Erfolgreiche KI-Adoption erfordert 3 Komponenten – Die meisten Unternehmen haben nur 2

Zu diesem Zeitpunkt ist KI keine neue Technologie mehr. Ihre bewiesene Effektivität bei der Datenanalyse, Mustererkennung und Wissenssynthese kann Teams effizienter machen. Aber trotz des unbestreitbaren Wertes von KI zeigt neue Forschung, dass nur 13% der Unternehmen KI auf umfassende Weise angenommen haben. Die meisten Unternehmen spielen es sicher und verwenden KI nur für Aufgaben mit dem geringsten Risiko. Was hindert Marken daran, sich voll und ganz zu engagieren und die Vorteile zu nutzen? Die Lücke zwischen KI-Aspirationen und -Ergebnissen lässt sich auf ein strukturelles Defizit zurückführen.

Der fehlende Link.

Eine erfolgreiche, umfassende KI-Adoption erfordert drei Komponenten: Infrastruktur, Anwendung und Daten. Die Infrastrukturebene umfasst das KI-Modell, dessen Rahmen direkt die Nutzung und die möglichen Ausgaben beeinflusst.

Die Anwendungsebene ist der Bereich, in dem die Softwarelösungen leben. Hier entsteht der größte Teil des KI-Wertes; hier interagieren Benutzer (vielleicht indirekt) mit KI und überprüfen ihre Ausgaben; hier findet die KI-gestützte Entscheidungsfindung statt.

Zwischen diesen Ebenen liegt die Datenebene, und hier haben die meisten Unternehmen Schwierigkeiten – ob sie sich dessen bewusst sind oder nicht. Diese Ebene enthält alle Daten, die in die zugrunde liegenden KI-Modelle passen und die Anwendungen leiten, die entwickelt werden. Die Qualität der Datenebene beeinflusst direkt die Ausgabe auf der Anwendungsebene. Hohe Qualität und reichlich Daten können robuste Anwendungsfälle unterstützen, während fragwürdige oder unzureichende Daten dies nicht können.

Solange Organisationen nicht in der Lage sind, alle drei Ebenen der KI-Adoption aufzubauen oder mit Unternehmen zusammenzuarbeiten, die dies tun, werden sie den maximalen Wert nicht ableiten.

Die Auswirkungen des Ungleichgewichts.

Die Ausgabe von KI wird immer von den Daten bestimmt, die sie erhält. Wenn eine Organisation möchte, dass ihre KI in der Lage ist, synthetische molekulare Strukturen vorherzusagen, muss sie ihr viele physikalische Daten füttern. Wenn ein Einzelhändler KI verwenden möchte, um das Verhalten der Benutzer vorherzusagen und die digitalen Erfahrungen zu verbessern, muss er ihr Verhaltensdaten füttern.

Wenn Unternehmen (oder ihre Partner) ihre KI-Tools nicht ausreichend mit genügend Daten unterstützen können, werden die Auswirkungen weitreichend sein. Zunächst gibt es die KI-Lösung selbst. Im besten Fall wird sie technisch funktionsfähig sein, aber nicht im gewünschten Umfang. Die Ausgaben können schwach, unzureichend oder ohne Erkenntnisse sein. Jenseits dieses “besten” Ergebnisses liegt ein wahrscheinlicheres Ergebnis: KI-Halluzinationen, fehlerhafte Ausgaben und negatives ROI. Nicht nur wird die Investition verschwendet, sondern Unternehmen müssen möglicherweise auch mehr für Schadensbegrenzungsmaßnahmen ausgeben.

Wenn man sich von den unmittelbaren Auswirkungen zurückzieht, kann man die breiteren Auswirkungen einer datenarmen KI-Lösung sehen. Im Allgemeinen adoptieren Unternehmen KI, um mehr zu tun: mehr Erkenntnisse zu gewinnen, mehr Kunden zu bedienen, effizienter zu arbeiten. Wenn Unternehmen Zeit und Ressourcen in ein KI-Tool investieren, das nicht funktioniert, haben sie effektiv ihr eigenes Wachstum behindert und ihre Fähigkeit, sich an den Markt anzupassen und die Konkurrenz zu überbieten, eingeschränkt. Das stellt sie in einer Nachteiligen Position und lässt sie um verlorene Zeit, Ressourcen und möglicherweise Kunden kämpfen.

Aber die Hoffnung ist nicht verloren; es gibt viel, was Organisationen tun können, um sich gut zu positionieren, ein KI-Ungleichgewicht zu korrigieren (oder vorzubeugen) und voranzuschreiten.

Die Lücke mit den richtigen Daten füllen.

Um es nicht zu übersimplifizieren, kann das Beste, was Führungskräfte tun können, um ein KI-Ungleichgewicht zu vermeiden, darin bestehen, ihre Hausaufgaben zu machen, bevor sie mit einer KI-gestützten Lösung fortfahren. Bevor sie ein neues Tool bereitstellen, sollten sie sich über die Herkunft und Generierung der Daten informieren.

Wenn Ihr Lösungsanbieter oder Ihr leitender Ingenieur Ihnen keine geradlinige Antwort über die Quelle, Qualität oder Menge der zugrunde liegenden Daten geben kann, sollte dies Alarmglocken auslösen. Holen Sie sich eine zweite oder dritte Meinung von Channel-Partnern und Integratoren. Sammeln Sie Informationen, indem Sie Benutzer-Diskussionsnetzwerke wie Reddit und Discord nutzen; sehen Sie, wo andere Adoptierer auf Hindernisse oder Hürden gestoßen sind. Wenn Sie wissen, auf welche roten Flaggen Sie achten müssen, bevor Sie eine Entscheidung treffen, können Führungskräfte eine Welt von Kopfschmerzen und enttäuschten Erwartungen vermeiden.

Natürlich ist diese Voraussicht nicht immer möglich und wird Organisationen nicht helfen, die bereits von einem KI-Datendefizit betroffen sind. Wenn das bestehende Tool nicht ersetzt werden kann, ist die nächstbeste Lösung, eine Möglichkeit zu finden, mehr Daten hinzuzufügen, damit das Tool mehr Kontext, Muster und Erkenntnisse hat, auf die es zurückgreifen kann.

Synthetische Daten sind eine Option hier, aber sie sind kein Allheilmittel. Es kann schwierig sein, die genaue Herkunft synthetischer Daten zu bestimmen, daher ist sie nicht immer der beste Weg vorwärts. Es gibt jedoch einen Zeitpunkt und einen Ort für synthetische Daten. Zum Beispiel sind sie hervorragend geeignet, um KI-Sicherheitsmodelle zu trainieren, insbesondere in einer adversen Weise. Wie immer wird eine vorherige Recherche vor dem Sprung in die Tiefe Führungskräften helfen, die besten Entscheidungen für ihr Unternehmen zu treffen.

Für Branchen wie den Einzelhandel oder die Quick-Service-Restaurants (QSR) wird menschliche Daten bevorzugt. Unternehmen in diesen Branchen verwenden wahrscheinlich KI, um die Kundenerfahrung zu optimieren, daher sollten ihre Tools mit menschlichen Verhaltensdaten trainiert werden. Wenn Sie beispielsweise vorhersagen möchten, wie weit Benutzer auf einer Seite nach unten scrollen, möchten Sie, dass KI ihre Vorhersage auf tatsächlichem menschlichem Verhalten unter ähnlichen Bedingungen basiert.

Manchmal ist es nicht so sehr darum, neue Daten zu erhalten, sondern darum, bestehende Daten zu aktivieren. Die Besucher der Website und der App sind bereits da – es ist nur eine Frage, ihre Verhaltensdaten zu erfassen, zu strukturieren und zu analysieren, damit KI-Tools sie nutzen können.

Am Ende des Tages ist es besser, unzureichende Daten zu haben als schlechte Daten; alles, was Organisationen tun können, um ihre Lösungen zu reinigen, wird zu besseren Ergebnissen führen.

Wo anfangen.

Ein Mangel an KI-Daten kann für Organisationen jeder Größe eine erhebliche Herausforderung darstellen, und es kann überwältigend sein, nur daran zu denken, welche nächsten Schritte es gibt. Aber bereits die Anerkennung des Problems ist ein Erfolg an sich. Von dort aus geht es darum, die machbaren, inkrementellen Schritte zu finden, die man eins nach dem anderen angehen kann.

KI hält enormes Versprechen – aber nur für diejenigen, die bereit sind, in alle ihre Schlüsselkomponenten zu investieren: Infrastruktur, Anwendung und Daten. Ohne diese Schichten wird sogar die eleganteste KI-Lösung nicht funktionieren. Die Organisationen, die die Datenlücke jetzt schließen, werden nicht nur vermeiden, zurückzufallen, sondern den Ton angeben.