Sechs Tipps für die Integration von KI in Geschäftsprozesse

Jedes Unternehmen ist auf der Suche nach neuen Wegen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Die Einführung der neuesten Technologien in Geschäftsprozesse ist ein Schritt in die richtige Richtung, und hier kommt die generative künstliche Intelligenz ins Spiel.

Generative KI (gen AI) hat das Potenzial, Geschäftsprozesse neu zu gestalten, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und die Produktivität zu steigern - wenn man weiß, wie man sie einsetzt.

In diesem Blog gehen wir auf sechs gängige Herausforderungen bei der Integration von generativer KI in Geschäftsprozesse ein - und wie man sie überwinden kann.

1. Das Unbekannte entdecken: Gen AI steckt in den Kinderschuhen. Das bedeutet, dass viele Menschen das Potenzial der Gen-KI nicht verstehen - oder ihre Grenzen. Viele Führungskräfte sind zwar sehr daran interessiert, sie zu nutzen, haben aber oft nur vage Ziele oder unrealistische Erwartungen. Dies bedeutet, dass viele KI-Projekte wahrscheinlich scheitern, bevor sie überhaupt begonnen haben.
2. Kostenkontrolle: In der Eile, KI zu erforschen, übersehen viele Unternehmen die Notwendigkeit, in Infrastruktur, Software und laufende Wartung zu investieren, um sie effektiv zu unterstützen. Das bedeutet, dass die Kosten schnell steigen, während die Investitionsrendite sinkt.
3. Schlechter Input, schlechter Output: Beim Training von KI-Modellen müssen Sie auf Datenqualität, -menge und -vielfalt achten. Manche Unternehmen verwenden nicht genug Zeit auf den Datenschritt, so dass die Ergebnisse unzuverlässig, unrealistisch und unvorhersehbar sein können. Oder schlimmer noch: verzerrt.
4. Mehr Modelle, mehr Probleme: Bei so vielen KI-Modellen, die zur Auswahl stehen, kann dies zu Verwirrung führen. Leider kann sich ein falsches Modell negativ auf das Ergebnis auswirken, höhere Kosten als erwartet verursachen und Ihren Geschäftsanforderungen nicht gerecht werden.
5. Definition des Erfolgs: Im Gegensatz zum Testen herkömmlicher Software, bei dem das erwartete Ergebnis klar definiert ist, ist der Output von Gen-KI variabel - es gibt keine klare Definition dessen, was ""richtig"" ist. Erfolg ist auch etwas subjektiv, so dass es schwierig sein kann, sich auf Leistungsindikatoren zu einigen.
6. Eine kurzfristige Sichtweise: Wenn Sie es geschafft haben, KI in einen Geschäftsprozess zu integrieren, kann sich das wie ein Triumph anfühlen. Aber die Arbeit hört damit nicht auf. Die Modelle müssen überwacht und langfristig gepflegt werden, um ihre Qualität und Leistung zu sichern und sie an die Unternehmensziele anzupassen. Dies ist auch wichtig, um Verzerrungen in den KI-Modellen zu vermeiden.

Bei unserer Arbeit mit Kunden aus verschiedenen Sektoren haben wir einige Methoden zur Bewältigung dieser Herausforderungen identifiziert.

1. Richten Sie Ihre gen AI-Ziele an Ihren Unternehmenszielen aus: Sie müssen klare und realistische Ziele für Ihr KI-Projekt aufstellen. Noch wichtiger ist jedoch, dass diese Ziele die übergreifenden Unternehmensziele unterstützen. Für eine echte Transformation müssen Technologie- und Geschäftsstrategie aufeinander abgestimmt sein. Beginnen Sie also damit, dass Sie Ihre Führungskräfte aus Wirtschaft und IT an einen Tisch bringen, um eine einheitliche Strategie zu entwickeln.
2. Bewertung der Machbarkeit und der Investitionsrentabilität: Sobald Sie eine Vorstellung davon haben, was KI für Ihr Unternehmen leisten kann, hilft eine Machbarkeitsstudie dabei, Wunsch und Wirklichkeit zu trennen. Dabei wird auch die potenzielle Kapitalrendite bewertet, indem die Produktivitätssteigerungen, Kostensenkungen, Umsatzsteigerungen und andere Vorteile, die KI bringen kann, abgeschätzt werden.
3. Verstehen Sie die Datenanforderungen: Wenn Sie nicht über ein breites Spektrum an Daten- und Analyse-Know-how im Unternehmen verfügen, müssen Sie sich externe Unterstützung suchen. Daten sind die wichtigste Zutat für Gen-KI - jedes Gen-KI-Modell ist nur so gut wie die Daten, die in es einfließen. Experten helfen Ihnen zu verstehen, wo Ihre Daten liegen, wie Sie sie nutzen und wie Sie Lücken schließen können.
4. Identifizieren Sie das richtige Modell: Die Auswahl des am besten geeigneten KI-Modells im Vorfeld verhindert größere Probleme im Nachhinein. Dies sollte von einem Spezialisten durchgeführt werden, der nicht nur die Technologie, sondern auch die Feinheiten Ihrer Prozesse, Branche und übergreifenden Geschäftsziele versteht.
5. Testen und validieren: Bei der gen AI ist eine sorgfältige und kontinuierliche Kontrolle erforderlich, um festzustellen, was gut ist. Die Ergebnisse von KI-Modellen müssen gründlich getestet und anhand der vorgegebenen Ergebnisse validiert werden. Nur durch diesen Test- und Validierungsansatz können Sie sicher sein, dass Ihr KI-Modell seine Ziele erreicht.
6. Kontinuierliche Überwachung: Um Ihre Investition zukunftssicher zu machen, sollten Sie Ihre KI-Modelle kontinuierlich auf Qualität und Leistung überprüfen. Es sollte Feedback von einer Reihe von Nutzern eingeholt werden, um festzustellen, ob das Modell funktioniert. Anhand dieses Feedbacks werden Sie wahrscheinlich feststellen, dass Ihre Gen-KI-Modelle gelegentlich eine Feinabstimmung benötigen.

Der Erfolg der Integration von KI in die Geschäftsprozesse hängt zu einem großen Teil von der richtigen Mischung aus Geschäfts- und Technologiekompetenz ab. Wenn dieses Fachwissen in Ihrem Unternehmen nicht vollständig vorhanden ist, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, um sich Unterstützung zu holen. Da wir bereits mit vielen unserer Kunden auf dem Weg zur KI sind, würden wir uns freuen, auch Ihnen den Einstieg zu erleichtern.

Wenn Sie Hilfe bei der Einführung von KI in Ihre Geschäftsprozesse benötigen, wenden Sie sich an Nuno Nuno.Lopes@genpact.com und Igor Igor.Greenberg@genpact.com