KI-Projekt: Das sollten Sie vor dem Start wissen
KI, Künstliche Intelligenz, KI-Projekt – Begriffe, die in der modernen Gesellschaft und in Unternehmen in aller Munde sind. Doch was ist KI genau? Und wie startet man eigentlich ein KI-Projekt? Gibt es bei der Implementierung von Künstlicher Intelligenz Herausforderungen, die Unternehmen vorab beachten sollten?
Im DOS Blog bringen wir Licht ins Dunkel und veröffentlichen ab sofort vielfältige Themen rund um KI 
Künstliche Intelligenz – eine Definition
Künstliche Intelligenz ist ein Überbegriff für Anwendungen, die definierte Probleme „intelligent“ lösen, indem sie aus vorhanden Daten lernen. So ähnlich, wie ein Mensch, der sich in ein neues Aufgabengebiet einarbeitet. Daher könnte man es als Imitation von kognitiven Kompetenzen beschreiben. Wichtig: Hierbei geht es nicht um die Ersetzung einer menschlichen Arbeitskraft, sondern um eine Arbeitserleichterung, damit der Mitarbeitende sich anspruchsvolleren Aufgaben widmen kann. Ein bekanntes Beispiel sind u.a. Chatbots. Diese können einfache Kundenanfragen gleich bearbeiten sowie einordnen und z.B. umfangreichere Anfragen einem kompetenten Mitarbeitenden zuweisen. Das spart Zeit und Unternehmen können die Ressourcen effizienter nutzen.
Wichtig: Eine KI entsteht nicht von heute auf morgen – dahinter steckt ein umfangreicher Prozess und die Künstliche Intelligenz muss von Menschen trainiert werden, damit sie überhaupt zuverlässige Ergebnisse liefern kann.
Die Herausforderungen bei einem KI-Projekt
Eine Künstliche Intelligenz im Unternehmen zu implementieren, bedarf einiger Vorbereitung. Als IT-Dienstleister haben wir auf Grundlage unserer Künstlichen Intelligenz-Expertise die häufigsten Herausforderungen einmal zusammengefasst:
- Konkretisierung der Idee für ein KI-Projekt
- Bereitstellung von Daten in ausreichender Menge und Qualität
- Zusammensetzung des Projektteams und die Projektplanung
- Definition von Zielparametern
- Auswahl von geeigneten KI-Modellen
- Entwicklung der Trainingsstrategien und das Trainieren der KI-Modelle
- Integration der Künstlichen Intelligenz in die Geschäftsprozesse
- Kontinuierliche Kontrolle und Anpassung der Modelle
KI-Projekt: Es gibt nicht die EINE Künstliche Intelligenz
Ein häufiger Trugschluss ist, dass es die EINE KI gäbe. Gerade in der Industrie geht es häufig um individuelle Anwendungen, die nicht generalisierbar für andere Unternehmen sind. Auch die Qualität und der Umfang der Daten ist häufig unterschiedlich. Es kommt vor, dass die Daten unstrukturiert oder auch isoliert vorliegen, oder dass für wichtige Teilbereiche überhaupt keine Informationen verfügbar sind. Eine weitere Herausforderung ist es, die erforderliche Expertise für eine erfolgreiche KI-Implementierung zusammenzuführen. Der (Fach-)Experte innerhalb des Unternehmens, der ein umfangreiches Wissen über die bisherigen Abläufe bzw. die Domain besitzt, ist genauso wichtig, wie die Data Scientists und die KI-Experten.
Es empfiehlt sich zudem die Einbindung eines Projektmanagers, der den Überblick über das Gesamtprojekt behält (d.h. Sicherstellung von Zielen, Umsetzung). Gemeinsam mit dem Domainexperten können sie ermitteln, wo man anknüpfen muss, um die notwendigen Daten zu sammeln sowie eine Datenstrategie festzulegen. Anschließend überprüft ein Data Scientist die Qualität der Daten, sammelt diese in Zusammenarbeit mit dem Domainexperten in Silos (wie z.B. Data Lakes) und ermöglicht auf diese Weise dem Experten für Künstliche Intelligenz die Auswahl und das Training der geeigneten KI-Modelle.
Lernphase: Eine Künstliche Intelligenz kann nicht sofort korrekte Ergebnisse liefern
Das Sprichwort „Es ist noch kein Meister vom Himmel gefallen“, trifft auch auf eine KI zu. Eine künstliche Intelligenz muss erst auf Grundlage der gelieferten Daten das gewünschte Verhalten erlernen. Gerade in der Trainingsphase ist es zwingend erforderlich, dass der Domainexperte die Ergebnisse als richtig oder falsch bewertet. Gibt es z.B. viele falsch positive Antworten, muss nach der Ursache geforscht werden. Eventuell sind dann die Ausgangsdaten nicht korrekt, der Kontext ist falsch eingeordnet oder das Modell ist nicht passend.
Nach der Lernphase folgt die KI Integration in die Geschäftsprozesse
Gleich zu Beginn eines KI-Projektes sollte durch den Projektmanager geklärt werden, wie die KI später in die Prozesse eingebunden wird. Hintergrund ist, dass eine KI einerseits mitarbeiten soll, anderseits aber auch kontinuierlich mit neuen, aktuellen Daten gefüttert und trainiert werden muss. Aus diesem Grund sollten Stakeholder früh genug abgeholt und mit ihrem Input bei der Planung einbezogen werden. Nur so ist ein ganzheitliches Konzept möglich.
Brauche ich Experten für Künstliche Intelligenz?
Damit die KI Implementierung im Unternehmen von Erfolg gekrönt ist, bedarf es einer strukturierten Herangehensweise. Gerade zu Beginn eines KI-Projekts, stoßen Unternehmen schnell auf vermeintlich unüberwindbare Herausforderungen.
Binden Sie daher vor allem bei Ihren ersten KI-Projekten ein erfahrenes, kompetentes IT-Experten Team wie die DOS Software-Systeme GmbH ein, das auf KI in Unternehmen spezialisiert ist. Als IT-Dienstleister stehen wir Ihnen nicht nur technisch zur Seite, sondern lassen bei der Beratung zudem unsere KI-Projekt-Expertise einfließen, um auch organisatorische Hürden im Unternehmen zu meistern und Lösungen zu Ihren Fragestellungen zu bieten.
Die DOS Software-Systeme GmbH: IT-Dienstleister an Ihrer Seite
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