Herausforderungen der KI-Integration - Integration von KI im Jahr 2024

Wir leben in einer Welt, in der Technologien wie maschinelles Lernen (ML), Deep Learning, künstliche Intelligenz und andere die treibende Kraft hinter technologischen Innovationen in verschiedenen Branchen sind. Wussten Sie, dass die KI-Implementierungsrate in Unternehmen im Jahr 2019 bei rund 37 % lag? Dies ist eine Erstaunlicher Anstieg um 270 Prozent an KI-Integrationen in nur vier Jahren!

Die Integration von KI und anderen innovativen Technologien hat seit dem Ausbruch des COVID-19-Virus zugenommen, da immer mehr Unternehmen fortschrittliche Konversationstools und KI-Technologien einsetzen, um die Arbeit aus der Ferne zu fördern und sicherzustellen, dass die Anforderungen der Verbraucher einwandfrei erfüllt werden.

 

Was sind die Herausforderungen der KI-Integration?

Allerdings ist die KI-Integration nicht so einfach, wie wir es uns vorgestellt haben. In diesem Beitrag werden wir die potenziellen und bestehenden Herausforderungen der KI-Einführung und -Integration erläutern. Darüber hinaus werden wir einige Tipps und Tricks erörtern, die Unternehmen nutzen können, um eine erfolgreiche KI-Integration zu gewährleisten. Hier sind die wichtigsten Herausforderungen bei der KI-Implementierung, die Unternehmen bei der Ausarbeitung einer KI-Einführungsstrategie berücksichtigen sollten.

 

Nutzung des Qualitätsdatensatzes

KI-Systeme brauchen Daten, um zu funktionieren. Aber nicht jede Art von Daten ist geeignet. Da Unternehmen KI-Lösungen einsetzen, um ihre Geschäftsabläufe zu verbessern, ist es wichtig, dass die Qualität der Daten hoch bleibt. Die meisten KI-Lösungen nutzen hochwertige Datensätze. Daher müssen Unternehmen bereits vor der Planung der KI-Implementierung festlegen, welche Datensätze verwendet werden sollen. Dies ist eine ziemliche Herausforderung, da in jedem Unternehmen unterschiedliche Datentypen durch verschiedene Abteilungen fließen, so dass es schwierig ist, zu bestimmen, welcher Datensatz ausgewählt werden soll. Die einzige Möglichkeit, diese Herausforderung zu meistern, besteht darin, sich mit Experten für Künstliche Intelligenz in Verbindung zu setzen. Sie zeigen den richtigen Ansatz für das Sampling der Daten und den technologischen Übergang auf.

 

 

Ersatz der Infrastruktur

Ein weiteres großes Hindernis bei der Implementierung von künstlicher Intelligenz ist die Ablösung veralteter Infrastrukturen. Viele Unternehmen, die auf den KI- und ML-Zug aufspringen wollen, müssen sich von den traditionellen Altsystemen trennen. Dies ist wichtig, da die meisten modernen KI-Systeme ein hohes Maß an Rechenkapazität und Geschwindigkeit erfordern. Mit anderen Worten: Unternehmen, die KI-gesteuerte Systeme benötigen, werden erhebliche Investitionen tätigen müssen, um die bestehende (veraltete) Infrastruktur zu entwurzeln und durch High-End-Systeme zu ersetzen. Unternehmen sollten bereit sein, die digitale Grenze zu überschreiten, wenn sie die KI-Technologie übernehmen und nutzen wollen. Es geht darum, eine robuste Umgebung und eine flexible Infrastruktur aufzubauen, die KI-Lösungen unterstützen.

 

 

Abhängigkeit von komplexen Algorithmen

Eine weitere erwähnenswerte Herausforderung in dieser Liste sind die Algorithmen, die KI- und ML-Lösungen steuern. Diese Algorithmen sind recht komplex und schwer zu durchschauen. Dennoch werden die meisten Business-Intelligence-Operationen von diesen komplexen Algorithmen angetrieben, und ihre Leistung hängt stark davon ab, wie gut der KI-Algorithmus funktioniert. Unternehmen, die KI-Lösungen implementieren möchten, sollten sich darüber im Klaren sein, was sie brauchen, damit die KI-basierten Lösungen funktionieren, und ob die Algorithmen ihre Ergebnisse verbessern können oder nicht. Selbst wenn sie ein zuverlässiges ML- oder KI-Modell mit den entsprechenden Algorithmen entwickelt haben, müssen sie viel in den Aufbau von Arbeitskräften investieren, um die kontinuierliche Schulung der Modelle zu gewährleisten, was zu einer großen finanziellen Herausforderung werden kann.

 

 

Integration in bestehende Prozesse

Viele Unternehmensleiter glauben, dass sie KI problemlos in bestehende Systeme, Abläufe und Prozesse integrieren können. Das ist weit von der Wahrheit entfernt. Es ist eine große Herausforderung, KI in jedes bestehende Geschäftssystem zu integrieren.

Erstens ist jede KI-Integration keine Plug-and-Play-Angelegenheit. Sie erfordert eine umfassende Analyse des bestehenden Systems und der Struktur, um herauszufinden, wo Lücken sind und wie KI diese schließen kann. Und nicht nur das: Bei der Analyse muss auch festgestellt werden, ob das bestehende System komplett umgestaltet werden muss. Zweitens kann die KI-Integration nicht ohne professionelle Hilfe durchgeführt werden. Unternehmen müssen sich an seriöse KI- und ML-Dienstleister wenden, die die erforderliche Lösung entwickeln und den Fortschritt von der Konzeption bis zur Bereitstellung überwachen können.

 

 

Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Lagerung

Wir haben den Aspekt der Datensicherheit bei der KI-Integration kaum diskutiert. KI-Anwendungen benötigen eine große Menge an Daten, um zu funktionieren. Sie benötigen immer mehr Daten, um das System besser zu verstehen und eine höhere Produktivität und Effizienz zu erzielen. Mit anderen Worten: Eine beträchtliche Menge an Daten wird für das Lernen und das Treffen intelligenter Entscheidungen verwendet. Doch wohin mit all diesen Daten? Die Datenspeicherung wird zu einer großen Herausforderung für Unternehmen, da sich KI-Lösungen ständig weiterentwickeln und immer mehr Daten sammeln werden. Und nicht nur das: Probleme mit der Datenspeicherung können auch zu Problemen mit der Datensicherheit führen. Die meisten KI-Experten empfehlen, vor der Implementierung von KI eine geeignete Datenverwaltungsumgebung aufzubauen. Dies trägt zu einer hohen Datensicherheit bei und bildet eine solide Grundlage für künftige KI- und MI-Integrationen.

 

 

Wie können Unternehmen KI erfolgreich einsetzen - eine Checkliste

Die Integration von KI ist ein umfangreiches Unterfangen, das fundierte Kenntnisse und Zeit erfordert, um Präzision und Nachhaltigkeit zu gewährleisten. Im Folgenden finden Sie einige Tipps, die Unternehmen nutzen können, um künstliche Intelligenz als wachsende Kraft in jeder Abteilung einzusetzen.

 

Machen Sie sich mit AI vertraut

Unternehmer sollten sich die Zeit nehmen, alles über die Funktionsweise von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und verwandten Technologien zu erfahren. Sie sollten ihr Geschäft priorisieren, indem sie herausfinden, wie diese Technologien dazu beitragen können, bessere Ergebnisse und Werte zu erzielen. Die Fülle an Online-Informationen und -Ressourcen wird ausreichen, um sich mit den Grundlagen von KI und ML vertraut zu machen.

 

Probleme auflisten, die Sie lösen wollen

Man sollte nicht erwarten, dass die KI-Integration alles lösen wird. Wenn das möglich wäre, würden die meisten zahlungskräftigen Unternehmen alle ihre Mitarbeiter entlassen und durch KI-Lösungen ersetzen. Unternehmen müssen die Vorgänge, die zu Produktivitäts- und Effizienzproblemen führen, in die engere Auswahl nehmen. Sie müssen den Integrationsprozess beginnen, indem sie verschiedene Ideen erkunden.

 

Bewertung der Finanzen im Zusammenhang mit der Einführung von AI

Die Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen kann teuer werden. Deshalb empfehlen Experten, Fachleute zu engagieren, die bei der Ermittlung der mit der Integration verbundenen Finanzen helfen können. Unternehmensleiter sollten sich auf den Wert konzentrieren, den die Investition für ihr Unternehmen bringt - und dabei die kurzfristige Sichtbarkeit und den finanziellen Wert in den Vordergrund stellen.

 

Bewertung der Kapazitäten für die Einführung von AI

Was das Management von der KI-Integration hält, kann in krassem Gegensatz zu dem stehen, wozu das Unternehmen tatsächlich in der Lage ist. Mit anderen Worten: Die Unternehmenseigentümer sollten sich darüber im Klaren sein, wozu das Unternehmen in der Lage ist und ob sich eine umfassende KI-Implementierung lohnt oder nicht.

 

Einen Prototyp vorbereiten

Beginnen Sie immer mit einem Pilotprojekt, um aus den Erfahrungen zu lernen. Dies hilft dabei, die Probleme zu erkennen, die aus organisatorischer oder technischer Sicht nicht diskutiert wurden. Die KI-Integration sollte jedoch erst beginnen, wenn das Pilotprojekt positive Ergebnisse zeigt. Die Idee ist, mit den Projektzielen im Hinterkopf klein anzufangen, die Ergebnisse zu bewerten und erst dann mit der vollständigen KI-Implementierung zu beginnen.

 

Einrichtung einer Taskforce

Die Implementierung von KI erfordert eine Datenbereinigung, da alle Arten von Daten in verschiedenen Abteilungen eines Unternehmens anfallen. Dies ist eine Notwendigkeit, um eine "Garbage in, garbage out"-Situation zu vermeiden. Die Unternehmensleitung sollte eine Task Force einrichten, die weiß, wie wichtig es ist, qualitativ hochwertige Daten aus verschiedenen Altsystemen zu erhalten. Diese Arbeitsgruppe sollte die Aufgabe haben, die verschiedenen Datensätze zu integrieren und Inkonsistenzen zu beseitigen.

 

Kostengünstige und risikoarme Projekte

Beginnen Sie klein, indem Sie einen kleinen Teil der Daten stichprobenartig erfassen, anstatt mit der KI-Implementierung gleich aufs Ganze zu gehen. Übernehmen Sie nicht zu früh zu viel Arbeit. Verlassen Sie sich stattdessen auf einen schrittweisen Ansatz für die KI-Integration, der dazu beiträgt, den Wert zu beweisen und Feedback zu sammeln. Nutzen Sie das Feedback, um die Integration entsprechend zu erweitern.

 

Tägliche Aufgaben automatisieren

Wenn ein Unternehmen bestimmte Geschäftsvorgänge hat, die sich wiederholen oder überflüssig sind, sollte es in Erwägung ziehen, diese zu automatisieren. Die KI-Integration sollte jedoch nicht als Ersatz für die derzeitige Belegschaft eingeführt werden. Vielmehr sollte sie als Lösung zur Verbesserung der Effizienz der täglichen Aufgaben eingeführt werden.

 

Vergrößern

Sammeln und analysieren Sie die Informationen weiter, um genaue Pläne für die Skalierung der KI-Integration zu entwickeln. Dieser Prozess kann es jedoch erforderlich machen, dass Unternehmen mit Technologiespezialisten zusammenarbeiten und sich mit Inhabern von Unternehmen beraten, die bereits eine erfolgreiche KI-Implementierung durchgeführt haben.

 

Abschließende Gedanken!

Künstliche Intelligenz hat weit mehr zu bieten, als wir uns vorstellen können. Die Unternehmen müssen jedoch über die konventionellen Methoden hinaus denken und sich mit der KI vertraut machen. Die Herausforderungen bei der Einführung von KI sind in der Tat gut dokumentiert.

Aber diese Hindernisse zu überwinden, ist keine Raketenwissenschaft. Eine angemessene KI-Strategie und eine schrittweise Planung werden den Prozess der KI-Implementierung sicherlich vereinfachen.

Um es in einfachen Worten auszudrücken: Unternehmen sollten lernen, wie KI funktioniert und wie sie ihnen helfen kann, die Produktivität und die allgemeine Arbeitseffizienz zu verbessern. Und wenn das nicht motivierend genug ist, um Maßnahmen zu ergreifen, denken Sie daran, dass Ihre Konkurrenz KI und ML nutzen wird, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern.

Es ist an der Zeit, KI voranzutreiben und als wichtigen Wettbewerbsvorteil zu nutzen. Fanden Sie diesen Leitfaden hilfreich? Lassen Sie es uns in den Kommentaren wissen. Vergessen Sie nicht, auch die anderen informativen Beiträge in unserem Blog zu lesen!