KI für 2020 und darüber hinaus in Unternehmen einbinden

NACHRICHTEN / KI-TECHNOLOGIE

Ryo Katsuki, VP von Artefact UK, setzt sich zu einem Kamingespräch über die Bedeutung der Integration von KI in Ihr Unternehmen im Jahr 2020 zusammen. Er gibt auch Ratschläge, wie Sie dies am effizientesten tun können.

Ryo Katsuki, VP von Artefact UK, setzt sich zu einem Kamingespräch über die Bedeutung der Integration von KI in Ihr Unternehmen im Jahr 2020 zusammen. Er gibt auch Ratschläge, wie Sie dies am effizientesten tun können.

Warum gerade jetzt? Warum ist es so wichtig, KI zu einem Muss für die Unternehmensstrategie zu machen?

Dank des technologischen Fortschritts ist eine leistungsstarke IT-Infrastruktur in den letzten Jahren für Unternehmen aller Größenordnungen viel leichter zugänglich geworden. Unternehmen haben jetzt weniger Ausreden für fehlende Einrichtungen oder Methoden zur elektronischen Erfassung und Nutzung aller Informationen. 

Der Speicherplatz ist fast kostenlos, denn Amazons AWS Glacier bietet jetzt data Speicherplatz zu #CONTENT#.000004 pro MB, verglichen mit 1967, wenn eine 1MB Festplatte, die nicht einmal groß genug ist, um eines Ihrer iPhone-Fotos aufzunehmen, hätte Sie Millionen gekostet.. Parallel dazu, Dollar pro Rechenleistung ist alle vier Jahre um das Zehnfache zurückgegangen. 

Durch die cloud-Dienste ist es auch für Startups und KMUs zugänglich geworden, die die hohen Anschaffungskosten für hochspezialisierte Maschinen nicht aufbringen können oder denen die technischen Fähigkeiten für deren Wartung fehlen. Unternehmen können außerdem ihre Kosten weiter senken. Die meisten cloud-Unternehmen gewähren Rabatte für Unternehmen, die ihren zukünftigen Computerbedarf abschätzen und bereit sind, die Kosten im Voraus zu reservieren und zu bezahlen.

Die Chance für Unternehmen besteht hier offensichtlich darin, alle data zu erfassen, sich auf Computer zu verlassen, um sie auf maschinelle Weise zu verarbeiten und geschäftsrelevante Informationen zu generieren. Zu diesem Zweck haben cloud Unternehmen wie Amazon, Google und Microsoft ihren Teil dazu beigetragen, schlüsselfertige Plattformen für maschinelles Lernen zu entwickeln, die für Unternehmen jeder Größe zugänglich und verwaltbar sind. Sie bieten jetzt eine ganze Bibliothek von Algorithmen für maschinelles Lernen an, um Erkenntnisse zu gewinnen.

Die KI-Infrastruktur für die Erstellung präskriptiver Berichte, die Geschäftsentscheidungen unterstützen, ist ausgereift. Es liegt nun an jedem Unternehmen sicherzustellen, dass seine Geschäftsprozesse und Talentpools auf die KI-Revolution ausgerichtet sind. Die Unternehmen, die data nicht als Kernstrategie betrachten und nicht auf der aktuellen Welle reiten, werden im Vergleich zu ihren Konkurrenten nicht gut abschneiden. Dies gilt insbesondere für diejenigen, die ihre data gut verwalten und Geschäftsentscheidungen vorantreiben, um artificial intelligence zu generieren und zu nutzen.

Wie einfach ist es, KI einzubinden?

”Das wird nicht einfach durch die Einstellung einiger neuer data-Wissenschaftler mit Hochschulabschluss geschehen. Es erfordert, dass sich die Führungsebene jedes Unternehmens zusammensetzt und gemeinsam die Art und Weise, wie data in der Organisation fließt, überdenkt und neu gestaltet.”

Gute Frage. Die Einführung von KI ist einfach genug, wenn Sie verstehen, was es braucht, um eine Veränderung herbeizuführen. Allerdings ist die Integration von KI in ein Unternehmen mit echter Wirkung schwieriger, als Sie vielleicht denken. 

Ich frage Geschäftsinhaber oft, wie intensiv ihr Unternehmen KI auf einer Skala von 1-10 einsetzt. Sie sagen nie 10. Das ist nicht nur die Aufgabe einer IT-Abteilung. Es reicht nicht aus, ein paar neue data-Wissenschaftler mit Hochschulabschluss einzustellen. Es erfordert, dass sich die Führungsebene eines jeden Unternehmens zusammensetzt und gemeinsam die Art und Weise, wie data innerhalb des Unternehmens fließt, überdenkt und neu gestaltet. Es erfordert eine data-Strategie mit einer Vision, die beschreibt, wie das Unternehmen sich selbst vermarkten, seine Produkte und Dienstleistungen an seine Kunden vermarkten, Produkte herstellen und verkaufen, Dienstleistungen vorbereiten und erbringen und intern arbeiten würde, um interne und externe Kunden zu bedienen. 

All dies basiert auf der Grundannahme, dass alle data elektronisch erfasst und aufgezeichnet werden und dass alle Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage von data oder data-gestützten Vorhersagen und Empfehlungen getroffen werden. Geschäftsentscheidungen, die nicht in angemessener Zeit auf der Grundlage von data getroffen werden können, werden in die Überprüfung zur kontinuierlichen Verbesserung der Geschäftsprozesse und des data-Managements eingespeist. Bei der Implementierung wird dieses Programm zur kontinuierlichen Verbesserung, das von allen Mitgliedern des Senior Management Teams unterstützt wird, eine Schlüsselrolle bei der Integration von KI spielen.

Was wären die ersten Schritte beim Einsatz von KI in der Wirtschaft?

Die Führungskräfte eines Unternehmens könnten damit beginnen, häufig gestellte geschäftliche Fragen aufzulisten, die nach wie vor unbeantwortet bleiben. Diese Fragen beziehen sich wahrscheinlich auf jeden Aspekt des Unternehmens - die häufigste ist wahrscheinlich ‘Warum sinken meine Einnahmen? Die Positionierung von KI als eine Möglichkeit, diese Fragen zu beantworten, kann den Ausgangspunkt für ein Gespräch über KI bilden. 

Die Einführung von KI in einem Unternehmen ist ein funktionsübergreifendes Programm, das alle Abteilungen betrifft und Änderungsmanagement sowie eine Neuimplementierung der Systeme erfordert. Letztendlich muss sich die Unternehmensleitung zusammensetzen und bereit sein, die KI-Revolution im Unternehmen zu unterstützen. 

Wenn Sie ein data-Ingenieur oder data-Wissenschaftler sind, dem es schwer fällt, seine KI-Agenda durchzusetzen, sollten Sie zuerst den geschäftlichen Sponsor und Entscheidungsträger ausfindig machen und dessen Unterstützung einholen. Vergewissern Sie sich, dass Sie sein Geschäft verstehen, zeigen Sie, dass Sie viel Fantasie haben und stellen Sie sicher, dass Sie die Vorteile, die die Kosten der Veränderung aufwiegen, deutlich machen können. Letztendlich ist es eine Strategie und eine Plattform, die Sie präsentieren.  

Geben Sie nicht auf, wenn Sie nur lauwarme Unterstützung von einem Mitglied der Geschäftsleitung erhalten. Wenn Sie mit anderen Mitgliedern des oberen Managementteams sprechen, werden die Kosten theoretisch geteilt, während die Argumente für die Vorteile mit der Unterstützung wachsen, so dass die Kosten pro Vorteil für das Unternehmen geringer werden.

Was sind die größten Chancen beim Einsatz von KI?

”Dies zeigt die große Chance, die sich aus dem Einsatz von KI in der Wirtschaft ergibt: ein kolossales Problem in ein machbares, vernünftiges und dennoch wirkungsvolles Problem zu reduzieren.”

Am meisten freue ich mich auf den Einsatz von maschinellem Lernen zur Früherkennung von Problemen, die aus dem Nichts zu kommen scheinen oder spezifische Ursachen haben, die schwer zu finden sind, wie z.B. Paranoia.  Es gibt zwar viele Theorien und verschiedene Menschen werden unterschiedliche Erklärungen für ihre eigenen Erfahrungen haben, aber niemand weiß genau, was Paranoia verursacht. Forscher haben zwar einige allgemeine Risikofaktoren identifiziert, aber es gibt immer noch so viele, die in Betracht gezogen werden können. Selbst wenn man die Faktoren auf physiologische, soziologische und mentale Faktoren beschränkt, gibt es immer noch mehr als 5 Billionen hoch 6 einzigartige Kombinationen spezifischer Faktoren, die in Betracht gezogen werden können. Das ist astronomisch. 

Dies veranschaulicht die große Chance des Einsatzes von KI in der Wirtschaft: die Reduzierung eines kolossalen Problems auf ein machbares, vernünftiges und dennoch wirkungsvolles Problem. Bei unüberwachten explorativen Studien besteht die Möglichkeit, alle verfügbaren Rohdaten data zu nutzen und Faktoren zu identifizieren, deren Relevanz bisher unbekannt war.  

Im Fall von Paranoia könnten Sie beispielsweise mithilfe von maschinellem Lernen sagen, dass Faktoren wie Schlaflosigkeit wahrscheinlich stärker mit Paranoia korrelieren als andere Faktoren, von denen traditionell angenommen wird, dass sie eine stärkere Verbindung zu Kindheitserfahrungen, Drogenkonsum, Genetik, Klima usw. haben. Sie könnten dann die zu überwachenden Faktoren priorisieren und frühzeitige Anzeichen erkennen, um einige Probleme zu vermeiden.

Heute liefern KI- und data-Führungskräfte, die praktische multivariate Vorhersagen durchführen und die Techniken des maschinellen Lernens nutzen, um unmögliche Probleme in praktische Probleme umzuwandeln, einen echten Mehrwert. Letzten Endes sind wir immer noch nicht so weit, die astronomisch großen Probleme in einer allgemein zugänglichen und handhabbaren Infrastruktur zu bewältigen. 

Praktisch und technisch gesehen sind KI-Projekte auf geschäftskundige Ingenieure angewiesen, die die geschäftlichen Prioritäten verstehen, Unterstützung auftreiben und data-driven-Heuristiken und -Modelle entwerfen und implementieren, die wirkungsvolle Intelligenz liefern können. Es sind dieselben geschäftserfahrenen Ingenieure, die eine solche Intelligenz industrialisieren, solche Projekte durchführen und bei der Implementierung von KI-gesteuerten Geschäftsabläufen helfen können.

Wenn Sie KI in Ihre Unternehmensstrategie für 2020 integrieren möchten, nehmen Sie Kontakt mit unserem Team auf.