Was ist Unternehmens-KI?

Wenn Sie Unternehmens-KI implementieren, können Sie bisher unlösbare Herausforderungen bewältigen. Es unterstützt Sie bei der Erschließung neuer Einnahmequellen und der Steigerung der Effizienz in einem großen Unternehmen.

Innovation vorantreiben

Große Unternehmen verfügen in der Regel über mehrere hundert Geschäftsteams, aber nicht alle haben das Budget und die Ressourcen für datenwissenschaftliche Fähigkeiten. KI auf Unternehmensebene ermöglicht es der Unternehmensführung, Technologien für künstliche Intelligenz und Machine Learning (KI/ML) zu demokratisieren und sie im gesamten Unternehmen zugänglicher zu machen. Jeder im Unternehmen kann KI-Tools vorschlagen, damit experimentieren und diese in seine Geschäftsprozesse integrieren. Fachexperten mit betriebswirtschaftlichen Kenntnissen können zu KI-Projekten beitragen und die digitale Transformation leiten.

Unternehmensführung verbessern

Isolierte Ansätze für die KI-Entwicklung bieten nur begrenzte Sichtbarkeit und Steuerung. Isolierte Ansätze verringern das Vertrauen der Interessensgruppen und schränken die KI-Einführung ein – insbesondere bei kritischen Entscheidungsvorhersagen.

Unternehmens-KI sorgt für Transparenz und Kontrolle im Prozess. Unternehmen können den Zugriff auf vertrauliche Daten gemäß den gesetzlichen Bestimmungen kontrollieren und gleichzeitig Innovationen fördern. Datenwissenschafts-Teams können erklärbare KI-Ansätze nutzen, um die KI-Entscheidungsfindung transparenter zu gestalten und das Vertrauen der Endbenutzer zu stärken.

Senken Sie die Kosten

Das Kostenmanagement für KI-Projekte erfordert eine sorgfältige Kontrolle des Entwicklungsaufwands, der Zeit und der Rechenressourcen, insbesondere während des Trainings. Mithilfe einer unternehmensweiten KI-Strategie lassen sich wiederkehrende Entwicklungsaufgaben innerhalb der Unternehmens automatisieren und standardisieren. KI-Projekte erhalten einen zentralisierten und skalierbaren Zugriff auf Rechenressourcen, ohne dass es zu Überschneidungen oder Verschwendung kommt. Sie können die Ressourcenzuweisung optimieren, Fehler reduzieren und die Prozesseffizienz im Laufe der Zeit verbessern.

Erhöhen der Produktivität

Durch die Automatisierung von Routineaufgaben kann KI Zeitverschwendung reduzieren und menschliche Ressourcen für kreativere und produktivere Arbeit freisetzen. Das Hinzufügen intelligenterer Funktionen zur Unternehmenssoftware kann auch die Geschwindigkeit von Geschäftsabläufen erhöhen und die zwischen den einzelnen Phasen einer Unternehmensaktivität erforderliche Zeit verkürzen. Eine verkürzte Zeitspanne vom Entwurf bis zur Vermarktung oder von der Produktion bis zur Auslieferung kann zu einer sofortigen Kapitalrendite führen.

Für den erfolgreichen Einsatz von Unternehmens-KI müssen Unternehmen Folgendes implementieren.

Datenverwaltung

KI-Projekte erfordern einen einfachen und sicheren Zugriff auf die Datenkomponenten des Unternehmens. Unternehmen müssen ihre Datentechnik-Pipelines weiterentwickeln, sei es Streaming oder Batch-Datenverarbeitung, Data Mesh oder Data Warehousing. Sie müssen sicherstellen, dass Systeme wie Datenkataloge vorhanden sind, damit Datenwissenschaftler die benötigten Datensätze schnell finden und verwenden können. Zentralisierte Daten-Governance-Mechanismen regeln den Datenzugriff und unterstützen das Risikomanagement, ohne unnötige Hindernisse beim Datenabruf zu schaffen.

Infrastruktur für Modelltraining

Unternehmen müssen eine zentrale Infrastruktur einrichten, um neue und vorhandene Machine-Learning-Modelle zu entwickeln und zu trainieren. Beim Feature Engineering geht es beispielsweise um das Extrahieren und Transformieren von Variablen oder Features wie Preislisten und Produktbeschreibungen aus Rohdaten für Trainings. Ein zentralisierter Feature Store ermöglicht die Zusammenarbeit verschiedener Teams, fördert die Wiederverwendung und vermeidet Silos mit doppeltem Arbeitsaufwand.

Ebenso werden Systeme benötigt, die die Retrieval-Augmented Generation (RAG) unterstützen, damit Datenwissenschafts-Teams vorhandene KI-Modelle mit internen Unternehmensdaten anpassen können. Große Sprachmodelle (LLMs) werden anhand riesiger Datenmengen trainiert und verwenden Milliarden von Parametern, um originelle Ausgaben zu generieren. Sie können diese für Aufgaben wie die Beantwortung von Fragen, die Übersetzung von Sprachen und die Verarbeitung natürlicher Sprache verwenden. RAG erweitert die bereits leistungsstarken Funktionen von LLMs auf bestimmte Domains oder die interne Wissensbasis einer Organisation, ohne dass das Modell neu trainiert werden muss.

Zentrales Modellregister

Bei einem zentralen Modellregister handelt es sich um einen Unternehmenskatalog für LLMs und Machine-Learning-Modelle, die in verschiedenen Geschäftsbereichen erstellt und trainiert wurden. Sie ermöglicht die Versionsverwaltung von Modellen, wodurch Teams viele Aufgaben bewältigen können:

• Modelliterationen über einen längeren Zeitraum verfolgen
• Leistung verschiedener Versionen vergleichen
• Sicherstellen, dass bei der Bereitstellung die effektivsten und aktuellsten Versionen verwendet werden

Teams können außerdem detaillierte Aufzeichnungen der Modellmetadaten führen, darunter Trainingsdaten, Parameter, Leistungsmetriken und Nutzungsrechte. Dadurch wird die Zusammenarbeit zwischen den Teams verbessert und die Governance, Compliance und Überprüfbarkeit von KI-Modellen optimiert.

Modellbereitstellung

Praktiken wie MLOps und LLMOps sorgen für betriebliche Effizienz in der KI-Entwicklung von Unternehmen. Sie wenden die Prinzipien von DevOps auf die einzigartigen Herausforderungen von KI und Machine Learning an.

Sie können beispielsweise verschiedene ML- und LLM-Lebenszyklusphasen wie Datenaufbereitung, Modelltraining, Testen und Bereitstellung automatisieren, um manuelle Fehler zu reduzieren. Der Aufbau betrieblicher ML- und LLM-Pipelines vereinfacht die kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD) von KI-Modellen. Teams können Modelle basierend auf Echtzeit-Feedback und sich ändernden Anforderungen schnell iterieren und aktualisieren.

Modellüberwachung

Die Überwachung ist für die Verwaltung von KI-Modellen von entscheidender Bedeutung und stellt die Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Relevanz von KI-generierten Inhalten über einen längeren Zeitraum hinweg sicher. KI-Modelle neigen zu Halluzinationen oder generieren gelegentlich ungenaue Informationen. Die Modellausgabe kann auch aufgrund sich ändernder Daten und Kontexte irrelevant werden.

Um die LLM-Ausgabe effektiv zu verwalten, müssen Unternehmen Mechanismen einführen, die den Menschen in den Kreislauf einbeziehen. Fachexperten bewerten regelmäßig die KI-Ergebnisse, um deren Genauigkeit und Angemessenheit sicherzustellen. Mithilfe von Echtzeit-Feedback von Endbenutzern können Unternehmen die Integrität des KI-Modells aufrechterhalten und sicherstellen, dass es den sich ändernden Anforderungen der Interessengruppen gerecht wird.