Prognose zur Entwicklung künstlicher Intelligenz im Jahr 2023 Wie können Unternehmen KI erfolgreich einführen?

Die Einführung künstlicher Intelligenz (KI) und ihre Auswirkungen auf Unternehmen befinden sich jetzt an einem wichtigen Wendepunkt. Die Akzeptanz von KI nimmt jedes Jahr zu, da Unternehmen die greifbaren Vorteile erleben, die KI mit sich bringt.

Laut einem von PwC veröffentlichten Umfragebericht wird der potenzielle Beitrag von KI zur Weltwirtschaft bis 2030 15,7 Billionen US-Dollar erreichen. Eine aktuelle IBM-Umfrage identifizierte Schlüsselfaktoren, die die Einführung von KI vorantreiben, darunter die Notwendigkeit, Kosten zu senken und Schlüsselprozesse zu automatisieren, steigender Wettbewerbsdruck und veränderte Kundenerwartungen.

Um erfolgreich von KI-Investitionen profitieren zu können, müssen Unternehmensmanager die Entwicklungstrends und -richtungen im KI-Bereich verstehen.

KI-Entwicklungstrendprognose 2023

Da die weltweiten KI-Investitionen weiter zunehmen, müssen die Menschen den Entwicklungstrend von KI im Jahr 2023 und seine möglichen Auswirkungen auf Unternehmen verstehen:

1 große Fortschritte bei Industrieanwendungen

Der Entwicklungsprozess von KI-Modellen ist komplex, mühsam und iterativ, und der Aufbau eines guten Modells erfordert Tage und Tausende von Experimenten. Low-Code-KI-/Data-Science-Plattformen ändern all das und bieten Drag-and-Drop-Schnittstellen, die dabei helfen, Experimente schneller zu erstellen. Intuitive grafische Benutzeroberflächen (GUIs), visuelle Reproduzierbarkeit und Zusammenarbeit sind die größten Vorteile von Low-Code-Plattformen, die es Data-Science-Teams ermöglichen, schnell eine große Anzahl von Experimenten durchzuführen. Low-Code-KI-Plattformen eignen sich auch ideal für die Beförderung von Dateningenieuren und Geschäftsanalysten zu Citizen Data Scientists und verringern so die Abhängigkeit von erfahrenen Datenwissenschaftlern, die in verschiedenen Branchen rar sind.

2. Verteiltes Modelltraining ist der Kern der KI-Modellierung

Das Data-Science-Team muss Experimente an Tausenden von Modellen durchführen. KI-Modelle sind heutzutage mit Millionen von Parametern recht komplex geworden. Und unter der Kontrolle von Low-Code erhöht sich die Fähigkeit, mehrere Experimente gleichzeitig durchzuführen, um ein Vielfaches. Doch um diese Tausenden von Experimenten zu ermöglichen, benötigen Data-Science-Teams ein kostengünstiges Computersystem, das mit der Nachfrage skaliert. Das Training dieser komplexen, speicherintensiven Experimente mit herkömmlichen Methoden stellt eine große Herausforderung dar. Ein durch verteiltes Computing gesteuertes Modelltraining kann zur Lösung dieser Herausforderung beitragen und ist von zentraler Bedeutung für die Ermöglichung einer skalierbaren Unternehmens-KI.

3. Der Einsatz von Machine Learning Operations (MLOps) nimmt rasant zu

McKinsey wies in seinem 2021 veröffentlichten Umfragebericht darauf hin, dass der Einsatz von MLOps für Unternehmen der entscheidende Faktor ist, um erfolgreiche Erträge aus KI zu erzielen. MLOps erfreut sich bei KI-Führungskräften und Datenwissenschaftlern wachsender Beliebtheit, da es maschinelles Lernen von der experimentellen Phase in die Produktion überführt und einen großen Teil des Enterprise Data Science-Prozesses abdeckt. Dies sorgt für eine bessere Governance, wenn Data-Science-Leiter Hunderte von Modellen in der Produktion mithilfe von Funktionen wie Versionskontrolle, schneller Skalierung und mehr verwalten und bereinigen müssen.

4. Vertrauen und Erklärbarkeit von KI

KI wird nicht länger als Blackbox betrachtet. Immer mehr Menschen investieren in KI, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die Herausforderung zu meistern, der KI bei der Automatisierung sensibler Prozesse zu vertrauen. Dieses gesamte Szenario hat zur Entstehung erklärbarer KI geführt, die dabei hilft, die Faktoren zu verstehen, die bei der Entscheidungsfindung eine Rolle spielen. Transparenz bei erklärbarer KI ist der Schlüssel zum Aufbau von Vertrauen in KI und zur Steigerung ihrer Akzeptanz.

5. Anwendung von KI in der Cybersicherheit

Da die Komplexität von Cyber-Bedrohungen zunimmt, integrieren Unternehmen KI in ihre Sicherheitslösungen. KI kümmert sich nun um die tägliche Speicherung und den Schutz sensibler Daten und ist der nächste Schritt zur Automatisierung der Prävention und des Schutzes vor Cyber-Bedrohungen. Es wird verwendet, um die Fähigkeiten zur nachrichtendienstlichen Analyse weiter zu verbessern, um potenzielle Bedrohungen oder Muster zu erkennen und die potenziellen Absichten von Cyber-Angreifern zu identifizieren.

Geheimnisse einer erfolgreichen KI-Einführung

Eine Studie von Accenture zeigt, dass Unternehmen, die KI strategisch skalieren, im Vergleich zu Unternehmen, die einen einzigen Proof of Concept anstreben, eine doppelt so hohe Erfolgsquote und dreimal so hohe Erträge erzielen.

Es stellt sich heraus, dass der Return on Investment für Unternehmen in den frühen Phasen der KI-Einführung möglicherweise nicht hoch ist. KI muss im gesamten Unternehmen skaliert werden, um sicherzustellen, dass die Technologie einen wesentlichen Beitrag zum Geschäft leisten kann.

Durch die Integration von KI in Kerngeschäftsprozesse, Arbeitsabläufe und Kundenreisen können ihre täglichen Abläufe und Entscheidungsaufgaben optimiert werden. McKinsey prognostiziert in einem Forschungsbericht, dass Unternehmen, die diesen Ansatz verfolgen, wahrscheinlich einen Wert- und Größenzuwachs erzielen werden, wobei einige sogar ihren Umsatz um etwa 20 % steigern werden.

Erfolgreiche Skalierung von KI

Die Schlüsselfaktoren für eine erfolgreiche Skalierung von KI hängen von bestimmten Faktoren wie Menschen, KI-Software und Computerinfrastruktur ab. Um den Reifegrad der KI zu erhöhen, müssen Unternehmen die Besonderheiten von Datenerkenntnissen verstehen und diese in Geschäftsprozesse integrieren.

Eine der wichtigen Anforderungen besteht darin, ein KI-System einzuführen, das das Tagesgeschäft, wie Zahlungen, Transaktionsvolumen, Verkäufe, effektiv und effizient unterstützen und sogar vierteljährliche Berichte erstellen kann. Menschen in allen Abteilungen des Unternehmens können KI nutzen, um einfach auf Dateneinblicke zuzugreifen, ohne durch eine Abteilung eingeschränkt zu werden. Wenn ein Unternehmen expandiert, kann KI dabei helfen, neue Bereiche zu erkunden oder neue Produkte für bestehende Produkte zu entwickeln.

Fazit

Unternehmen müssen die Vorteile und Möglichkeiten der KI erkunden und einen strategischen Ansatz für ihre KI-Investitionen verfolgen. Durch den Einsatz von KI können Unternehmen nicht nur bestehende Prozesse beschleunigen oder automatisieren, sondern auch neue Chancen nutzen und den Einfluss von KI bei Mitarbeitern, Kunden und Stakeholdern erhöhen.

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