Angesichts der jüngsten Begeisterung für ChatGPT suchen Branchen nach Möglichkeiten, generative KI zu nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Schließlich wird dies von generativer KI erwartet das globale BIP um 7 % oder 7 Billionen US-Dollar steigern innerhalb eines Zeitraums von 10 Jahren.
Heutzutage beschäftigt jeden Geschäftsführer eine Frage: „Wie kann ich generative KI in meinem Unternehmen anwenden?“
Die erste Frage, die Sie jedoch beantworten sollten, lautet: „Verfüge ich über die notwendigen technologischen Grundlagen, um generative KI einzuführen?“ Erst wenn Sie dazu bereit sind, können Sie durch den Hype navigieren und selbstbewusst in praktische und wertvolle Lösungen für Ihr Unternehmen investieren.
Das neue E-Book von Grid Dynamics bewertet das digitale Ökosystem, das für die erfolgreiche branchenübergreifende Einführung generativer KI erforderlich ist, und untersucht die erforderlichen Bereitschaftsniveaus für die Implementierung von Anwendungen mit geringer bis hoher Komplexität Gesundheitswesen, Pharma, Fertigung, Finanzdienstleistungen, Versicherungen, Glücksspiel und Einzelhandel.
Generative KI erreicht derzeit den Höhepunkt überzogener Prognosen, angetrieben durch hohe Erwartungen, Medienberichterstattung und uninformierte Investitionen. Ohne eine klare Strategie und ein solides Geschäftsmodell könnten diese Investitionen nur geringe Gewinne bringen. Es ist wichtig, aus diesem Trend zu lernen und Ihr Unternehmen darauf vorzubereiten, generative KI effektiv zu nutzen.
Quelle: Gartner-Hype-Zyklus 2022
Drei Säulen der generativen KI-Technologie
Um erfolgreich zu sein, müssen Sie sich auf die Entwicklung von drei wichtigen Grundpfeilern konzentrieren, die das Wachstum der generativen KI unterstützen.
Datenqualität
Stellen Sie sicher, dass in Ihrem Unternehmen die richtigen Datenquellen genutzt werden, um unzuverlässige Ergebnisse zu vermeiden. Investieren Sie in die Überwachung und Verwaltung der Datenqualität, um Datenfehler zu erkennen und zu korrigieren und so eine solide Grundlage für bessere Modellvorhersagen zu schaffen.
Cloud-Einführung
Nutzen Sie die Cloud für effiziente Speicherung, Rechenleistung und Skalierbarkeit. Migrieren Sie von lokalen Systemen, um Kosten zu senken, die Datenqualität und -zugänglichkeit zu verbessern und sich auf die Wertschöpfung durch DataOps- und MLOps-Prozesse zu konzentrieren.
Wer ist der Co-Pilot der Co-Piloten? Warum KI Cloud-Unterstützung braucht
IoT-Datenerfassung
Konsolidieren und verwalten Sie IoT-Datensätze von verschiedenen verbundenen Geräten, um betriebliche Informationen zu gewinnen. Brechen Sie unflexible monolithische Systeme auf, um einfacher auf Daten zuzugreifen und diese zu visualisieren, was das Experimentieren mit verschiedenen KI-Lösungen ermöglicht und die Produktivität und Effizienz steigert.
Erkundung der dynamischen Verschmelzung von KI und IoT
Branchenübergreifend sind sie bestrebt, eine solide Grundlage für den Einsatz generativer KI zu schaffen, um verschiedene menschliche Aktivitäten zu verbessern und letztendlich die Produktivität und Effizienz zu steigern. Während Sektoren wie Einzelhandel und Gaming in dieser Hinsicht erhebliche Fortschritte gemacht haben, arbeiten Branchen wie das verarbeitende Gewerbe und das Versicherungswesen immer noch daran, den gleichen Grad der Akzeptanz zu erreichen.
In der Fertigungsindustrie stellt beispielsweise die Nutzung von Fertigungsdaten für generative KI eine Herausforderung dar. Vielen Herstellern fehlt der nötige Einblick, die Transparenz und die Kontrolle über ihr Datenökosystem, um KI-Modelle effektiv zu trainieren. Die Etablierung einer „Data-First“-Kultur und die Implementierung einer Infrastruktur für die Datenerfassung in Echtzeit sind entscheidende Schritte, um den wahren Wert von Produktionsdaten auszuschöpfen. Ohne eine ausreichende Verfeinerung der Daten und die Behebung von Fehlern ist bei der Implementierung generativer KI-Anwendungsfälle Vorsicht geboten. Es ist wichtig, die Verfügbarkeit spezifischer Datensätze, logischer Rahmenbedingungen und geeigneter Leitplanken sicherzustellen, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit während des gesamten Herstellungsprozesses aufrechtzuerhalten.
Sind Sie bereit, mit generativer KI zu krabbeln, zu gehen oder zu rennen?
Je nachdem, wie weit Sie mit Ihrer Organisationsbereitschaft für generative KI kommen, können Sie mit generativer KI als Treibstoff kriechen, gehen oder rennen.
Kriechen
Beginnen Sie mit einem risikoarmen, produktionsreifen Anwendungsfall, der sich auf die Optimierung eines bestimmten Arbeitsablaufs oder Prozesses in Ihrem Unternehmen konzentriert. Wählen Sie eine Lösung, die nur minimale Ressourcen erfordert und über klare Parameter verfügt, um etwaige Reputationsrisiken zu mindern.
Gehen
Erweitern Sie Ihren Horizont und experimentieren Sie mit verschiedenen Werkzeugen und Anwendungen generativer KI, um Probleme innovativ zu lösen. Ermutigen Sie Early Adopters in verschiedenen Teams, Lösungen zu testen und Daten zu ihren Nutzungsmustern zu sammeln. Sammeln Sie Feedback von Mitarbeitern, um zu verstehen, wie sich die Tools auf ihre Arbeit auswirken, und erkunden Sie innovative Möglichkeiten zur Nutzung generativer KI.
Laufen
Bringen Sie Ihre generativen KI-Initiativen auf die nächste Stufe, indem Sie Ihr gesamtes Unternehmen mit ins Boot holen. Aktualisieren Sie die Vision Ihres Unternehmens um generative KI-Ziele und richten Sie diese von oben nach unten aus. Arbeiten Sie eng mit einem vertrauenswürdigen Technologiepartner zusammen, um Prozesse zu operationalisieren und die Schulung und Implementierung teamübergreifend zu erleichtern.
Hier ist ein kurzer Überblick über Crawl-, Walk- und Run-Anwendungen, die Sie nutzen können.
Entdecken Sie die branchenübergreifende Landschaft der generativen KI-Bereitschaft und erkunden Sie verschiedene Anwendungen, die höhere Effizienz, Kostensenkung und schnelles Wachstum bieten, im Grid Dynamics-E-Book: Vom Schlagwort zum Geschäftswert: Ein Branchenrahmen für die Bereitschaft zur generativen KI.
Generative KI-Risiken: Daten und Privatsphäre
Während Sie sich auf die Bereitschaft zur generativen KI vorbereiten und mit der Erkundung ihrer Anwendungen für Ihr Unternehmen beginnen, ist es wichtig, sich der Risiken bewusst zu sein, die sie für Daten und Privatsphäre mit sich bringt.
Generative KI-Anwendungen stützen sich auf riesige Datenmengen und generieren noch mehr Daten, wodurch Ihre sensiblen Informationen anfällig für Probleme wie Voreingenommenheit, schlechte Datenqualität, unbefugten Zugriff und potenziellen Datenverlust werden können. Lassen Sie sich also nicht vom Versprechen der Innovation über die potenziellen Gefahren hinwegtäuschen.
Als Unternehmensleiter ist es Ihre Pflicht, diese betrieblichen Risiken zu berücksichtigen, den Datenschutz zu gewährleisten und Maßnahmen zu ergreifen, um diese Risiken beim Einsatz generativer KI zu mindern.
Umfassen oder anpassen: Bewerten Sie die Vor- und Nachteile von Anpassungen und Standardlösungen
Während die meisten generativen KI-Modelle problemlos genutzt werden können, ist die Anpassung der logische nächste Schritt zur Optimierung ihrer Leistung. Der Einsatz dieser Lösungen ohne Anpassung schränkt ihre Wirksamkeit ein und setzt Unternehmen potenziellen Risiken aus.
Bei der Personalisierung geht es um die Feinabstimmung der Modelle mit Ihren eigenen Daten, sodass maßgeschneiderte Lösungen entstehen, die perfekt auf Ihre spezifischen Anforderungen abgestimmt sind. Obwohl es möglicherweise zusätzlichen Zeit- und Arbeitsaufwand erfordert, sind die Vorteile erheblich. Maßgeschneiderte KI-Modelle können die Genauigkeit erheblich steigern und hervorragende Ergebnisse für Ihr Unternehmen liefern.
Ein robustes digitales Ökosystem mit starken Grundpfeilern ist unerlässlich, um die Anpassung in der generativen KI zu unterstützen. Wir wissen bereits, dass es Zugriff auf die richtigen Datenquellen bietet und die organisatorische Bereitschaft gewährleistet, mit verschiedenen KI-Anwendungen zu experimentieren und die Fähigkeiten je nach Bedarf zu skalieren. Und dieses Maß an Kontrolle über Ihre Daten ist für den Schutz vor wahrgenommenen Risiken und den Schutz sensibler Informationen von entscheidender Bedeutung. Durch den Aufbau einer soliden digitalen Infrastruktur können Unternehmen die Möglichkeiten der kundenspezifischen Anpassung generativer KI effektiv nutzen, ihr volles Potenzial ausschöpfen und Ihr Unternehmen vor wahrgenommenen Risiken schützen.
