Inhalt
Einleitung
In diesem Blogartikel wollen wir die Grundpfeiler einer erfolgreichen KI-Strategie beschreiben.
Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz im Allgemeinen sind schon seit einiger Zeit in aller Munde. Während das Thema KI in den Medien im Vordergrund steht, ist den meisten (ganz besonders der Führungsetage) immer noch nicht ganz klar, wie maschinelles Lernen am besten angewendet wird bzw. was zur Umsetzung alles benötigt wird. (Lesen Sie hierzu auch unseren Artikel: Wie Ihr Unternehmen von Big Data Analytics und künstlicher Intelligenz profitieren kann)
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Letztendlich kann man maschinelles Lernen als eine synergetische Beziehung zwischen Mensch und Maschine bezeichnen. Maschinelles Lernen in der Praxis erfordert die Anwendung der wissenschaftlichen Methode und die Kommunikationsfähigkeiten durch den Menschen. Erfolgreiche Unternehmen verfügen über die analytische Infrastruktur, das Know-how und die enge Zusammenarbeit zwischen Analytikern und Fachleuten der Unternehmen, um diese Synergien in ROI umzusetzen.
Unternehmen müssen eine KI-Strategie definieren, wenn sie in Zukunft weiter wettbewerbsfähig bleiben wollen. Doch alleine eine KI-Strategie zu definieren ist nicht ausreichend. Sie muss sich natürlich auch in der Organisationsstruktur widerspiegeln bzw. sie sollte in der Lage sein die definierte Strategie erfolgreich umzusetzen. Nachfolgend sind einige wichtige Grundpfeiler für eine erfolgreiche KI-Strategie beschrieben, die ihr Unternehmen erfüllen sollte.
KI-Strategie Grundpfeiler 1:
Experimentelle Denkweise im Unternehmen etablieren
Maschinelles Lernen ist ein iterativer und experimenteller Prozess. Obwohl Kernalgorithmen zunehmend zu Massenprodukten werden, muss jedes Projekt basierend auf dem Geschäftskontext und den Daten angepasst werden.
Wie bei jedem guten Experiment werden einige Hypothesen sich initial als falsch erweisen. Möglicherweise müssen neue Daten beschafft oder erzeugt oder die Problembeschreibung – basierend auf dem was gefunden wird – neu beschrieben werden. Infolgedessen müssen Entscheidungsträger und Teammitglieder gleichermaßen eine Test-und-Lern-Mentalität für maschinelles Lernen anwenden, um eine erfolgreiche Datenanalyse etablieren zu können.
Ein iterativer Prozess, der größtmögliche Flexibilität und Beweglichkeit bietet, ermöglicht es den Fortschritt schneller zu bewerten und um zu bestimmen, ob ein alternativer Ansatz erforderlich ist.
KI-Strategie Grundpfeiler 2:
Ein interdisziplinäres Data Science Team zusammenstellen
Um künstliche Intelligenz im eigenen Unternehmen einsetzen zu können und gewinnbringende Ergebnisse zu erhalten, reicht alleine die Investition in diese Technologie allein nicht aus. Sie müssen auch sicherstellen, dass Sie über die passenden Mitarbeiter bzw. Spezialisten verfügen, die die KI-Systeme managen und ihnen die größtmögliche Wirkung verleihen können.
Ebenso wichtig ist ein dynamisches Team Modell, das verschiedene Experten mit Geschäftsprozess-, Daten- und technischem Know-how mit einbezieht. Dazu gehören Datenexperten, die erforderliche Datenbestände bewerten und an Bord bringen können. Geschäftsprozessexperten, die den Kontext erläutern und Implikationen (geschäftlich, sozial, moralisch) vorgeschlagener Maßnahmen bewerten. Nicht zuletzt wird auch IT-Personal benötigt, das in der Lage ist, die technischen Ökosysteme einzusetzen und zu warten.
Nicht zu vernachlässigen ist der Einsatz von Mitarbeitern, die zwischen den “Quants”, sprich den Mathematikern/Statistikern und den Managern übersetzen können. Gibt es hier kein Bindeglied, dann sind Missverständnisse und Fehlinterpretationen vorprogrammiert und die Gefahr des Scheiterns groß.
KI-Strategie Grundpfeiler 3:
Entwickeln Sie eine robuste Datenstrategie und ein Ökosystem
Maschinelles Lernen benötigt Daten – in der Regel sehr großen Datenmengen. Die Einrichtung eines Prozesses zur effektiven Identifizierung, Beschaffung und Bereitstellung sowie den Zugriff auf hochwertige Daten und Informationsressourcen ist daher von entscheidender Bedeutung.
Zu diesem Zweck müssen Governance Richtlinien und das Datenökosystem explorative Umgebungen (häufig als Sandbox bezeichnet) sowie Produktionsumgebungen unterstützen. Dies erfordert einen mehrstufigen Ansatz um den Zugang und die Flexibilität aufeinander abzustimmen, ohne dabei Sicherheit, Datenschutz oder Qualität zu opfern.
Die Einführung von nicht traditionellen (großen) Datenquellen, einschließlich von unstrukturiertem Text, Sprache, Bildern usw., kann ebenfalls neue Datenverwaltungs-fähigkeiten erforderlich machen.
KI-Strategie Grundpfeiler 4:
Risikotoleranz der Organisation steigern
Von der Vereinbarung der Kriterien für das, was “gut genug” ist, bis hin zum Verständnis, wie Modelle validiert und entwickelt werden müssen, stellt maschinelles Lernen häufig traditionelle Ansätze der Qualitätssicherung und des Risikomanagements in Frage. Warum? Irgendwann müssen die Trainings- bzw. Testdaten durch Produktivdaten abgelöst werden. Eine echte Validierung ergibt sich erst gegen neue Daten.
KI-Strategie Grundpfeiler 5:
Engagement für die Anpassung von etablierten Geschäftsprozessen
Ob es um die Automatisierung eines bestehenden Entscheidungspunkts oder die Bereitstellung eines neuen Produkt- oder Serviceangebotes geht, maschinelles Lernen ist disruptiv. Die Beurteilung möglicher Auswirkungen auf bestehende Geschäftsprozesse, Funktionen und Rollen ist der Schlüssel. Dies bedeutet nicht, dass Sie die möglichen Auswirkungen vor dem Start entwerfen müssen. Aber eine schnelle Kontrolle kann das Potenzial für kostspielige Umstrukturierungen im Nachhinein mindern. Beginnen Sie mit der Frage:
Wenn wir diese Frage beantworten oder diese Hypothese vorlegen, was können wir mit der Information tun?
Wie kann dies bestehende Prozesse beeinflussen?
Sind wir bereit und in der Lage, die notwendigen Änderungen vorzunehmen?
Maschinelles Lernen kann neue Antworten auf geschäftliche Fragen liefern. Die Organisation muss bereit sein, Einblicke in ihre Daten, Handlungen und Prozesse zu geben.
KI-Strategie Grundpfeiler 6:
Engagement für neue IT-Praktiken gewährleisten
Nach der Bereitstellung sollten die iterative Modellierung und Abstimmung des maschinellen Lernmodells stetig fortgesetzt werden. Die Intervalle, bei der Aktualisierungen erforderlich sind, sind nicht vorhersehbar und entsprechen nicht den herkömmlichen geplanten Bereitstellungsmustern. Folglich erfordert der Einsatz von maschinellem Lernen grundlegend neuartigere QS- und Bereitstellungsmodelle. Die Beibehaltung des Modells ist ein kritischer, fortlaufender Prozess, der so genau wie die anfängliche Modellentwicklung durchgeführt werden muss.
Lesen Sie hierzu auch unsere Artikel: AISOMA – Data Science Consulting
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