Kommentar von Robert Rosellen, ServiceNow Eine Roadmap zur Implementierung von Generativer KI

Anbieter zum Thema

ServiceNow

Fsas Technologies GmbH

Disy Informationssysteme GmbH

QUNIS GmbH

Die Implementierung generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) in Unternehmen ist ein wichtiger Schritt hin zu intelligenteren, effizienteren und wettbewerbsfähigeren Betriebsabläufen. GenAI umfasst nicht nur die Automatisierung von Prozessen, sondern schafft neue Möglichkeiten für personalisierte Interaktionen und eine präzise sowie fundierte Entscheidungsfindung.

Möchten Unternehmen auch in Zukunft wettbewerbsfähig und ein attraktiver Arbeitgeber bleiben, kommen sie an der Implementierung dieser neuen Technologie nicht vorbei. Die große Herausforderung besteht für viele jedoch in der konkreten Herangehensweise und Umsetzung. Im Folgenden werden die strategischen Schritte beleuchtet, die Unternehmen bei der Einführung von GenAI beachten sollten, um ihr Potenzial voll auszuschöpfen und nachhaltigen Mehrwert zu erzielen.

Die Vorteile von Generativer KI

GenAI hat das Potenzial in Unternehmen aller Branchen erhebliche Effizienzsteigerungen zu erzielen, indem sie repetitive Aufgaben wie etwa die Bearbeitung von simplen Support-Anfragen, die Erstellung von Berichten und Dokumentationen sowie die Durchführung von Datenanalysen automatisiert. Das führt zu deutlich verkürzten Bearbeitungszeiten und erhöht die Produktivität. Gleichzeitig ermöglicht die Verwendung großer Sprachmodelle einen hohen Grad der Personalisierung und ein vertieftes Verständnis von Zusammenhängen.

Hinzu kommt, dass die Technologie Inhalte erzeugt, die präzise auf die individuellen Bedürfnisse der Nutzer zugeschnitten sind, was vor allem dazu beiträgt, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Darüber hinaus fördert GenAI Innovation und Kreativität, indem sie neue Ideen und Lösungsansätze generiert, die die Kreativität der Mitarbeiter ergänzen. Das ist besonders wertvoll in Bereichen der Forschung und Entwicklung sowie im Marketing und der Content-Erstellung. Hier können Innovationsprozesse beschleunigt und kreativer Output maximiert werden. Der gesamte Mehrwert von KI kommt jedoch erst dann zu tragen, wenn sie unternehmensübergreifend auf einer ganzheitlichen Plattform integriert wird und so (Wissens-)Silos auflöst. Dadurch wird eine unternehmensweite Nutzung aller relevanten Daten und Informationen ermöglicht und das volle Potenzial der Technologie ausgeschöpft.

Wie also sehen konkrete Schritte aus, die Unternehmen bei der Implementierung von GenAI berücksichtigen sollten?

Schritt 1: Geschäftsanalyse und Identifikation von Anwendungsfällen

Eine sorgfältige Analyse der Geschäftsanforderungen, der aktuellen Prozesse und Systeme bilden die Basis für die erfolgreiche Einführung von generativer Künstlicher Intelligenz. Unternehmen müssen zunächst genau verstehen, welche Anwendungsfälle es gibt und wo die Technologie einen echten Mehrwert bieten kann. Dies kann in verschiedenen Bereichen geschehen, wie etwa in der Automatisierung von Prozessen, der Verbesserung der Kundenerfahrung oder der Optimierung von Betriebsabläufen. Hilfreiche Vorgehensweisen sind hier die Durchführung von Pilotprojekten, Machbarkeitsstudien oder der Einsatz von Prototypen. Durch diese Vorabuntersuchungen können Unternehmen besser verstehen, wie GenAI nahtlos in ihre Arbeitsabläufe integriert werden kann und welche Anpassungen nötig sind.

Schritt 2: Definition und Priorisierung von Use Cases

Auf Basis der Geschäftsanalyse werden konkrete Use Cases für den Einsatz von GenAI definiert und priorisiert. Beispiele hierfür könnten die automatische Verarbeitung von Kundenanfragen mittels Chatbots, die Personalisierung von Marketinginhalten oder die Vorhersage von Markt- und Nachfrageentwicklungen sein. Die Auswahl der richtigen Use Cases ist entscheidend für den Erfolg der Implementierung und sollte auf klaren Geschäftszielen und Nutzenversprechen basieren.

Idealerweise beginnt man zunächst mit kleineren Projekten, die schnelle erste Erfolge versprechen und einen positiven Einfluss auf den Arbeitsalltag der Mitarbeiter haben. So steigen die Motivation und die Akzeptanz der Belegschaft, die entscheidend für die Transformation im Unternehmen ist.

Schritt 3: Auswahl der richtigen Technologieplattform

Die Auswahl der richtigen Technologieplattform ist ein zentraler Aspekt bei der Implementierung von GenAI. Unternehmen müssen verschiedene Anbieter evaluieren und sicherstellen, dass die gewählte Plattform ihre spezifischen Anforderungen erfüllt. Moderne Plattformen bieten fortgeschrittene Funktionen wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Big-Data-Analysen, die für den erfolgreichen Einsatz von GenAI unerlässlich sind. Die Plattform sollte skalierbar sein und eine nahtlose Integration in bestehende IT-Infrastrukturen ermöglichen.

Im Idealfall entscheiden sich Unternehmen für eine ganzheitliche Plattformlösung, die im über das gesamte Unternehmen hinweg genutzt werden kann und sämtliche Geschäftsprozesse einschließt. Diese Wahl erleichtert die Implementierung von GenAI erheblich und fördert eine konsistente Anwendung über verschiedene Abteilungen hinweg.

Schritt 4: Datenmanagement und Vorbereitung

Ein solides Datenmanagement bildet die Grundlage für erfolgreiche KI-Anwendungen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten von hoher Qualität sind und in ausreichendem Umfang für die KI-Verarbeitung zur Verfügung stehen. Dies umfasst die Integration und Aufbereitung von Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen sowie die Implementierung von Mechanismen zur kontinuierlichen Datenaktualisierung und -bereinigung.

Schritt 5: Entwicklung und Training von KI-Modellen

Die Entwicklung und das Training von KI-Modellen erfolgt in enger Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern und KI-Experten. Unternehmen müssen geeignete Algorithmen wählen und Modelle trainieren, die spezifisch auf die definierten Use Cases zugeschnitten sind. Dies beinhaltet die Sammlung und Aufbereitung von Trainingsdaten, das Training der Modelle mit historischen Daten und das Feintuning, um die Genauigkeit und Leistungsfähigkeit der KI-Modelle kontinuierlich zu verbessern. Fortschrittliche Techniken wie Deep Learning ermöglichen es GenAI, komplexe Muster in den Daten zu erkennen und präzise Entscheidungen zu treffen.

Es ist wichtig zu betonen, dass die oben genannten Schritte üblicherweise einzeln durchgeführt werden müssen, es sei denn, ein Unternehmen setzt auf eine integrierte Plattformlösung, die diese Aufgaben automatisiert und vereinfacht. Eine solche Plattform kann die Entwicklung und das Training von KI-Modellen beschleunigen und vereinfachen, indem sie fortgeschrittene Funktionen und eine strukturierte Umgebung für Datenmanagement und Modellentwicklung bietet. Dadurch können Unternehmen schneller Ergebnisse erzielen und die Time-to-Market für ihre KI-gestützten Lösungen verkürzen.

Schritt 6: Integration in bestehende Systeme

Eine nahtlose Integration in bestehende Unternehmenssysteme und Workflows ist erforderlich, um generative Künstliche Intelligenz erfolgreich einzusetzen und zu nutzen. Unternehmen müssen APIs und Schnittstellen entwickeln, die eine effiziente Kommunikation zwischen GenAI und anderen Geschäftsanwendungen ermöglichen. Eine integrierte Plattform kann als Basis dienen, auf der GenAI aufsetzt, und eliminiert dadurch den Bedarf für separate Schnittstellen und Implementierungen. Das beschleunigt die Einführung von GenAI erheblich und erleichtert die Integration in die bestehende IT-Infrastruktur des Unternehmens.

Schritt 7: Überwachung, Auswertung und Optimierung

Auch nach der Einführung von GenAI ist eine fortlaufende Überwachung, Evaluation und Verbesserung der KI-Modelle und -Anwendungen entscheidend für den Erfolg. Unternehmen sollten Leistungsmetriken definieren und regelmäßig überprüfen, um sicherzustellen, dass GenAI die erwarteten Ergebnisse liefert und den gewünschten Geschäftswert generiert. Bei Bedarf werden Anpassungen vorgenommen, um die Genauigkeit, Effizienz und Nutzerakzeptanz der KI-Lösungen kontinuierlich zu verbessern.

Fazit

Die GenAI-Roadmap sollte in einer ganzheitlichen Unternehmensstrategie eingebettet sein, die technologische Innovation mit den ökonomischen Zielsetzungen des Unternehmens vereint. Durch eine sorgfältige Auswahl und Priorisierung von Use Cases, die Nutzung einer modernen Technologieplattform, eine robuste Datenstrategie und die fortlaufende Auswertung und Optimierung von Geschäftsprozessen können Unternehmen das volle Potenzial generativer Künstlicher Intelligenz ausschöpfen und einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil erzielen. GenAI ermöglicht nicht nur Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen, sondern trägt auch zur Entwicklung innovativer Lösungen und einer verbesserten Kunden- und Mitarbeitererfahrung bei, die Unternehmen in der heutigen digitalen Wirtschaft entscheidend voranbringen.

(ID:50115423)