Was ist Skalierung von KI?
Was ist Skalierung von KI?
Die Skalierung von KI erhöht die Nutzung und den Umfang von KI in allen Bereichen der Geschäftstätigkeit eines Unternehmens, um den Geschäftswert zu maximieren. Die meisten Unternehmen beginnen mit einigen wenigen KI-Projekten, die sich auf die Lösung spezifischer Probleme konzentrieren. Die Skalierung von KI geht über einzelne Projekte hinaus und umfasst die weitreichende und tiefgreifende Integration von KI in die wichtigsten Services, Produkte oder Geschäftsprozesse eines Unternehmens.
Dieser Prozess erfordert erweiterte technische Fähigkeiten. Sie müssen verschiedene KI-Modelle mit unterschiedlichen Datensätzen entwickeln und trainieren und anschließend diese systematisch für das Änderungsmanagement und die Fehlerbehebung einsetzen. Neben der Lösung technischer Herausforderungen erfordert die Skalierung von KI auch einen Mentalitäts- und Prozesswandel, um Innovationen in allen Bereichen voranzutreiben.
Welche Vorteile bietet die Skalierung von KI?
Die Skalierung von KI bedeutet den Übergang von experimenteller zu angewandter künstlicher Intelligenz. Sie bietet umfassende Anwendungsmöglichkeiten in Unternehmen und kann Branchen revolutionieren. Sie ist ein entscheidender Faktor, der die Wettbewerbslandschaft grundlegend verändert. Unternehmen können mehr Wert zu geringeren Kosten liefern und sich so einen Wettbewerbsvorteil in ihrer Branche verschaffen. Im Folgenden stellen wir einige wichtige Vorteile vor.
Neue Einnahmequellen
KI-Systeme tragen bereits zur Verbesserung von Produkten und Services bei. Beispielsweise werden generative KI-Technologien eingesetzt, um die Produktentwicklung zu beschleunigen. Chatbots verändern die Art und Weise, wie Kunden auf Support und Services zugreifen und diese erhalten. Vor diesem Hintergrund könnte die unternehmensweite Einführung von KI Innovationen weit über diesen Rahmen hinaus vorantreiben. Beispielsweise nutzt Takenaka Corporation, Japans führendes Bauunternehmen, KI zur Entwicklung einer digitalen Plattform „Building 4.0“. Dadurch können Arbeitnehmer leicht Informationen zu Gesetzen, Vorschriften, Richtlinien und bewährten Methoden der Bauindustrie finden. Die Plattform verbessert die interne Effizienz und schafft eine neue Einnahmequelle für das Unternehmen.
Verbesserte Kundenzufriedenheit
Die unternehmensweite Einführung von KI ermöglicht es Unternehmen, in jeder Phase des Kundenerlebnisses Mehrwert zu bieten. Von personalisierten Empfehlungen über schnellere Lieferungen bis hin zur Echtzeitkommunikation – Unternehmen können Kundenprobleme lösen und sich ändernden Kundenanforderungen gerecht werden. Beispielsweise beschleunigt FOX, ein großes Medienunternehmen, Dateneinblicke, um KI-gestützte Produkte anzubieten, die für Verbraucher, Werbetreibende und Rundfunkanstalten nahezu in Echtzeit kontextuell relevant sind. Werbetreibende können das System nutzen, um Produktplatzierungen auf bestimmte und relevante Momente im Video auszurichten – was zu einem höheren Mehrwert aus ihrer Beziehung zu Fox führt. Gleichzeitig erhalten die Zuschauer zum richtigen Zeitpunkt Produktempfehlungen, die für sie am relevantesten sind.
Reduzierte Verschwendung
Die Skalierung von KI bedeutet, KI-Funktionen aus kundenorientierten Bereichen in Back- und Middle-Office-Aufgaben einzuführen. Dadurch kann der administrative Workload reduziert werden, sodass Mitarbeitende mehr Zeit für kreative Arbeit haben und eine bessere Work-Life-Balance erreichen können. Ebenso können KI-Systeme auch kritische Prozesse überwachen, um Engpässe oder Staupunkte zu identifizieren und zu beseitigen. Beispielsweise hat Merck, ein forschungsintensives biopharmazeutisches Unternehmen, KI-Anwendungen für Wissensgewinnung und Marktforschungsaufgaben entwickelt. Ihr Ziel besteht darin, manuelle, zeitintensive Prozesse zu reduzieren, die von effektiveren Aufgaben in der gesamten pharmazeutischen Wertschöpfungskette ablenken.
Was ist für die Skalierung von KI erforderlich?
Das Experimentieren mit 1 oder 2 KI-Modellen unterscheidet sich erheblich davon, Ihr gesamtes Unternehmen auf KI umzustellen. Mit zunehmender Einführung von KI steigen auch die Komplexität, die Kosten und andere Herausforderungen. Um KI erfolgreich zu skalieren, müssen Sie Ressourcen und Zeit in 3 Schlüsselbereiche investieren: Menschen, Technologien und Prozesse.
Menschen
KI-Projekte sind in der Regel die Domain von Datenwissenschaftlern und KI-Forschern. Allerdings erfordert KI in großem Maßstab ein breites Spektrum an Fähigkeiten – von Fachwissen über IT-Infrastrukturmanagement bis hin zu Datentechnik. Unternehmen sollten in die Bildung multidisziplinärer Teams investieren, die bei verschiedenen KI-Implementierungen im gesamten Unternehmen zusammenarbeiten können. Es gibt 2 Ansätze: Pod und Abteilung.
Pod
Kleine Teams aus Experten für Machine Learning, Datenwissenschaftlern und Software-Ingenieuren übernehmen die Entwicklung von KI-Produkten für bestimmte Unternehmensabteilungen. Pods können die KI-Entwicklung beschleunigen, bergen jedoch auch Gefahren. Sie können zu Wissenssilos und einer Vielzahl unterschiedlicher KI-Technologien und -Tools führen, die ad hoc im gesamten Unternehmen eingesetzt werden.
Abteilung
Eine separate KI-Einheit oder -Abteilung, die die KI-Entwicklung im gesamten Unternehmen priorisiert, überwacht und verwaltet. Dieser Ansatz erfordert höhere Vorlaufkosten und kann auch die Zeit bis zur Einführung verlängern. Er führt jedoch zu einer nachhaltigeren und systematischeren Skalierung von KI.
Technologie
Die Skalierung von KI erfordert die Erstellung und Bereitstellung von Hunderten von Machine-Learning-Modellen in verschiedenen Umgebungen. Unternehmen müssen Technologien einführen, die einen effizienten Übergang der Modelle von der Testphase zur Produktion ermöglichen und gleichzeitig die laufende Wartung und Produktivität erleichtern. Die Technologie sollte sich in die bestehende IT-Infrastruktur und die Softwareentwicklungsprozesse integrieren lassen. Sie sollte die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und anderen Interessengruppen innerhalb des Unternehmens unterstützen.
Prozesse
Die KI-Entwicklung ist ein iterativer Prozess, der eine ständige Verfeinerung erfordert. Datenwissenschaftler bereiten die Daten vor, trainieren und optimieren das Modell und setzen es in der Produktion ein. Sie überwachen die Ausgabe und die Leistung und wiederholen die Schritte, um die nächste Version zu veröffentlichen. Der gesamte Prozess erfordert eine Standardisierung, um effizient skalieren zu können. Unternehmen müssen Machine-Learning-Operationen (MLOps) implementieren, eine Reihe von Methoden zur Automatisierung und Standardisierung von Prozessen über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg. Die Governance des gesamten Lebenszyklus ist auch von großer Bedeutung, um eine sichere, regulierte und ethische KI-Entwicklung sicherzustellen.
Welche Technologien sind für die Skalierung von KI entscheidend?
Spezialisierte Technologien und Tools sind für den Fortschritt in der KI unerlässlich. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele.
Feature Stores
Feature Stores erleichtern die Wiederverwendung von Features in verschiedenen ML-Modellen. Features sind einzelne messbare Eigenschaften, die aus Rohdaten abgeleitet werden. Dabei kann es sich um einfache Attribute wie Alter, Einkommen oder Klickrate handeln, oder um komplexere, durch Transformationen und Aggregationen erzeugte Features.
Ein Feature Store organisiert und verwaltet diese Features und ihre Metadaten wie Definitionen, Berechnungslogik, Abhängigkeiten und ihren Nutzungsverlauf. Datenwissenschaftler und Machine-Learning-Ingenieure können Features effizient wiederverwenden, teilen und entdecken, wodurch doppelter Aufwand reduziert wird.
Komponenten codieren
Wiederverwendbare Code-Komponenten wie Bibliotheken, Frameworks und benutzerdefinierte Codebasen steigern die Effizienz. Durch die Standardisierung bestimmter Bibliotheken und Frameworks können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Lösungen unter Verwendung von bewährten Methoden entwickelt werden und langfristig besser wartbar sind. Wiederverwendbare Code-Komponenten fördern auch die Konsistenz zwischen Projekten. Sie reduzieren Wiederholungsarbeiten und bieten den Rahmen für Innovationen.
Operative Automatisierung
Automatisierungen wie automatisierte Tests und Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) sind für den Prozess der Skalierung von KI von unschätzbarem Wert. Dank ihnen können Unternehmen KI-Modelle schnell iterieren und die Agilität ihrer KI-Implementierung verbessern. Methoden wie RAG können verwendet werden, um das bestehende Training großer Sprachmodelle in generativer KI zu verbessern, anstatt neue Modelle von Grund auf neu zu trainieren. Streaming-Datentechnologien sind für die Automatisierung von Datenverarbeitungsaufgaben unverzichtbar – beispielsweise für die Vorbereitung und Analyse der Echtzeit-Datenverarbeitung, die für Machine-Learning-Vorgänge erforderlich sind.
Cloud Computing
Cloud Computing und skalierbare Infrastruktur bieten flexible, skalierbare Ressourcen, die dynamisch zugewiesen werden können, um den Anforderungen von KI-Workloads gerecht zu werden. Die Fähigkeit, Ressourcen je nach Bedarf hoch- oder herunterzuskalieren, stellt sicher, dass Unternehmen ihre Kosten effizient verwalten und gleichzeitig die Leistungsanforderungen von KI-Modellen erfüllen können. Beispielsweise können Sie High Performance Computing (HPC)-Instances für das Training komplexer Modelle und skalierbare Speicherlösungen für die Verwaltung großer Datensätze nutzen. Die AWS-Cloud-Services umfassen auch spezielle KI- und Machine-Learning-Tools, die die Entwicklung und Bereitstellung weiter beschleunigen können.
Was sind die Herausforderungen bei der Skalierung von KI?
Eine erfolgreiche Skalierung der KI erfordert, dass Unternehmen die folgenden Herausforderungen bewältigen.
Modelloperationalisierung
Entwickelte Modelle schöpfen ihr volles Potenzial als betriebliche Tools aus verschiedenen Gründen nicht voll aus. Einige davon sind nachfolgend aufgeführt:
- Die Entwicklung eines Modells war größtenteils ein einmaliger Prozess, der nichts mit den tatsächlichen Geschäftsergebnissen zu tun hatte.
- Die Übergabe des Modells zwischen den Teams erfolgt ohne Dokumentation, Prozess und Struktur.
- Der Modellentwicklungsprozess findet isoliert statt, ohne Input von Endbenutzern, größeren Organisationen oder Fachexperten.
- Modelle werden einzeln auf Legacy-Systemen bereitgestellt.
Modelle, die auf statischen, einmaligen Datenabrufen basieren, werden schnell veraltet und ungenau. Ohne kontinuierliche Verbesserungsmaßnahmen verschlechtert sich die Leistung eines Modells irgendwann oder es läuft Gefahr, veraltet zu sein.
Kultureller Widerstand
Die Einführung von KI in großem Maßstab erfordert erhebliche Veränderungen in der Unternehmenskultur und den Workflows. Widerstand gegen Veränderungen und mangelndes Verständnis für die Möglichkeiten der KI behindern diesen Prozess. Die Integration von KI in bestehende Geschäftsprozesse und IT-Systeme kann auch aufgrund von Kompatibilitätsproblemen oder Legacy-System komplex sein. Datenteams können aufgrund zunehmender Komplexität, unzureichender Zusammenarbeit zwischen den Teams und fehlender standardisierter Prozesse und Tools Schwierigkeiten haben, ihre Produktivität aufrechtzuerhalten.
Zunehmende Komplexität
Operative KI-Modelle müssen in sich verändernden Umgebungen präzise und effektiv bleiben. Kontinuierliche Überwachung und Wartung sind ein Muss – dazu gehören beispielsweise regelmäßige Updates und Modelle mit neuen Daten neu zu trainieren. Da KI-Modelle jedoch immer ausgefeilter werden, benötigen sie mehr Rechenressourcen für Training und Inferenz. Änderungen vorzunehmen oder Fehler zu beheben wird in späteren Iterationen teurer und zeitaufwändiger.
Regulatorische Bedenken
Die Gewährleistung der Sicherheit und des Datenschutzes von Daten und KI-Modellen ist eine Herausforderung. Experimentelle KI-Projekte bieten mehr Flexibilität bei der Verwendung der Daten des Unternehmens. Der operative Erfolg setzt jedoch voraus, dass alle für das Unternehmen geltenden regulatorischen Rahmenbedingungen eingehalten werden. Die KI-Entwicklung erfordert ein sorgfältiges Management, um bei jedem Schritt einen autorisierten Datenzugriff zu gewährleisten. Wenn zum Beispiel ein nicht autorisierter Benutzer einem KI-Chatbot eine vertrauliche Frage stellt, sollte dieser in seiner Antwort keine vertraulichen Informationen preisgeben.
Wie kann AWS Sie bei Ihren Bemühungen zur Skalierung von KI unterstützen?
AWS kann Sie in jeder Phase Ihrer KI-Einführung unterstützen und bietet Ihnen das umfassendste Angebot an Services, Infrastruktur und Implementierungsressourcen für künstliche Intelligenz (KI). Sie können KI im gesamten Unternehmen schneller und effizienter skalieren. Beispielsweise können Sie Folgendes verwenden:
- Amazon Bedrock zum Auswählen, Anpassen, Trainieren und Bereitstellen branchenführender Basismodelle mit geschützten Daten.
- Amazon Q Developer zum Beschleunigen der Softwareentwicklung durch die Generierung von Code, die Analyse von Codebasen, das Debuggen von Problemen und die Bereitstellung von Architekturleitfäden auf Grundlage bewährter AWS-Methoden – alles über Interaktionen in natürlicher Sprache innerhalb Ihrer IDE oder der AWS-Managementkonsole.
- Amazon Q, um schnelle, relevante Antworten auf dringende Fragen zu erhalten, Probleme zu lösen und Inhalte zu generieren. Sie können auch die Daten und das Fachwissen in den Informations-Repositorys, dem Code und den Unternehmenssystemen Ihres Unternehmens nutzen.
- Amazon SageMaker Jumpstart zum Beschleunigen der KI-Entwicklung durch das Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Basismodellen in einem Machine-Learning-Hub.
Sie können auch die Tools von Sagemaker für MLOps verwenden, um KI-Entwicklungsprozesse zu optimieren. Beispiel:
- Verwenden Sie SageMaker Experiments, um Artefakte im Zusammenhang mit Ihren Modelltrainingsaufträgen zu verfolgen, wie Parameter, Metriken und Datensätze.
- Konfigurieren Sie SageMaker-Pipelines so, dass sie automatisch in regelmäßigen Abständen oder bei Auslösung bestimmter Ereignisse ausgeführt werden.
- Verwenden Sie SageMaker Model Registry, um Modellversionen und Metadaten wie beispielsweise die Gruppierung von Anwendungsfällen und Baselines für Modellleistungsmetriken in einem zentralen Repository zu verfolgen. Sie können diese Informationen verwenden, um das beste Modell für Ihre Geschäftsanforderungen auszuwählen.
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