Wie Sie Ihre Künstliche-Intelligenz-(KI)-Strategie Entwickeln

Die KI-Strategie definiert eine Roadmap für die Integration von KI in das Unternehmen, um die betriebliche Effizienz zu verbessern. Künstliche Intelligenz kann verwendet werden, um effiziente Geschäftsprodukte und -dienstleistungen zu erstellen. Sie kann Geschäftsprozesse optimieren, indem sie wiederkehrende Aufgaben automatisiert. Um jedoch das KI-Potenzial zu verwirklichen, benötigt ein Unternehmen einen strategischen Plan, um seine KI-Reife zu bestimmen, die Herausforderungen zu listen und seinen Fortschritt zu verfolgen.

KI hat einen tiefgreifenden Einfluss auf die Geschäftswelt und treibt Innovation voran. Der KI-Markt hatte 2021 ein Volumen von etwa 330 Milliarden Dollar und wird voraussichtlich 2029 etwa 1.400 Milliarden Dollar erreichen, mit einer jährlichen Wachstumsrate von 20,1 %. Darüber hinaus fand eine Studie von Gartner heraus, dass

• 80 % der Geschäftsführer der Meinung sind, dass KI-Automatisierung für jede Geschäftsentscheidung verwendet werden kann.
• Mit 72 % der Geschäftsführer, die berichten, dass sie über die erforderlichen KI-Talente verfügen oder sie beschaffen können.
• 54 % der KI-Anwendungen werden erfolgreich von der Pilotphase in die Produktionsphase überführt.

In diesem Blog werden wir erforschen, was eine KI-Strategie ist, ihre Planungs- und Ausführungsphase und ihre Vorteile.

Was ist eine KI-Strategie?

Das Starten eines KI-Unternehmens ohne KI-Strategie führt zu Komplikationen, vagen Erwartungen, unerwünschten Verzögerungen und letztendlich zur Aufgabe des Projekts. Ein Unternehmen muss seine KI-Bedürfnisse, die erforderlichen Ressourcen und den Zeitplan definieren, um eine umsetzbare KI-Strategie zu erstellen, die das Geschäftswachstum leitet.

Phase 1 – Geschäftsplan und KI

Geschäftsstrategie und KI-Strategie

Der erste Schritt für ein Unternehmen bei der Erstellung seiner KI-Strategie besteht darin, seine Ziele und Objektive zu identifizieren. Das Unternehmen sollte seine Geschäftsstrategie überdenken und sie an die KI-Strategie anpassen. In diesem Schritt sollte das Unternehmen die folgenden Fragen beantworten:

• Was sind unsere Geschäftsziele und wie kann KI uns helfen, sie zu erreichen?
• Warum und wo verwenden wir KI?
• Welche Art von Ressourcen und wie viele Ressourcen werden benötigt, um die KI-Strategie umzusetzen?

Identifizierung von Anwendungsfällen

Die Identifizierung von Anwendungsfällen ist ein natürlicher Übergang von den oben gestellten Fragen. In diesem Schritt sollte das Unternehmen seine Schmerzpunkte identifizieren. Zu diesem Zweck sollte das Unternehmen 3-5 relevante Anwendungsfälle auflisten, sie nach ihrer Wichtigkeit bewerten und diejenigen auswählen, die dazu beitragen können, bedeutende Geschäftsziele zu erreichen oder große Geschäftsprobleme zu minimieren. Beispielsweise kann Computer-Vision in der Gesundheitsbranche für die Analyse medizinischer Bilder (z. B. CT-Scans) verwendet werden.

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

Datenstrategie

Ohne Daten gibt es keine KI. Daten sind ein Vermögenswert für ein Unternehmen. Die Datenstrategie bezieht sich auf einen umfassenden Plan für ein Unternehmen, um seine Daten zu verwalten. Ein Unternehmen sollte seine Datenquellen identifizieren, sie speichern, aktualisieren und für Geschäftsziele und KI/ML-Pipelines verwenden. Bei der Formulierung der KI-Strategie sollte das Unternehmen seine Datenstrategie an die KI-Strategie anpassen.

Audit und Risikobewertung

Eine KI-Anwendung muss unabhängig von Variablen wie Farbe, Geschlecht oder Rasse sein. Voreingenommene KI-Anwendungen können schädlich sein. Eine gründliche Risikobewertung ist für rechtliche, ethische und soziale Überlegungen erforderlich.

Zu diesem Zweck verwenden Prüfer KI-Frameworks, Datenregulierungen und KI-Ethik für die Prüfung der KI/ML-Pipelines. Durch die Durchführung von Risikobewertungen von ML-Pipelines baut ein Unternehmen Vertrauen in sein KI-System auf.

Technische Infrastruktur

Technische Infrastruktur bezieht sich auf die Hardware und Software, die für Ihre KI-Strategie erforderlich sind. In diesem Schritt bestimmt das Unternehmen die erforderliche Rechenleistung, Programmierbibliotheken, Frameworks, Cloud-Computing-Dienste, Datenverarbeitungs- und Analyse-Tools sowie Bereitstellungstools für den Aufbau des KI-Systems.

Geschultes Personal

Das Unternehmen muss das Team identifizieren, das für den Aufbau des KI-Systems erforderlich ist. Daten-Ingenieure, Daten-Analysten, Daten-Wissenschaftler, Machine-Learning-Ingenieure, Software-Ingenieure und KI-Architekten sind erforderlich, um die KI-Anwendung zu erstellen. Das Unternehmen sollte die Personalbedürfnisse an das HR-Team kommunizieren, um die Wissenslücken zu verstehen und zu überbrücken. Die Personalrekrutierung unterscheidet sich je nach Art des KI-Produkts, das ein Unternehmen benötigt. Für Sprachmodelle sind Mitarbeiter mit Erfahrung in NLP (Natural Language Processing) erforderlich, für Objekterkennung und -lokalisierung Mitarbeiter mit Erfahrung in CV (Computer Vision).

Für Hilfe bei der Einstellung besuchen Sie unsere beste KI-Rekrutierungsunternehmen-Anleitung.

Implementierung

Sobald alles vorbereitet ist, ist es Zeit, den Plan umzusetzen. Die Implementierung besteht aus den folgenden Schritten:

• Datensammlung
• Datenvorverarbeitung
• Datenanalyse
• Modellierung und Bewertung
• Bereitstellung

Der KI-Architekt versteht die KI-Ziele des Unternehmens und leitet das Team. Der Datenanalyst erhält Daten von den Daten-Ingenieuren und verarbeitet sie vor. Nach der Vorverarbeitung und Analyse teilt der Datenanalyst die wichtigsten Erkenntnisse mit dem Team und den Stakeholdern. Der Machine-Learning-Ingenieur erstellt eine geeignete Validierungsstrategie für die Modellierung. Sobald das Modell mit dem besten Ergebnis ausgewählt ist, wählt das Software-Engineering-Team eine sichere Plattform aus, um das Modell bereitzustellen. Nach der Bereitstellung wird das Modell kontinuierlich überwacht und aktualisiert, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Vorteile einer KI-Strategie

Erhöhte Effizienz: KI ist effizient bei der Entscheidungsfindung und kann wiederkehrende Aufgaben automatisieren. Durch die Automatisierung monotoner Prozesse können Mitarbeiter sich auf hochwertige Aufgaben konzentrieren.

Klarheit: Eine klar definierte KI-Strategie erstellt eine Roadmap, die leicht zu befolgen ist und wahrscheinlich erfolgreich sein wird. In der KI-Strategie werden die Rollen und Verantwortungen aller Teammitglieder kommuniziert. Darüber hinaus fördert sie das Vertrauen der Stakeholder, in das Unternehmen zu investieren.

Wettbewerbsvorteil: Die Verfügbarkeit einer KI-Strategie bietet einen unverhältnismäßigen Vorteil. Beispielsweise wird ein Wirtschaftsprüfungsbüro, das KI-Anwendungen verwendet, schneller arbeiten und somit mehr Geschäfte tätigen.

KI-Strategie – Der Weg nach vorne

Die KI-Strategie ist ein umfassender Plan eines Unternehmens, um künstliche Intelligenz in seine Geschäftsstrategie in Verbindung mit der Datenstrategie zu integrieren. Das KI-Ökosystem wird mit bahnbrechenden Forschungsmethoden, massiven Daten und enormen Rechenressourcen exponentiell wachsen. Ein Unternehmen muss mit dem Tempo Schritt halten und seine KI-Strategie überarbeiten, um das Maximum aus dem KI-Boom herauszuholen.

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