Wie entwickelt man seine künstliche Intelligenz (KI)-Strategie

Die KI-Strategie definiert einen Fahrplan 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 repetitive Aufgaben automatisiert. Aber um 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 US-Dollar und wird 2029 etwa 1.400 Milliarden US-Dollar erreichen, mit einer 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.
• 72 % der Geschäftsführer berichten, dass sie über das notwendige KI-Talent verfügen oder es beschaffen können.
• 54 % der KI-Anwendungen werden erfolgreich von der Pilotphase in die Produktion 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, unklaren Erwartungen, unerwünschten Verzögerungen und letztendlich zum Abbruch 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 ist die Identifizierung seiner Ziele und Objektive. 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 dabei helfen, sie zu erreichen?
• Warum und wo verwenden wir KI?
• Welche Art und wie viele Ressourcen werden benötigt, um die KI-Strategie umzusetzen?

Identifizierung von Anwendungsfällen

Die Identifizierung von Anwendungsfällen ist eine natürliche Fortsetzung der oben gestellten Fragen. In diesem Schritt sollte das Unternehmen seine Schwachstellen identifizieren. Zu diesem Zweck sollte das Unternehmen 3-5 relevante Anwendungsfälle auflisten, sie nach ihrer Wichtigkeit bewerten und diejenigen auswählen, die dazu beitragen können, wichtige Geschäftsziele zu erreichen oder große Geschäftsprobleme zu minimieren. Beispielsweise kann Computer-Vision in der Medizin für die Analyse von medizinischen Bildern (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

Die 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 Deploy-Tools, die für den Aufbau des KI-Systems erforderlich sind.

Geschultes Personal

Das Unternehmen muss das Team identifizieren, das für den Aufbau des KI-Systems erforderlich ist. Daten-Ingenieure, Daten-Analysten, Daten-Wissenschaftler, Maschinen-Lern-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).

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Implementierung

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

• Datensammlung
• Datenvorbereitung
• Datenanalyse
• Modellierung und Bewertung
• Deploy

Der KI-Architekt versteht die KI-Ziele des Unternehmens und leitet das Team. Der Daten-Analyst erhält Daten von den Daten-Ingenieuren und bereitet sie vor. Nach der Vorbereitung und Analyse teilt der Daten-Analyst wichtige Erkenntnisse mit dem Team und den Stakeholdern. Der Maschinen-Lern-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 zu deployen. Nach dem Deploy 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 repetitive Aufgaben automatisieren. Durch die Automatisierung monotoner Prozesse können Mitarbeiter sich auf hochwertige Aufgaben konzentrieren.

Klarheit: Eine klar definierte KI-Strategie erstellt einen Fahrplan, der 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 die Investition in das Unternehmen.

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 zu integrieren, in Verbindung mit der Datenstrategie. Das KI-Ökosystem wird mit Cutting-Edge-Forschungsmethoden, massiven Daten und enormen Rechenressourcen exponentiell wachsen. Ein Unternehmen muss mit dem Tempo Schritt halten und seine KI-Strategie überdenken, um das Maximum aus dem KI-Boom herauszuholen.

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