K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) wird als der wichtigste Hebel f\u00fcr Wettbewerbsvorteile angesehen. Das data l\u00fcgt nicht: Es hat sich ein fast 25% Anstieg bei der Nutzung von KI in Unternehmen im Vergleich zum Vorjahr<\/a>, wobei 63% der F\u00fchrungskr\u00e4fte zustimmen, dass dies zu Umsatzsteigerungen gef\u00fchrt hat. Die globale Pandemie hat dies nur noch st\u00e4rker in den Fokus ger\u00fcckt. Die Unternehmen, die florieren und \u00fcberleben werden, sind diejenigen, die in der Lage sind, die richtigen KI-L\u00f6sungen zu \u00fcbernehmen und sie schnell und effizient einzusetzen und zu skalieren.<\/p>\n<\/div> Doch wie alle Neuerungen bringen auch KI-Initiativen neue Herausforderungen mit sich. Die Umsetzung ist mit vielen Fragen verbunden - vor allem mit der Frage, wie Sie den richtigen data-Ansatz w\u00e4hlen k\u00f6nnen, um KI-Initiativen schnell und effizient, ohne Misserfolge und auf lange Sicht umzusetzen. Der Ansatz der \u2018AI Factory\u2019 wurde genau aus diesem Grund entwickelt.<\/p>\n<\/div> Die KI-Fabrik ist ein organisatorisches Betriebsmodell, das verschiedene Talente, F\u00e4higkeiten und Prozesse auf systematische Weise kombiniert, um den Erfolg beim Einsatz und der Skalierbarkeit von KI zu gew\u00e4hrleisten. Dieses Modell wird von Branchenf\u00fchrern wie Carrefour<\/a> und ENGIE<\/a> um transformative KI-Projekte in ihren Unternehmen durchzuf\u00fchren. Doch der Aufbau einer effektiven KI-Fabrik von Grund auf kann entmutigend sein. Sie brauchen Expertenteams und eine klare Vision, damit der Prozess funktioniert.<\/p>\n<\/div> Der erste wichtige Schritt besteht darin, eine Vision und Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr Ihre KI-Fabrik zu definieren. Dies wird Ihre data-Strategie sein. Es m\u00fcssen die Anwendungsf\u00e4lle identifiziert werden, die das gr\u00f6\u00dfte Gesch\u00e4ftspotenzial f\u00fcr die Umgestaltung des Unternehmens bieten. Ob es um die Optimierung der Lieferkette oder das Compliance-Management geht, M\u00f6glichkeiten gibt es auf allen Ebenen.<\/p>\n Auch die KI-Vision des Unternehmens sollte ber\u00fccksichtigt werden. Es ist wichtig, sich vorstellen zu k\u00f6nnen, wie sie sich entwickeln k\u00f6nnte, sie zu planen und eine klarsichtige Vorstellung von der Zukunft zu haben. Zeichnen Sie aus einem vorl\u00e4ufigen Gesamt\u00fcberblick eine verfeinerte Version, die auf data und KI anwendbar ist.<\/p>\n Als n\u00e4chstes m\u00fcssen die konkreten Gesch\u00e4ftsm\u00f6glichkeiten durch die Identifizierung und Sortierung von Anwendungsf\u00e4llen bewertet werden. Dazu werden die Auswirkungen auf das Gesch\u00e4ft und die Komplexit\u00e4t der Implementierung bewertet. Dabei ist es wichtig, sich auf die Denkweise zu konzentrieren, um den Wandel in gro\u00dfem Ma\u00dfstab zu bew\u00e4ltigen und alle einzubeziehen, von der Unternehmensf\u00fchrung bis zu den Mitarbeitern an der Front.<\/p>\n<\/div> Sobald die data-Strategie und die KI-Vision des Unternehmens definiert sind, sollten Sie eine Liste mit Priorit\u00e4ten f\u00fcr die zu implementierenden Anwendungsf\u00e4lle haben. Aber wie k\u00f6nnen Sie mit der Arbeit daran beginnen? Eine effektive AI Factory-Implementierung basiert auf vier verschiedenen S\u00e4ulen:<\/p>\n<\/div> Eine einzige Verwaltung<\/b><\/p>\n<\/div> Um effizient zu sein, muss die Governance auf h\u00f6chster Ebene angesiedelt, engagiert und ma\u00dfgeschneidert sein. Ein AI Factory Board auf h\u00f6chster Ebene - bestehend aus den wichtigsten data-F\u00fchrungskr\u00e4ften der C-Suite - ist \u00e4u\u00dferst wichtig f\u00fcr die allgemeine Unterst\u00fctzung und Ausrichtung, da es die KI-Vision teilt und die Teams und die Roadmap darauf ausrichtet. Auf der Ebene des Programmmanagements sollte ein AI Factory Director eingesetzt werden, der Experten aus den Bereichen Business, Operations, Recht, Sicherheit und IT data einbezieht. Ihre Aufgabe sollte es sein, den Fortschritt zu \u00fcberpr\u00fcfen, zu vermitteln und zu validieren.<\/p>\n Auf der operativen Ebene schlie\u00dflich m\u00fcssen agile Teams gebildet werden. Feature Teams sind f\u00fcr die Bereitstellung von Anwendungsf\u00e4llen mit KI-Produkten verantwortlich. Sie sind eng zusammengeschlossene Einheiten, die gemeinsam arbeiten, um einen st\u00e4ndigen Informationsfluss und Transparenz zu gew\u00e4hrleisten. Am wichtigsten ist, dass sie multidisziplin\u00e4r sind und F\u00e4higkeiten und Fachwissen aus dem gesamten Unternehmen vereinen. Sie sind leistungsorientiert und haben jeweils ein einziges Ziel: einen Anwendungsfall zu liefern, der an einem einzigen Ziel gemessen wird.<\/p>\n<\/div> Organisierte, vielf\u00e4ltige und kompetente Teams<\/b><\/p>\n<\/div> Um die Effizienz zu steigern, sollten strukturierte Organisationen Gesch\u00e4fts-, data-, Software- und Digitaltechnik-F\u00e4higkeiten in hybriden, auf agilen Methoden basierenden Teams zusammenf\u00fchren. Agilit\u00e4t gew\u00e4hrleistet eine flexible und anpassungsf\u00e4hige Arbeitsweise und vermeidet Probleme, die mit einem Silo-Ansatz verbunden sind, wie z.B. isolierte Abteilungen innerhalb derselben Struktur oder allzu starre Verfahren. Dies erfordert eine gute Mischung aus gesch\u00e4ftlichen und technischen Profilen, um sicherzustellen, dass das, was auf der technischen Seite entwickelt wird, immer einen n\u00fctzlichen Zweck erf\u00fcllt und den gesch\u00e4ftlichen Anforderungen entspricht.<\/p>\n Skalierbarkeit ist eine wichtige allgemeine Eigenschaft der Zusammensetzung eines Teams. Die Idee ist, dass seine Struktur leicht dupliziert werden kann, wie Lego-Steine. Bei einem vollst\u00e4ndig skalierbaren Modell k\u00f6nnen weitere Teams hinzugef\u00fcgt werden, um zus\u00e4tzliche Anwendungsf\u00e4lle zu bearbeiten.<\/p>\n<\/div> Fortgeschrittene KI-Technologien<\/strong><\/p>\n<\/div> Nat\u00fcrlich ben\u00f6tigt eine effektive KI-Implementierung eine Grundlage aus KI-f\u00e4higen Technologien. Eine KI-Fabrik verwendet eine Kombination aus Open-Source-, propriet\u00e4ren und cloud-L\u00f6sungen. Sie sollten \u00fcber die gesamte data-Pipeline - von der Aufnahme bis zur Visualisierung - von Anfang bis Ende nach bew\u00e4hrten Verfahren standardisiert werden.<\/p>\n<\/div> Systematische und bew\u00e4hrte Methoden<\/strong><\/p>\n<\/div> Systematisierung ist notwendig, um sicherzustellen, dass eine Reihe von Schritten immer in einer bestimmten Reihenfolge durchgef\u00fchrt wird, wobei jeder Schritt ein bestimmtes Ziel hat. Die Vorteile sind zweifach. Erstens ergibt sich dadurch eine Gesamtstruktur mit gemeinsamen Referenzen, die ein R\u00fcckgrat bildet, das Konsistenz garantiert. Zweitens werden die Methoden dadurch replizierbar und skalierbar, was die Einf\u00fchrung der Industrialisierungsphase erheblich beschleunigt.<\/p>\n<\/div> MLOps: Die Fabrik am Laufen halten<\/strong><\/p>\n<\/div> Neben einer festgelegten Anwendungsfall-Methodik m\u00fcssen MLOps (Machine Learning Operations) Praktiken eingesetzt werden, um die L\u00fccke zwischen der Konzeptphase und der Produktion zu schlie\u00dfen. In Anlehnung an den DevOps-Prozess sollten dabei Softwareentwicklung und IT-Betrieb kombiniert werden, um den Entwicklungslebenszyklus zu verk\u00fcrzen.<\/p>\n Der Zweck von MLOps ist die Bew\u00e4ltigung von Herausforderungen, die traditionelle kodierte Systeme nicht haben. Die erste Herausforderung ist die Zusammenarbeit zwischen den Teams: Die verschiedenen Abteilungen sind oft isoliert und besitzen unterschiedliche Teile des Prozesses. Dies verhindert die Einigkeit, die f\u00fcr die Produktion erforderlich ist.<\/p>\n Der zweite Punkt ist das Pipeline-Management, denn ML-Pipelines sind komplexer als herk\u00f6mmliche Pipelines. Sie haben spezifische Eigenschaften, darunter Bausteine, die w\u00e4hrend der Produktion getestet und \u00fcberwacht werden m\u00fcssen.<\/p>\n Das letzte Hindernis ist, dass ML-Modelle in der Regel mehrere Iterationen ben\u00f6tigen. Wenn sie manuell und ad hoc in die Produktion gehen, werden sie starr und lassen sich nur schwer aktualisieren.<\/p>\n Stattdessen sollte ein MLOps-Ansatz alle ML-Assets in eine Continuous Integration and Continuous Delivery Pipeline (CICD) einbetten, um schnelle und nahtlose Rollouts sicherzustellen. Alle data, Funktionen und Modelle sollten vor jeder neuen Version getestet werden, um Qualit\u00e4ts- oder Leistungsabweichungen zu vermeiden. Alle Beteiligten sollten an einem Strang ziehen und bei wissenschaftlichen data-Projekten bew\u00e4hrte Software-Engineering-Verfahren anwenden - Versionierung, Bereitstellungsumgebungen, Tests.<\/p>\n Letzten Endes ist MLOps die Disziplin, ML-Projekte auf eine Art und Weise zu verwalten, die mit allen anderen Produktionselementen in Einklang steht. Sie sichert eine effiziente technische Umsetzung vom fr\u00fchen Stadium des Anwendungsfalls (erste Modelle) bis zur Industrialisierung des Anwendungsfalls.<\/p>\n<\/div> Ein Rahmen f\u00fcr den Erfolg<\/strong><\/p>\n<\/div> KI birgt ein enormes Versprechen, aber auch ein gro\u00dfes Risiko f\u00fcr Unternehmen, die sie nicht richtig einsetzen k\u00f6nnen. Der eigentliche Vorteil des KI-Fabrikmodells besteht darin, dass es ein Kernger\u00fcst f\u00fcr eine schnelle und erfolgreiche Implementierung schafft. Prozesse, Teams und Tools sind von Natur aus \u00fcbertragbar und wiederholbar, was bedeutet, dass ein Unternehmen bei der Verfolgung seiner KI-Vision agil bleiben kann. Sobald der Prozess etabliert ist und von MLOps unterst\u00fctzt wird, hat ein Unternehmen alles, was es braucht, um ein KI-Powerhouse zu werden.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>Planung macht perfekt<\/h2><\/div>
Die vier S\u00e4ulen der KI-Fabrik<\/h2><\/div>