Generative künstliche Intelligenz (Gen-KI) verändert die Geschäftswelt, indem sie neue Möglichkeiten für Innovation, Produktivität und Effizienz schafft. Dieser Leitfaden bietet Unternehmen einen klaren Fahrplan für den Einstieg in die Gen-KI-Reise. Er bietet praktische Einblicke, die für alle technischen Kompetenzstufen zugänglich sind, und umreißt gleichzeitig die Rollen der wichtigsten Beteiligten während des gesamten KI-Einführungsprozesses.
1. Legen Sie generative KI-Ziele für Ihr Unternehmen fest
Für den Erfolg Ihrer Gen-AI-Initiative ist die Festlegung klarer Ziele von entscheidender Bedeutung.
Identifizieren Sie spezifische geschäftliche Herausforderungen, die durch künstliche Intelligenz gelöst werden könnten
Wenn Sie Ziele für generative KI festlegen, sollten Sie zunächst die übergeordneten strategischen Ziele Ihres Unternehmens untersuchen. Ob es um die Verbesserung des Kundenerlebnisses, die Steigerung der Betriebseffizienz oder die Förderung von Innovationen geht – Ihre KI-Initiativen sollten diese umfassenderen Geschäftsziele direkt unterstützen.
Identifizieren Sie transformative Möglichkeiten
Schauen Sie über inkrementelle Verbesserungen hinaus und konzentrieren Sie sich darauf, wie generative KI Ihre Geschäftsprozesse oder Angebote grundlegend verändern kann. Dies könnte die Neugestaltung von Produktentwicklungszyklen, die Schaffung neuer Einnahmequellen oder die Revolutionierung von Entscheidungsprozessen beinhalten. Ein Medienunternehmen könnte sich beispielsweise zum Ziel setzen, mithilfe generativer KI personalisierte Inhalte in großem Umfang zu erstellen und so möglicherweise neue Märkte oder Zielgruppensegmente zu erschließen.
Beziehen Sie Unternehmensleiter ein, um erwartete Ergebnisse und Erfolgskennzahlen darzulegen
Legen Sie klare, quantifizierbare Kennzahlen fest, um den Erfolg Ihrer Generative-AI-Initiativen zu messen. Dazu können Finanzkennzahlen wie Umsatzwachstum oder Kosteneinsparungen, betriebliche Kennzahlen wie Produktivitätssteigerungen oder Zeitersparnisse oder kundenorientierte Kennzahlen wie Zufriedenheitswerte oder Engagement-Raten gehören.
2. Definieren Sie Ihren Anwendungsfall für KI
Wenn Sie ein klares Bild des Geschäftsproblems und der gewünschten Ergebnisse haben, müssen Sie in die Details eintauchen, um das Geschäftsproblem auf einen Anwendungsfall zu reduzieren.
Technische Machbarkeitsbewertung
Führen Sie eine technische Machbarkeitsanalyse durch, um die Komplexität der Integration generativer KI in bestehende Systeme zu bewerten. Dazu gehört die Bestimmung, ob eine benutzerdefinierte Modellentwicklung erforderlich ist oder ob vorab trainierte Modelle verwendet werden können, und die Berücksichtigung der Rechenleistungsanforderungen für verschiedene Anwendungsfälle.
Priorisieren Sie den richtigen Anwendungsfall
Entwickeln Sie eine Bewertungsmatrix, um Faktoren wie potenzielle Umsatzauswirkungen, Möglichkeiten zur Kostensenkung, Verbesserung wichtiger Geschäftskennzahlen, technische Komplexität, Ressourcenanforderungen und Implementierungszeit abzuwägen.
Entwerfen Sie einen Proof of Concept (PoC).
Sobald ein Anwendungsfall ausgewählt ist, skizzieren Sie einen technischen Proof of Concept, der Anforderungen an die Datenvorverarbeitung, Kriterien für die Modellauswahl, Integrationspunkte mit vorhandenen Systemen sowie Leistungsmesswerte und Bewertungskriterien umfasst.
3Beteiligen Sie Stakeholder frühzeitig
Die frühzeitige Einbindung wichtiger Stakeholder ist entscheidend, um Ihre Gen-AI-Initiative an die Bedürfnisse der Organisation anzupassen und breite Unterstützung sicherzustellen. Die meisten Teams sollten mindestens vier Arten von Teammitgliedern umfassen.
- Geschäftsführer: Beziehen Sie Experten aus den Geschäftsbereichen ein, die von den ausgewählten Anwendungsfällen betroffen sind. Sie helfen dabei, das Pilotprojekt an den strategischen Zielen auszurichten und alle erforderlichen Änderungsmanagement- und Prozessneugestaltungsmaßnahmen zu ermitteln, die für die erfolgreiche Durchführung des Pilotprojekts erforderlich sind.
- KI-Entwickler / Softwareingenieure: Bieten Sie Unterstützung für Benutzeroberfläche, Front-End-Anwendung und Skalierbarkeit. Organisationen, in denen KI-Entwickler oder Softwareingenieure in die Entwicklung von KI-Anwendungsfällen eingebunden sind, erreichen mit viel größerer Wahrscheinlichkeit ausgereifte KI-Implementierungsstufen.
- Data Scientists und KI-Experten: In der Vergangenheit haben Datenwissenschaftler traditionelle ML-Modelle für ihre Anwendungsfälle erstellt und ausgewählt. Jetzt sehen wir, dass sich ihre Rolle dahingehend weiterentwickelt, dass sie Basismodelle für die KI der Generation entwickeln. Datenwissenschaftler helfen normalerweise beim Trainieren, Validieren und Warten von Basismodellen, die für Datenaufgaben optimiert sind.
- Dateningenieur: Ein Dateningenieur legt den Grundstein für die Entwicklung jeder KI-App, indem er die zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Modellen erforderlichen Daten vorbereitet, bereinigt und validiert. Er entwirft Datenpipelines, die verschiedene Datensätze integrieren, um die für KI-Anwendungen erforderliche Qualität, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit sicherzustellen.
4. Bewerten Sie Ihre Datenlandschaft
Für eine erfolgreiche Gen-AI-Implementierung ist eine gründliche Auswertung Ihrer Datenbestände von entscheidender Bedeutung.
Machen Sie eine Bestandsaufnahme und bewerten Sie vorhandene Datenquellen, die für Ihre Gen-KI-Ziele relevant sind
Daten sind in der Tat die Grundlage der generativen KI, und eine umfassende Bestandsaufnahme ist entscheidend. Beginnen Sie damit, alle potenziellen Datenquellen in Ihrem Unternehmen zu identifizieren, einschließlich strukturierter Datenbanken. Bewerten Sie jede Quelle hinsichtlich ihrer Relevanz für Ihre spezifischen generativen KI-Ziele. Wenn Sie beispielsweise einen Chatbot für den Kundenservice entwickeln, sollten Sie sich auf Kundeninteraktionsprotokolle, Produktinformationsdatenbanken und FAQs konzentrieren.
Verwenden Sie IBM® watsonx.data™, um Ihre Daten für KI-Workloads der neuen Generation zu zentralisieren und vorzubereiten
Tools wie IBM watsonx.data können bei der Zentralisierung und Vorbereitung Ihrer Daten für Gen-AI-Workloads von unschätzbarem Wert sein. Beispielsweise bietet watsonx.data einen einzigen Einstiegspunkt für den Zugriff auf alle Ihre Daten in Cloud- und On-Premise-Umgebungen. Dieser einheitliche Zugriff vereinfacht Datenverwaltungs- und Integrationsaufgaben. Durch diesen zentralisierten Ansatz optimiert watsonx.data den Prozess der Vorbereitung und Validierung von Daten für KI-Modelle. Dadurch basieren Ihre Gen-AI-Initiativen auf einer soliden Grundlage aus vertrauenswürdigen, verwalteten Daten.
Beauftragen Sie Dateningenieure mit der Bewertung der Datenqualität und der Einrichtung von Datenaufbereitungsprozessen.
Dann nutzen Ihre Dateningenieure ihr Fachwissen, um die Datenqualität zu bewerten und robuste Datenaufbereitungsprozesse zu etablieren. Denken Sie daran, dass die Qualität Ihrer Daten direkte Auswirkungen auf die Leistung Ihrer KI-Modelle hat.
5. Wählen Sie das Basismodell für Ihren Anwendungsfall
Die Wahl des richtigen KI-Modells ist eine wichtige Entscheidung, die über den Erfolg Ihres Projekts entscheidet.
Wählen Sie den passenden Modelltyp für Ihren Anwendungsfall
Datenwissenschaftler spielen eine entscheidende Rolle bei der Auswahl des richtigen Basismodells für Ihren spezifischen Anwendungsfall. Sie bewerten Faktoren wie Modellleistung, Größe und Spezialisierung, um die beste Lösung zu finden. IBM watsonx.ai bietet eine Basismodellbibliothek, die diesen Prozess vereinfacht und eine Reihe vorab trainierter Modelle bereitstellt, die für verschiedene Aufgaben optimiert sind. Diese Bibliothek ermöglicht es Datenwissenschaftlern, schnell mit verschiedenen Modellen zu experimentieren, den Auswahlprozess zu beschleunigen und sicherzustellen, dass das ausgewählte Modell den Anforderungen des Projekts entspricht.
Bewerten Sie vorab trainierte Modelle in watsonx.ai, beispielsweise IBM Granite
Diese Modelle werden anhand vertrauenswürdiger Unternehmensdaten aus Quellen wie dem Internet, der Wissenschaft, Code, Recht und Finanzen trainiert, wodurch sie sich ideal für eine breite Palette von Geschäftsanwendungen eignen. Bedenken Sie die Vor- und Nachteile zwischen vortrainierten Modellen, wie IBM Granite, das auf Plattformen wie watsonx.ai verfügbar ist, und maßgeschneiderten Optionen.
Beziehen Sie Entwickler in die Planung der Modellintegration in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe ein
Binden Sie Ihre KI-Entwickler frühzeitig ein, um zu planen, wie sich das gewählte Modell in Ihre vorhandenen Systeme und Arbeitsabläufe integrieren lässt, und so einen reibungslosen Einführungsprozess sicherzustellen.
6. Trainieren und validieren Sie das Modell
Training und Validierung sind entscheidende Schritte zur Verbesserung der Leistung Ihres Gen-KI-Modells.
Überwachen Sie den Trainingsfortschritt, passen Sie Parameter an und bewerten Sie die Modellleistung
Verwenden Sie Plattformen wie watsonx.ai, um Ihr Modell effizient zu trainieren. Beobachten Sie den Fortschritt während des gesamten Prozesses genau und passen Sie die Parameter an, um die Leistung zu optimieren.
Führen Sie gründliche Tests durch, um das Verhalten und die Konformität des Modells zu beurteilen
Strenge Tests sind von entscheidender Bedeutung. Governance-Toolkits wie watsonx.governance können Ihnen dabei helfen, das Verhalten Ihres Modells zu bewerten und die Einhaltung relevanter Vorschriften und ethischer Richtlinien sicherzustellen.
Verwenden Sie watsonx.ai, um das Modell anhand Ihres vorbereiteten Datensatzes zu trainieren
Dieser Schritt ist iterativ und erfordert oft mehrere Verfeinerungsrunden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
7. Bereitstellen des Modells
Die Bereitstellung Ihres KI-Generation-Modells markiert den Übergang von der Entwicklung zur Anwendung in der realen Welt.
Integrieren Sie das trainierte Modell in Ihre Produktionsumgebung mit IT und Entwicklern
Entwickler übernehmen die Führung bei der Integration von Modellen in vorhandene Geschäftsanwendungen. Sie konzentrieren sich auf die Erstellung von APIs oder Schnittstellen, die eine nahtlose Kommunikation zwischen dem Basismodell und der Anwendung ermöglichen. Entwickler kümmern sich auch um Aspekte wie Datenvorverarbeitung, Ausgabeformatierung und Skalierbarkeit und stellen sicher, dass die Antworten des Modells mit der Geschäftslogik und den Anforderungen an die Benutzererfahrung übereinstimmen.
Etablieren Sie Feedbackschleifen mit Benutzern und Ihrem technischen Team zur kontinuierlichen Verbesserung
Es ist wichtig, klare Feedbackschleifen mit Benutzern und Ihrem technischen Team einzurichten. Diese kontinuierliche Kommunikation ist entscheidend, um Probleme zu identifizieren, Erkenntnisse zu gewinnen und die kontinuierliche Verbesserung Ihrer Gen-AI-Lösung voranzutreiben.
8. Skalieren und weiterentwickeln
Mit zunehmender Reife Ihres Gen-KI-Projekts ist es an der Zeit, seine Wirkung und Fähigkeiten zu erweitern.
Erweitern Sie erfolgreiche KI-Workloads auf andere Bereiche Ihres Unternehmens
Wenn Ihr KI-Projekt der ersten Generation seinen Wert unter Beweis gestellt hat, suchen Sie nach Möglichkeiten, es in Ihrem gesamten Unternehmen einzusetzen.
Entdecken Sie erweiterte Funktionen in watsonx.ai für komplexere Anwendungsfälle
Dies könnte die Anpassung des Modells für ähnliche Anwendungsfälle oder die Erkundung erweiterter Funktionen in Plattformen wie watsonx.ai umfassen, um komplexe Herausforderungen zu bewältigen.
Behalten Sie strenge Governance-Praktiken bei, während Sie die KI-Fähigkeiten skalieren
Beim Skalieren ist es wichtig, strenge Governance-Praktiken beizubehalten. Tools wie watsonx.governance können dazu beitragen, dass Ihre wachsenden Gen-AI-Fähigkeiten ethisch und konform bleiben und mit Ihren Geschäftszielen übereinstimmen.
Begeben Sie sich auf die Transformation Ihrer neuen KI
Die Einführung generativer KI ist mehr als nur die Implementierung neuer Technologien. Es ist ein transformativer Prozess, der Ihre Geschäftslandschaft umgestalten kann. Dieser Leitfaden hat die Grundlage für die Nutzung generativer KI gelegt, um Innovationen voranzutreiben und Wettbewerbsvorteile zu sichern. Denken Sie bei Ihren nächsten Schritten daran:
- Priorisieren Sie ethische Praktiken bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI
- Fördern Sie eine Kultur der kontinuierlichen Innovation und des Lernens
- Bleiben Sie anpassungsfähig, während sich KI-Technologien und Best Practices weiterentwickeln
Durch die Umsetzung dieser Prinzipien sind Sie in der Lage, das volle Potenzial der generativen KI in Ihrem Unternehmen auszuschöpfen.
Entfesseln Sie noch heute die Leistungsfähigkeit der KI in Ihrem Unternehmen
Entdecken Sie, wie die IBM Watsonx-Plattform Ihre KI-Ziele beschleunigen kann. Von der Datenaufbereitung mit watsonx.data über die Modellentwicklung mit watsonx.ai bis hin zu verantwortungsvollen KI-Praktiken mit watsonx.governance verfügen wir über die Tools, die Sie auf Ihrem Weg auf jedem Schritt des Weges unterstützen.
Entdecken Sie, wie eine KI- und Datenplattform Ihre generative KI-Vision zum Leben erwecken kann
