In vier Schritten zu erfolgreichen KI- und Machine-Learning-Projekten

By Pierre Fricke -

two researchers working with robotic machines

 

Da viele Unternehmen heute cloudbasierte Rechen-, Speicher- und Netzwerkfunktionen kombinieren, um diese auf riesige Datenmengen anzuwenden, denken natürlich viele von ihnen über den Einsatz von KI und Machine Learning (ML) nach, um das Potenzial der verfügbaren Ressourcen und ihrer Daten erschließen zu können. Gelingt ihnen dies, könnten sie dadurch herausragende kundenorientierte Erlebnisse schaffen, bisher ungeahnte Einblicke in ihre Geschäftsumgebung gewinnen und neue Effizienzniveaus erreichen.

Es ist jedoch gar nicht so einfach, KI- und ML-Projekte in die Tat umzusetzen. In einer kürzlich von Rackspace Technology gesponserten Studie berichteten nur 17 % der Befragten, dass sie über ausgereifte KI-/ML-Fähigkeiten verfügen. Die Mehrheit der Befragten (82 %) erkunden noch immer ihre Möglichkeiten in diesem Bereich oder haben Schwierigkeiten damit, geplante KI/ML-Modelle umzusetzen.

 

Warum KI- und Machine-Learning-Ansätze scheitern

Laut der oben genannten Studie tun sich Unternehmen aus verschiedenen Gründen schwer damit, KI/ML in ihre Prozesse zu integrieren:

  • Die richtigen Daten werden nicht in Echtzeit an die richtigen Apps oder Analysesysteme gesendet
    Ihre Machine-Learning-Algorithmen sind nur so gut wie die Daten, die Sie in Ihre KI/ML-Frameworks und intelligenten Anwendungen einspeisen. Wenn die Daten schlecht, alt oder unvollständig sind, können die Algorithmen nicht ordnungsgemäß trainiert werden und die generierten Antworten und Ergebnisse entsprechen (bestenfalls) der Qualität der Daten – sind also möglicherweise falsch.
     
  • Es fehlt an effektiver Zusammenarbeit
    Die Entwicklung der richtigen Trainingsmethoden für das Machine Learning sowie effektiver KI-Algorithmen erfordert ein ganzheitliches Verständnis der zu automatisierenden Daten und Prozesse – und zwar über alle Unternehmensgrenzen hinweg. Um das zu erreichen, braucht es eine nahtlose Kommunikation im gesamten Unternehmen. Auch müssen alle Beteiligten den neuen Ansatz voll unterstützen. Eine mangelnde Zusammenarbeit führt hingegen oft zu einer unzulänglichen Implementierung, minderwertigen Daten und Ablehnung der Anwendungen/Automatisierungsprojekte durch wichtige Beteiligte oder Teile des Unternehmens.
     
  • IT- und Geschäftsprozesse sind unausgereift
    Wenn Ihre IT- und Geschäftsprozesse nicht effektiv strukturiert wurden, kann es gut sein, dass auch Ihre Daten nicht vollständig sind und die Umsetzung Ihrer KI/ML-Strategie unterdurchschnittliche Ergebnisse erzielt. Außerdem sind KI/ML-Projekte am erfolgreichsten, wenn ein Prozess zur schnellen Iterationen und Verbesserung der Daten und Algorithmen implementiert wird – etwas, das im Rahmen eines DevOps-Ansatzes am besten funktioniert.
     
  • Es fehlt das erforderliche Fachwissen in den Bereichen Mathematik, Algorithmen-Design oder Data Science und Engineering
    Da KI und Machine Learning auf qualitativ hochwertigen, aktuellen Daten und wohlgeformten Algorithmen aufbauen sollten, um die effizientesten Prozesse und Modelle aus der realen Welt widerzuspiegeln, ist umfangreiches Know-how gefragt. Auf dem heutigen Arbeitsmarkt ist es jedoch schwierig, die richtigen Talente zu finden.
     

Doch mit der richtigen KI/ML-Strategie können Sie diese Herausforderungen meistern. Im Folgenden erklären wir, wie das geht.

 

In vier Schritten zu erfolgreichen KI- und Machine-Learning-Projekten

Schritt 1: Legen Sie ein starkes Fundament

Sie müssen zunächst Ihre Daten und Anwendungen auf die Migration in die richtigen Multi-Cloud- und Datenarchitektur-Umgebungen vorbereiten. Dazu gehört auch, dass Sie Ihre aktuelle Umgebung und Ihre Anforderungen genau verstehen und eine Roadmap definieren.

Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenarchitektur die neuen Anwendungsimplementierungen angemessen unterstützen kann und dass Sie die Gebühren für ein- und ausgehenden Daten-Traffic minimieren, während Sie die Leistung und Verfügbarkeit maximieren. In dieser ersten Phase werden auch Datenbanktransformationen und Data-Warehouse-Migrationen durchgeführt.

 

Schritt 2: Modernisieren Sie Ihre Datenarchitektur

Um den Übergang in diese Phase voranzutreiben, definieren Sie eine moderne Datenarchitektur sowie Ihre zukünftige Strategie und Roadmap. Der Fokus liegt auf der Modernisierung Ihrer Datenarchitektur – also Definition, Design und Aufbau der Datenstruktur. Dazu gehören Pipelines und Integrationen, Data Lakes und Warehouses sowie Ihre Analyseplattform.

Mit diesen Schritten können Sie schon beginnen, während Sie an Phase 1 arbeiten. Zumindest aber sollten Sie während der Migration auch schon an die Modernisierung der Datenarchitektur denken.

 

Schritt 3: Schaffen Sie die richtigen Voraussetzungen für weitere Innovationen

Durch den Einsatz von KI/ML ermöglichen Sie Ihrem Unternehmen zukünftig die Implementierung hochwertiger Automatisierungsprozesse und Predictive Intelligence, sodass Sie sich noch einmal ein ganz neues, überlegeneres Innovationspotenzial erschließen. In dieser Phase planen Sie Ihre Data-Science-Prozesse, indem Sie entsprechende Modelle entwerfen, trainieren und bereitstellen und Machine Learning in Ihre Betriebsprozesse (MLOps) integrieren. Auf diese Weise können Sie die moderne Cloud- und Datenarchitektur, die Sie in Schritt 1 und 2 aufgebaut haben, noch besser nutzen.

 

Schritt 4: Erstellen Sie intelligente Anwendungen

Nun sind Sie endlich bereit, mit Ihrer neuen, cloudbasierten Datenstruktur einen strategischen Mehrwert für Ihr Unternehmen zu schaffen und das Potenzial neuer Handlungsmöglichkeiten auszuschöpfen. Sie können jetzt intelligente Anwendungen basierend auf Chatbot-Diensten, der Verarbeitung natürlicher Sprache, Machine Vision, Empfehlungsdiensten, einer prädiktiven Instandhaltung und sogar Aktionen entwickeln und so einen Mehrwert aus Ihren IoT-Daten ziehen. Diese schier endlosen Möglichkeiten bilden nun die neue Grundlage für Ihr Geschäft.

 

Fachkundige Beratung für Ihre KI- und Machine-Learning-Projekte

Je härter Ihre Daten für Sie arbeiten, desto umfangreicher können Sie Ihre Ressourcen ausbauen und intelligente Anwendungen, Services und Ergebnisse bieten. Dies wiederum ermöglicht es Ihnen, intelligentere Entscheidungen zu treffen, die Zusammenarbeit zu verbessern, sich neue Einnahmequellen und Geschäftsmodelle zu erschließen und das Kundenerlebnis zu revolutionieren.

Benötigen Sie Hilfe, um die richtigen Daten zum richtigen Zeitpunkt in der richtigen Anwendung bereitzustellen und gleichzeitig bisher ungeahnte Geschäftseinblicke zutage zu fördern? Unser Expertenteam ist hier, um zu helfen. Lassen Sie sich von unseren Expertinnen und Experten helfen, das unglaubliche Potenzial einer modernen Datenarchitektur und KI zu nutzen.

 

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