Maschinelles Lernen-Projekte von der Experimentierung zur Implementierung bewegen

In den letzten Monaten scheint es, als ob agentic AI im Unternehmensumfeld die Aufmerksamkeit auf sich zieht. Unternehmen sind begeistert, es zu verwenden, um Aufgaben zu automatisieren, Workflows zu orchestrieren und mit Systemen und Kunden zu interagieren. Aber Maschinelles Lernen (ML), der übersehene ältere Bruder von agentic AI, verdient Aufmerksamkeit für seine kritische Rolle bei der Ermöglichung von AI-agentic-Workflows, die über statische Regeln hinausgehen.

In vielen Unternehmensanwendungsfällen kann ML die Vorhersagen, Klassifizierungen, Empfehlungen und Risikobewertungen liefern, die AI-Agents helfen, welche Aktion als nächstes auszuführen ist. Zum Beispiel, wenn Sie einen AI-Agenten verwenden, um Kundenanfragen zu beantworten, kann ML den Agenten mit Anzeichen informieren, dass ein Kunde bald abwandern könnte, was relevante Messaging-Flows auslöst.

Es gibt jedoch zu viele Organisationen, die Schwierigkeiten haben, ML-Projekte umzusetzen, die als grundlegend gelten, und diese Verzögerung behindert sie bei der Erfolgsrealisierung von agentic AI. Die Zahlen variieren, mit Misserfolgsraten für ML-Projekte, die bis zu 85% betragen, laut einigen Branchenbenchmarks.

Viele Teams sind sich nicht sicher, wo sie anfangen sollen, um Maschinelles Lernen umzusetzen, wie sie ein ML-Experiment konzipieren sollen, das in großem Maßstab einsetzbar ist, oder wie sie die richtigen Stakeholder für das Projekt gewinnen können. In diesem Artikel teile ich einige Hinweise, um ML-Projekte für den größtmöglichen Erfolg vorzubereiten.

Warum scheitern so viele ML-Projekte?

Es gibt zwei Hauptgründe für die schlechten Erfolgsraten von ML-Projekten: Entweder wird der Anwendungsfall nicht mit der richtigen Perspektive betrachtet, oder die Stakeholder sind nicht an Bord und torpedieren die Idee.

Diese Gründe gehen normalerweise Hand in Hand. Maschinelles Lernen erfordert sorgfältige Verwaltung, um gute Ergebnisse zu erzielen. Gleichzeitig sind viele Menschen in der Geschäftswelt Skeptiker, die Veränderungen fürchten, Maschinelles Lernen misstrauen oder generell Ihr Projekt vom Tisch drängen möchten.

Wenn Sie Ihr Pilotprojekt nicht sorgfältig aufbauen, werden Sie keine Unterstützung in Ihrer Organisation gewinnen. ML-Erfolg erfordert, dass Sie sich auf die spezifischen Details konzentrieren.

Der Teufel steckt im Detail

ML-Modelle sind dafür konzipiert, spezifische, wiederkehrende Probleme zu lösen, die eng definiert sind, wie die Vorhersage von Kundenabwanderung, die Erkennung von Betrug oder die Prognose von Nachfrage. Es ist nicht dafür konzipiert, breite Kontexte zu verstehen oder mehrere Aufgaben auszuführen, aber viele ML-Projekte haben grandiose Ambitionen und weitreichende Ziele wie “diesen Bereich verbessern”.

Dies macht es wichtig, relevante experimentelle Testfälle aufzubauen, die Skeptiker in Champions verwandeln. Ein erfolgreiches Pilotprojekt gibt Ihnen die Datenanalyse-Ergebnisse, die Sie benötigen, um agentic AI und Geschäftsentscheidungen zu leiten, sowie den Nachweis des Geschäftswerts.

Für die meisten Organisationen ist das Hauptproblem, den richtigen Testanwendungsfall zu finden. Ein tragfähiges Experimentkonzept muss sowohl spezifisch als auch relevant für die Geschäftsziele sein. Zum Beispiel die Untersuchung von Transaktionen, um möglichen Betrug zu identifizieren, oder die Entscheidung, wann Wartung für verschiedene Arten von Maschinen geplant werden soll.

Hier sind vier Fragen, die Sie stellen sollten, um den richtigen Anwendungsfall zu finden, der ML-Adoption vorantreibt.

Was sind die Einsätze?

Die erste Sorge ist, wie viel Raum Sie haben, um Fehler zu machen, weil Ihre Toleranz für Fehler mindestens so wichtig ist wie die Modellleistung. Verschiedene Anwendungsfälle haben unterschiedliche Konsequenzen, wenn das Modell falsche Ergebnisse liefert, was ihre Eignung für die Implementierung beeinflusst.

Wenn die Kosten für Fehler niedriger sind, haben Sie mehr Raum, um mit der Modelllogik zu experimentieren. Zum Beispiel kann ein Modell, das Marketing-Angebote für verschiedene Zielgruppen empfiehlt, eine geringere Genauigkeit haben als ein Modell, das medizinische Nachsorge leitet.

Es ist am besten, mit Anwendungsfällen zu beginnen, die ein geringes Risiko und einen hohen Wert haben und in Bereichen liegen, in denen Fehler leicht korrigiert werden können und die Konsequenzen von Fehlern begrenzt sind. Wenn die Geschäfts-, regulatorischen oder reputationsbezogenen Risiken steigen, sollte auch die menschliche Aufsicht steigen.

Haben Sie die richtigen Daten?

Daten sind für jedes effektive ML-Projekt von entscheidender Bedeutung. Mehr Experimente scheitern aufgrund unzureichender Daten als aufgrund schwacher Modelle, daher stellen Sie sicher, dass Ihre Daten verfeinert, relevant, gut beschriftet und konsistent gesammelt werden. Die Zusammenarbeit zwischen dem Geschäftsteam und dem Datenteam ist hierbei entscheidend.

Produktionsdaten können sich von experimentellen Daten unterscheiden, was dazu führen kann, dass Modelle in der Produktion fehlschlagen, obwohl sie im Pilotprojekt gut funktioniert haben. Manchmal sind Echtzeitdaten zu laut, verzögert oder unzugänglich, um das Modell zu unterstützen.

Daten und Signale sind nicht dasselbe. Vorhersagesignale sind für die Lösung eines Geschäftsproblems von entscheidender Bedeutung, daher müssen Ihre Daten historische Muster und relevante Merkmale enthalten, um zuverlässige Vorhersagen zu ermöglichen. Einige Probleme sind einfach nicht vorhersehbar, daher priorisieren Sie Anwendungsfälle, die bereits gut verwaltete, wiederholbare, zugängliche Datenquellen haben.

Was sind die Erfolgsmetriken?

Sie werden Schwierigkeiten haben, Erfolg nachzuweisen, wenn Sie sich nicht sicher sind, was Erfolg bedeutet, daher definieren Sie Ihre Ziele von vornherein. Sie möchten Geschäftswert liefern, nicht nur ein hochgenaues Modell, daher binden Sie die Modellleistung an den realen Geschäftseffekt. Seien Sie klar über Ihre Geschäftsziele und identifizieren Sie die KPIs, die den wahren Erfolg demonstrieren.

Stellen Sie sicher, dass Sie den Beitrag messen und bestätigen können, den Ihre ML-Intervention geleistet hat. Zum Beispiel, wenn Sie ein ML-Projekt testen, um die Abwanderung zu reduzieren, können Sie nachweisen, dass die erhöhte Bindung aufgrund der Fähigkeit Ihres Modells ist, unzufriedene Kunden frühzeitig zu identifizieren, und nicht aufgrund anderer Faktoren wie allgemeinen Werbeaktionen, saisonaler Nachfrage oder Preisänderungen?

Denken Sie daran, dass für Ihre Projektsponsoren Vertrauen und Sicherheit oft mindestens so wichtig sind wie Leistung. Sie müssen in der Lage sein, Erklärbarkeit und Sicherheit sowie ROI und andere Arten von Geschäftseffekten zu demonstrieren.

Was liegt hinter den Ergebnissen, die Sie wünschen?

ML-Projekte sind am erfolgreichsten, wenn sie in alltägliche Geschäftsprozesse eingebettet sind, was bedeutet, dass Sie die Prozesse vollständig verstehen müssen. Zeichnen Sie auf, wie Entscheidungen in Ihrer Organisation getroffen werden, verfolgen Sie, wer die Entscheidung trifft, welche Informationen sie verwenden, welche Regeln sie leiten und wo Reibung auftritt.

Engpässe sind oft die besten Orte, um ML anzuwenden. Suchen Sie nach Entscheidungen, die häufig getroffen werden, aber erkennbare Muster oder Richtlinien folgen, und denken Sie dann darüber nach, wie ML-Vorhersagen in diesen Workflow passen würden. Ihr Modell sollte einen Schritt im Prozess erleichtern oder automatisieren, anstatt isoliert zu arbeiten.

Es ist am besten, die Hilfe von Prozesseigentümern und Fachexperten in Anspruch zu nehmen, da sie am wahrscheinlichsten wissen, welche Entscheidungen wichtig sind, wann Ausnahmen auftreten und wo die Implementierung den größten Einfluss haben würde. Diese sind auch die Menschen, die am wahrscheinlichsten zu Projektchampions werden, wenn die Führung Ihr Experiment in die Produktion übernimmt.

Bringen Sie Ihre ML-Projekte zum Erfolg

Das Aufbauen des richtigen Pilotprojekts ist entscheidend, um ML von der Experimentierung zur Implementierung zu bewegen. Das Finden spezifischer Anwendungsfälle, die klare Erfolgsmetriken, geringe Risiken, eine starke Datenbasis und eine klare Rolle in umfassenderen Geschäftsprozessen haben, kann Ihnen helfen, ROI nachzuweisen, Sponsoren zu gewinnen und Geschäftserfolg zu erzielen. Das Finden des richtigen Piloten ist entscheidend, um ML von der Experimentierung zur Implementierung zu bewegen. Das Finden spezifischer Anwendungsfälle, die klare Erfolgsmetriken, geringe Risiken, eine starke Datenbasis und eine klare Rolle in umfassenderen Geschäftsprozessen haben, kann Ihnen helfen, ROI nachzuweisen, Sponsoren zu gewinnen und Geschäftserfolg zu erzielen.