Lohnt es sich immer, künstliche Intelligenz in den Produktentwicklungsprozess einzubauen? | KI in der Wirtschaft #55

Künstliche Intelligenz hinterlässt oft einen umwerfenden ersten Eindruck! Dann beginnen wir, über die faszinierenden Möglichkeiten nachzudenken, den Designprozess zu verbessern und neue Produkte zu schaffen. Dank maschineller Lernalgorithmen können KI-Systeme riesige Datenmengen analysieren, Konzepte und Prototypen generieren und Designparameter mit bisher unerreichter Präzision optimieren. Im Zeitalter der digitalen Transformation scheint KI ein unverzichtbares Werkzeug für moderne Unternehmen zu sein, die sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wollen. Allerdings bringen neue Technologien, wie immer, neben den Vorteilen auch einige Herausforderungen mit sich. Im Folgenden werfen wir einen genaueren Blick auf die positiven Aspekte und potenziellen Fallstricke der Integration künstlicher Intelligenz in den Prozess

Die Rolle künstlicher Intelligenz im Prozess der Produktentwicklung

Künstliche Intelligenz kann viele Aspekte des Design- und Implementierungsprozesses neuer Produkte unterstützen. Oft ist es eine gute Idee und die wichtigsten Vorteile sind:

• Marktforschung – Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben wie beispielsweise der Umfrageanalyse oder der Transkription von Interviews lässt sich die Forschung beschleunigen oder in größerem Umfang durchführen. Dadurch kann sich das Team auf die kreativeren und anspruchsvolleren Aspekte der Produktentwicklung konzentrieren.
• Neue Inspiration – der erleichterte Zugang zu einem breiteren Spektrum an Ideen ist einer der Hauptvorteile generativer KI. KI-Algorithmen können riesige Datenbanken nach unbekannten Mustern und Konzepten durchsuchen, die über das bisherige Denken von Designern hinausgehen.
• Eingehende Datenanalyse – besseres Verständnis der Bedürfnisse der Zielkunden durch die Verarbeitung von Daten zu deren Verhalten, Vorlieben und Kaufmotivationen.

Aber wann ist es sinnvoll, vor dem Einsatz von KI-Zusammenarbeit noch einmal darüber nachzudenken?

In einer Nahaufnahme: Die verborgenen Herausforderungen bei der Implementierung von KI

Obwohl künstliche Intelligenz im Produktentwicklungsprozess viele neue Möglichkeiten bietet, ist ihre Umsetzung nicht ohne Herausforderungen. Die wichtigsten davon sind:

• die Notwendigkeit, Produktteams gründlich zu schulen und bestehende Arbeitsprozesse für die Integration mit KI-Systemen anzupassen. Dies kann in großen, hierarchischen Organisationen mit Spezialisten, die an traditionelle Arbeitsweisen gebunden sind, schwierig sein.
• Bedenken hinsichtlich der Sicherheit von Kundendaten , die KI-Algorithmen trainieren. Um zusätzliche Sicherheitsfunktionen nutzen zu können, benötigen Unternehmen häufig Unternehmenslizenzverträge, die das Budget kleiner Organisationen übersteigen können. Deshalb entscheiden sich kleinere Unternehmen manchmal für die kleinteilige Einbindung von Open-Access-Modellen wie Llama 2, Vicuna oder Alpaca. Sie erfordern zwar leistungsfähigere Hardware im Unternehmen, sorgen aber für Datensicherheit. Dies liegt daran, dass Modelle des maschinellen Lernens auf sensiblen persönlichen Informationen basieren. Wenn die Sicherheit nicht ordnungsgemäß eingerichtet ist, könnte ihre Offenlegung katastrophale Folgen für das Image des Unternehmens haben.
• erhöhte Komplexität und Streuung der Verantwortung für wichtige Geschäftsentscheidungen im Zusammenhang mit KI-Systemen. Wer trägt die finanzielle und rufschädigende Verantwortung für etwaige Fehler dieser Systeme? Wie kann die Überwachung von KI-„Black Boxes“ sichergestellt werden?

Die Black-Box-Falle. Mangelnde Transparenz bei KI-Entscheidungen

Einer der grundlegenden Nachteile fortschrittlicher maschineller Lerntechniken wie neuronaler Netze ist die mangelnde Transparenz der getroffenen Entscheidungen. Diese Systeme fungieren wie „Black Boxes“ und wandeln Eingaben in gewünschte Ergebnisse um, ohne dass sie die zugrunde liegende Logik verstehen können.

Dies macht es ernsthaft schwierig, das Vertrauen der Benutzer in KI-generierte Empfehlungen sicherzustellen. Wenn wir nicht verstehen, warum das System eine bestimmte Produktvariante oder ein bestimmtes Konzept vorgeschlagen hat, ist es schwierig, die Sinnhaftigkeit des Vorschlags einzuschätzen. Dies kann zu Misstrauen gegenüber der Technologie als Ganzes führen.

Unternehmen, die künstliche Intelligenz in der Produktentwicklung einsetzen, müssen sich der „Black Box“-Problematik bewusst sein und Maßnahmen ergreifen, um die Transparenz ihrer Lösungen zu erhöhen. Beispiele für Lösungen sind:

• Visualisierungen des Datenflusses in neuronalen Netzen, oder
• Textliche Erläuterungen zu getroffenen Entscheidungen, die durch zusätzliche Algorithmen generiert werden.

KI und Ethik. Wie vermeidet man Diskriminierung und Voreingenommenheit?

Ein weiteres wichtiges Thema sind die potenziellen ethischen Probleme im Zusammenhang mit KI. Maschinelle Lernsysteme stützen sich häufig auf Daten, die verschiedenen Arten von Verzerrungen und mangelnder Repräsentativität unterliegen. Dies kann zu diskriminierenden oder unfairen Geschäftsentscheidungen führen.

Beispielsweise schien der Rekrutierungsalgorithmus von Amazon männliche Kandidaten zu bevorzugen, basierend auf den historischen Einstellungsmustern des Unternehmens. Ähnliche Situationen können auftreten, wenn Anwendungen mit maschinellem Lernen entwickelt werden, um:

• Prioritäten für den Kundenservice setzen,
• Anzeigenausrichtung,
• Empfehlung von Fachkräften in der unmittelbaren Umgebung, bzw
• Personalisierungsproduktvorschläge.

Um solche Probleme zu vermeiden, müssen Unternehmen die von ihnen verwendeten Datensätze sorgfältig analysieren, um verschiedene demografische Gruppen angemessen abzubilden, und KI-Systeme regelmäßig auf Anzeichen von Diskriminierung oder Ungerechtigkeit überwachen.

Die Grenzen von Algorithmen. Künstliche Intelligenz dabei

Künstliche Intelligenz kann den kreativen Prozess unterstützen, nach Ideen suchen und Lösungen optimieren. Allerdings entscheiden sich immer noch wenige Unternehmen dafür, der KI voll und ganz zu vertrauen. Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Prozess der Inhaltserstellung bietet unglaubliche Möglichkeiten, aber die endgültige Entscheidung über die Veröffentlichung oder Überprüfung der in den generierten Materialien enthaltenen Informationen muss durch menschliche Eingaben getroffen werden.

Daher müssen sich Designer und Produktmanager der Grenzen der KI-Technologie bewusst sein und sie als Unterstützung und nicht als automatische Quelle vorgefertigter Lösungen betrachten. Wichtige Design- und Geschäftsentscheidungen erfordern immer noch Kreativität, Intuition und ein tiefes Verständnis der Kunden, was Algorithmen allein nicht bieten können

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

Sorgen Sie für Kontrolle und Rechtskonformität

Um KI-Risiken zu minimieren, müssen Unternehmen geeignete Überwachungs- und Kontrollmechanismen für diese Systeme implementieren. Dazu gehören unter anderem:

• Überprüfung der Korrektheit und Quellen der von KI-Modellen generierten Informationen vor deren praktischem Einsatz,
• Prüfungen von Algorithmen für maschinelles Lernen auf Verzerrung, Vorhersageunsicherheit und Transparenz von Entscheidungen,
• Einrichtung einer Fach- oder Ethikkommission zur Überwachung der Gestaltung, Prüfung und Anwendung von KI-Systemen im Unternehmen,
• Entwicklung klarer Richtlinien für akzeptable KI-Anwendungen und die Grenzen des Eingriffs dieser Systeme in Geschäftsprozesse und Designentscheidungen,
• Schulung von Designern , um sich der Einschränkungen und Fallstricke bewusst zu sein, um ein zu unkritisches Vertrauen auf die Hinweise zu vermeiden.

Zusammenfassung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass künstliche Intelligenz zweifellos spannende Perspektiven für die Optimierung und Beschleunigung des Designs und der Implementierung neuer Produkte eröffnet. Allerdings ist die Integration mit alten Systemen und Praktiken nicht ohne Herausforderungen, von denen einige grundlegend sind – wie etwa Unsicherheit und mangelnde Vorhersagetransparenz.

Um das Potenzial der KI voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen ihr mit angemessener Vorsicht und Kritik begegnen und sich der Grenzen der Technologie bewusst sein. Es ist außerdem von entscheidender Bedeutung, ethische Rahmenbedingungen und Kontrollverfahren zu entwickeln, die die Risiken minimieren, die mit der Implementierung fortschrittlicher Algorithmen in reale Geschäftsprozesse verbunden sind. Nur dann kann KI zu einer wertvollen und sicheren Ergänzung der menschlichen Kreativität und Intuition werden.

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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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