{"id":61844,"date":"2021-07-28T14:54:47","date_gmt":"2021-07-28T13:54:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=news&p=61844"},"modified":"2024-09-20T17:45:46","modified_gmt":"2024-09-20T16:45:46","slug":"ai-requires-a-holistic-framework-and-scalable-projects","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/ai-requires-a-holistic-framework-and-scalable-projects\/","title":{"rendered":"KI erfordert ein ganzheitliches Rahmenwerk und skalierbare Projekte"},"content":{"rendered":"

Autor<\/h2><\/div>\"Image\"

Ghadi Hobeika<\/h3><\/div>

Managing Partner, Artefact USA<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

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Lesen Sie unseren Artikel \u00fcber<\/u><\/p>\n<\/div>

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Projekte im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz und der digitalen Transformation haben eine geringe Erfolgsquote, aber Best Practices helfen.
\nKI hat das Potenzial, den Wandel in fast jeder Branche voranzutreiben. Mit anderen Worten, es gibt gro\u00dfe Anreize f\u00fcr Unternehmen, ihre KI-Reise jetzt zu beginnen. Gleichzeitig besteht die Gefahr, dass es sonst schwierig, wenn nicht gar unm\u00f6glich wird, in einer Disziplin aufzuholen, die immer wichtiger wird, je mehr sie sich durchsetzt. Es ist also keine \u00dcberraschung, dass KI so viel Interesse und Aufregung hervorruft.
\nViele KI-Projekte scheitern jedoch.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Seit ich denken kann, ist artificial intelligence der heilige Gral. Filme haben es dargestellt, von\u00a0BladeRunner\u00a0<\/em>zum neueren\u00a0Sie.\u00a0<\/em>In der Zwischenzeit versprachen Wirtschaftsf\u00fchrer, dass sie den Arbeitsplatz revolutionieren w\u00fcrde. In beiden F\u00e4llen wurden uns Szenarien vorgestellt, in denen KI den Alltag ver\u00e4ndert.<\/p>\n

In der Tat wird seit 1956 \u00fcber KI als wissenschaftliche Disziplin gesprochen. Und obwohl die mathematischen Grundlagen seit mehr als 70 Jahren existieren, ist die ben\u00f6tigte Rechenleistung erst seit kurzem Realit\u00e4t, wobei der cloud der ultimative KI-Katalysator ist.<\/p>\n<\/div>

Es wurden erhebliche Fortschritte erzielt - und der Sektor steckt nicht mehr in den Kinderschuhen. Laut der McKinsey-Studie\u00a0Der Stand der KI im Jahr 2020<\/a>\u00a0Umfrage gaben 50% der Befragten an, dass ihre Unternehmen KI in mindestens einer Gesch\u00e4ftsfunktion eingesetzt haben.<\/p>\n

KI hat das Potenzial, den Wandel in fast jeder Branche voranzutreiben. Mit anderen Worten, es gibt gro\u00dfe Anreize f\u00fcr Unternehmen, ihre KI-Reise jetzt zu beginnen. Gleichzeitig besteht die Gefahr, dass es sonst schwierig, wenn nicht gar unm\u00f6glich wird, in einer Disziplin aufzuholen, die immer wichtiger wird, je mehr sie sich durchsetzt. Es ist also keine \u00dcberraschung, dass KI so viel Interesse und Aufregung hervorruft.
\nViele KI-Projekte scheitern jedoch.<\/p>\n<\/div>

POCs sollten f\u00fcr langfristigen Erfolg konzipiert sein<\/h2><\/div>

Viele Proofs of Concepts (POCs) sind nicht darauf ausgelegt, zu skalieren. Sie beweisen lediglich, dass etwas machbar ist. Dann bleiben sie auf der Strecke, weil nicht im Voraus gekl\u00e4rt wurde, ob das betreffende Konzept f\u00fcr das gesamte Unternehmen relevant und erforderlich ist oder ob eine unternehmensweite Einf\u00fchrung technisch machbar ist.<\/p>\n

Au\u00dferdem ist die Kostenstruktur von Projekten dieser Art: Bis es so weit ist, hat es wahrscheinlich 70% des Gesamtbudgets verschlungen, ohne dass das Ergebnis jemals das Licht der Welt erblickt. Das ist auf jeder Ebene ein schlechtes Gesch\u00e4ft. Was ist also die Alternative?<\/p>\n<\/div>

Kurz gesagt, die Skalierung muss ein integraler Bestandteil des POC sein und sich in den Metriken widerspiegeln, die bestimmen, ob er erfolgreich war.<\/p>\n

Es gibt einige unkomplizierte Taktiken, um dies zu erreichen. Eine gute Option ist es, den POC in zwei Regionen durchzuf\u00fchren und von beiden Str\u00f6men zu verlangen, dass sie vorher festgelegte Ziele erreichen, bevor er als Erfolg abgezeichnet werden kann. Es ist auch wichtig, Parallelen und Unterschiede zwischen den Projekten zu erkennen. Dieser Ansatz entwickelt Prozesse und Strukturen als Teil des anf\u00e4nglichen Vorhabens und untermauert die Annahme im weiteren Umfeld, wenn das Projekt fortgesetzt wird.<\/p>\n<\/div>

Qualifikationen brechen Silos auf<\/h2><\/div>

Organisatorische Silos, die in der traditionellen Unternehmensstruktur verwurzelt sind, sind immer noch allt\u00e4glich. Sie sind ein st\u00e4ndiger Dorn im Auge f\u00fcr reibungslose Abl\u00e4ufe und k\u00f6nnen der Todessto\u00df f\u00fcr skalierbare KI-Implementierungen sein. Um dieses Problem zu l\u00f6sen, m\u00fcssen Sie in jedem Teil des Projekts die richtigen F\u00e4higkeiten einbauen.<\/p>\n<\/div>

Wir brauchen mathematisches Fachwissen, IT-Kenntnisse und einen Codierungsspezialisten, die von data-Wissenschaftlern, L\u00f6sungsarchitekten und Ingenieuren f\u00fcr maschinelles Lernen (ML) bereitgestellt werden. Die Gesch\u00e4ftsperspektive, die von Produktmanagern und -eigent\u00fcmern eingebracht wird, ist ebenfalls ein wesentlicher Bestandteil der Mischung. Dieses multidisziplin\u00e4re Team sollte offen und kooperativ arbeiten, \u00fcber gute Kommunikationskan\u00e4le verf\u00fcgen und w\u00e4hrend des gesamten Projektzyklus ein hohes Ma\u00df an Vertrauen genie\u00dfen, um gemeinsam die Grundlagen zu schaffen, die Implementierung voranzutreiben und schlie\u00dflich die Mitarbeiter zu schulen, die die Anwendung nach Abschluss des POC tagt\u00e4glich betreiben werden.<\/p>\n<\/div>

Auch Technologie ist wichtig<\/h2><\/div>

Cloud Computing hat KI-Projekte f\u00fcr viele Unternehmen zur Realit\u00e4t werden lassen. Es macht gro\u00dfe, kostspielige IT-Implementierungen \u00fcberfl\u00fcssig und setzt stattdessen auf agile Tools und Technologien, die anpassbar und auf Abruf verf\u00fcgbar sind.<\/p>\n

Wie beim Ansatz des hybriden Teams sollte der technische Werkzeugkasten die f\u00fcr das jeweilige Projekt spezifischen Anwendungen und Software umfassen. Und es versteht sich von selbst, dass er skalierbar sein sollte.<\/p>\n<\/div>

Das KI-Risiko-Paradoxon<\/h2><\/div>

KI stellt Unternehmen vor ein Dilemma: Wird sie schlecht implementiert, wird sie wahrscheinlich scheitern und ein Gesch\u00e4ftsrisiko darstellen. Wird KI jedoch \u00fcberhaupt nicht implementiert, besteht die Gefahr, dass man hinter zukunftsorientierten Wettbewerbern zur\u00fcckbleibt, die von der Erforschung dieser Technologie der n\u00e4chsten Generation profitieren.<\/p>\n

Der Schl\u00fcssel liegt darin, jedes KI-Projekt im Hinblick auf seine Rolle f\u00fcr die langfristige Ausrichtung und den Erfolg des gesamten Unternehmens und seiner Abl\u00e4ufe zu betrachten. Dieser Ansatz bildet den technischen und personellen Rahmen, der f\u00fcr eine erfolgreiche Implementierung und eine ganzheitliche KI-Vision unerl\u00e4sslich ist.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>

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28. Juli 2021
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