KI zähmen. Wie unternehmen Sie die ersten Schritte zur Anwendung von KI in Ihrem Unternehmen? | KI in der Wirtschaft #119

Erscheinen personalisierte Produktempfehlungen automatisch in Ihrer bevorzugten Shopping-App? Virtuelle Assistenten beantworten jederzeit Fragen und lösen Probleme mit beispielloser Effizienz? Und wie könnte Ihr Unternehmen von der Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz profitieren, einer Technologie, die die Art und Weise, wie Geschäfte auf der ganzen Welt abgewickelt werden, verbessert? Als Unternehmer möchten Sie diese transformative Kraft nutzen. Hier sind fünf Schritte, die Ihnen zeigen, wie Sie genau das tun. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren. Wie kann man KI in einem Unternehmen zähmen? Einführung

Wie einfach ist es, KI in einem Unternehmen zu bändigen? Einführung

Obwohl künstliche Intelligenz (KI) bei Unternehmen in Polen immer beliebter wird, gibt es immer noch viele Unternehmen, die ihr Potenzial nicht voll ausschöpfen. Laut einer KPMG-Studie (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do- wykorzystania.html) verwenden derzeit nur 15 % der Unternehmen in unserem Land KI-Lösungen, während der weltweite Durchschnitt bei 35–37 % liegt. Gleichzeitig überwachen bis zu 62 % der Unternehmen, die KI implementiert haben, die Wirksamkeit dieser Implementierungen nicht – das heißt, sie wissen nicht, welche Auswirkungen sie gegebenenfalls hatten.

Diese Zahlen zeigen das enorme ungenutzte Potenzial der künstlichen Intelligenz in der polnischen Wirtschaft. Andererseits planen 13 % der Unternehmen, KI bis Ende 2023 einzuführen, was ein Zeichen für die bevorstehende Welle der Einführung dieser bahnbrechenden Technologie sein könnte. Tatsächlich sehen Unternehmen zahlreiche Vorteile von KI, wie etwa eine höhere Produktivität, eine verbesserte Produkt- und Servicequalität, eine bessere finanzielle Leistung und eine gestärkte Wettbewerbsposition.

Schritt 1. Verstehen Sie den Unterschied zwischen KI, maschinellem Lernen und generativer künstlicher Intelligenz

Wenn Sie darüber nachdenken, den ersten Schritt zur Implementierung von KI in Ihrem Unternehmen zu wagen, lohnt es sich, die Grundlagen dieser Gruppe von Technologien zu erlernen. Bevor Sie das Potenzial von KI in Ihrem Unternehmen erkennen können, müssen Sie den Hauptunterschied zwischen künstlicher Intelligenz (KI) im weitesten Sinne, maschinellem Lernen (ML) und generativer KI verstehen. Diese Begriffe werden oft synonym verwendet, tatsächlich beschreiben sie jedoch leicht unterschiedliche Konzepte.

Unter KI versteht man die allgemeine Fähigkeit programmierter Maschinen wie Computer oder Roboter, ähnlich wie Menschen zu „denken“ und intelligentes Verhalten nachzuahmen. KI-Systeme können Wissen aus der realen Welt aufnehmen, analysieren und nutzen, um neue Informationen abzuleiten. Beispiele für KI-basierte Technologien sind Sprach-, Bild- und Gesichtserkennung.

Andererseits ist maschinelles Lernen (ML) ein Bereich der KI, in dem Computersysteme aus Daten lernen und Entscheidungen ohne direktes menschliches Eingreifen treffen. Ein wesentliches Merkmal von ML ist die Fähigkeit, Algorithmen basierend auf neuen Eingabedaten kontinuierlich selbst zu verbessern und anzupassen.

Angesichts der rasanten Entwicklung der generativen KI , deren Hauptmerkmal die wahnsinnige Popularität von ChatGPT ist, ist es auch wichtig, diesen neuen Trend zu verstehen. Generative KI ist in der Lage, neue Daten wie Texte, Bilder, Video und Audio oder sogar Computercode zu generieren. Dies geschieht durch Lernen aus großen Mengen an Trainingsdaten. Sprachmodelle wie ChatGPT lernen die den Eingabedaten innewohnenden Muster und Regeln und nutzen dieses Wissen dann, um neue, einzigartige Texte zu erstellen, die denen ähneln, die von Menschen geschrieben wurden.

Die Stärke der generativen KI liegt in ihrer Flexibilität und Fähigkeit, Informationen auf innovative Weise kreativ neu zu mischen und zu synthetisieren.

Geschäftsanforderungen definieren

Der zweite Schritt besteht darin, die spezifischen Bedürfnisse Ihres Unternehmens zu identifizieren, die durch die Implementierung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen erfüllt werden können. Dieser Prozess beginnt mit einer eingehenden Analyse und sorgfältigen Prüfung mehrerer Fragen:

1. Welche konkreten Ergebnisse möchten Sie erreichen? Dabei kann es sich um höhere Umsätze, eine Optimierung der Lieferkette oder einen besseren Kundenservice handeln.
2. Was sind die größten Hindernisse beim Erreichen dieser Ziele?
3. Wie können KI und maschinelles Lernen Ihnen helfen, diese zu überwinden?
4. Wie wollen Sie den Erfolg einer solchen Initiative messen? Es lohnt sich, von Anfang an zu planen, wie die Ergebnisse ausgewertet werden, insbesondere angesichts der Tatsache, dass viele Unternehmen diesen wichtigen Schritt überspringen. Dies kann auf KPIs, direkten finanziellen Gewinnen oder anderen speziell für diese Implementierung definierten Kennzahlen basieren.
5. Über welche Daten verfügen Sie bereits? Daten sind eine Schlüsselressource, die die neu implementierte KI eines Unternehmens nutzen wird. Fragen Sie sich: Welche zusätzlichen Daten benötigen Sie, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen?

Um den Wert der Beantwortung dieser Fragen vollständig zu verstehen, schauen wir uns ein praktisches Beispiel an. Stellen Sie sich eine kleine Wirtschaftsprüfungsgesellschaft vor, die mit langwierigen, manuellen Prozessen für die Bearbeitung von Kundendokumenten zu kämpfen hat. Sie definierten ihr Ziel als „die Buchhaltung zu automatisieren, um die Verarbeitung zu beschleunigen und die Produktivität zu steigern“.

Die Haupthindernisse waren der Zeitaufwand für mühsame Aufgaben und die großen Mengen an Dokumenten, die verarbeitet werden mussten. Nach Prüfung dieser Herausforderungen identifizierte das Team die KI-basierte Dokumentenverarbeitung als mögliche Lösung – eine Natural Language Processing (NLP)-Technologie, die relevante Finanzdaten automatisch extrahieren und kategorisieren, Fehler reduzieren und Prozesse beschleunigen könnte.

Möglichkeiten zur Messung der Auswirkungen waren in diesem Fall eine Erhöhung der Anzahl der pro Monat verarbeiteten Dokumente und eine Reduzierung der durchschnittlichen Bearbeitungszeit pro Bestellung. Es war auch wichtig, die Datenressourcen zu bewerten – in diesem Fall die Menge an Quittungen, Rechnungen und anderen Finanzdokumenten, die zum Trainieren der KI-Systeme benötigt werden.

Dieses Beispiel verdeutlicht, wie wichtig es ist, Ihre Geschäftsanforderungen zu Beginn des KI-Implementierungsprozesses klar zu definieren. Nur so können Sie die richtigen Lösungen identifizieren und richtig umsetzen, um den größtmöglichen Mehrwert für Ihr Unternehmen zu schaffen.

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

Es lohnt sich, auf Tools wie SensID Cognitive Automation (https://4semantics.pl/produkty/sensid-cognitive-automation/) und Microsoft AI Builder (https://learn.microsoft.com/pl-pl/ai) zurückzugreifen -builder/overview) oder Docsumo (https://www.docsumo.com/).

SensID Cognitive Automation nutzt die Natural Language Processing (NLP)-Technologie, um das Verständnis von Dokumentinhalten zu automatisieren, was für Roboteraufgaben und Entscheidungsprozesse von entscheidender Bedeutung ist. Sobald der Text analysiert wurde, aggregiert das System die gesammelten Daten und präsentiert sie in strukturierter Form, bereit für den Einsatz in Robotic Process Automation (RPA) und Analyseanwendungen. Mit der von uns entwickelten Technologie ist es möglich, effizient Modelle zu erstellen, die die in den unterschiedlichsten Geschäftsdokumenten enthaltenen Informationen interpretieren.

SensID Cognitive Automation ermöglicht die Integration von Daten aus einer Vielzahl von Textquellen, einschließlich strukturierter Daten (z. B. Datenbanken), halbstrukturierter Daten (z. B. Formulare, CSV, HTML usw.) und unstrukturierter Daten (z. B. Dokumente, PDFs usw.). usw.) und bietet eine einheitliche Sicht auf die Informationen.

Microsoft AI Builder ist Teil der Microsoft Power Platform. Damit können Sie KI-Modelle erstellen und nutzen, um Ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Sie können ein vorgefertigtes Modell verwenden, das für viele gängige Geschäftsszenarien wie die Dokumentenerkennung bereit ist, oder ein benutzerdefiniertes Modell erstellen, um die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens zu erfüllen.

Eine weitere Option, die einen Versuch wert ist, ist Docsumo, das OCR (Optical Character Recognition) zum Lesen von Dokumenten verwendet und dem große Unternehmen wie PayU und Hitachi vertrauen.

Schritt 3. Finden Sie heraus, wie KI Ihrem Unternehmen helfen kann

Nachdem Sie Ihre Geschäftsziele und Herausforderungen identifiziert haben, besteht der nächste logische Schritt darin, die spezifischen Möglichkeiten zu ermitteln, wie KI Ihrem Unternehmen Mehrwert und Gewinn verleihen kann. Manchmal ist der Weg vielleicht nicht offensichtlich, also bedenken Sie die breite Palette möglicher Vorteile.

Einer der wichtigsten Wertfaktoren von KI ist die Steigerung des den Kunden gebotenen Mehrwerts . Mit der Leistungsfähigkeit von maschinellem Lernen und fortschrittlicher Datenanalyse kann KI Unternehmen dabei helfen, die Vorlieben und das Verhalten der Verbraucher besser zu verstehen. Dies ermöglicht ein persönlicheres und zufriedenstellenderes Einkaufserlebnis.

Ein weiterer Schlüsselfaktor ist das Potenzial von KI , die Effizienz und Produktivität der Mitarbeiter zu steigern . Durch die Automatisierung wiederkehrender, zeitaufwändiger Aufgaben kann KI erhebliche Kosteneinsparungen bewirken und es Teams ermöglichen, sich auf strategischere, kreativere Aktivitäten zu konzentrieren sowie die Arbeitszufriedenheit deutlich zu verbessern. Tatsächlich glauben 59 % derjenigen, die in Führungspositionen arbeiten, dass der Einsatz von KI am Arbeitsplatz die Arbeitszufriedenheit verbessert (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/).

Schließlich sollten wir die direkten Geschäftsvorteile nicht vergessen, die sich häufig aus der Implementierung von KI-Lösungen ergeben. Durch die Optimierung von Prozessen, die Verbesserung von Abläufen und die bessere Nutzung von Daten können Unternehmen ihre Umsätze und Gewinne maximieren.

Wird KI also die Zufriedenheit Ihrer Kunden steigern? Wird es die Produktivität der Mitarbeiter maximieren? Wird es zum Umsatzwachstum beitragen? Wenn die Antwort auf eine dieser Fragen „Ja“ lautet, dann verdient KI auf jeden Fall Ihre Aufmerksamkeit.

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

Schritt 4. Bewerten Sie Ihre eigenen Fähigkeiten zur Implementierung von KI

Mit einem Verständnis für das enorme Potenzial von KI stehen Sie nun vor der größten Herausforderung: der Bewertung und Vorbereitung Ihrer eigenen organisatorischen Fähigkeiten und Ressourcen, um neue Technologien effektiv umzusetzen. Leider besteht oft eine erhebliche Lücke zwischen dem, was wir erreichen wollen, und dem, was wir tatsächlich innerhalb einer bestimmten Zeit und eines bestimmten Budgets liefern können.

Wenn Sie zahlreiche Möglichkeiten sehen, KI in Ihrem Unternehmen einzusetzen, müssen Sie mit einer ehrlichen Einschätzung Ihrer Kompetenzen und Werkzeuge beginnen. Bitten Sie Ihre IT-Experten, die folgenden Fragen ehrlich zu beantworten:

• Verfügen wir über ein internes Entwicklungsteam mit den richtigen Fähigkeiten, um eine maßgeschneiderte KI-Lösung von Grund auf zu entwickeln?
• Wenn nicht, sollten wir darüber nachdenken, ein serienmäßiges KI-Produkt zu kaufen, das von externen Lieferanten angeboten wird?
• Oder wäre es kostengünstiger, strategisch mit einem erfahrenen externen Partner zusammenzuarbeiten, um gemeinsam eine auf unsere Bedürfnisse zugeschnittene Lösung zu entwickeln?

Aufgrund mangelnder interner Ressourcen kann es die beste Lösung sein, Ihr KI-Implementierungsprojekt vollständig an ein spezialisiertes externes Unternehmen auszulagern. Welchen Weg Sie auch wählen, ein guter erster Schritt besteht darin, die auf dem Markt verfügbaren KI-Lösungen gründlich zu recherchieren und zu beurteilen, ob eine davon die aktuellen Anforderungen Ihres Unternehmens erfüllen könnte. Der Kauf eines serienmäßigen Produkts kann durchaus eine kostengünstigere Option sein, als es von Grund auf neu zu bauen.

Denken Sie daran, dass sich die KI-Integration von einer typischen neuen Softwareimplementierung unterscheidet. Es erfordert Fachwissen in maschinellem Lernen, Big-Data-Verarbeitung und fortschrittlichen Algorithmen. Wenn Ihre Organisation nicht über dieses Fachwissen verfügt, ist die Zusammenarbeit mit externen Spezialisten möglicherweise unumgänglich, um die Erfolgschancen des Projekts zu maximieren.

Schritt 5. Erwägen Sie die Konsultation eines Spezialisten

Trotz der Begeisterung für KI-Technologie haben viele Manager aufgrund fehlender Fähigkeiten in ihrer Organisation immer noch Angst, die ersten Schritte zu wagen. Wenn Sie einer von ihnen sind, denken Sie darüber nach, einen Fachberater oder ein externes Unternehmen einzuschalten.

Der Aufbau von KI-Systemen unterscheidet sich erheblich von der Entwicklung typischer Geschäftsanwendungen. Es handelt sich um ein hochspezialisiertes Fachgebiet, das fortgeschrittene Fähigkeiten in den Bereichen maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Deep Learning und Big-Data-Analyse erfordert.

Beispielsweise erfordert die Entwicklung eines virtuellen KI-Assistenten, der effektiv mit Kunden kommunizieren kann, nicht nur eine solide Full-Stack-Grundlage, sondern auch Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache und generative künstliche Intelligenz.

Wenn es Ihrem Team an solch speziellen Fähigkeiten mangelt, kann es sinnvoller sein, externe Unterstützung in Anspruch zu nehmen. Spezialisierte KI-Beratungsunternehmen und -Agenturen können nicht nur relevantes Fachwissen und Erfahrung, sondern auch bewährte Prozesse und Best Practices bereitstellen, um die Erfolgschancen Ihrer Initiativen zu erhöhen.

Natürlich ist die Beauftragung externer Experten mit zusätzlichen Kosten verbunden. Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass eine unsachgemäße Implementierung von KI aufgrund von Fehlern, Ausfallzeiten und Korrekturbedarf zu noch größeren finanziellen Verlusten führen kann. Oder einfach eine Fehlfunktion des gesamten Systems, das die Aufgaben, für die es geschaffen wurde, nicht mehr erfüllt. Deshalb ist die Zusammenarbeit mit Spezialisten oft eine sinnvolle Investition, die Ihnen auf lange Sicht Zeit und Geld sparen kann.

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

Zähmung der KI – Zusammenfassung

Die Implementierung künstlicher Intelligenz in einem Unternehmen ist zweifellos ein ernstes und herausforderndes Unterfangen, stellt aber auch eine große Chance für die Transformation und das Wachstum des Unternehmens dar. Es eröffnet unzählige Möglichkeiten, die Effizienz zu steigern, Prozesse zu optimieren und den Kunden einen höheren Mehrwert zu bieten.

Wie wir bereits gesehen haben, nutzen viele Unternehmen auf der ganzen Welt – vom Kleinbetrieb bis zum Großunternehmen – KI erfolgreich, um mühsame Aufgaben zu automatisieren, große Datenmengen zu analysieren und bessere Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten zu treffen.

Natürlich ist der Weg zu einer erfolgreichen KI-Implementierung, wie bei jeder ernsthaften Geschäftsinitiative, eine detaillierte Planung und die Einhaltung bewährter Prinzipien.

Die Implementierung von KI ist ein iterativer Prozess. Deshalb ist es am besten, mit einem kleinen Pilotprojekt zu beginnen, Tests durchzuführen und Feedback einzuholen. Auf dieser Grundlage können Entscheidungen über Weiterentwicklungen oder Anpassungen leichter getroffen werden. Vergessen Sie auch nicht einen wichtigen Erfolgsfaktor: Daten. Je mehr Qualitätsdaten Sie Ihren KI-Systemen zuführen, desto besser lernen und leisten sie.

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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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