Wie man ganz einfach jedes KI-Projekt zum scheitern bringt – 8 todsichere Ideen zum Selbermachen (Teil 2)
Es gibt einen kleinen aber feinen Unterschied zwischen dem Labor-Betrieb einer KI und der Anwendung in der echten Welt. Jedes KI-Projekt steht beim Übergang von einer kontrollierten zu einer unvorhersehbaren Umgebung im praktischen Einsatz vor gewaltigen Herausforderungen. Im ersten Teil der #AIAdventures haben wir die Punkte diskutiert, die KI-Projekte oft aufs Abstellgleis befördern – eine Mischung aus Datendilemma, softwaretechnischen Herausforderungen und Fragen des Datenschutzes und der Vertraulichkeit.
Aber das ist noch nicht alles. Ich möchte Ihre Augen auf eine Reihe von Herausforderungen lenken, die KI-Implementierungen begleiten:
- Widerstand gegen Veränderungen (die derzeitigen (manuellen) Prozesse gibt es nicht ohne Grund!)
- Herausforderungen bei der Integration (wenn wir KI einsetzen, muss sie nahtlos integriert werden, keine zusätzlichen Werkzeuge!)
- Komplexität und Erklärbarkeit (wenn wir es nicht verstehen, können/wollen wir es nicht nutzen!)
- Kostenaspekte (KI ist so teuer, dass wir sie nicht rechtfertigen können)
Ähnlich wie bei unserem ersten Ausflug werden wir nicht nur die Hindernisse beschreiben, sondern auch einen Weg zu ihrer Überwindung aufzeigen. Lassen Sie uns diese Herausforderungen analysieren, ihre Wurzeln aufdecken und die Erkenntnisse ableiten, die Sie benötigen, um Ihr nächstes KI-Projekt von Zweifel und Unsicherheit zu befreien.
1. Läuft doch 1a hier – wir brauchen nicht noch ein weiteres Werkzeug!
Stellen Sie sich vor, Sie treffen auf einen ineffizienten Prozess in Ihrem Unternehmen. Die Symptome können vielfältig sein: Abhängigkeit von wenigen Personen, Langsamkeit, Wartezeiten, Unzuverlässigkeit und so weiter. Sie haben eine Lösung oder könnten eine entwickeln und Ihren Ansatz vorstellen, nur um dann gesagt zu bekommen, dass Sie sich lieber um Ihre eigenen Angelegenheiten kümmern sollten (natürlich in einem freundlicheren Ton): Wenn Sie die einzelnen Schritte des Prozesses durchgehen, kann jeder Schritt sehr gut von einem Menschen erledigt werden, ohne Fehler zu machen, und in der Regel sind sie schnell erledigt. Warum also sollte man sich die Mühe einer Automatisierung machen? Außerdem sind viele Prozesse nicht zahlenorientiert (die Aufgabe oder die Daten liegen nicht als Zahlen in einer Tabelle vor, sondern sind in Texten vergraben). Und noch mehr: Können Sie garantieren, dass Ihre KI immer richtig liegt? Deckt sie den gesamten Prozess ab? Können Sie es sofort demonstrieren? Jedes „Nein“ auf solche Fragen verstärkt die negative Grundstimmung gegenüber dem „neuen Ansatz“. Ziehen Sie nicht über Los, ziehen SIe kein KI-Team zusammen.
Denken Sie noch einmal über den ineffizienten Prozess und die Diskussion darüber nach: Wahrscheinlich gibt es in diesem Prozess Schritte, die schnell automatisiert werden können. Wie wäre es, wenn Sie den neuen Ansatz ohne ein vollständiges KI-Projekt demonstrieren könnten? Neugierig geworden? Dann schauen Sie sich das folgende Video an, in dem semantha nicht nur verwendet wird, um relevante Passagen in einem Dokument hervorzuheben, sondern auch, um (die dann strukturierten) Informationen aus dem Dokument zu extrahieren. Klicken Sie auf play (es dauert nur 79 Sekunden) und lesen Sie dann weiter…
Mit dem Laden des Videos akzeptieren Sie die Datenschutzerklärung von YouTube.
Mehr erfahren
Was machen Sie dann mit den Daten in semantha? Wenn der bewährte Prozess funktioniert, warum sollte man ihn mit einem weiteren Tool verkomplizieren? Darauf habe ich zwei Antworten. Erstens: Strategische Weiterentwicklung ist das A und O. Man muss nicht alles auf den Kopf stellen, um es zu revolutionieren. Automatisieren Sie die Routinearbeit und lenken Sie den Fokus Ihres Teams auf die anspruchsvollen Aufgaben. Zweitens bedeutet die Einführung von Semantha nicht gleich die Einführung eines neuen Tools für den Mitarbeiter. Dank der umfangreichen API kann alles, was man auf der Benutzeroberfläche sieht – und noch mehr – auch programmatisch genutzt werden. Vorausgesetzt, dass Sie nicht an einen Papierprozess gedacht haben, können Sie semantha nahtlos im Hintergrund einsetzen. Und was die 100-prozentige Ablösung von Prozessen angeht: Manchmal ist das sowieso nicht der beste Weg. Behalten Sie die Stärken Ihrer aktuellen Prozesse und das Fachwissen Ihrer Mitarbeiter und nutzen Sie die Möglichkeiten von semantha, um die Kopfschmerzen der Effizienzschwächen zu lindern. Die Einführung von KI mit Semantha ist nicht nur eine Veränderung, sondern eine zielgerichtete Entwicklung für den zukünftigen Erfolg Ihrer Organisation.
2. ML, LMM, NLP, KG, … KI ist einfach zu kompliziert!
Der effektive Einsatz eines Werkzeugs erfordert ein Grundverständnis seiner Funktionsweise, um eine Fehlanwendung zu vermeiden. Ganz gleich, ob es um die Vorbereitung von Daten für das klassische maschinelle Lernen oder um die Prompting für ein vorgefertigtes Sprachmodell geht (um sicherzustellen, dass es jedes Mal die richtige Antwort im richtigen Format liefert), ein Einstieg ohne Grundkenntnisse kann zu Ressourcenverschwendung oder im schlimmsten Fall zum Scheitern führen. Learning by doing ist zwar wertvoll, aber nicht immer praktikabel. (Ich muss allerdings zugeben, dass man sehr viel lernt, wenn man mit einer Technologie an einem echten Projekt spielen darf).
Aber klingt wie eine Binsenweisheit und daher nicht sehr aufschlussreich. Hier sind umsichtige (und zu Recht vorsichtige) Entscheidungsträger gefragt. Selbst mit einem fundierten Plan kann Ihr KI-Projekt abgebrochen werden, bevor es richtig angefangen hat – z.B. weil sich das Unternehmen auf das Kerngeschäft und nicht auf neue IT-Trends konzentriert. Außerdem hängt der ROI Ihres Projekts vom nicht sicher absehbaren Erfolg der KI-Einführung ab, und es steht im Wettbewerb mit anderen Initiativen, mit denen die Entscheidungsträger fachlich besser vertraut sind. Das kann sich wie ein Kampf gegen Windmühlen anfühlen.
Das muss nicht so sein, wenn man sich auf eine praxiserprobte KI-Plattform verlässt. Eine solche Plattform unterstützt die Einführung von KI-Technologien und führt den Benutzer explizit durch die notwendigen Schritte vom Konzept bis zur produktiven Anwendung. semantha zum Beispiel vereinfacht die Einrichtung einer Wissensdatenbank und ermöglicht einfaches Anlernen der KI durch die Bereitstellung einiger weniger Beispiele in der Bibliothek oder durch den Entwurf von ausgefeilten Wissensgraphen. Die Nutzung der verschiedenen Fachanwendungen ist sowohl für die Fachabteilung als auch für Administratoren einfach: Die Einrichtung und Nutzung von semantha sowie die Pflege des Wissens ist einfach und transparent. Eine umfangreiche Einarbeitung in darunterliegende KI-Modelle ist nicht notwendig. Die Berechnung des ROI wird einfacher: da Sie Ihre KI-Lösung von Anfang an benchmarken können, können Sie frühzeitig abschätzen, ob sich Ihr Plan in die Tat umsetzen lässt.
Mit dem Laden des Videos akzeptieren Sie die Datenschutzerklärung von YouTube.
Mehr erfahren
3. Wir geben doch nicht so viel aus, nur um anzufangen!
Im vorangegangenen Abschnitt haben wir den unklaren Return on Investment (ROI) von KI angesprochen – oder andersherum die Gesamtbetriebskosten. Eine Sorge, die oft mit den gefühlt überhöhten Implementierungskosten zusammenhängt. Entscheider betrachten KI möglicherweise als riskantes finanzielles Unterfangen, erst recht, wenn man die Ausgaben über die anfängliche Implementierung hinaus berücksichtigt: Die Bereitstellung von Ressourcen für die Schulung bestehender Mitarbeiter oder die Einstellung von Spezialisten kann die Budgets weiter belasten und Ressourcen binden.
Die Anschaffungskosten für die Einführung von KI können Entscheidungsträgern Sorgen bereiten. Erstklassige Lösungen bieten eine kosteneffiziente und flexible Preisgestaltung. semanthas stufenweiser Ansatz ermöglicht einen überschaubaren Einstieg mit einem Proof of Concept, der die Ressourcenbelastung minimiert. Wenn Sie Vertrauen in die Anwendung gewinnen und sich von den Vorteilen überzeugen konnten, können Sie den Einsatz Anwendungsfall für Anwendungsfall ausweiten, um den Ressourcenbedarf zu optimieren und übermäßigen Druck auf Ihre Mitarbeiter oder Ihr Budget zu vermeiden.
semantha sorgt für einen greifbaren ROI durch verbesserte Effizienz und Genauigkeit. Mit der gesteigerten Produktivität liefert semantha einen realen Mehrwert für Ihr Unternehmen und bietet transparente Werkzeuge und Metriken, um die Auswirkungen auf Ihr Endergebnis zu beziffern.
Retten Sie Ihr Projekt und holen Sie sich semantha
Semantha kann ihr Wegweise durch den Dschungel der sich stetig weiterentwickelnden KI-Landhschaft sein. Wir sind uns sicher, dass semantha ihre Stärken gerade bei der Analyse unstrukturierter DAten ausspielen kann. Wenn sich unsere
Der gesamte Funktionsumfang, inklusive der Bibliothek, ist in jeder semantha-Subscription enthalten und gibt Ihnen die ganze Flexibilität für jeden Co-Worker. Sind Sie bereit für die Reise mit semantha? Dann kontaktieren Sie Ihren Ansprechpartner und finden Sie mit uns heraus, wo sich KI nahtlos in Ihre Arbeitsabläufe einflechten lässt. Falls Sie noch keine laufende Subscription haben, vereinbaren Sie einfach ein Treffen mit unserem Team und fordern Sie eine individuelle Demo an!
Die Bibliothek – wie auch alle anderen Funktionen – sind in jedem semantha-Abonnement enthalten. Jeder Co-Worker kommt mit der vollen Flexibilität und Sie können sofort mit der Nutzung loslegen. Setzen Sie sich mit Ihrem semantha-Ansprechpartner in Verbindung und finden Sie heraus, wie Sie am besten mit Ihrem nächsten Anwendungsfall anfangen können. Wenn Sie noch keine aktives Subscription haben, vereinbaren Sie einfach einen Termin mit unserem Team und erfahren Sie mehr darüber, wie semantha Erkenntnisse aus Ihren unstrukturierten Daten zieht.
