Generative KI gibt Organisationen die einzigartige Möglichkeit, frische Erkenntnisse aus vorhandenen Daten zu gewinnen und Ergebnisse zu erzielen, die über die ursprünglichen Eingaben hinausgehen. Unternehmen, die von diesen Vorteilen profitieren möchten, können vorgefertigte, kostengünstige Modelle nutzen und diese mit proprietären Geschäftsdaten anpassen, um schnell die Kraft der KI zu nutzen.
Die richtigen generativen KI-Lösungen können eine Vielzahl von Möglichkeiten für Unternehmensführer erschließen, die darauf abzielen, die Effizienz zu steigern, die Produktivität zu steigern und die Leistung zu verbessern. Zuerst müssen sie jedoch berücksichtigen, wo es in ihrer Organisation passt, welche Prozesse am meisten davon profitieren, ob sie kaufen oder bauen sollen und was es kosten wird.
Unternehmensführer, die bereit sind, KI einzusetzen, können diese fünf Schlüsselpunkte in Betracht ziehen.
1. Verbesserung der Arbeitsfunktionen und -abläufe
Generative KI nutzt Daten, automatisiert Prozesse und verändert grundlegend die Herangehensweise an Unternehmen und Arbeitsfunktionen. Durch die Schaffung neuer Erkenntnisse aus Daten werden Grundlagen für eine Vielzahl von Anwendungen geschaffen, von der Optimierung von Abläufen bis hin zur Förderung von Innovation und Kreativität.
Jede Organisation verfügt über spezifische Datensätze, die für ihren Betrieb entscheidend sind. Durch den Einsatz von retrieval-augmented generation (RAG) können Unternehmen auf ihre eigenen Daten zugreifen, um KI-Anwendungen für ihre spezifischen Geschäftsbedürfnisse zu entwickeln. Durch die Verbindung generativer Fähigkeiten mit sorgfältig ausgewählten Datenquellen ermöglicht RAG eine maßgeschneiderte Bereitstellung generativer KI, die Mitarbeiter in ihren Arbeitsrollen unterstützen kann.
Nehmen wir zum Beispiel das Gesundheitswesen. Mit RAG ausgestattete generative KI kann Patientendaten analysieren, Schlüsselpunkte zusammenfassen und maßgeschneiderte Versorgungspläne erstellen, um Ärzte zu unterstützen und die Patientenerfahrung zu verbessern.
2. Bauen oder Kaufen?
Unternehmensführer sollten entscheiden, ob sie ihre eigene generative KI-Lösung von Grund auf entwickeln, eine vorgefertigte implementieren oder Grundlagenmodelle feinabstimmen wollen. Das Erstellen einer maßgeschneiderten Lösung kann der richtige Weg sein, wenn ein Unternehmen spezifische Anforderungen, einzigartige Daten oder Fachwissen hat, aber dies erfordert in der Regel mehr Zeit. Wenn ein Unternehmen KI-Funktionalität für allgemeine Aufgaben benötigt, ist der Kauf in der Regel die bessere Wahl. Fertige Lösungen können schneller eingerichtet werden und bieten sofortigen Mehrwert.
Wenn es Flexibilität im Zeitplan gibt, kann die Entwicklung einer individuellen Lösung einen größeren Wert bieten. Die Fähigkeiten, um hausinterne generative KI-Tools zu entwickeln, sind jedoch spezialisiert und stark nachgefragt, daher ist es wichtig, die richtigen Personen an Bord zu haben. Darüber hinaus kann die Verbindung von Open-Source-Lösungen oder Grundlagenmodellen mit handverlesenen proprietären Daten mit RAG eine Abkürzung zu maßgeschneiderter KI bieten.
Die Integration mit vorhandenen Infrastruktursystemen erfordert ebenfalls eine sorgfältige Bewertung, da Unternehmen bestimmen müssen, ob die aktuellen Anbieter sie angemessen unterstützen können. Ein klares Verständnis der Beschaffungsprozesse und -zeiten kann Verzögerungen verhindern.
Mit der hausinternen Entwicklung können langfristige Kosten, die mit Personal, Entwicklung und Wartung verbunden sind, ins Gewicht fallen. Diese Kosten können gerechtfertigt sein, wenn das KI-Tool einen klaren Vorteil bietet. Allerdings kann die hausinterne Entwicklung von Anfang bis Ende wirtschaftlich nicht sinnvoll sein, wenn vorhandene oder Standard-Tools ähnliche Funktionalitäten ausführen können.
3. Unternehmensbedürfnisse
KI-Anwendungen durchdringen Branchen und verschiedene Geschäftsbereiche. Chatbots können den Kundenservice mit schnellen Antworten revolutionieren; Übersetzungsmerkmale erleichtern den Zugang zu Informationen in jeder Sprache; und in der Softwareentwicklung treibt KI die Produktivität voran, indem sie Codekommentare und -funktionen generiert.
Um die Chancen auf KI-Erfolg zu erhöhen und die Zeit bis zum Nutzen zu reduzieren, sollten Unternehmensführer hochwirksame Anwendungsfälle für die Implementierung von generativer KI auswählen. Berücksichtigen Sie die spezifischen Anforderungen der Organisation, die Schmerzpunkte der Mitarbeiter und Kunden und welche Prozesse für die KI-Verbesserung bereit sind. Um Konsens zu schaffen, ist es hilfreich, Feedback von Interessengruppen einzuholen, die mit KI-Systemen interagieren werden, um ihre Bedürfnisse und potenziellen Widerstandspunkte zu verstehen.
Lernen und Vertrauen aufbauen mit Pilotprojekten, die zeigen können, wie gut KI mit vorhandenen Systemen integriert ist und wie weitreichend die Verbesserungen sind. Überlegen Sie, ob die Lösung über die gesamte Organisation skaliert werden kann, um die Auswirkungen zu maximieren. Kann beispielsweise ein Kundenservicebot, der Callcenter-Mitarbeiter unterstützt, mit einer anderen Datenquelle verbunden werden, um auch das Verkaufsteam zu unterstützen?
Um schneller Anwendungsfälle zu identifizieren und einen Implementierungsplan zu entwickeln, sollten Sie erwägen, KI-Experten oder Technologieanbieter zu konsultieren, die Peer-Beispiele teilen können und dabei helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen KI den größten Mehrwert bieten kann.
4. Die Kosten der KI
Eine erfolgreiche KI-Implementierung erfordert Investitionen in Infrastruktur, Expertise, Softwarekomponenten, die Sammlung der erforderlichen Daten und die laufende Wartung.
Aber nicht jedes Unternehmen muss bei null anfangen. Viele entscheiden sich für vorab trainierte oder Grundlagenmodelle, die kostengünstiger zu trainieren sind. Diese Modelle erfordern nur die Anpassung mit unternehmensspezifischen Daten und die Umsetzung von Markenrichtlinien. Obwohl die anfänglichen Kosten hoch sein können, sind Führungskräfte aufgrund erwarteter Effizienz- und Innovationsverbesserungen begeistert von der KI-Adoption.
5. Sicherheit und Datenschutz
Da die generative KI zunehmend umfassender wird, muss sie sicher und verantwortungsbewusst eingesetzt werden. Sicherheitsverfahren und Datenverwaltung für große Sprachmodelle (LLMs) stellen sicher, dass KI-Systeme die beabsichtigten Funktionen einhalten und Abweichungen verhindern. Sie helfen, Grenzen in verschiedenen Bereichen zu setzen:
Themenbezogene Sicherheitsvorkehrungen stellen sicher, dass KI-Modelle auf bestimmte Themen fokussiert bleiben und nicht auf nicht zusammenhängende Themen eingehen
Sicherheitsvorkehrungen stellen die Bereitstellung genauer und angemessener Antworten sicher. Sie filtern unangemessene Sprache heraus und gewährleisten, dass Referenzen verlässlich sind
Sicherheitsvorkehrungen schränken die Möglichkeit ein, mit Anwendungen von Drittanbietern zu verbinden, um sicherzustellen, dass Modelle nur mit sicheren Quellen interagieren
Datenverwaltungsregeln, die den Zugriff auf Daten basierend auf Geschäftsprioritäten und Sicherheitsanliegen kontrollieren, helfen sicherzustellen, dass die KI-Implementierung ethisch und sicher ist
Generative KI steigert Innovation, Effizienz und Problemlösungsfähigkeiten und verwaltet Risiken. Erfahren Sie, wie Unternehmensführer KI nutzen können, um in einem sich schnell verändernden Markt zu konkurrieren.