Ein Praktischer Leitfaden, um das Beste aus Ihrem Investment in KI herauszuholen

POV: Sie haben viel über KI gehört und entscheiden sich, eigene Recherchen durchzuführen. Egal, wohin Sie sich wenden, ein Experte erläutert die Vorteile und das geschäftliche Potenzial von KI, und so kommen Sie zu dem Schluss, dass es tatsächlich einen geschäftlichen Grund für eine KI-Lösung in Ihrem Unternehmen gibt.

Was nun?

Der Vorschlag für KI-Lösungen, die auf verschiedene Weise eingesetzt werden können, von Machine-Learning-Tools, die den Kundenservice stärken, bis hin zu besseren Personalisierung und Produkt-Empfehlungsmotoren für Kunden sowie Logistik- und Lieferketten-Optimierungstools, ist überzeugend. Wenn KI-Technologie erfolgreich integriert wird, kann sie massive ROI haben, was zu besseren Verkäufen, zufriedeneren Kunden und gestreamlineten Betrieben führt, die jedes Jahr Tausende von Dollar sparen. Angesichts all dessen ist es kein Wunder, dass das Investment in KI voraussichtlich bis 2025 über 200 Milliarden Dollar erreichen wird.

In vielen Fällen jedoch investieren Unternehmen in KI, ohne einen klaren Fahrplan für die Einführung zu haben. Das Investment in eine KI-Lösung ohne einen festgelegten Pfad für die Integration oder Implementierung ist ein bisschen so, als ob man ein High-Performance-Sportwagen kauft, ohne zu wissen, wie man einen Schalthebel bedient.

Lassen Sie uns einige der Schritte betrachten, die Unternehmen nach dem Investment in KI unternehmen sollten, um eine erfolgreiche Implementierung sicherzustellen, einschließlich Datenüberlegungen, Schulung, Best Practices und wie eine erfolgreiche Einführung die Kundenerfahrung insgesamt verbessern kann.

Die wesentliche Rolle von Daten bei der KI-Implementierung

Wenn man die Anwendungen für die aktuelle Generation von KI und Machine Learning betrachtet, scheinen sie ein sehr spezifisches Problem gelöst zu haben: Unternehmen sind von Dateneingaben überwältigt, die sie nicht manuell in handhabbare Erkenntnisse umwandeln können.

Aber der Haken ist, dass die Effektivität eines KI-Motors von der Stärke und Nützlichkeit der Daten bestimmt wird, die er zur Verfügung hat. Um jedes KI-Investment zu maximieren, müssen Organisationen ihre Daten in Bezug auf Qualität, Quantität und Relevanz optimieren.

Eine solide Datenbasis kann in drei Phasen erreicht werden.

Die erste Phase besteht darin, eine Datenstrategie basierend auf der spezifischen Anwendung für das KI-System zu entwickeln. Während dieser Phase definiert ein Unternehmen, welche Daten gesammelt werden, wie sie gespeichert werden und wie sie zur Unterstützung von KI-Initiativen eingesetzt werden.

Die Identifizierung wichtiger Datenquellen bedeutet, die Rolle zu verstehen, die das Unternehmen von seinem KI-Investment erwartet. Zum Beispiel erfordert die Nutzung von KI, um einen robusteren und effektiveren Produkt-Empfehlungs- und Personalisierungsmotor zu erstellen, die Verbindung von Benutzerdaten aus einem CRM und die Beschaffung von Produktinformationen aus einem Product Information Management (PIM)-System. Die Bestandsaufnahme der verfügbaren Daten und die Identifizierung von Blindpunkten kann dazu beitragen, Daten-Sammel-Initiativen aufzubauen.

Von dort aus muss ein Unternehmen Daten-Governance-Regeln festlegen und Rahmenbedingungen für Daten-Qualitätssicherung, Datenschutz und Sicherheit implementieren. Das Unternehmen wird auch die Daten-Speicher-Infrastruktur bewerten und möglicherweise in eine skalierbare Lösung investieren – die Implementierung eines KI-Motors kann große Datenmengen erfordern.

Mit einer soliden Datenstrategie kann die nächste Phase, die Daten-Onboarding und Initialisierung ist, beginnen. Das Onboarding von Daten in KI-Systeme ist ein entscheidender Schritt, der sorgfältige Planung und Ausführung erfordert. Das Ziel ist es, die Daten-Integration-Prozesse zu strukturieren, um es den KI-Modellen zu ermöglichen, effektiv von den Daten zu lernen.

Aber bevor Daten onboarded werden können, müssen sie vorverarbeitet werden, um Inkonsistenzen oder widersprüchliche und irrelevante Informationen zu entfernen und formatiert werden, um die Kompatibilität mit KI-Algorithmen sicherzustellen. Dieser Prozess kann mühsam sein, aber mit ordnungsgemäßer Planung und einem festen Verständnis der relevanten Daten, die importiert werden sollen, sollte er auch für kleinere Teams machbar sein.

Was mehr ist, dieser Initialisierungsprozess muss nur einmal durchgeführt werden. Mit vorverarbeiteten Daten ist der nächste Schritt, Daten-Pipelines zu automatisieren, um das KI-System mit ordnungsgemäß formatierten, relevanten Daten zu versorgen, um manuelle Eingriffe zu minimieren. Von dort aus muss das System nur noch auf Qualität überwacht und mit Protokollen ausgestattet werden, um Daten-Versionen im Laufe der Zeit zu verfolgen.

Schließlich erfordert das Investment in KI kontinuierliche Wartung und Optimierung auf der Daten-Seite. Durch kontinuierliche Überwachung der Leistung von KI und die Einholung von Kunden-Feedback zu ihren Interaktionen mit KI sollten Unternehmen immer auf der Suche nach Verbesserungen innerhalb ihres KI-Implementierungsprozesses und der laufenden Integration sein. Wenn KI-Systeme ein so großes Investment darstellen – mit großen Vorteilen, um es zu verdienen – ist es nur vernünftig, ihm die beste Chance auf Erfolg durch beste Daten-Praktiken zu geben.

KI-Literatur ist notwendig für den langfristigen Projekterfolg

Wenn Sie in einer Führungsposition sind, kann es leicht sein, KI durch rosarote Brillen zu sehen. Die Sicht auf das geschäftliche Potenzial kann die Tatsache verdecken, dass es möglicherweise Widerstand unter den Team-Mitgliedern gibt, neue Systeme und neue Technologien, insbesondere solche, die einige Arbeiter als Bedrohung für ihre Jobs sehen, anzunehmen. Tatsächlich zeigte eine Pew-Research-Studie, dass mehr als 80 Prozent der Amerikaner gemischte oder negative Emotionen gegenüber dem Aufstieg von KI empfinden.

Sobald ein Unternehmen beschlossen hat, in eine KI-Lösung zu investieren, ist der erste Schritt, die Rolle von KI klar zu definieren und diese Rolle transparent den Mitarbeitern mitzuteilen. Wenn Mitarbeiter das Potenzial und die Nützlichkeit von KI verstehen, werden Reibungspunkte bei der Schulung entfernt, um das Beste aus der Technologie zu machen.

Eine effektive KI-Adoption erfordert auch die Zusammenarbeit zwischen unterschiedlichen Teams und Disziplinen. Eine Möglichkeit, diese Zusammenarbeit zu fördern, besteht darin, Teams mit unterschiedlichen Fähigkeiten zu bilden, um KI-Projekte aus mehreren Perspektiven anzugehen. Die Schaffung von Foren und die Nutzung bestehender Kommunikationskanäle, um KI-Einblicke, Best Practices und Erfolgsgeschichten zu teilen, kann zusätzliche Begeisterung für die Initiative aufbauen.

Am Ende des Tages jedoch muss das Ausschöpfen Ihres KI-Investments eine organisatorische Entscheidung sein, die von oben gefördert wird. Die Unternehmensführung muss von dem Projekt überzeugt sein und diese Begeisterung im gesamten Team kommunizieren.

Das Beste aus Ihrem KI-Investment herausholen

Trotz dessen, was viele Verkaufspitches sagen, ist die Implementierung einer KI-Lösung nicht einfach. Sie erfordert Planung, organisatorische Zustimmung und Schulung. Wenn sie jedoch erfolgreich durchgeführt wird, kann sie einen transformierenden Einfluss auf die Benutzererfahrung, die organisatorische Funktionalität und vieles mehr haben.

Praktisch gesehen kommt es darauf an, das Beste aus Ihrem KI-Investment zu machen, indem man drei wichtige Dinge beachtet. Zunächst und vor allem müssen klare Ziele definiert werden, um dem Unternehmen zu helfen, die Implementierung zu planen und zu verstehen, was Erfolg mit KI bedeutet. Als Nächstes ist es wichtig zu beachten, dass nicht alles am ersten Tag abgeschlossen werden muss. Ein iterativer Ansatz zur Implementierung kann den Prozess verlangsamen und sicherstellen, dass das Team und die Technologie im Einklang arbeiten.

Schließlich ist KI kein Allheilmittel, insbesondere nicht direkt nach der Einführung. Ein echter Erfolg mit KI erfordert Überwachung und Bewertung, das Funktionierende zu übernehmen, diese Erfolge zu replizieren und zu optimieren. KI ist eine langfristige Strategie, deren Wert für ein Unternehmen spielverändernd sein kann. Ein cleverer und gemessener Ansatz kann dazu beitragen, diesen großen Investitionen wirklich zu entsperren.