AI Engineering - Warum jetzt?

Unternehmen, welche jetzt in einer Phase der Re-Organisation sind, stellen sich neu, um damit in den nächsten Jahren wettbewerbsfähig zu bleiben bzw. zu werden. Gerade grosse Unternehmen und Konzerne nutzen diese Zeit, um ihre Geschäftsmodelle zu optimieren, ihre Geschäftsprozesse zu verschlanken, Personalbedarf zu überdenken und Kosten in der IT-Infrastruktur zu senken.

Im Grunde sind das Maßnahmen einer klassischen Geschäftstransformation.

Diese Phase machen Unternehmen eigentlich nach jeder Krise durch. Die Möglichkeiten mit “Künstliche Intelligenz” empfehlen jedoch eine antizyklische Strategie. Unternehmen sollten jetzt massiv in AI Engineering und Künstliche Intelligenz investieren, um den Anschluss nicht vollends zu verpassen.

Seitdem ChatGPT letzten Jahres frei verfügbar ist, nutzen neue Start-Ups die Möglichkeit, sich mit KI im Markt neu zu positionieren, um die Geschäftsmodelle von etablierten Unternehmen zu disruptieren. Es war schon immer das Spiel der Start-Ups neue Produkte zu schaffen und dann von etablierten Unternehmen gekauft zu werden.

Diesmal ist das jedoch anders und kann für etablierte Unternehmen den schnellen Tod bedeuten, wenn der Megatrend KI verschlafen wird.

Das eigentliche Problem ist, dass der Einsatz von “Künstliche Intelligenz” die Veränderungsgeschwindigkeit im Geschäftsmodell, in der Kundenkommunikation, in den Geschäftsprozessen, etc. massiv steigert. Die Wettbewerbsfähigkeit wird massiv erhöht und es wird ein zeitlicher Vorsprung durch Einsatz dieser Innovation geschaffen.

Das Risiko für etablierte Unternehmen ist, dass mit klassischen Ansätzen im “Change Management” die Veränderung angestossen werden, allerdings nicht mehr fertig werden können, da der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Geschäftsmodell den herkömmlichen Markt vollständig disruptieren kann.

Die Konsequenz ist, dass etablierte Unternehmen, welche keinen Einsatz von Künstlicher Intelligenz in ihren Geschäftsmodell etablieren “ausbrennen” bzw. sehr schnell scheitern werden.

Welche Rolle spielt AI Engineering bei der Geschäftstransformation?

AI Engineering spielt eine wichtige Rolle bei der Geschäftstransformation von Unternehmen. AI Engineering ermöglicht

die Automatisierung von Aufgaben, die bisher von Menschen durchgeführt wurden. Durch den Einsatz von AI können Unternehmen repetitive und zeitaufwändige Prozesse automatisieren, was zu Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen führt. AI kann beispielsweise in der Datenanalyse eingesetzt werden, um Muster und Trends zu identifizieren, die für das Unternehmen von Bedeutung sind. Dies ermöglicht eine schnellere und präzisere Entscheidungsfindung.
die Entwicklung intelligenter Systeme, die in der Lage sind, große Mengen an Daten zu verarbeiten und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und anderen AI-Techniken können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen, die bei der Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen, der Optimierung von Geschäftsprozessen und der Verbesserung der Kundeninteraktion helfen können.
die Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen. Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen individuell zugeschnittene Angebote erstellen und ihren Kunden ein personalisiertes Erlebnis bieten. Dies trägt zur Kundenzufriedenheit und Kundenbindung bei.
die Vorhersage von zukünftigen Ereignissen und Trends. Durch den Einsatz von AI können Unternehmen Prognosen über Marktentwicklungen, Kundenverhalten und andere relevante Faktoren erstellen. Dies hilft ihnen, fundierte strategische Entscheidungen zu treffen und sich frühzeitig auf Veränderungen einzustellen.

Insgesamt ist AI Engineering für die Geschäftstransformation wichtig, da es Unternehmen dabei unterstützt, effizienter zu arbeiten, bessere Entscheidungen zu treffen, personalisierte Angebote zu erstellen und sich auf zukünftige Entwicklungen vorzubereiten.

Welche Rolle spielt ChatGPT im AI Engineering während einer Geschäftstransformation?

ChatGPT spielt als fortschrittliches Sprachmodell eine wichtige Rolle bei der Geschäftstransformation und der AI-Technik. Hier sind einige wichtige Möglichkeiten, wie ChatGPT zu diesen Bereichen beiträgt:

‍Kundensupport und -bindung: ChatGPT kann als Chatbot verwendet werden, um Kundensupport zu bieten und in Echtzeit mit Benutzern in Kontakt zu treten. Es kann ein breites Spektrum an Kundenanfragen bearbeiten, relevante Informationen bereitstellen und bei der grundlegenden Problemlösung helfen. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Kundendienstkapazitäten zu verbessern, Reaktionszeiten zu verkürzen und Support rund um die Uhr zu bieten.‍
Datenanalyse und Erkenntnisse: ChatGPT kann bei der Analyse großer Textdatenmengen wie Kundenfeedback, Social-Media-Konversationen und Markttrends helfen. Durch die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse und Muster aus unstrukturierten Daten können Unternehmen ein tieferes Verständnis der Kundenpräferenzen, Stimmungen und Marktdynamiken gewinnen. Dieses Wissen kann genutzt werden, um Produkte, Dienstleistungen und Marketingstrategien zu optimieren.‍
Inhaltsgenerierung: ChatGPT kann hochwertige Inhalte für verschiedene Zwecke generieren, darunter Blogbeiträge, Artikel, Produktbeschreibungen und Bildunterschriften für soziale Medien. Es kann Unternehmen dabei helfen, ihren Content-Erstellungsprozess zu optimieren, konsistente und ansprechende Inhalte zu generieren und bestimmte Zielgruppen anzusprechen. Dies spart Zeit und Ressourcen und sorgt gleichzeitig für die Qualität der Inhalte.‍
Entscheidungsunterstützung: ChatGPT kann bei Entscheidungsprozessen helfen, indem es wertvolle Informationen und Empfehlungen auf der Grundlage verfügbarer Daten bereitstellt. Es kann komplexe Szenarien analysieren, Ergebnisse simulieren und Erkenntnisse liefern, die bei der strategischen Planung, Ressourcenzuweisung und Risikobewertung hilfreich sind. Dies unterstützt Führungskräfte und Manager dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen und potenzielle Risiken zu mindern.‍
Prototypen und Experimente: Mit ChatGPT können Prototypen und Experimente mit KI-gestützten Lösungen erstellt werden. Durch die Interaktion mit dem Modell können Unternehmen die Machbarkeit und das Potenzial verschiedener KI-Anwendungen wie Sprachassistenten, virtuelle Agenten und personalisierte Empfehlungen bewerten. Dies ermöglicht die iterative Entwicklung und Verfeinerung von KI-Systemen vor der vollständigen Implementierung.

Insgesamt trägt ChatGPT zur Geschäftstransformation und zum AI-Engineering bei, indem es die Kundeninteraktionen verbessert, datengesteuerte Erkenntnisse ermöglicht, die Inhaltserstellung automatisiert, Entscheidungsunterstützung bietet und das Prototyping erleichtert.

Seine Vielseitigkeit und Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache machen es zu einem wertvollen Werkzeug für Unternehmen, die KI-Technologien für Wachstum und Innovation nutzen möchten. Ebenfalls ist hier zu erwähnen, dass in der Geschäftsmodell Innovation grosse Datenmengen zu verarbeiten sind, die mit ChatGPT einfach analysiert und priorisiert werden können.

Welche Risiken hat der Einsatz von ChatGPT in Unternehmen?

Obwohl der Einsatz von ChatGPT im Geschäftsleben zahlreiche Vorteile bietet, ist es wichtig, sich potenzieller Risiken und Herausforderungen bewusst zu sein. Wir sehen aktuell 2 wesentliche Risiken, die mit der Verwendung von ChatGPT verbunden sind - andere Risiken sind aus unserer Sicht sehr gut lösbar bzw. nicht wirklich als Risiko zu sehen:‍

‍Voreingenommenheit und Wahrheit: ChatGPT lernt aus den Daten, auf denen es trainiert wird, und wenn die Trainingsdaten Voreingenommenheiten enthalten oder nicht wahrheitsgetreu sind, kann das Modell unbeabsichtigt ein voreingenommenes und unrichtiges Verhalten zeigen. Unternehmen müssen die Schulungsdaten sorgfältig prüfen und Verzerrungen abmildern, um eine korrekte Wiedergabe zu gewährleisten.‍
Datenschutz und Datensicherheit: Die Nutzung von ChatGPT kann die Erhebung und Verarbeitung von unternehmensinternen Daten zur Analyse und Personalisierung beinhalten. Dies wirft Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Datensicherheit auf. Unternehmen müssen verantwortungsvoll mit unternehmensinternen Daten umgehen, die einschlägigen Datenschutzbestimmungen einhalten und robuste Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Informationen implementieren.

Um diese Risiken zu mindern, sollten Unternehmen robuste Überwachungs- und Filtermechanismen implementieren, das Modell regelmäßig aktualisieren und verfeinern, für menschliche Aufsicht sorgen, Verzerrungen in den Trainingsdaten beseitigen, Datenschutz und -sicherheit Priorität einräumen und klare Haftungsausschlüsse hinsichtlich der Einschränkungen der KI machen System zur effektiven Verwaltung der Nutzererwartungen.

Welche Personal Ressouren sind notwendig, um ChatGPT in Unternehmen zu implementieren?

Die Implementierung von ChatGPT in einem Unternehmen erfordert normalerweise mehrere persönliche Ressourcen. Hier sind einige der wichtigsten Ressourcen, die für eine erfolgreiche Implementierung erforderlich sind:‍

‍Data Scientists und AI-Experten: Qualifizierte Data Scientists und AI-Experten sind für die Implementierung von ChatGPT in einem Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Sie verfügen über das Fachwissen, das Modell zu trainieren und zu verfeinern, die Trainingsdaten vorzuverarbeiten und zu kuratieren, die Modellbereitstellung zu übernehmen und eventuell auftretende technische Herausforderungen zu bewältigen. Diese Fachleute können die Leistung und Genauigkeit von ChatGPT für die spezifischen Geschäftsanforderungen optimieren.‍
Domänenexperten und Fachspezialisten: Domänenexperten, die über fundierte Kenntnisse der Branche und des spezifischen Fachgebiets des Unternehmens verfügen, sind unerlässlich. Sie können bei der Auswahl der Trainingsdaten behilflich sein, die Genauigkeit und Relevanz der generierten Antworten sicherstellen und bei der Feinabstimmung des Modells helfen, um es an branchenspezifische Terminologie und Nuancen anzupassen. Ihr Fachwissen stellt sicher, dass ChatGPT die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens versteht und darauf eingeht.‍
IT-Infrastruktur und Support: Die Implementierung von ChatGPT erfordert eine robuste IT-Infrastruktur, um die Schulung, Bereitstellung und den laufenden Betrieb des Modells zu unterstützen. Für das effiziente Training und Ausführen des Modells sind ausreichende Rechenressourcen, einschließlich Hochleistungsserver oder Cloud-Infrastruktur, erforderlich. Darüber hinaus ist IT-Unterstützung erforderlich, um technische Probleme zu lösen, Sicherheitsprotokolle aufrechtzuerhalten und eine reibungslose Integration in bestehende Systeme sicherzustellen.‍
Datenressourcen: Der Zugriff auf relevante und qualitativ hochwertige Trainingsdaten ist für ein effektives ChatGPT-Training von entscheidender Bedeutung. Unternehmen müssen Zugriff auf einen vielfältigen und repräsentativen Datensatz haben, der auf ihren spezifischen Anwendungsfall abgestimmt ist. Dies kann das Sammeln und Vorverarbeiten von Daten aus verschiedenen Quellen umfassen, einschließlich Kundeninteraktionen, Support-Tickets und relevanten branchenspezifischen Informationen.‍
Benutzer-Feedback und Prüfer: Kontinuierliches Feedback und menschliche Überprüfung sind unerlässlich, um die Leistung von ChatGPT zu verbessern und etwaige Vorurteile oder Ungenauigkeiten zu beseitigen. Um die Qualität und Zuverlässigkeit des KI-Systems sicherzustellen, ist es von entscheidender Bedeutung, Ressourcen für das Sammeln von Benutzerfeedback, die Überwachung und Überprüfung generierter Antworten sowie die Einbeziehung menschlicher Aufsicht bereitzustellen.‍
Projektmanagement und Stakeholder-Engagement: Um die Implementierung von ChatGPT zu überwachen, sind angemessene Projektmanagementressourcen erforderlich. Projektmanager können die Bemühungen verschiedener Teams koordinieren, Zeitpläne und Meilensteine verwalten und eine effektive Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den Beteiligten sicherstellen. Die Einbindung wichtiger Stakeholder wie Führungskräfte, Kundensupportteams und Rechts- oder Compliance-Abteilungen ist von entscheidender Bedeutung, um die Implementierung an den Unternehmenszielen auszurichten und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen.

Diese Ressourcen tragen gemeinsam zur erfolgreichen Implementierung von ChatGPT in einem Unternehmen bei und ermöglichen eine effektive Schulung, Bereitstellung und Wartung des KI-Systems.

Fast-Start mit ChatGPT - welches sind die ersten Schritte vor einer Implementierung?

Um mit einem ChatGPT-Prototyp als Teil eines Minimal Viable Product (MVP) zu beginnen, können Sie die folgenden Schritte ausführen:‍

‍Definieren Sie den Anwendungsfall: Identifizieren Sie klar das spezifische Problem oder den Anwendungsfall, den Sie mit ChatGPT angehen möchten. Bestimmen Sie den Zweck des MVP, z. B. die Verbesserung des Kundensupports, die Automatisierung bestimmter Aufgaben oder die Verbesserung der Benutzereinbindung. Dies wird dazu beitragen, klare Ziele für den Prototyp festzulegen.‍
Sammeln und bereiten Sie Trainingsdaten vor: Sammeln oder kuratieren Sie einen relevanten Datensatz, der zu Ihrem Anwendungsfall passt. Dazu können Kundeninteraktionen, Support-Tickets, FAQs oder andere relevante Textdaten gehören. Stellen Sie sicher, dass die Daten ordnungsgemäß bereinigt, strukturiert und mit Anmerkungen versehen sind, da qualitativ hochwertige Trainingsdaten für die Modellleistung von entscheidender Bedeutung sind.‍
Wählen Sie ein AI-Framework oder eine AI-Plattform: Wählen Sie ein KI-Framework oder eine KI-Plattform, die die Entwicklung und das Training von Sprachmodellen wie ChatGPT unterstützt. Zu den beliebten Optionen gehören TensorFlow, PyTorch oder cloudbasierte KI-Plattformen wie die GPT-API von OpenAI. Wählen Sie diejenige aus, die Ihrem technischen Fachwissen und Ihren Anforderungen entspricht.‍
Entwickeln Sie den Prototyp: Ein AI-Engineer spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung des ChatGPT-Prototyps. Sie trainieren das Modell anhand des vorbereiteten Datensatzes, optimieren es und implementieren die erforderlichen Algorithmen und Techniken zur Optimierung der Leistung. Sie kümmern sich auch um die Integration des Prototyps in die gewünschte Umgebung oder Anwendung.‍
Entwerfen Sie die Benutzeroberfläche: Erstellen Sie eine Benutzeroberfläche (UI) oder integrieren Sie ChatGPT in eine vorhandene Anwendung, um Benutzerinteraktionen zu ermöglichen. Der AI-Engineer kann mit UX/UI-Designern zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Benutzeroberfläche intuitiv und benutzerfreundlich ist und mit der gewünschten Benutzererfahrung übereinstimmt.‍
Testen und iterieren: Testen Sie den ChatGPT-Prototyp gründlich, um seine Leistung, Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit zu bewerten. Sammeln Sie Feedback von Benutzern und Stakeholdern, um Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren und den Prototyp zu iterieren. Dieser iterative Prozess trägt dazu bei, das Modell zu verfeinern, seine Fähigkeiten zu verbessern und eventuelle Mängel zu beheben.‍
Überwachen und warten: Sobald das MVP bereitgestellt ist, ist ein AI-Engineer dafür verantwortlich, die Leistung des Systems zu überwachen und eventuell auftretende Probleme oder Vorurteile zu identifizieren und zu lösen. Sie werden das Feedback der Benutzer kontinuierlich bewerten und das Modell verfeinern, um seine Reaktionen zu verbessern und es an sich ändernde Benutzerbedürfnisse anzupassen.

Die Rolle eines AI-Engineers ist in diesem Zusammenhang während des gesamten Prozesses von entscheidender Bedeutung. Sie bringen ihr Fachwissen in den Bereichen maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und KI-Technologien ein, um das ChatGPT-Modell zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren. Sie arbeiten auch mit anderen Stakeholdern wie Domänenexperten und UX/UI-Designern zusammen, um sicherzustellen, dass der Prototyp die gewünschten Anforderungen und Benutzererwartungen erfüllt.

Darüber hinaus spielt der AI-Engineer eine Schlüsselrolle bei der Bewältigung technischer Herausforderungen, der Implementierung von Best Practices für die Modellentwicklung, der Berücksichtigung ethischer Überlegungen und der Sicherstellung des Gesamterfolgs des ChatGPT-Prototyps als Teil des MVP.

Was sind die nächsten Schritte?

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‍Wir empfehlen als ersten Schritt einen persönlichen Austausch mit uns, um über die Fähigkeiten von ChatGPT, AI Engineering im Rahmen einer aktuellen oder bevorstehenden Business Transformation zu sprechen. In diesem interaktiven Gespräch entscheiden wir gemeinsam, welche Voraussetzungen heute gegeben sind, um mit dem Thema AI Engineering direkt zu starten.

Als nächsten Schritt empfehlen wir unserer AI-Engineering Workshop. Diesen führen wir mit einem unserer AI-Engineers gemeinsam durch. Das Ergebnis dieses Workshops ist es, einen möglichen Minimal Variabel Product (MVP) zu besprechen und diesen nach dem Workshop zu realisieren.