Maximierung des AI-ROI im Unternehmen

Wie bei vielen Technologien zuvor wird künstliche Intelligenz (AI) als die nächste große Innovation gehandelt, die Unternehmen unbedingt nutzen müssen. Ironischerweise ist die zugrunde liegende Technologie bereits seit Jahrzehnten vorhanden, aber mit den neuesten Iterationen hat die Hysterie ein Fieber erreicht, das die Realität der Implementierung im Unternehmen übertrifft. Dennoch müssen IT-Teams, wenn sie unter Druck gesetzt werden, auf den IT-Zug aufzuspringen, diese Begeisterung mit der Realität der Bilanz ausgleichen. Verschiedene Implementierungen erfordern unterschiedliche Investitionen, was bedeutet, dass sie auch eine unterschiedliche Rendite abwerfen – oft auf einem anderen Zeitplan.

Die Fähigkeit, erfolgreiche AI-Produkte zu liefern, hängt von zahlreichen Faktoren ab: spezifischen Strategien, Planung und Ausführung, die von Geschäftsleitern gewählt werden; Verfügbarkeit qualifizierter Ressourcen; Passgenauigkeit innerhalb des Produkt-Roadmaps; organisatorische Akzeptanz von Risiken; und Zeitmanagement gegenüber erwarteter Rendite (ROI).

Diese Faktoren auszugleichen ist die Herausforderung, aber mit diesen drei Schritten können Organisationen auf dem Weg zum AI-ROI bleiben.

Verstehen der Technologie

Viele Unternehmen treten in den AI-Bereich ein, glauben, sie seien zurückgeblieben, aber verstehen nicht vollständig, warum, wie oder was die Technologie ist. Als Ergebnis ist ihre erste Aufgabe, zwischen verschiedenen AI-Varianten zu unterscheiden, beginnend mit Präzisions-AI vs. generativer AI.

Präzisions-AI ist die Verwendung von Machine-Learning– und Deep-Learning-Modellen, um Ergebnisse zu verbessern. Sie ermöglicht es Unternehmen, Entscheidungsprozesse zu automatisieren, Effizienzen zu schaffen und die Rendite zu erhöhen. Präzisions-AI ist zu einer etablierten Technologie für Unternehmen herangewachsen, die weiterhin eine signifikante Akzeptanz sieht und immer mehr Mainstream wird.

Generative AI (GenAI) ist neu und hat seit der Veröffentlichung von ChatGPT durch OpenAI im späten Jahr 2022 an Bedeutung gewonnen. Sie besteht aus grundlegenden großen Sprachmodellen (LLMs), die mit Milliarden von Parametern trainiert werden, um neue semantische Textkontexte zu generieren. GenAI bietet signifikante Chancen für Geschäftsauswirkungen und operative Effizienz, aber sie ist noch in ihrer Adoptionsphase.

Ein bedeutendes Hindernis ist der Standard für Datenqualität, der für GenAI-Anwendungen erhöht ist, da niedrige Datenqualität Transparenz- und Ethikprobleme einführen kann.

Datenzuverlässigkeit beginnt mit der Gestaltung und Implementierung von Workflows; der Einrichtung von Pipelines zur Durchführung; der Abstraktion durch APIs; der Kuratierung und Demokratisierung; und der Verarbeitung verschiedener Datentypen. Anstatt der vorherigen Generation von Datenqualitätsanforderungen, die die 4Vs (Volumen, Geschwindigkeit, Veracity und Vielfalt) umfassten, benötigt AI neue Anforderungen, die die 4Ps umfassen: Vorhersage, Produktivität, Präzision und Persona im großen Maßstab.

Vorhersage: AI-Algorithmen ermöglichen die Verwendung von statistischer Analyse, um Muster in den Daten zu finden und Verhaltensweisen vorherzusagen und zukünftige Ereignisse durch die Korrelation von historischen Daten im Ruhezustand und Daten im Stream zu entscheiden.

Produktivität: AI ermöglicht die Automatisierung von Geschäftsprozessen, die die operative Effizienz und Produktivität von Unternehmen erhöht, wiederkehrende Aufgaben reduziert und die Mitarbeiterzeit für strategischere Aufgaben freigibt.

Präzision: Dieses Maß misst die Modellergebnisse auf eine Weise, dass Machine-Learning-Modelle eine Genauigkeit zwischen einem akzeptablen Bereich produzieren können, der durch die Anwendungsfälle bestimmt wird. Präzision wird auch als die Anzahl der wahren Positiven geteilt durch die Gesamtzahl der positiven Vorhersagen berechnet.

Persona im großen Maßstab: Dies bezieht sich auf den Prozess der Verwendung zuverlässiger Daten wie Kundenkaufhistorien, Aktionen auf der Website, Kundensentimentanalyse für bestimmte Produkte und Umfrageantworten. Es liefert individualisierte Erfahrungen über Demografien hinweg.

Zusätzlich zu Datenqualität müssen Unternehmen zahlreiche andere Faktoren – sowohl interne als auch externe – berücksichtigen, wenn sie ihre AI-Bereitschaft bewerten: Governance, Compliance-Übereinstimmung, Cloud-Investitionen, Talent, neue Geschäftsoperationsmodelle, Risikomanagement und Führungskommitment.

Organisationen müssen beginnen, indem sie eine AI-Vision erstellen, die ihren Zielen und strategischen Zielen entspricht. Die Zustimmung der Unternehmensleitung ist entscheidend, da AI-Implementierungen erhebliche vorherige Investitionen erfordern. Der CIO muss den Weg zum ROI für die gesamte Unternehmensleitung klar artikulieren – ein wahrer Test für den CIO, um IT von einer unterstützenden Funktion zu einer strategischen zu erheben.

Als nächstes muss die Organisation Menschen, Prozesse und Technologie ausrichten. AI erfordert neue Fähigkeiten und Zertifizierungen wie Deep-Learning-Modelle und Machine Learning, da Organisationen traditionell AI in menschliche Workflows integriert haben. Allerdings kehrt GenAI die Dynamik um, aber die meisten Best Practices und verantwortungsvolle Nutzungskriterien umfassen immer noch ein “Mensch-in-der-Schleife”-Element, um ethische Standards und Werte zu wahren.

Eine AI-Implementierung erfordert auch neue Geschäftsprozesse für Governance und Datenqualitätssicherung, um es den Datenwissenschaftlern zu ermöglichen, die für die Lieferung neuer AI-Modelle verantwortlich sind, komplexe Geschäftsprobleme zu lösen.

Wenn neue AI-Produkte entworfen, entwickelt und hergestellt werden, müssen Unternehmen auch die neuesten regulatorischen Richtlinien der AI-Branche im Auge behalten. Der europäische AI-Akt hat Best Practices für die Verwendung von AI etabliert – und Konsequenzen für die Nichteinhaltung dieser Richtlinien. Als Ergebnis haben Unternehmen Teams aufgebaut, um Bemühungen um AI-Regulierungen zu erstellen, zu bewerten und zu aktualisieren.

Da Unternehmen immer mehr datengetrieben werden, müssen sie grundlegende Strategien entwickeln, um die Datenassets zu schützen, die es ihnen ermöglichen, die besten Erkenntnisse durch Automatisierung von Analyseprozessen zu liefern. Von dort aus können sie die AI-Technologien und neuen Plattformen auswählen, die für sie am meisten Sinn ergeben.

Definieren des Geschäftsmodells

Schließlich erfordert die wahre Rendite auf eine AI-Investition den Verkauf des Nutzens an Kunden, was bedeutet, dass AI-Bereitschaft ein neues Geschäftsdenken erfordert, da die Technologie die Transformation von Unternehmen über Branchen hinweg antreibt.

Erfolgreiche AI-Produktentwicklung erfordert ein tiefes Verständnis von branchenspezifischen Kundenreisen und die Ausrichtung von AI-Lösungen mit Geschäftszielen. Kundenorientierung spielt eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung neuer Betriebsmodelle, und moderne Technologien werden eingesetzt, um Effizienz zu steigern.

Beispielsweise können Kunden, die nach kleinen Gewinnen in AI-Reife suchen, auf ihre Software-Assets und Cloud-Infrastruktur zurückgreifen, um neue Produkte und Lösungen zu entwickeln. Dies hält die Zufriedenheit der Mitarbeiter hoch und hält sie auf die Übertreffung der Kundenerwartungen fokussiert.

Das Kerngeschäft sollte sich auf die Verkürzung der Zeit bis zur Markteinführung und die Verbesserung des neuen Prozessmanagements konzentrieren, um den Produktlebenszyklus zu verkürzen und die Effizienz der Lieferung neuer Produkte zu erhöhen. Beispielsweise wird eine verteilte erweiterte Datenanalyseplattform verwendet, um die Aufnahme, Kuratierung, Demokratisierung, Verarbeitung und Analyse in Echtzeit zu automatisieren – all dies erhöht die Produktivität und die Rendite.

Freischalten des vollen Potenzials von AI-ROI

AI im Kern steht für fortschrittliche Algorithmen, Datenqualität, Rechenleistung, Infrastruktur als Code, Governance, verantwortungsvolle AI mit Ethik, um Datenprivatsphäre und Vertraulichkeit zu schützen. Die Essentials der AI-Anwendungsreife und die Herausforderungen des Datenmanagements erfordern harte, datengetriebene Rahmenbedingungen, Menschen, Prozesse, Strategien, Ethik und Technologieplattformen.

Gleichzeitig berichtet McKinsey, dass 65% der Unternehmen AI-Technologien verwenden – doppelt so viel wie im Vorjahr. Es zeigt Momentum, aber die Implementierungen bewegen sich immer noch langsam von der Neugier zu realen Geschäftsanwendungen im großen Maßstab. GenAI liefert neue Durchbrüche, die es Organisationen ermöglichen, neue Fähigkeiten durch die Entwicklung semantischer und multimodaler LLMs zu nutzen. Es demokratisiert ein vollständiges Spektrum von AI-Fähigkeiten, die es ihnen ermöglichen, neue Umsatzströme zu generieren.

Mit der richtigen Strategie, Führungskommitment und Investition in die richtigen Anwendungsfälle können Unternehmen signifikanten Wert erzielen und durch AI transformatives Wachstum vorantreiben.