Ein disziplinierter Data-Engineering-Ansatz ist die Grundlage einer effektiven GenAI-Strategie, die für eine datengesteuerte Transformation erforderlich ist.
Jedes Jahr ist das Weltwirtschaftsforum ein Treffpunkt für Vordenker aus verschiedenen Bereichen, wo sie wichtige Themen der heutigen und zukünftigen Welt diskutieren. In diesem Jahr stand die künstliche Intelligenz im Mittelpunkt des Forums und erregte große Aufmerksamkeit bei Entscheidungsträgern aus allen Gesellschaftsschichten auf der ganzen Welt.
Im vergangenen Jahr hat künstliche Intelligenz Einzug in den Mainstream gehalten und der Einfluss und die Macht der generativen künstlichen Intelligenz (GenAI) sind deutlich zu erkennen. Heute erkennen nicht nur Technologieführer, sondern Menschen aller Branchen, dass KI die Welt, in der wir leben, grundlegend verändern kann, von Fähigkeiten, Löhnen und Arbeitsplätzen bis hin zu Prozessen, Produktivität, Vorschriften und Governance.
GenAI-gesteuerte Transformation
Die Auswirkungen von GenAI sind tief in die Bereiche Datenverarbeitung, menschliche Prozesse und Verbrauchererlebnisse eingedrungen und haben eine neue Ära geschäftlicher Auswirkungen eingeläutet. Von GenAI unterstützte Initiativen haben bedeutende Geschäftsergebnisse mit umfassenden Auswirkungen auf Organisationen, Verbraucher und Ökosysteme erzielt. Es ermutigt Organisationen zum Experimentieren und macht Innovation und Anpassungsfähigkeit zu Schlüsselfaktoren für den Erfolg.
Prognosen von PWC zufolge wird die Technologie der künstlichen Intelligenz der Weltwirtschaft bis 2030 einen Wertzuwachs von 15,7 Billionen US-Dollar bescheren. Aus diesem Grund fördern Unternehmen jeder Größe aktiv Projekte im Bereich der künstlichen Intelligenz und erforschen und nutzen den Wert dieser Technologie in ihren jeweiligen Bereichen. Goldman Sachs schätzt, dass die weltweiten Investitionen in KI-gesteuerte Projekte bis 2025 200 Milliarden US-Dollar erreichen werden. Dies zeigt, dass künstliche Intelligenz als zentrale treibende Kraft für die zukünftige Entwicklung immer mehr Investitionen und Aufmerksamkeit auf sich zieht. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie und der Erweiterung ihres Anwendungsbereichs wird künstliche Intelligenz weiterhin ein erstaunliches Potenzial in verschiedenen Bereichen aufweisen und tiefgreifende Auswirkungen auf die Weltwirtschaft haben.
Aufstrebende Startups sowie traditionelle Unternehmen durchlaufen einen Wandel und übernehmen datengesteuerte Ansätze. Sie nutzen aktiv die GenAI-Technologie, um diese Transformation voranzutreiben und den Wert vorhandener Datenbestände zu steigern. Durch GenAI-gesteuerte Analysen können Unternehmen wertvolle Informationen aus strukturierten oder unstrukturierten Daten extrahieren, um den Entscheidungsprozess zu verbessern. Dieser Ansatz hilft Unternehmen nicht nur, Markttrends und Kundenbedürfnisse besser zu verstehen, sondern hilft ihnen auch, flexibler auf ein wettbewerbsintensives Geschäftsumfeld zu reagieren. Durch die Nutzung eines datengesteuerten Ansatzes können Unternehmen innovativ sein, wettbewerbsfähiger wachsen und so eine solide Grundlage für zukünftiges Wachstum legen.
Dieser Artikel befasst sich mit der Komplexität KI-gesteuerter Projekte, zeigt die Herausforderungen und Fallstricke auf und bietet einen Leitfaden zum Erfolg auf dieser unbekannten Reise des Wandels.
Herausforderungen und Fallstricke von GenAI
Während das Geld, das in KI-gesteuerte Datenprojekte investiert wird, riesig ist, zeigen Untersuchungen, dass Abbruch und Misserfolg allzu häufig sind. Laut Gartner liefern bis zu 85 % der Projekte im Bereich der künstlichen Intelligenz fehlerhafte Ergebnisse aus verschiedenen Gründen wie Datenverzerrung, unvollständigen Algorithmen oder unzureichenden Teamfähigkeiten.
Daher ist es wichtig, die wichtigsten Grundelemente für den Erfolg jeder GenAI-zentrierten Daten-zu-Ergebnis-Reise im Detail zu beschreiben:
Erkennung von Datenbeständen: Obwohl Daten die am häufigsten vorkommende Ressource sind, werden sie in Unternehmen oft nicht ausreichend genutzt Sehr niedrig. Teams beeilen sich häufig mit der Lösung von GenAI-Problemen, ohne die relevanten Datenbestände sorgfältig zu prüfen. Es ist von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass die Datenbestände aktuell, hochwertig, funktionsreich und leicht auffindbar sind.
Übermäßige Datenkopien und unvollständige Metadatenverwaltungssysteme sind häufige Probleme. Ein starkes Metadatenmanagement ist für die enge Verknüpfung von Datenbeständen von entscheidender Bedeutung.
Betriebskosten verwalten: Während Experimente ein grundlegender Aspekt der Nutzung von GenAI sind, kann die Vernachlässigung der Reproduzierbarkeit von Experimenten und das Ignorieren von Plattformansätzen zu höheren Kosten und Budgetverlusten führen.
Ein strategischer Ansatz, der die Wiederverwendung erfolgreicher Experimente und modularer Lösungen fördert, ist entscheidend für die Kosteneffizienz.
Datensicherheit und Schutz vor dem Verlust von geistigem Eigentum: Eigentum und Schutz von KI-Ressourcen sind für die GenAI-Initiative von entscheidender Bedeutung. Probleme der Datensicherheit und des Verlusts von geistigem Eigentum, insbesondere bei aufgegebenen Projekten, erfordern strenge Maßnahmen.
In einem Firewall- oder Isolationssystem ist die Schaffung einer sicheren Umgebung ein anspruchsvolles, aber wesentliches Ziel. Um die sichere Verfügbarkeit von KI-Daten zu gewährleisten, sind auch proaktive Maßnahmen am Frontend der GenAI-Pipeline erforderlich. Datenbereinigung, Anonymisierung und Qualitätskontrolle sind entscheidende Komponenten für die Wahrung der Integrität Ihrer Ergebnisse.
Übergang zu produktionstauglichen Systemen über : Während die Einführung und Erstellung eines Wertnachweises einfach sein mag, ist die Einführung von GenAI-Anwendungen in einer Produktionsumgebung komplex. Die Entwicklung eines umfassenden Lösungsentwurfs ist der Schlüssel für einen erfolgreichen Übergang. Ein strukturierter Ansatz ist entscheidend, um die Automatisierung in den verschiedenen nachgelagerten Systemen, die auf den von der GenAI-Plattform generierten Erkenntnissen basieren, effektiv zu aktualisieren, zu verwalten und zu koordinieren.
Machen Sie Data Engineering richtig
Ein disziplinierter Data-Engineering-Ansatz ist die Grundlage für effektive GenAI-gesteuerte Transformationsprojekte. Hochwertige Datenbestände, geeignete Verarbeitungsrahmen und qualifizierte Ressourcen sind Schlüsselelemente für die ordnungsgemäße Schulung eines Systems und die Erzielung effektiver Ergebnisse.
Data Engineering-Grundlagen: Der erste Schritt besteht darin, die richtigen Architekturentscheidungen zu treffen, um eine effiziente Datenverarbeitung über verschiedene Formate und Erfassungsmechanismen hinweg zu ermöglichen. Die Unterstützung der Speicherung, des Abrufs und der Extraktion von halbstrukturierten und strukturierten Daten ist notwendig, um den Trainings-, Verbesserungs- und Abrufprozess zu optimieren.
Der Einsatz von Vektordatenbanken für KI-Projekte kann taktische Vorteile haben. Vektordatenbanken bieten eine umfassende Möglichkeit zur Kontextualisierung von Informationen, indem sie Daten semantisch anreichern und so die Interpretierbarkeit verbessern. Dies verbessert auch die Suchgenauigkeit und Modellintegration.
Die Wahl eines plattformorientierten Ansatzes zur Integration verschiedener Elemente im Data Engineering ist viel besser, als isolierte IT-Teams zur Lösung spezifischer Probleme einzusetzen. Darüber hinaus können funktionsübergreifende Teams, die auf einer gemeinsamen Plattform zusammenarbeiten, die Verbreitung von Fähigkeiten und die Agilität verbessern. Zero-Code-Data-Engineering-Ansätze haben sich als effektiver erwiesen als grundlegende Engineering-Ansätze.
Asset-Management und Metadatenintegrität: Sorgfältig kuratierte Metadatenspeicherung und automatisierte Datenpipelines sind integrale Bestandteile des Lösungsentwurfs. Abfragen an Enterprise Data Warehouses sollten aktuelle Ergebnisse liefern, die den Metadaten im Datenspeicher genau zugeordnet werden müssen. Um die Genauigkeit von Datenbeständen aufrechtzuerhalten, ist eine ständige Beachtung der neuesten Metadaten, Datenqualität, Schemaänderungen und Datenmerkmale erforderlich.
Halten Sie Ihre KI auf dem neuesten Stand: Durch die Implementierung eines kontinuierlichen Lernmechanismus können GenAI-Modelle mit neuen Informationen, Mustern und Nuancen in den Daten, auf die sie stoßen, auf dem Laufenden bleiben. Dieses adaptive Lernen stellt sicher, dass die Vorhersagen und Erkenntnisse des Modells im Laufe der Zeit relevant bleiben.
Verzerrungen in KI-Modellen können zu verzerrten Ergebnissen und unfairen Entscheidungen führen. Eine strenge Überwachung und Prüfung von GenAI-Modellen ist entscheidend für die Identifizierung und Korrektur von Verzerrungen. Der Einsatz von Techniken wie Bias-Erkennungsalgorithmen und verschiedenen Datensätzen während des Trainingsprozesses kann dazu beitragen, das Risiko subjektiver Ergebnisse zu verringern.
Die zugrunde liegende Infrastruktur, die KI-Modelle unterstützt, muss sich kontinuierlich weiterentwickeln, um Weiterentwicklungen und Verbesserungen zu ermöglichen. Ausgehend von einem überlegenen Basismodell sollten Kompatibilität, Leistungsverbesserungen und regelmäßige Updates angemessen berücksichtigt werden.
Da die Nachfrage nach KI-Funktionen weiter wächst, ist die Skalierung von entscheidender Bedeutung, um der steigenden Arbeitsbelastung gerecht zu werden. Bei der Skalierung der KI geht es darum, ihre Fähigkeit zur Verarbeitung größerer Datenmengen zu erweitern, die Benutzerinteraktion zu steigern und ihr Anwendungsspektrum zu erweitern. Die Automatisierung im Skalierungsprozess gewährleistet eine nahtlose und effiziente Reaktion auf die wachsenden Anforderungen von KI-Systemen.
Ein weiterer wichtiger Bestandteil ist die Entwicklung von Workflows und Tools zur regelmäßigen Bewertung und Verwaltung der Leistung von KI-Modellen. Es wird empfohlen, den Retrieval Augmentation Generation (RAG)-Prozess zu automatisieren, um regelmäßige Überprüfungen auf Voreingenommenheit und kontinuierliche Lernaktualisierungen zu umfassen. Die Automatisierung minimiert manuelle Eingriffe und gewährleistet einen proaktiven Ansatz zur Aufrechterhaltung der Modellintegrität.
Feedback- und Governance-Mechanismen: Starke Feedback- und Governance-Mechanismen sind entscheidend, um die Belastbarkeit, Genauigkeit und das ethische Verhalten von KI-Lösungen sicherzustellen. Durch die Schaffung klarer Leitplanken für schnelle Eingaben und erlaubte Aktionen können ethische Grenzen gesetzt und KI-Modelle zu verantwortungsvollem Verhalten geführt werden. Die Integration kuratierter Wissensgraphen kann eine Validierungsebene hinzufügen und die Antworten an etablierten Fakten und Standards ausrichten.
Benutzerfeedback erzeugt eine iterative Feedbackschleife, die es dem KI-System ermöglicht, seine Ausgabe anzupassen und zu verbessern. Gleichzeitig sorgt ein Audit-Trail des Systembetriebs für Transparenz und Nachvollziehbarkeit und erleichtert bei Abweichungen eine forensische Analyse. Die proaktive Alarmierung bei unerwartetem Verhalten dient als Frühwarnsystem und ermöglicht schnelle Korrekturmaßnahmen.
Dieser ganzheitliche Ansatz für Feedback- und Governance-Frameworks erfüllt bei Integration in die Lösungsarchitektur nicht nur regulatorische Anforderungen, sondern erleichtert auch iterative Verbesserungszyklen.
Verwenden Sie Vorlagen für Wiederholbarkeit: Erfolgreiche GenAI-Lösungen erfordern eine wiederholbare Ausführung. Dies kann durch die Erstellung anpassbarer Lösungsvorlagen erreicht werden, die die Bereitstellung über alle Geschäftsbereiche hinweg beschleunigen. Bei KI-Modellen geht es um die Erstellung von Vorlagen für den gesamten Data-Engineering-Prozess, die KI-Optimierung sowie das Testen von Plattformen und Diensten. Auch Zusatzdienste wie Chatbots, Speech-to-Text, Visualisierungen und Benutzeranmeldungen können effektiv als Vorlage erstellt werden.
Dieses Templating-Niveau lässt sich mit dem richtigen Technologie-Stack und Automatisierungs-Framework sowie diszipliniertem Engineering erreichen und dadurch die Effizienz der Bereitstellung und Verwaltung von KI-Modellen steigern.
Den Weg in die Zukunft gestalten
Die Begeisterung, die transformative Kraft der KI zu nutzen, wächst weiter, da große und kleine Unternehmen stark in KI investieren, um Wettbewerbsfähigkeit und Produktivität zu verbessern. Das exponentielle Wachstum der KI-Technologie ist unbestreitbar und verspricht eine Revolution bei datengesteuerten Projekten und der Unternehmens-DNA.
Der Weg von Daten zu erfolgreicher KI, ML und datengesteuerter Transformation ist jedoch komplex und weist mehrere Fehlerquellen auf. Trotz der vielversprechenden Aussichten bleibt die tatsächliche Umsetzung oft hinter den Erwartungen zurück.
Ist KI nur ein Hype oder sind unsere Erwartungen zu hoch? Die Antwort liegt darin, die vielfältigen Herausforderungen zu erkennen, vor denen KI-Projekte stehen, und nicht nur technische Überlegungen. Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert einen differenzierten Ansatz, der anerkennt, dass es keine Einheitslösung gibt, die für alle passt. Ein Scheitern ist zwar unvermeidlich, aber es ist auch eine wertvolle Lektion für die Verbesserung von Best Practices.
Wenn ein Unternehmen ein KI-Integrationsprojekt in Angriff nimmt, liegt der Schlüssel darin, offen für die zahlreichen komplexen Variablen zu sein, die eine effektive Implementierung definieren.
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