Es wird prognostiziert, dass bis 2025 10 % aller generierten Daten durch generative KI erzeugt werden, was Unternehmen außergewöhnliche Möglichkeiten zur Innovation und zur Optimierung ihrer Abläufe bietet.
Durch die Integration von KI in Ihre Abläufe können Sie zahlreiche Vorteile nutzen, die sich auf Ihre Kreativität, Produktivität, Automatisierung und Kostenoptimierung auswirken.
Da generative KI jedoch so neu ist, kann es eine Challenge sein, herauszufinden, wo man anfangen soll. Hier sind unsere Tipps, die Ihnen den Einstieg erleichtern sollen.
Identifizierung und Auswahl
Identifizieren Sie die spezifischen Bedürfnisse Ihres Unternehmens, die durch generative KI erfüllt werden können, sowie die erwarteten Ergebnisse und wie diese zu messen sind. Beurteilen Sie, ob Ihr Unternehmen bereit ist, generative KI zu implementieren, und berücksichtigen Sie dabei die verfügbaren Ressourcen, das Budget und das technische Know-how.
Wählen Sie dann den geeigneten Typ generativer KI für Ihr Unternehmen aus, wobei Sie Ihren spezifischen Use Case, die Art und Qualität Ihrer Daten sowie die für das Training und die Bereitstellung des Modells erforderlichen Ressourcen berücksichtigen.
Personalisierung
Als Nächstes müssen Sie Ihr generatives KI-Modell anpassen. Dies ist der Teil, der von Ihrer Organisation abhängt.
Die meisten Unternehmen verwenden die Modelle so, wie sie heute existieren, ohne sie zu verändern. Und das ist in vielen Fällen die richtige Lösung, denn diese Modelle wurden auf einer breiten Palette von Daten trainiert und können KI-Inhalte generieren.
Sie sind jedoch nicht auf Ihre spezifischen Aufgaben oder Bereiche spezialisiert. Die Qualität der Ergebnisse kann variieren und unterliegt den jeweiligen Nutzungsrichtlinien und -beschränkungen. Sie eignen sich zwar hervorragend für den Einstieg, aber sobald Sie einen spezifischen Anwendungsfall haben, empfehlen wir, Ressourcen für die Anpassung des Modells bereitzustellen.
Je nach den Ressourcen Ihres Unternehmens können Sie das vorbereitete Modell entweder sofort anpassen, eine Feinabstimmung vornehmen oder das Modell von Grund auf neu trainieren.
Prompt Tuning oder Few-Shot Training ist die einfachste Methode. Sie geben dem vorab trainierten Modell einen aufgabenspezifischen Kontext, indem Sie ihm Beispiele für Anfragen geben, die Sie in Zukunft stellen könnten. Dadurch wird das Modell auf eine gewünschte Entscheidung oder Vorhersage gelenkt, so dass es Ihnen bei Ihrer Frage eine Antwort gibt, die auf derselben Logik beruht.
Eine weitere Option ist das Fine-Tuning, die von erfahreneren Unternehmen genutzt werden kann. Dies erfordert die Verbesserung vorab trainierter Modelle unter Verwendung großer Mengen markierter Daten für eine bestimmte Aufgabe, z. B. die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder die Bildklassifizierung. Dies kann jedoch ein zeitraubender und ressourcenintensiver Prozess sein. Für das Fine-Tuning von Modellen benötigen Sie ein Data Science Team sowie eine Dateninfrastruktur, leistungsstarke Hardware und Fachwissen im Bereich Deep Learning.
Der schwierigste und teuerste Weg ist die Erstellung eines eigenen Modells. Dazu müssten Sie eines der vorhandenen Modelle verwenden – zum Beispiel ein großes Sprachmodell (ChatGPT) oder ein Diffusionsmodell (Midjourney) – und es von Grund auf trainieren. Da dies mindestens 5 Millionen Dollar kostet, können nur die größten Unternehmen diesen Weg gehen.
Model Management
Sobald Sie Ihr generatives KI-Modell angepasst haben, integrieren Sie es in Ihre Geschäftsprozesse und Daten. Dazu gehört wahrscheinlich die Bereitstellung des Modells in einem Cloud-Dienst, die Entwicklung einer benutzerdefinierten Software für die Interaktion mit dem Modell oder die Integration von Unternehmensdokumenten und Databases.
Außerdem müssen Sie Prozesse für die Datenintegration, die Steuerung (z. B. ein Content Moderation System) sowie die Dateneingabe, die Modellausgabe und die Fehlerbehandlung einrichten.
Schließlich müssen Sie das Modell im Laufe der Zeit verfolgen und anpassen. Generative KI-Modelle können anfällig für Fehler und Verzerrungen sein und ihre Leistung kann sich im Laufe der Zeit verschlechtern, wenn sich die realen Daten ändern und wachsen.
Überwachen Sie regelmäßig die Leistung des Modells und passen Sie es bei Bedarf an. Dies kann ein erneutes Training des Modells mit neuen Daten, eine Feinabstimmung der Modellparameter oder die Implementierung neuer Fehlerbehandlungs- und Überwachungsprozesse beinhalten. Wenn die Daten Ihres Unternehmens wachsen, müssen Sie Ihr Modell skalieren, um es anzupassen.
Potenzielle Herausforderungen bei der Integration von generativer KI
Die Integration von generativer KI in Geschäftsprozesse ist nicht einfach. Um die Herausforderungen bei der Implementierung von KI zu meistern, müssen Sie wissen, wie Sie diese bewältigen können.
Die Herausforderung: Verfügbarkeit und Qualität von Trainingsdaten
Generative KI-Modelle benötigen große Mengen an hochwertigen Trainingsdaten. Diese zu beschaffen, kann eine Herausforderung sein, vor allem wenn die Daten knapp oder schwer zu beschaffen sind. Darüber hinaus müssen Sie die Qualität, Genauigkeit und Relevanz der Daten ständig überwachen, da sie eine entscheidende Rolle für die Leistung des Modells spielen.
Die Lösung:
- Investieren Sie in die Datenerfassung und -vorverarbeitung. Stellen Sie Ressourcen für die Sammlung von Daten bereit, die reale Szenarien widerspiegeln. Implementieren Sie Methoden zum Aufbereiten, Normalisieren und Erweitern von Daten, um deren Qualität zu verbessern.
- Arbeiten Sie mit Expert:innen zusammen. Sie können einen Einblick in die Datenanforderungen geben und bei der Erstellung hochwertiger Datensätze helfen.
Die Herausforderung: Laufendes Modell Monitoring und -anpassung
Da sich reale Daten ändern und wachsen, können generative KI-Modelle anfällig für Fehler, Verzerrungen und Leistungseinbußen sein. Um dies zu verhindern, müssen Sie das Modell ständig überwachen und korrigieren, wenn es beginnt, fehlerhafte Inhalte zu produzieren.
Die Lösung:
- Implementieren Sie Monitoring Prozesse. Diese helfen Ihnen, die Leistung des Modells zu verfolgen, Anomalien oder Abweichungen zu erkennen und die Ergebnisse mit Benchmarks zu vergleichen.
- Aktualisieren Sie das Modell mit neuen Daten. Sobald neue Daten zur Verfügung stehen, sollten Sie das Modell in regelmäßigen Abständen neu trainieren, um sicherzustellen, dass es stets relevant bleibt und den Business Needs entspricht.
Herausforderung: Ressourcen- und Infrastrukturanforderungen
Mit der fortschreitenden Entwicklung der generativen KI steigt der Bedarf an Rechenleistung und Infrastruktur, was Unternehmen vor Herausforderungen stellt. Dies gilt insbesondere für kleine Unternehmen, die sich keine großen Rechenressourcen oder spezielle Hardware leisten können. Cloud-Dienste können ihnen jedoch eine skalierbare und zugängliche Plattform bieten und es ermöglichen, das volle Potenzial der generativen KI auszuschöpfen.
Die Lösung:
- Nutzen Sie Cloud-Dienste. Sie bieten eine skalierbare und kostengünstige Infrastruktur für die Ausführung von KI-Workloads. Dies kann die Bereitstellung und Verwaltung von generativen KI-Modellen vereinfachen. Auch ohne spezielle Hardware können Unternehmen die Möglichkeiten der generativen KI nutzen, um ihre Abläufe zu verbessern, Innovationen voranzutreiben und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
- Sondieren Sie Partnerschaften oder Outsourcing-Möglichkeiten. KI-Beratungsunternehmen können das Fachwissen, die Infrastruktur und den Support anbieten, um generative KI in Ihre Geschäftsprozesse zu integrieren.
Durch die nahtlose Integration von KI in die Prozesse Ihres Unternehmens können Sie die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Anwendbarkeit deutlich verbessern. Mitarbeiter:innen und Kund:innen können sich auf den Kern Ihrer Produkte und Dienstleistungen konzentrieren, während Sie bei Supporting Tasks Zeit sparen.
In unserer täglichen Arbeit setzt DEPT® viele KI Tools ein, die es uns ermöglichen, Ideen effizienter mit Kund:innen zu kommunizieren, dieselbe Sprache zu sprechen und einander schneller zu verstehen. Die Theorie wird zur Praxis, verbessert die Kommunikation und rationalisiert die Abläufe.
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