Warum braucht jede Organisation künstliche Intelligenz?

Wenn die Menschen mehr über Artificial Intelligence (AI) Immer mehr Unternehmen implementieren KI in ihre Prozesse und entwickeln deren Möglichkeiten weiter. Die zunehmende Entwicklung von KI hat dazu beigetragen, dass der Einsatz in den meisten, wenn nicht allen Unternehmen, erschwinglich geworden ist. Unternehmen erkennen, dass jetzt der perfekte Zeitpunkt ist, KI in ihre repetitiven Prozesse zu implementieren, um einen Automatisierungsgrad zu erreichen, der die Produktivität steigert und es den Mitarbeitern ermöglicht, sich auf detailliertere Arbeiten zu konzentrieren, die von KI nicht übernommen werden können. Bevor wir jedoch darüber sprechen, wie Sie KI in Ihrem Unternehmen implementieren können, sollten wir uns zunächst die Schritte ansehen, die ein Unternehmen vor dem Einsatz von KI unternehmen sollte.

Schritte, die eine Organisation vor der Implementierung von KI unternehmen sollte

1. Der erste Schritt, den jedes Unternehmen vor der Implementierung von KI in seine Prozesse unternehmen sollte, ist die Auseinandersetzung mit Künstlicher Intelligenz. Mehr Wissen über KI hilft Ihnen bei späteren Implementierungsschritten und hilft Ihnen, die Bereiche in Ihrem Unternehmen zu identifizieren, die am meisten von einer KI-Implementierung profitieren. Es gibt viele kostenlose Ressourcen zum Thema KI, darunter YouTube-Videos, Universitätsvorlesungen sowie Open-Source-Bibliotheken und -Kits, die Ihnen helfen, ein besseres Verständnis für die Implementierung einer KI-Lösung zu entwickeln.

2. Nachdem Sie sich mit den Grundlagen der KI vertraut gemacht haben, sollten Sie die Probleme identifizieren, die Sie mit künstlicher Intelligenz lösen möchten, und die voraussichtlichen Kosten dafür ermitteln. KI kann in bestehende Produkte und Dienstleistungen eines Unternehmens integriert werden oder auch als einfacher Chatbot auf der Hauptwebsite dienen.

   Wenn Ihr Unternehmen nach einer einfachen Lösung sucht, ist ein Chatbot ein guter erster Schritt. Chatbots sind sehr einfach einzurichten und kümmern sich um Benutzer, die viele wiederkehrende Fragen stellen. So können sich Ihre Support-Teams auf andere Projekte konzentrieren und werden nur dann benötigt, wenn der Chatbot noch keine Antwort parat hat.

3. Nachdem Sie aktuelle Prozesse identifiziert haben, die von KI profitieren, oder Lücken entdeckt haben, die KI schließen könnte, ist es an der Zeit, mit der Entwicklung Ihrer Lösung zu beginnen. Für die ersten KI-Projekte empfiehlt es sich, externe und interne Teams für die Umsetzung dieser Lösungen einzusetzen. So verfügen Sie sowohl über Experten, die bereits mit der Implementierung einer KI-Lösung vertraut sind, als auch über interne Teammitglieder, die für zukünftige KI-Projekte lernen können.

   Es ist wichtig, bei Ihrem ersten Projekt klein anzufangen, da Sie bei einer KI-Implementierung nicht zu viel auf einmal in Angriff nehmen möchten. Ein einfaches, einmonatiges Projekt kann sich ohne sorgfältige Planung zu einem sechsmonatigen Projekt entwickeln. Nachdem Sie nun einige der Schritte kennen, die ein Unternehmen vor der Implementierung künstlicher Intelligenz unternehmen sollte, besprechen wir die verschiedenen Modelle der KI-Implementierung, die ein Unternehmen wählen kann.

KI-Implementierungsmodelle

Es gibt drei verschiedene Implementierungsmethoden, die eine Organisation anwenden kann, wenn sie sich für die Implementierung von KI in ihrer Organisation entscheidet.

1. Das erste Modell ist das „Hub“-Modell. Wie der Name schon sagt, konzentriert das „Hub“-Modell alle KI- und Analysesysteme in einem zentralen Hub. Ein zentraler Hub für künstliche Intelligenz ist ideal für die Einführung neuer KI-Systeme, da er ein vollständig zentralisiertes Team für jeden Schritt der Implementierung bereitstellt. Ein „Hub“-Modell sollte schrittweise entwickelt werden, da die Entwicklung einer so großen Geschäftseinheit auf einmal sehr kompliziert und zeitaufwändig wäre.

   Das Hub-Modell ist so aufgebaut, dass die an KI beteiligten Systeme und Teams an einem zentralen Standort angesiedelt sind und ihre Erfahrung bei Bedarf an die verschiedenen Geschäftseinheiten weitergeben. Die Entwicklung des Hubs sollte sich an den verschiedenen KI-Aufgaben orientieren, die das Unternehmen als erforderlich erachtet. Dadurch kann der Hub langsam wachsen, anstatt auf einmal.

2. Ein weiteres Implementierungsmodell für KI in einem Unternehmen ist das „Spoke“-Modell. Dieses Modell ist das Gegenteil des „Hub“-Modells und konzentriert sich stattdessen auf die Verteilung der verschiedenen KI-Teammitglieder und -Systeme auf die verschiedenen Geschäftseinheiten des Unternehmens.

   Dieses Modell bietet den verschiedenen Geschäftsbereichen die Möglichkeit, für alle KI-Tools, die sie in ihrem Geschäftsbereich implementieren, ein Support-Team zur Verfügung zu haben. Dies ermöglicht es den verschiedenen Geschäftsbereichen auch, eigene KI-Tools und -Systeme für ihren spezifischen Einsatz zu entwickeln, anstatt sie unternehmensweit einzusetzen.

3. Das endgültige Modell ist ein „Hybridmodell“, das sogenannte „Hub-and-Spoke“-Modell. Es kombiniert die Komponenten eines „Hub“-Modells mit denen eines „Spoke“-Modells und erstellt so das ideale Modell. Diese Methode ermöglicht es dem zentralen Hub, eine Handvoll Aufgaben zu übernehmen, wobei der KI-Teamleiter im Zentrum steht.

   Die Spokes arbeiten dann innerhalb der verschiedenen Abteilungen, um geschäftsbereichsspezifische Tools zu entwickeln, die den Geschäftsbereich unterstützen können. Die Spokes konzentrieren sich auf die Überwachung des Ausführungsteams, die Einführung von KI-Lösungen und die Leistungsverfolgung, während sich der Hub mit der Einstellung von KI-Teammitgliedern, dem Leistungsmanagement und der KI-Governance befasst.

Möglichkeiten zur Nutzung von KI in Ihrem Unternehmen

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen einzusetzen. Sie sind einfach zu implementieren und verursachen keine hohen Kosten. Ein zentrales Wissenszentrum ist ein idealer Einstieg in den KI-Einsatz in Ihrem Unternehmen. Eine zentrale Wissensdatenbank bietet Benutzern die Möglichkeit, Dokumente zu ihren Fragen schnell zu finden und zu analysieren, ohne dass ein Mitarbeiter immer wieder dieselben Fragen beantworten muss.

Wie das zentrale Wissenszentrum können Sie auch einen automatisierten Live-Chat einrichten, z. B. einen Chatbot, der Fragen der Benutzer beantwortet. Darüber hinaus können Sie beliebte Anwendungen integrieren, wie z. B. Salesforce oder Jira und automatisieren Sie Prozesse innerhalb dieser Anwendungen. Dadurch sparen Mitarbeiter Zeit und steigern ihre Produktivität.