So entwickeln Sie Ihre Strategie für künstliche Intelligenz (KI).

Die KI-Strategie definiert einen Fahrplan für die Integration von KI in das Unternehmen, um die betriebliche Effizienz zu steigern. Mithilfe künstlicher Intelligenz lassen sich effiziente Geschäftsprodukte und -dienstleistungen herstellen. Es kann Geschäftsprozesse durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben optimieren. Um das KI-Potenzial zu verwirklichen, benötigt ein Unternehmen jedoch einen strategischen Plan, um seinen KI-Reifegrad zu bestimmen, die Herausforderungen aufzulisten und seinen Fortschritt zu verfolgen.

KI hat tiefgreifende Auswirkungen auf die Geschäftslandschaft und treibt Innovationen voran. KI Markt Die Größe betrug im Jahr 330 etwa 2021 Milliarden US-Dollar und würde im Jahr 1400 etwa 2029 Milliarden US-Dollar betragen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 20.1 % entspricht. Darüber hinaus a Gartner Studie ergab, dass

• 80 % der Führungskräfte glauben, dass KI-Automatisierung für jede Geschäftsentscheidung genutzt werden kann.
• 72 % der Führungskräfte geben an, dass sie über die benötigten KI-Talente verfügen oder diese beschaffen können.
• 54 % der KI-Anwendungen gehen erfolgreich vom Pilotprojekt in die Produktion über.

In diesem Blog werden wir untersuchen, was eine KI-Strategie ist, welche Planungs- und Ausführungsphase sie hat und welche Vorteile sie bietet.

Was ist eine KI-Strategie?

Der Start eines KI-Projekts ohne KI-Strategie führt zu Komplikationen, vagen Erwartungen, unerwünschten Verzögerungen und letztendlich zum Abbruch des Projekts. Eine Organisation muss ihre KI-Anforderungen, die erforderlichen Ressourcen und den Zeitplan definieren, um eine umsetzbare KI-Strategie zu entwickeln, die das Geschäftswachstum steuert.

Phase 1 – Geschäftsplan und KI

Geschäftsstrategie und KI-Strategie

Der erste Schritt für eine Organisation bei der Entwicklung ihrer KI-Strategie besteht darin, ihre Ziele und Vorgaben zu identifizieren. Das Unternehmen sollte seine Geschäftsstrategie überdenken und optimieren, um sie an die KI-Strategie anzupassen. In diesem Schritt sollte die Organisation die folgenden Fragen beantworten:

• Was sind unsere Geschäftsziele und wie kann KI uns dabei helfen, diese zu erreichen?
• Warum und wo nutzen wir KI?
• Welche Art und wie viele Ressourcen werden für die Umsetzung der KI-Strategie benötigt?

Identifizieren Sie Anwendungsfälle

Die Identifizierung von Anwendungsfällen ist ein natürlicher Übergang von den oben gestellten Fragen. In diesem Schritt sollte die Organisation ihre Schwachstellen identifizieren. Zu diesem Zweck sollte die Organisation drei bis fünf relevante Anwendungsfälle auflisten, sie nach ihrer Wichtigkeit einordnen und diejenigen auswählen, die dazu beitragen können, wichtige Geschäftsziele zu erreichen oder das Hauptgeschäftsproblem zu minimieren. Beispielsweise kann Computer Vision im Gesundheitswesen für die Analyse medizinischer Bilder (z. B. CT-Scans) eingesetzt werden.

Phase 2 – Umsetzung (ein schrittweiser Prozess für eine tragfähige KI-Strategie)

Datenstrategie

Ohne Daten gibt es keine KI. Daten sind ein Vermögenswert für eine Organisation. Unter Datenstrategie versteht man einen umfassenden Plan für eine Organisation zur Verwaltung ihrer Daten. Ein Unternehmen sollte seine Datenquellen identifizieren, speichern, aktualisieren und für Geschäftsziele und KI/ML-Pipelines nutzen. Bei der Formulierung der KI-Strategie sollte das Unternehmen seine Datenstrategie an der KI-Strategie ausrichten.

Auditierung und Risikobewertung

Eine KI-Anwendung muss agnostisch sein, wenn Variablen wie Farbe, Geschlecht oder Rasse geändert werden. Voreingenommene KI-Anwendungen können schädlich sein. Aus rechtlichen, ethischen und sozialen Gründen ist eine gründliche Risikobewertung erforderlich.

Zu diesem Zweck nutzen Prüfer KI-Frameworks, Datenvorschriften und KI-Ethik Wirtschaftsprüfung die KI/ML-Pipelines. Durch die Durchführung von Risikobewertungen von ML-Pipelines kann eine Organisation schafft Vertrauen in seinem KI-System.

Technologische Infrastruktur

Unter Technologieinfrastruktur versteht man die Hardware und Software, die für Ihre KI-Strategie erforderlich ist. In diesem Schritt bestimmt die Organisation die Rechenleistung, Programmierbibliotheken, Frameworks, Cloud-Computing-Dienste, Datenverarbeitungs- und Analysetools sowie Bereitstellungstools, die für den Aufbau des KI-Systems erforderlich sind.

Fachkräfte

Die Organisation muss das Team identifizieren, das sie für den Aufbau des KI-Systems benötigt. Für die Erstellung der KI-Anwendung sind Dateningenieure, Datenanalysten, Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen, Softwareentwickler und KI-Architekten erforderlich. Die Organisation sollte dem HR-Team den Talentbedarf mitteilen, um die Wissenslücken zu verstehen und zu schließen. Die Rekrutierung von Talenten unterscheidet sich je nach Art des KI-Produkts, das ein Unternehmen benötigt. Für Sprachmodelle sind Mitarbeiter mit Expertise in NLP (Natural Language Processing) für die Objekterkennung und Lokalisierungsmitarbeiter mit Erfahrung in CV (Computer Vision) erforderlich.

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Umsetzung

Sobald alles steht, ist es an der Zeit, den Plan auszuführen. Die Implementierung besteht aus folgenden Schritten:

• Datenerfassung
• Datenvorverarbeitung
• Datenanalyse
• Modellierung und Bewertung
• Einsatz

Der KI-Architekt versteht die KI-Ziele der Organisation und leitet das Team. Datenanalysten erhalten Daten von Dateningenieuren und verarbeiten sie vor. Nach der Vorverarbeitung und Analyse teilt der Datenanalyst wichtige Erkenntnisse mit dem Team und den Stakeholdern. Der Ingenieur für maschinelles Lernen entwickelt eine geeignete Validierungsstrategie für die Modellierung. Sobald das Modell mit dem besten Ergebnis ausgewählt wurde, wählt das Software-Engineering-Team eine sichere Plattform für die Bereitstellung des Modells. Nach der Bereitstellung wird das Modell kontinuierlich überwacht und aktualisiert, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Vorteile einer KI-Strategie

Verbesserte Effizienz: KI ist bei der Entscheidungsfindung effizient und kann sich wiederholende Aufgaben automatisieren. Durch die Automatisierung alltäglicher Prozesse können sich die Mitarbeiter auf hochwertige Aufgaben konzentrieren.

Klarheit: Eine klar definierte KI-Strategie schafft einen leicht verständlichen und erfolgversprechenden Fahrplan. In der KI-Strategie werden die Rollen und Verantwortlichkeiten aller Teammitglieder kommuniziert. Darüber hinaus stärkt sie das Vertrauen der Stakeholder in die Investition in das Projekt.

Wettbewerbsvorteil: Eine KI-Strategie bietet einen unverhältnismäßigen Vorteil. Beispielsweise wird eine Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, die KI-Anwendungen einsetzt, schneller arbeiten und im Gegenzug mehr Geschäfte tätigen.

KI-Strategie – der Weg nach vorn

Eine KI-Strategie ist der umfassende Plan eines Unternehmens, künstliche Intelligenz parallel zur Datenstrategie in seine Geschäftsstrategie zu integrieren. Das KI-Ökosystem wird weiterhin exponentiell wachsen, wobei modernste Forschungsmethoden, enorme Datenmengen und enorme Rechenressourcen das Wachstum beschleunigen. Unternehmen müssen mit diesem Tempo Schritt halten und ihre KI-Strategie überarbeiten, um den größtmöglichen Nutzen aus dem KI-Boom zu ziehen.

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