentwickler – KI-Softwareentwickler erstellen und entwickeln Anwendungen auf Basis künstlicher Intelligenz. Ihre Aufgabe ist es, Machine-Learning-Algorithmen zu implementieren, zu optimieren und in bestehende Systeme zu integrieren.
• ML-Forscher/ML-Ingenieur – ML-Forscher entwickeln neue Modelle und Algorithmen für maschinelles Lernen und implementieren sie. Ihr Hauptziel ist die kontinuierliche Verbesserung und Innovation im Bereich der künstlichen Intelligenz.
• KI-Ethiker – KI-Ethiker sind Fachleute, die die mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz verbundenen Risiken verstehen und für die ethische Anwendung dieser Technologie verantwortlich sind. Sie stellen sicher, dass KI-Initiativen und deren Umsetzung im Einklang mit ethischen Grundsätzen und dem Gesetz stehen.

Das KI-Team benötigt außerdem jemanden, der für die strategischen und geschäftlichen Aspekte des Projekts verantwortlich ist. Dies kann ein KI-Manager sein, der die Entwicklung und Implementierung KI-basierter Prozesse und Produkte leitet, oder ein Chief AI Officer (CAIO), der für die KI-Strategie im gesamten Unternehmen verantwortlich ist. Ihre Aufgabe besteht darin:

• die verwendeten KI-Technologien verwalten – der CAIO muss mit verschiedenen KI-Algorithmen und -Techniken vertraut sein und in der Lage sein, diese zur Lösung von Problemen in einer Organisation anzuwenden,
• Überwachen Sie das Design, die Entwicklung, das Testen und die Implementierung von KI-Lösungen in Zusammenarbeit mit dem KI-Team.
• Messen Sie die geschäftlichen und finanziellen Auswirkungen von KI, um die Vorteile und Kosten der Implementierung künstlicher Intelligenz zu bewerten.
• Mitarbeiter im Bereich KI schulen und weiterentwickeln.

Persönlichkeiten im KI-Team

Wie in jedem engmaschigen Team muss jedes Mitglied des KI-Teams über die richtigen Kompetenzen, regelmäßig aktualisierte Fähigkeiten und Erfahrung verfügen. Nicht weniger wichtig ist jedoch die Notwendigkeit der Vielfalt, das heißt, das Team sollte nicht so sehr aus ähnlichen Menschen bestehen, sondern aus Menschen, die sich gegenseitig mit ihren unterschiedlichen Sichtweisen inspirieren.

Persönlichkeiten spielen eine Schlüsselrolle beim Aufbau eines effektiven KI-Teams. Obwohl alle Teammitglieder eine Leidenschaft für Technologie und analytische Fähigkeiten teilen, unterscheiden sie sich in ihrer Herangehensweise, ihrem Temperament und ihren Vorlieben.

Der KI-Teammanager muss diese Unterschiede erkennen und die Bedeutung der Vielfalt schätzen. Ein detailorientierter und akribischer Datenwissenschaftler kann beispielsweise von abstrakten Diskussionen über die zukünftigen Richtungen der KI-Technologie gelangweilt sein und sich lieber auf die Verbesserung des aktuellen ML-Modells konzentrieren. Andererseits hat der KI-Ethiker mit einem visionären Temperament und einer reichen Vorstellungskraft möglicherweise nicht die Geduld für langwieriges Programmieren und Testen.

Laut dem Bericht „Technology Trends Outlook 2023“ von McKinsey werden in der heutigen Geschäftswelt folgende Aspekte immer wichtiger:

• Flexibilität – die Geschwindigkeit, mit der sich die Technologie weiterentwickelt, bedeutet, dass es sich nicht lohnt, sich auf einen Satz Tools oder eine Vorgehensweise festzulegen.
• Die Fähigkeit, sich an sich ändernde Bedingungen anzupassen – Änderungen in der Teamzusammensetzung, eine Verlagerung auf Remote-Arbeit oder sogar die Auslagerung in ein anderes Unternehmen sollten für das „ideale“ KI-Teammitglied kein Problem darstellen.
• Offenheit für neue Herausforderungen – die Implementierung künstlicher Intelligenz in mehr Unternehmensbereichen bedeutet, dass sich jede Person im KI-Team neue Fähigkeiten aneignen muss.

Ebenso wichtig sind die Fähigkeit zur Zusammenarbeit und Kommunikation, die Bereitschaft, Verantwortung für zugewiesene Aufgaben zu übernehmen und die Fähigkeit, mit Stress umzugehen.

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

Projektstrukturplan

Um einen effektiven Arbeitsablauf im KI-Team sicherzustellen, lohnt sich der Einsatz der Projektstrukturplantechnik. Dabei wird das Projekt in detailliertere Aufgaben aufgeteilt, die dann den einzelnen Teammitgliedern entsprechend ihrer Kompetenzen zugewiesen werden.

Auf der obersten Ebene gibt es übergeordnete Geschäftsziele, die in konkrete Produktinitiativen heruntergebrochen werden. Diese wiederum gliedern sich in Recherche-, Programmier-, Testaufgaben etc. Dank WBS weiß jeder genau, was er tun muss, um zum Erfolg des Ganzen beizutragen.

Im KI-Team könnte der Projektstrukturplan so aussehen:

• Datenanalyse. Das KI-Team beginnt oft mit der Analyse von Daten, um Muster und Beziehungen zu identifizieren, die zur Erstellung von Vorhersagemodellen verwendet werden können.
• Erstellen von Vorhersagemodellen. Basierend auf den gesammelten Daten erstellt das KI-Team Vorhersagemodelle, mit denen zukünftige Ereignisse vorhergesagt werden können.
• Modelle testen und optimieren. Sobald die Modelle erstellt sind, testet und optimiert das KI-Team sie, um sicherzustellen, dass sie ordnungsgemäß funktionieren und genaue Ergebnisse liefern.
• Modelle umsetzen. Nach dem Testen werden Modelle implementiert, das heißt, sie werden verwendet, um zukünftige Ereignisse auf der Grundlage neuer Daten vorherzusagen.
• Überwachung und Pflege von Modellen. Sobald die Modelle implementiert sind, überwacht das Team ihre Leistung und hält sie in gutem Zustand, um während ihrer gesamten Lebensdauer genaue Ergebnisse sicherzustellen.

Zusammenfassung

Die Wahl des Projektteams kann über Erfolg oder Misserfolg des gesamten Projekts entscheiden. Deshalb ist es so wichtig, dass das KI-Team aus Menschen mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Persönlichkeiten, unterschiedlichen Erfahrungen und unterschiedlichen Arbeitsstilen besteht. Wenn der Projektmanager oder CAIO die richtigen Leute auswählt, übernehmen diese natürlich informelle Rollen, die für den Aufbau eines zusammenhängenden Teams am wichtigsten sind, was die Erfolgschancen und eine weitere fruchtbare Zusammenarbeit erhöht.

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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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