Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Lösungen
In den letzten Jahren hat sich künstliche Intelligenz (KI) zu einer treibenden Kraft für Unternehmen entwickelt, mit Hilfe derer Prozesse optimiert, Kundenerfahrungen personalisiert und datengesteuerte Entscheidungen getroffen werden können. Spätestens seit dem weltweiten Erfolg des KI-Sprachmodells „ChatGPT“ von OpenAI, ist vielen klar geworden, welches Potenzial künstliche Intelligenz hat und welchen Einfluss es auf unseren persönlichen wie geschäftlichen Alltag haben wird.
Sei es in der Logistik, im Marketing oder in der Produktion, die Implementierung von KI-Modellen bietet Unternehmen die Chance, Prozesse effizienter zu gestalten und besonders repetitive Aufgaben zu automatisieren. Gleichzeitig ist die Implementierung solcher KI-Modelle nicht einfach und mit einigen Herausforderungen verbunden, die wir im Weiteren näher beleuchten:
1. Die Qualität von Datensätzen:
Die Qualität der Daten ist von entscheidender Bedeutung für den Erfolg von KI-Modellen. Mangelnde Datenqualität kann zu fehlerhaften Vorhersagen, Verzerrungen und unzuverlässigen Ergebnissen führen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Datensätze korrekt, aktuell, vollständig und repräsentativ sind. Eine Studie von IBM ergab, dass Unternehmen durchschnittlich knapp ein Drittel ihrer Daten als ungenau betrachten. Dies verdeutlicht das Ausmaß des Problems und die Notwendigkeit, Datenqualität als oberste Priorität zu behandeln.
2. Die Quantität von Datensätzen:
Neben der Qualität spielt auch die Quantität der Daten eine entscheidende Rolle. KI-Modelle benötigen ausreichend große Datensätze, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen und valide Ergebnisse zu produzieren. Wenn die sogenannten „kritische Masse“ an vorliegenden Datensätzen nicht vorliegt und die KI auf einem für ihren Zweck unvollständigen Datensatz trainiert wird, kann es sein, dass sie fehlerhafte Ergebnisse produziert und falsche Vorhersagen trifft. Es gilt also sicherzustellen, dass die Data Sets, aus Basis derer die KI operiert, eine ausreichend Größe aufweisen.
Stellen Sie es sich so vor: Sie haben zwei Umfragen zu einem bestimmten Thema vorliegen. Umfrage 1 wurde mit 10 Teilnehmern durchgeführt und kam zu Ergebnis X. Umfrage 2 mit 10.000 Teilnehmern und kam zu Ergebnis Y. Logischerweise vertrauen Sie eher auf das Ergebnis von Umfrage 2, da der zugrundeliegende Datensatz größer und die Wahrscheinlichkeit von Ausreißern geringer ist. Genauso verhält es sich auch bei KI-Modellen.
Investitionen in Datensammlung und- scrapping ist unerlässlich
3. Datenvorverarbeitung und -bereinigung:
Bevor diese Datensätze dann in KI-Modelle eingespeist werden können, müssen sie häufig vorverarbeitet und bereinigt werden. Dieser Prozess umfasst das Entfernen von Ausreißern, das Füllen von Lücken, die Normalisierung von Daten und vieles mehr. Eine Studie von Gartner zeigt, dass Datenbereinigung und -vorverarbeitung 60-70% des gesamten Aufwands bei KI-Projekten ausmachen. Unternehmen müssen daher Ressourcen für diese wichtigen Schritte bereitstellen, um die Qualität ihrer Datensätze zu gewährleisten.
4. Mangel an Fachkenntnissen und Fachkräften:
Für die Beschaffung der Daten, Implementierung und Nutzung der KI sind spezialisiertes Fachwissen und qualifizierte Fachkräfte vonnöten. Viele Unternehmen tun sich schwer, Mitarbeiter zu finden, die über das erforderliche Wissen in den Bereichen Datenanalyse, Machine Learning und KI verfügen. Um dieses Hindernis zu überwinden, ist es ratsam jetzt in interne Schulungen und Weiterbildungen für die eigenen Mitarbeiter zu investieren. Darüber hinaus können auch Partnerschaften mit externen Experten oder KI-Beratungsunternehmen sinnvoll sein, um das benötigte Fachwissen zu erwerben und KI sinnvoll zu nutzen.
5. Datenbias und ethische Aspekte:
Bei der Verwendung von vorhandenen Datensätzen ist es wichtig, auf mögliche Verzerrungen und Bias zu achten. KI-Modelle lernen aus historischen Daten und können unbewusst Vorurteile und Diskriminierungen verstärken. Hier spricht man von sogenannten „Datenbias“. Eine Studie von Google zeigte, dass selbst bei sorgfältiger Auswahl von Trainingsdaten noch Verzerrungen auftreten können. Unternehmen müssen sich dieser Problematik bewusst sein und Maßnahmen ergreifen, um Datenbias zu minimieren und die ungewollte Reproduktion von Vorurteilen zu unterbinden.
Sie sehen also: Die KI-Revolution verspricht viel, ist aber auch gleichzeitig kein Selbstläufer. Unternehmen, die schnell agieren, Raum für (eventuell scheiternde) Experimente zulassen und mit Mut voran gehen, werden Wettbewerbsvorteile erlangen, um die sie die Konkurrenz Jahrzehnte lang beneiden wird. Worauf warten Sie noch?
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