Generative KI hat uns zum KI-Tipping-Point gebracht

Bevor künstliche Intelligenz (KI) aufgrund der Zugänglichkeit von Generative KI (GenKI) in die Mainstream-Popularität gelangte, waren Datenintegration und -Staging im Zusammenhang mit Machine Learning eine der trendigeren Geschäftsprioritäten. In der Vergangenheit erstellten Unternehmen und Berater Einzelprojekte für KI/ML für bestimmte Anwendungsfälle, aber das Vertrauen in die Ergebnisse war begrenzt und diese Projekte wurden fast ausschließlich innerhalb von IT-Teams gehalten. Diese frühen KI-Anwendungsfälle erforderten dedizierte Teams von Datenwissenschaftlern, zu viel Zeit und Aufwand, um Ergebnisse zu erzielen, fehlten an Transparenz und die Mehrheit der Projekte war erfolglos.

Von dort aus, als Entwickler mit der Technologie vertrauter und selbstsicherer wurden, wurden KI und Machine Learning (ML) häufiger eingesetzt, wiederum meist von IT-Teams aufgrund der komplexen Natur des Modellbaus, der Datenreinigung und -eingabe sowie der Ergebnistests. Heute, da GenKI in professionellen und persönlichen Umgebungen auf der ganzen Welt allgegenwärtig ist, ist die KI-Technologie für die Massen zugänglich geworden. Wir sind jetzt am KI-Tipping-Point, aber wie sind wir hierhergekommen und warum hat GenKI uns zum umfassenden Einsatz getrieben?

Die Wahrheit über KI

Mit “OpenAI” und “ChatGPT” als Hausnamen sind Gespräche über GenKI allgegenwärtig und oft unvermeidlich. Von Geschäftsanwendungen wie Chatbots, Datenanalyse und Berichtszusammenfassungen bis hin zu persönlichen Anwendungen wie Reiseplanung und Content-Erstellung wird GenKI schnell zur meistdiskutierten Technologie weltweit und ihre schnelle Entwicklung übertrifft diejenige, die wir bei anderen technologischen Innovationen gesehen haben.

Während die meisten Menschen von KI gehört haben und einige wissen, wie sie funktioniert und implementiert werden kann, spielen öffentliche und private Organisationen noch immer hinterher, wenn es darum geht, den vollen Nutzen der Technologie zu erschließen. Laut Daten von Alphasense priesen 40 % der Gewinnmitteilungen die Vorteile und die Aufregung von KI, doch erwähnten nur 1 von 6 (16 %) S&P-500-Unternehmen KI in ihren quartalsweisen regulatorischen Unterlagen. Dies wirft die Frage auf: Was sind die finanziellen Auswirkungen von KI und wie viele Unternehmen setzen wirklich auf ihre Einführung?

Anstatt einfach auf den KI-Zug aufzuspringen, weil es trendy ist, müssen Unternehmen über den Nutzen nachdenken, den KI intern und für ihre Kunden bringen wird, und welche Probleme sie für die Nutzer lösen kann. KI-Projekte sind im Allgemeinen teuer, und wenn ein Unternehmen ohne ordnungsgemäße Bewertung der Anwendungsfälle und der Rentabilität in die Verwendung von KI einsteigt, kann es eine Verschwendung von Zeit und Mitteln sein. Kunden-Private-Previews bieten eine kontrollierte Möglichkeit, den Marktfittingsgrad und die damit verbundene Rentabilität bestimmter Anwendungsfälle zu bestätigen und den Wertvorschlag einer KI-Lösung vor ihrer Markteinführung zu validieren.

Was Anbieter wissen müssen, bevor sie in KI investieren

Soll man in KI investieren oder nicht? Das ist eine wichtige Frage, die SaaS-Anbieter berücksichtigen sollten, bevor sie sich voll und ganz auf die Entwicklung von KI-Lösungen einlassen. Bei der Abwägung ihrer Optionen sollten sie Wert, Geschwindigkeit, Vertrauen und Skalierbarkeit im Auge behalten.

Wert und Geschwindigkeit im Gleichgewicht halten. Es ist unwahrscheinlich, dass Ihre Kunden allein durch die bloße Erwähnung einer KI-Lösung beeindruckt sein werden; stattdessen werden sie messbaren Nutzen erwarten. SaaS-Produktteams sollten damit beginnen, zu fragen, ob es ein echter Geschäftbedarf oder ein Problem gibt, das sie für ihre Kunden angehen möchten, und ob KI die richtige Lösung ist. Versuchen Sie nicht, einen quadratischen Pflock (KI) in ein rundes Loch (Ihre Technologieangebote) zu stecken. Ohne zu wissen, wie KI den Endnutzern Nutzen bringt, gibt es keine Garantie, dass jemand für diese Fähigkeiten bezahlen wird.

Vertrauen aufbauen, dann skaliert werden. Es erfordert viel Vertrauen, Systeme zu ändern. Anbieter sollten der Aufbau von Vertrauen in ihre KI-Lösungen Priorität einräumen, bevor sie diese skaliert werden. Transparenz und Sichtbarkeit in die Datenmodelle und Ergebnisse können Reibungspunkte lösen. Lassen Sie die Nutzer in die Modellquelle klicken, um zu sehen, wie die Erkenntnisse der Lösung abgeleitet werden. Die meisten renommierten Anbieter können auch bewährte Verfahren für die Einführung von KI teilen, um mögliche Schmerzpunkte zu lindern.

Übliche Hindernisse für Tech-Anbieter: KI-Ausgabe

Für Organisationen, die bereit sind, den KI-Weg zu beschreiten, gibt es einige Stolpersteine, die sie vermeiden sollten, um den optimalen Einfluss zu gewährleisten. Vermeiden Sie Gruppendenken und folgen Sie der Menge nicht, ohne zu wissen, wohin Sie gehen. Haben Sie eine klare Strategie für die KI-Einführung, damit Sie Ihre Endziele reflektieren und bestätigen können, dass die Strategie mit der Mission und den Kundenwerten Ihres Unternehmens übereinstimmt.

Die Einführung eines KI-Produkts auf den Markt ist keine leichte Aufgabe und die Misserfolge überwiegen die Erfolge. Die Sicherheits-, wirtschaftlichen und Talentrisiken sind zahlreich.

Wenn man sich ausschließlich auf Sicherheitsbedenken konzentriert, enthalten KI-Modelle oft sensible Materialien und Daten, die SaaS-Organisationen in der Lage sein müssen, zu verwalten. Dazu gehören:

• Umgang mit sensiblen Materialien: Das Teilen sensibler Materialien mit allgemeinen großen Sprachmodellen (LLM) erstellt das Risiko, dass das Modell unbeabsichtigt sensible Materialien an andere Nutzer weitergibt. Unternehmen sollten bewährte Verfahren für interne und externe Nutzer festlegen, um sensible Materialien zu schützen.
• Speicherung von Daten und Datenschutzimplicationen: Neben den Bedenken hinsichtlich des Teilens können die Speicherung sensibler Materialien innerhalb von KI-Systemen die Daten möglichen Verletzungen oder unbefugtem Zugriff aussetzen. Nutzer sollten Daten an sicheren Orten mit Schutzvorkehrungen speichern, um Datenverletzungen zu verhindern.
• Abmilderung ungenauer Informationen: KI-Modelle sammeln und synthetisieren große Mengen an Daten und ungenaue Informationen können leicht verbreitet werden. Überwachung, Aufsicht und menschliche Validierung sind notwendig, um sicherzustellen, dass korrekte und genaue Informationen verbreitet werden. Kritisches Denken und Analyse sind von entscheidender Bedeutung, um Fehlinformationen zu vermeiden.

Zusätzlich zu den Sicherheitsauswirkungen erfordern KI-Programme erhebliche Ressourcen und Budget. Berücksichtigen Sie die Menge an Energie und Infrastruktur, die für eine effiziente und effektive KI-Entwicklung erforderlich ist. Deshalb ist es wichtig, einen klaren Wertvorschlag für Kunden zu haben, andernfalls sind die Zeit und Ressourcen, die in die Produktentwicklung investiert werden, verschwendet. Verstehen Sie, ob Ihr Unternehmen die Grundlage hat, um mit KI zu beginnen, und wenn nicht, identifizieren Sie das erforderliche Budget, um aufzuholen.

Schließlich sollten die Risiken in Bezug auf Talent und Qualifikationsebene nicht außer Acht gelassen werden. Die allgemeine KI-Entwicklung erfordert ein dediziertes Team von Datenwissenschaftlern, Entwicklern und Dateningenieuren sowie funktionalen Geschäftsanalysten und Produktmanagern. Wenn jedoch mit GenKI gearbeitet wird, benötigen Organisationen zusätzliche Sicherheits- und Compliance-Überwachung aufgrund der oben genannten Sicherheitsrisiken. Wenn KI kein langfristiges Geschäftsziel ist, sind die Kosten für die Rekrutierung und Umschulung von Talenten wahrscheinlich unnötig hoch und werden nicht zu einer guten Rentabilität führen.

Schlussfolgerung

KI ist hier, um zu bleiben. Aber wenn Sie nicht strategisch denken, bevor Sie dem Momentum folgen und KI-Projekte finanzieren, kann es Ihrem Unternehmen mehr schaden als nützen. Diese neue KI-Ära ist gerade erst begonnen, und viele der Risiken sind noch unbekannt. Wenn Sie die KI-Entwicklung für Ihr Unternehmen bewerten, sollten Sie einen klaren Eindruck vom Wert von KI für Ihre internen und externen Kunden haben, Vertrauen in KI-Modelle aufbauen und die Risiken verstehen.