Wie Unternehmen KI einsetzen, um den Wert zu maximieren

Künstliche Intelligenz ist von entscheidender Bedeutung, sie ist nicht nur ein wichtiger Wegbereiter, sondern auch ein Impulsgeber auf dem Weg der digitalen Transformation von Unternehmen. Sie ist die treibende Kraft hinter der Geschäftsentwicklung heute und in der Zukunft.

Das liegt daran, dass KI das Potenzial hat, die Fortune 500 umzugestalten, genau wie das Internet. Jahrzehnte alte etablierte Akteure könnten an Boden verlieren, während unbekannte, disruptive Herausforderer zu den nächsten Branchenführern aufsteigen könnten.

Die durch künstliche Intelligenz vorangetriebene digitale Transformation hat enorme Auswirkungen auf drei wichtige Geschäftsbereiche. Am offensichtlichsten ist der Technologie-Stack und die Sicherstellung, dass er KI-fähig ist. Als nächstes geht es um die Art und Weise, wie KI die Geschäftsprozesse und Abläufe von Unternehmen verändern wird, wobei KI das Potenzial hat, etablierte Prozesse durch Automatisierung zu transformieren. Drittens und vielleicht am wichtigsten ist der Wandel, den die künstliche Intelligenz für Unternehmen mit sich bringen wird.

Die Einführung und Bereitstellung von KI wird sich in den kommenden Jahren als entscheidendes Unterscheidungsmerkmal auf dem Markt erweisen: Um den kommenden wirtschaftlichen Gegenwind zu überwinden und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, müssen Unternehmen KI zu einem zentralen Grundsatz ihrer digitalen Transformationsstrategien machen.

Angesichts der rasanten Entwicklung der Technologie hängt die Wirksamkeit des Einsatzes künstlicher Intelligenz von der Maximierung des Nutzens bei gleichzeitiger Minimierung der Kosten für die Implementierung des Modells ab. Für Unternehmen, die den Einsatz künstlicher Intelligenz erforschen, gibt es drei Möglichkeiten, den Wert ihres Einsatzes zu maximieren.

1. Umstellung auf datenzentriertes Computing

Viele Unternehmen durchlaufen einen technologischen Wandel vom modellzentrierten Computing zum datenzentrierten Computing. Einfach ausgedrückt: Anstatt ein KI-Modell zu erstellen und Daten in das Modell einzuspeisen, müssen wir das Modell direkt auf die Daten anwenden. Aufgrund umfassenderer digitaler Transformationsstrategien durchlaufen viele Unternehmen diesen Prozess bereits und nutzen KI-Computing-Plattformen als zentralen Bereitstellungspunkt für die Bereitstellung von Diensten im gesamten Unternehmen.

Dies führt nicht nur zu Effizienzsteigerungen, sondern ermöglicht uns auch größere, transformativere KI-Einsätze, die abteilungsübergreifend funktionieren und Prozesse kombinieren.

2. Fokus auf wertvolle Modelle

Die Integration maschineller Lernmodelle hat erhebliche Veränderungen erfahren. Noch vor drei Jahren wurden jede Woche Hunderte neuer Forschungsarbeiten veröffentlicht, in denen neue Modelle für maschinelles Lernen erörtert wurden, was Bedenken aufkommen ließ, dass das Wachstum der Modelle außer Kontrolle gerät. Heute ist dieser Trend umgekehrt. Es ist weniger spezifisch und verallgemeinerbar, was zu einer geringeren Anzahl von Modellen führt. Ein einziges gemeinsames Sprachmodell kann Funktionen für mehrere nachgelagerte Aufgaben bereitstellen, nicht nur für eine.

Je kleiner die Modelle werden, desto standardisierter werden sie tatsächlich. Dies hat einen interessanten Nebeneffekt: Der Wert des geistigen Eigentums, das zur Erstellung neuer KI-Modelle verwendet wird, nimmt ab. Unternehmen erkennen nun, dass ihr wahrer Wert und ihr geistiges Eigentum in den von ihnen gespeicherten Daten liegt, was den Wandel hin zu datenzentriertem Computing noch weiter unterstreicht.

3. Modelle kombinieren und multimodale KI einsetzen

Natürlich war künstliche Intelligenz nie eine spezifische, klar definierte Technologie. Es ist ein weit gefasster Begriff für viele verwandte Technologien. Was wir heute erleben, ist die zunehmende Kombination von Modellen und deren Bereitstellung für verschiedene Datentypen. Die Zusammenführung verschiedener KI-Modelle und Datentypen in einer einzigen Pipeline wird zu größerer betrieblicher Effizienz und neuen angebotenen Diensten führen.

Ein Beispiel ist die Kombination von natürlicher Sprachverarbeitung und Computer Vision, die zu einem Bilderzeugungsalgorithmus führt, der Bilder basierend auf Texteingaben erstellt.

Ein weiteres praktischeres Beispiel ist, dass das Sprachmodell Ausnahmen aus dem Systemprotokoll extrahiert und sie dann in den Empfehlungsalgorithmus einspeist. E-Commerce-Empfehlungs-Engines „Sie haben das gekauft, vielleicht gefällt Ihnen das“ sind weit verbreitet, aber im Kontext von NLP-Modellen können sie genutzt werden, um Support-Analysten Empfehlungen für die nächstbeste zu korrigierende Aktion in Textprotokollen zu geben. Siehe die Anomalie .

Künstliche Intelligenz wird in allen Abteilungen und Unternehmen eingesetzt, und Führungskräfte und Führungsteams möchten nicht von Wettbewerbern abgehängt werden, die die Technologie erfolgreich implementieren. Da KI zunehmend zum Einsatz kommt, werden diejenigen Unternehmen, die sie am effizientesten einsetzen können, den nächsten Wettbewerbsvorteil erlangen.

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