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Blog

KI Beratung

von
Vanessa Schäfer
15.12.2023 14:39
5
Minuten Lesedauer
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Was ist Künstliche Intelligenz und wieso sollten Unternehmen sie nutzen?

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich als zentrales Thema der digitalen Zukunft etabliert und zieht immer mehr Aufmerksamkeit aus Wissenschaft, Wirtschaft und Medien auf sich. Diese Technologie ist mittlerweile fest in unserem Alltag verankert: Mit Dialogsystemen wie ChatGPT können umfangreiche Texte generiert werden, die Pioniere der selbstfahrenden Autos sind bereits im Verkehr aktiv und in der Logistikbranche werden autonome Drohnen erfolgreich eingesetzt.

Im operativen Bereich entfaltet KI ihre größten Stärken: Sie optimiert Abläufe, reduziert redundante Aufgaben und ermöglicht einen zielgerichteten und ressourcenschonenden Einsatz. Dies führt zu Zeitersparnissen und geringerer Verschwendung, wodurch mehr Raum für kreative Tätigkeiten geschaffen wird, aber sich die Mitarbeitenden auch auf anspruchsvolle und strategische Projekte fokussieren können. Weiterhin unterstützt KI durch genaue Prognosen und Trendanalysen fundierte Geschäftsentscheidungen. Im Zeitalter der Daten nimmt die Dynamik durch den Einsatz von KI deutlich zu. Ein weiterer Pluspunkt ist die Fähigkeit der KI, maßgeschneiderte Kundenerlebnisse zu gestalten, wodurch Kundenzufriedenheit und Treue gestärkt werden. Nicht zuletzt hilft KI, Risiken zu reduzieren, sei es durch frühzeitige Erkennung von Betrugsversuchen oder durch präventive Instandhaltungsmaßnahmen zur Vermeidung von Ausfallzeiten.

Die Vorteile der Nutzung von eigenen Artificial Intelligence-Systemen im Unternehmen 

Doch für Unternehmen ist noch mehr möglich als bestehende Systeme wie ChatGPT, Midjourney oder Stable Diffusion zu nutzen!

Denn Unternehmen können ihre eigenen KI-Systeme entwickeln und einsetzen! Das eröffnet natürlich Möglichkeiten, die weit über generische, marktübliche Lösungen hinausgehen. Erstens gewährleisten maßgeschneiderte Systeme eine präzisere Abstimmung auf firmenspezifische Bedürfnisse undHerausforderungen, was zu einer effizienteren und zielgerichteteren Problemlösung führt.

Aber die Eigenentwicklung ermöglicht auch eine vollständige Kontrolle über die Daten, die Verarbeitung und die Ergebnisse, wodurch Datenschutz und -sicherheit erhöht werden. Unternehmen, die in eigene KI-Technologien investieren, sind zudem oft flexibler in der Anpassung und Skalierung ihrer Systeme, sodass sie schnell auf Marktveränderungen oder interne Anforderungen reagieren können.

Und schließlich fördert die interne KI-Entwicklung die Innovationskraft, da das Unternehmen ständig am Puls neuester Technologien bleibt und sich so einen Wettbewerbsvorteil sichern kann – das pusht natürlich auch die Innovations-Kultur.

Auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen – und wie KI da helfen kann

Ein datengetriebenes Unternehmen sein – davon träumen viele Unternehmen. Doch um data driven zu werden, müssen Unternehmen nicht nur moderne Technologien einsetzen, sondern auch ihre Unternehmenskultur tiefgreifend verändern.

Dafür müssen Mitarbeitende den Wert von Daten erkennen und ihre Entscheidungen darauf basieren – data driven Decisions!

KI kann hierbei als Katalysator wirken. Denn KI-Systeme können riesige Mengen an Daten analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die menschlichen Analysten vielleicht entgehen würden. Diese Einblicke können informieren, operative Abläufe optimieren und Innovationen vorantreiben. Zudem fördert die Integration von KI die Entwicklung einer Kultur der kontinuierlichen Lernbereitschaft und Anpassung, da stetiges Feedback und iterative Verbesserungen im Zentrum der KI-Nutzung stehen.

Deswegen sollten Unternehmen, die datengetrieben werden möchten, KI als Instrument begreifen, das nicht nur technologische, sondern auch kulturelle Veränderungen unterstützt und beschleunigt.

AI Consulting – wann ein Unternehmen das braucht

Wenn Sie zu einem datengetriebenen Unternehmen werden möchten, Abläufe optimieren, redundante Aufgaben reduzieren und den vollen Schatz aus ihren Daten heben wollen, dann liegt KI in den aktuellen Zeiten sehr nahe.

Doch das Fachwissen darüber, wie Artificial Intelligence am sinnvollsten eingesetzt wird, ist sehr spezialisiert.

Hier kommt AI Consulting ins Spiel.

Denn natürlich profitieren Unternehmen von externer Expertise, vor allem wenn sie keine eigenen AI-Spezialisten im Unternehmen haben.

Ein AI Consulting kann beispielsweise hilfreich sein, wenn ein Unternehmen nicht sicher ist, wie es seine Daten am besten für KI-Zwecke nutzen kann, oder wenn es Schwierigkeiten hat, relevante KI-Modelle für seine spezifischen Geschäftsanforderungen zu entwickeln. Auch wenn interne Teams nicht über das erforderliche Fachwissen verfügen oder wenn es darum geht, die neuesten Best Practices und Technologien im Bereich KI zu verstehen, kann ein Beratungsunternehmen von unschätzbarem Wert sein. Kurz gesagt, jedes Mal, wenn ein Unternehmen sich unsicher fühlt oder nach Optimierungsmöglichkeiten in seiner KI-Strategie sucht, sollte es die Unterstützung eines AI Consulting in Erwägung ziehen.

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So sieht eine KI Beratung bei The Data Institute aus

Bei The Data Institute ist es uns sehr wichtig, Dich und Dich Unternehmen zu verstehen, die Schwachpunkte zu analysieren und die Stärken zu nutzen.

Dazu gehört auch, dass wir ungern bestehende Konzepte „über ein Unternehmen stülpen“ – bei uns erhältst Dumaßgeschneiderte Lösungen.

Denn gerade im Bereich der Künstlichen Intelligenz sind die Anforderungen und Ziele, welche Unternehmen haben, sehr individuell. Hierzu gehören die Bereiche Organisation, Architektur und Kultur.

Organisation im Bereich der KI-Beratung

Wenn Unternehmen sich für den Einsatz von künstlicher Intelligenz entscheiden, kann dies tiefgreifende Auswirkungen auf ihre Organisationsstruktur haben, und hierbei kann eine KI-Beratung maßgeblich unterstützen. Ein zentrales Thema ist die Platzierung und Integration von Data-bzw. BI-Abteilungen innerhalb des Unternehmens. AI-Consultants analysieren, wo das Datenwissen am besten positioniert und wie es optimal genutzt werden kann. Dies betrifft auch das Wissensmanagement, das sicherstellt, dass Datenkenntnisse breit und effektiv im Unternehmen verankert sind. Zudem können Agenturen dabei helfen zu entscheiden, ob Data-Strategen direkt in Fachabteilungen integriert werden sollten und wie Kommunikationsprozesse rund um Daten gestaltet werden müssen. Hierbei gibt es verschiedene Organisationsmodelle: von zentralen bis hin zu dezentralen Strukturen. Auch hybride Modelle wie Data Mesh oder das Hub-and-Spoke-System können vorgeschlagen werden, je nach den spezifischen Bedürfnissen und Zielen des Unternehmens.

Architektur im Bereich der KI-Beratung

Die Datenarchitektur fungiert als Blaupause für die Datenverwaltung eines Unternehmens. Sie legt fest, wo, von wem und wie Daten erfasst, gespeichert und weiterverarbeitet werden. Durch den Einbezug einer KI-Beratung können Unternehmen nicht nur eine klare Übersicht über ihre vorhandenen Datenstrukturen erhalten, sondern auch von Experten Unterstützung bei der Identifizierung potenzieller "Daten-Lücken" bekommen. Eine qualifizierte KI-Beratung bietet zudem wertvolle Einsichten, wie die Datenarchitektur angepasst werden kann, um optimale Bedingungen für den Einsatz künstlicher Intelligenz zu schaffen, wodurch wiederum der Nutzen und Wert der Daten für das Unternehmen maximiert wird.

Kultur im Bereich der KI-Beratung

Die Kultur eines Unternehmens prägt maßgeblich dessen Fortschrittsfähigkeit. Wesentlich geprägt wird sie durch das Management und dessen Offenheit für Innovation und frische Ideen. Eine KI-Beratung kann hierbei entscheidend dazu beitragen, das Bewusstsein für den Wert und die Möglichkeiten von KI zu stärken. Dieses erweiterte Mindset muss im gesamten Unternehmen verankert werden, um wirklich jeden zu erreichen. Selbst die fortschrittlichsten Analyse-Tools und Berichtssysteme werden wirkungslos bleiben, wenn sie nicht in die Kultur des Unternehmens integriert und von den Mitarbeitenden akzeptiert und genutzt werden.

KI Strategie entwickeln – mit dem TDI als starkem Partner an Deiner Seite

Um eigene KI-Systeme zu entwickeln und eine holistische Strategie aufzubauen, identifizieren wir zunächst die spezifischen Herausforderungen im Geschäft. Unser starkes Team aus Data Engineers, Data Scientists und Data Strategen verschafft sich hierfür zunächst einen Überblick über ihre bestehenden Datenquellen und die Datenarchitektur.

Nutzt Du Daten schon effizient genug, um damit Künstliche Intelligenz zu trainieren?

Mithilfe dieser Daten wird dann ein KI-Modell als Use Case entwickelt und trainiert, wobei maschinelles Lernen oder Deep Learning zum Einsatz kommen kann, je nach Komplexität des Problems. Nach mehrfachen Test- und Validierungsphasen wird das Modell schließlich in die Produktionsumgebung integriert. Während des gesamten Prozesses ist es wichtig, dass Unternehmen in geeignete Infrastrukturen und Werkzeuge investieren und beständig Feedback zu sammeln, um das System kontinuierlich zu verbessern und anzupassen. Eigen entwickelte KI-Systeme ermöglichen eine maßgeschneiderte Lösung, die genau auf die spezifischen Anforderungen und Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten ist.

Was ist der Unterschied zwischen Künstlicher Intelligenz und Machine Learning?

Machine Learning (ML) ist ein unverzichtbarer Pfeiler der künstlichen Intelligenz und spielt eine entscheidende Rolle bei dessen beeindruckender Entwicklung. Dieser Ansatz ermöglicht es Computermodellen, ausgegebenen Daten zu lernen und basierend auf diesen Informationen Vorhersagen zutreffen oder Entscheidungen zu fällen, ohne dass sie dafür explizit programmiert werden müssen. In einfachen Worten: ML ist die Methode, durch die KI-Systeme die Fähigkeit erwerben, aus ihren Erfahrungen zu lernen. Ein maschinelles Lernmodell könnte beispielsweise auf der Basis von Tausenden von Bildern "lernen", wie eine Katze aussieht. Wenn es dann einem neuen Bild gegenübersteht, kann es basierend auf seinem vorherigen Training vorhersagen, ob auf diesem Bild eine Katze dargestellt ist oder nicht. Dieser Vorgang des Lernens aus Daten und des Anwendens des Gelernten auf neue Kontexte bildet einen Kernbestandteil dessen, was wir als künstliche Intelligenz verstehen.

Was ist der Unterschied von Machine Learning und Deep Learning?

Machine Learning und Deep Learning sind beide Teilbereiche der künstlichen Intelligenz, unterscheiden sich jedoch in ihrer Methodik und Komplexität. Machine Learning (ML) verwendet Algorithmen, die aus Daten lernen und Muster erkennen können. Dies kann durch überwachtes, unüberwachtes oder teilüberwachtes Lernen geschehen. Deep Learning hingegen, eine spezialisierte Form des Machine Learnings, verwendet neuronale Netzwerke mit vielen Schichten, um komplexe Muster in großen Mengen von Daten zu erkennen und zu lernen. Während Machine Learning-Modelle häufig manuell eingestellte Merkmale benötigen, können Deep Learning-Modelle Merkmale und Muster direkt aus den Daten extrahieren, was ihre Fähigkeit zur Verarbeitung komplexer Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung verbessert.

Kann ich ein KI-Projekt ohne Daten erstellen? 

Für KI-Projekte sind Daten entscheidend, da sie zur Schulung von Modellen benötigt werden, um Vorhersagen zu treffen und Muster zu erkennen. Ein genaues und effizientes KI-Modell lässt sich ohne relevante und hochwertige Daten nicht ausbilden. Während theoretisch realistische, zufällig generierte Daten zur Prototyperstellung verwendet werden können, beeinflusst die Qualität und Quantität der realen Daten die Effizienz des KI-Systems stark. Deshalb sind für eine erfolgreiche Integration und Implementierung von KI in Unternehmen ausreichende, relevante und hochwertige Daten von entscheidender Bedeutung. Es ist dabei zu beachten, dass Unternehmen bestehende KI-Systeme nutzen können, diese jedoch nicht mit ihren eigenen Daten füttern können, was Einschränkungen mit sich bringen kann.

Welche Daten werden für KI benötigt?

Die Art der für KI benötigten Daten hängt stark vom Projekttyp und den angestrebten Zielen ab. Sie benötigen zum Beispiel Textdaten für Natural Language Processing (NLP), Bilddaten für Projekte, die Computer Vision verwenden, oder Sensordaten für IoT-Projekte. Wichtig ist, dass die verwendeten Daten die realen Bedingungen genau widerspiegeln, mit denen die KI letztendlich interagieren wird, um ein verlässliches Modell zu erzeugen.

Die Daten, die Unternehmen für ihre Projekte benötigen, lassen sich grundsätzlich in vier Kategorien unterteilen: 

1. Trainingsdaten repräsentieren den Problembereich und sollten gekennzeichnet sein, um die erwarteten Ergebnisse zu zeigen.

2. Validierungsdaten dienen zur Verfeinerung und Bewertung des KI-Modells. Sie tragen dazu bei, die Präzision des Modells zu verbessern und seine Leistung zu beurteilen.

3. Testdaten werden zur Beurteilung des ausgebildeten Modells genutzt. Dieser Datensatz sollte sich von den Trainings- und Validierungsdaten unterscheiden, um eine unvoreingenommene Beurteilung der Modellleistung zu ermöglichen.

4. Produktionsdaten, die vom Modell in der Produktionsumgebung für die Durchführung seiner Aufgaben verwendet werden.

Mehr Infos rund um Künstliche Intelligenz?

Findest Du in unserem Podcast!

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