Was sind die Schritte zur erfolgreichen Implementierung künstlicher Intelligenz?

Die Implementierung künstlicher Intelligenz ist nie eine einmalige Sache, sie erfordert eine umfassende Strategie und einen Prozess der kontinuierlichen Anpassung.

Hier sind einige wichtige Implementierungsschritte für Unternehmen, um künstliche Intelligenz erfolgreich zu implementieren, damit künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ihr volles Potenzial entfalten können.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verlagern sich von geschäftlichen Schlagworten zu umfassenderen Unternehmensanwendungen. Die Bemühungen rund um Strategie und Einführung erinnern an die Zyklen und Wendepunkte in der Cloud-Strategie von Unternehmen, bei denen Unternehmen nicht mehr die Wahl haben, ob sie in die Cloud wechseln, sondern nur noch wann und wie. Implementierungsstrategien für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen befinden sich im gleichen Evolutionsmodus wie Unternehmen ihren Ansatz entwickeln.

Laut einem Umfragebericht des Forschungsunternehmens Forrester haben fast zwei Drittel der Entscheidungsträger im Bereich Unternehmenstechnologie künstliche Intelligenz implementiert, setzen sie um oder erweitern den Einsatz. Dieser Ansatz und Aufwand wird durch Enterprise Data Lakes innerhalb des Unternehmens vorangetrieben, die aufgrund von Compliance und kostengünstiger Speicherung weitgehend ungenutzt bleiben. Die Nutzung dieser umfangreichen Wissensbasis und die Möglichkeit, dass KI Fragen beantwortet, die Menschen nicht stellen und möglicherweise nicht stellen können, ist ein Vorteil, den Unternehmen verstehen müssen.

Da die Ausgaben für KI-zentrierte Systeme bis 2026 voraussichtlich 300 Milliarden US-Dollar übersteigen werden, muss dieser Gewinn ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis bieten und der Druck muss angemessen gehandhabt werden.

In den kommenden Jahren werden Unternehmen aller Branchen weiterhin Technologien für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen und ihre Kernprozesse und Geschäftsmodelle transformieren, um maschinelle Lernsysteme zu nutzen, um den Betrieb zu verbessern und die Kosteneffizienz zu verbessern. Während Unternehmensführer beginnen, Pläne und Strategien zu entwickeln, wie sie diese Technologie optimal nutzen können, ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass der Weg zur Einführung künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens eine Reise und kein Rennen ist. Unternehmen sollten zunächst diese acht Schritte berücksichtigen.

1. Anwendungsfälle klar definieren

Es ist wichtig, dass sich Unternehmensleiter und ihre Projektmanager zunächst die Zeit nehmen, das spezifische Problem oder die Herausforderung, die KI lösen soll, klar zu definieren und zu formulieren. Je konkreter die Ziele, desto größer sind die Erfolgsaussichten bei der KI-Umsetzung.

Zum Beispiel ist die Aussage eines Unternehmens, dass es hofft, „den Online-Umsatz um 10 % steigern zu können“, nicht konkret genug. Stattdessen ist eine klarere Aussage, etwa das Ziel, den Online-Umsatz durch die Überwachung der demografischen Daten der Website-Besucher um 10 % zu steigern, sinnvoller, um das Ziel zu verdeutlichen und sicherzustellen, dass es von allen Beteiligten klar verstanden wird.

2. Überprüfen Sie die Datenverfügbarkeit.

Sobald die Anwendungsfälle klar definiert sind, besteht der nächste Schritt darin, sicherzustellen, dass die vorhandenen Prozesse und Systeme die für die Durchführung der erforderlichen Analyse erforderlichen Daten erfassen und verfolgen können.

In die Erfassung und Verarbeitung von Daten wird viel Zeit und Mühe investiert. Daher müssen Unternehmen sicherstellen, dass die richtigen Daten in ausreichender Menge und mit den richtigen Variablen oder Merkmalen wie Alter, Geschlecht oder ethnischer Zugehörigkeit erfasst werden. Es sei daran erinnert, dass die Qualität der Daten für ein erfolgreiches Ergebnis genauso wichtig ist wie die Datenmenge, und dass Unternehmen Daten-Governance-Verfahren Vorrang einräumen sollten.

3. Führen Sie grundlegendes Data Mining durch

Es mag für Unternehmen verlockend sein, eine Modellbildungsübung durchzuführen, aber es ist wichtig, zuerst eine kurze Datenexplorationsübung durchzuführen, damit sie ihre Datenannahmen und ihr Verständnis validieren können. Auf diese Weise können Sie feststellen, ob die Daten basierend auf der Fachkompetenz und dem Geschäftssinn des Unternehmens die richtige Geschichte erzählen.

Übungen wie diese helfen Unternehmen auch dabei, zu verstehen, welche wichtigen Variablen oder Merkmale wichtig sein sollten oder könnten und welche Art von Datenklassifizierung erstellt werden sollte, um sie als Eingabe für ein potenzielles Modell zu verwenden.

4. Bauen Sie ein vielfältiges und integratives Engineering-Team auf

Für ein wirklich erfolgreiches KI-Modell muss das Team, das das Modell verwaltet, eine Vielzahl von Ideen und Perspektiven einbringen. Dies erfordert die Rekrutierung und Einbeziehung von Personal aus einer möglichst breiten Bevölkerungsgruppe unter Berücksichtigung demografischer und sozialer Faktoren wie Geschlecht, ethnische Zugehörigkeit und Vielfalt.

Qualifikationsdefizite sind in der gesamten Tech-Branche und im Unternehmen nach wie vor groß, aber die Rekrutierung und Bindung von Mitarbeitern mit unterschiedlichem Hintergrund kann dieses Problem abmildern und sicherstellen, dass KI-Modelle so umfassend und umsetzbar wie möglich sind. Daher müssen sich Unternehmen die Zeit nehmen, einen Vergleich mit ihrer Branche anzustellen und herauszufinden, wo mehr Repräsentation erforderlich ist.

5. Definieren Sie den Modellbildungsansatz

Konzentrieren Sie sich nicht auf das Endziel, das die Hypothese erreichen soll, sondern auf die Hypothese selbst. Durch die Durchführung von Tests zur Bestimmung der wichtigsten Variablen oder Merkmale werden Annahmen validiert und ihre Ausführung verbessert.

Eine vielfältige Gruppe von Geschäfts- und Fachexperten aus dem gesamten Unternehmen sollte einbezogen werden, da deren kontinuierliches Feedback entscheidend ist, um alle Beteiligten zu validieren und sicherzustellen, dass sie auf dem gleichen Stand sind. Da der Erfolg jedes Modells für maschinelles Lernen von einer erfolgreichen Feature-Entwicklung abhängt, sind Fachexperten immer wertvoller als Algorithmen, wenn es darum geht, bessere Features abzuleiten.

6. Definieren Sie Modellverifizierungsmethoden

Die Definition von Leistungskennzahlen hilft bei der Bewertung, dem Vergleich und der Analyse der Ergebnisse mehrerer Algorithmen, was zur weiteren Verbesserung spezifischer Modelle beiträgt. Beispielsweise wäre die Klassifizierungsgenauigkeit, bei der es sich um die Anzahl der korrekten Vorhersagen dividiert durch die Gesamtzahl der getroffenen Vorhersagen multipliziert mit 100 handelt, ein gutes Leistungsmaß für die Behandlung von Klassifizierungsanwendungsfällen.

Die Daten müssen in zwei Datensätze aufgeteilt werden: einer ist der Trainingssatz, auf dem der Algorithmus trainiert wird, der andere ist der Testsatz, auf dem der Algorithmus ausgewertet wird. Abhängig von der Komplexität des Algorithmus kann dies so einfach sein wie die Auswahl einer zufälligen Aufteilung der Daten, beispielsweise 60 % für das Training und 40 % für Tests, oder es kann ein komplexerer Stichprobenprozess erforderlich sein.

Wie beim Testen von Hypothesen sollten Unternehmens- und Fachexperten einbezogen werden, um die Ergebnisse zu validieren und sicherzustellen, dass sich alles in die richtige Richtung bewegt.

7. Automatisierung und Produktionsbereitstellung

Sobald das Modell erstellt und validiert ist, muss es in die Produktion eingeführt werden. Beginnen Sie mit einer begrenzten Einführung über einige Wochen oder Monate, bei der Geschäftsanwender kontinuierlich Feedback zum Modellverhalten und zu den Ergebnissen geben können, und führen Sie die Lösung dann einem breiteren Publikum zugänglich.

Es sollten die richtigen Tools und Plattformen ausgewählt werden, um die Datenerfassung zu automatisieren, und es sollten Systeme vorhanden sein, um die Ergebnisse an die entsprechende Zielgruppe weiterzugeben. Die Plattform sollte eine Vielzahl von Schnittstellen bereitstellen, um den unterschiedlichen Wissensständen der Endbenutzer der Organisation Rechnung zu tragen. Beispielsweise möchte ein Geschäftsanalyst möglicherweise weitere Analysen basierend auf Modellergebnissen durchführen, während ein normaler Endbenutzer möglicherweise nur über Dashboards und Visualisierungen mit den Daten interagieren möchte.

8. Aktualisieren Sie das Modell weiter

Sobald ein Modell freigegeben und zur Verwendung bereitgestellt wird, muss es kontinuierlich überwacht werden, denn wenn die Organisation seine Wirksamkeit versteht, ist dies in der Lage Aktualisieren Sie das Modell nach Bedarf.

Modelle können aus verschiedenen Gründen veraltet sein. Beispielsweise kann sich die Marktdynamik ändern, ebenso wie das Unternehmen selbst und sein Geschäftsmodell. Modelle basieren auf historischen Daten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Wenn die Marktdynamik jedoch von der Art und Weise abweicht, wie ein Unternehmen schon immer Geschäfte gemacht hat, kann sich die Leistung des Modells verschlechtern. Daher ist es wichtig zu beachten, welche Prozesse befolgt werden müssen, um sicherzustellen, dass das Modell auf dem neuesten Stand ist.

Künstliche Intelligenz in Unternehmen entwickelt sich schnell vom Hype zur Realität und wird erhebliche Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb und die Effizienz haben. Wenn Sie sich jetzt die Zeit nehmen, die Umsetzung zu planen, sind Unternehmen besser in der Lage, in Zukunft von den Vorteilen zu profitieren.

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