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Einkaufstipps für künstliche Intelligenz - Teil 2

2021-02-05 von Johannes Humbert (LinkedIn | Twitter)

Informationen sind das wertvollste Gut. Der Legende nach verdiente Nathan Rothschild Millionen von Pfund Sterling, weil er den Ausgang der Schlacht von Waterloo vor allen anderen kannte und die Londoner Börse entsprechend manipulierte.

Heute ist es für alle Unternehmen möglich, Informationen über ihren Zustand, ihren Markt und Prognosen in Echtzeit zu generieren und diese kontinuierlich weiterzuentwickeln.

Wie in Teil 1 beschrieben, ist Künstliche Intelligenz, im Gegensatz zu SaaS, eine gestaltende Technologie, die unsere Wirtschaft grundlegend verändern wird. Daher ist KI per Definition strategisch und wird höchstwahrscheinlich Ihr gesamtes Unternehmen verändern.

Es liegt in unserer Verantwortung, die Zukunft zu gestalten.

KI erfordert eine andere Systemarchitektur. Zum ersten Mal nutzen einige Systeme alle Unternehmensdaten, um Informationen zu generieren. Datensilos und Abteilungen, die ihre Daten nicht aktiv teilen, sind ein fast geschäftsschädigender Umstand. Die Datenarchitektur Ihres Unternehmens und die darauf aufbauenden Services werden wahrscheinlich die wertvollsten Vermögenswerte des nächsten Jahrzehnts sein. Sie werden darüber entscheiden, ob relevante Produktentwicklungen erfolgreich sind und den Zugang zum Markt ermöglichen oder begrenzen.

Angesichts der aktuellen Entwicklung von Algorithmen wie GPT-3 ist es schwer vorstellbar, dass einfache Aufgaben wie der Kauf eines neuen Laptops oder einer Versicherungspolice in 5 Jahren immer noch den Input eines Menschen erfordern werden.

Höchstwahrscheinlich werden Käufer KI-basierte Systeme damit beauftragen, in den Weiten des Internets die beste Lösung für sie zu finden und diese bestmöglich zu finanzieren.

Maschinen werden von Maschinen und für Menschen kaufen und verkaufen. Die Teilnahme an diesem Markt wird vor allem von der Fähigkeit abhängen, Informationen zu verarbeiten. Dementsprechend ist der Weg zum KI-gesteuerten Unternehmen die relevanteste Transformation und wird uns alle noch lange Zeit beschäftigen.

Ein aktuelles Verständnis der technischen Möglichkeiten ist unerlässlich.

Es kursieren viele Vorurteile darüber, was KI ist und kann, von denen einige schädlich sind. Es lohnt sich, angstfrei an diese Technologie heranzugehen und zu versuchen, die vielen bestehenden Mythen zu entlarven.

Zum Beispiel gibt es derzeit nicht “die eine KI”. KI-Anwendungen sind heute allesamt Nischensysteme, die bestimmte Anwendungsfälle exzellent lösen. Generalistische künstliche Intelligenz im Sinne des menschlichen Geistes mit vergleichbaren kognitiven Fähigkeiten ist (noch) ein Wunschtraum.

Es wird oft gesagt, dass KI teuer ist und riesige Datenmengen benötigt. Es ist jedoch ganz individuell, wie viel Entwicklungsaufwand eine KI benötigt und was mit den vorhandenen oder zu erwerbenden Daten machbar ist. Außerdem ist der ROI für KI-gesteuerte Systeme in der Regel hervorragend. Und es ist in vielen Fällen möglich, Trainingsdaten zu synthetisieren.

Die Durchführung einer Voranalyse ist die einzige Möglichkeit, die Kosten und das Datenvolumen abzuschätzen, die für den Aufbau eines leistungsfähigen KI-Systems erforderlich sind.

Was Sie vermeiden sollten

Verlassen Sie sich nicht auf Standardlösungen von großen Softwarehäusern. Hightech und Standardisierung passen nicht zusammen. Wer groß ist, will vielen viel vom Gleichen verkaufen. Spezifische Entwicklungen für Nischenprodukte finden meist nicht statt oder bekommen nicht die Aufmerksamkeit, die sie verdienen. Außerdem zahlt man für die Marke.

Das Ergebnis ist, dass Sie mittelmäßige Software für einen Premium-Preis kaufen.

Dieses Problem besteht eigentlich bei allen Anbietern, die eine Plattform oder eine “One fits all”-Lösung versprechen. Für bestimmte Anwendungsfälle, wie zum Beispiel den Chatbot, mag das in Ordnung sein. Aber “die eine KI-Plattform” ist derzeit noch nicht machbar, da sich viele der verwendeten Technologien schnell weiterentwickeln.

Es ist jedoch sehr sinnvoll, von Anfang an mit einer Architektur zu beginnen, die es Ihnen ermöglicht, weiter zu expandieren. Eine kuratierte Auswahl an Open-Source-Lösungen, wenn man so will. Diese sollte jedoch kontinuierlich gepflegt und hinterfragt werden.

Dinge, die Ihnen nicht gut tun

Wenn Sie die Analytics-Abteilung als “Dienstleister” für die Fachabteilungen positionieren und sie mit Ad-hoc-Anfragen belasten, schränkt das die Skalierbarkeit der Intelligenz Ihres Unternehmens ein.

Noch deutlicher: Sie stellen ein Team ein, um die Essenz Ihres Unternehmens auf verständliche Weise herauszuarbeiten. Dieses Team sollte daher die Möglichkeit haben, sich kreativ einzubringen.

Diese aktive Rolle ist entscheidend für Ihr Kaufverhalten, denn höchstwahrscheinlich ist nur die Analytik-Abteilung in der Lage, Buzz-Words von machbaren Innovationen zu unterscheiden.

Lesen Sie in Teil 3, wie Ihr KI-Projekt mit minimalem Risiko ablaufen kann.