Wer seinen PKW nur unter dem Aspekt der maximalen Höchstgeschwindigkeit kauft, den erwarten in der Regel nach kurzer Zeit böse Überraschungen – sei es beim Kundendienst, beim Reifenkauf oder an der Tankstelle. Ganz ähnlich verhält es sich bei der Konzeptionierung und dem Einsatz von KI-Lösungen zur Steigerung der Prozess- und Unternehmenseffizienz.
Die Implementierung von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen bringt eine Vielzahl von Herausforderungen mit sich, die sorgfältig berücksichtigt werden müssen. Denn auch wenn künstliche Intelligenz in der Lage ist, komplexe Aufgaben und Prozesse zu automatisieren und optimieren, ist sie kein Selbstläufer. Im Folgenden werden einige wichtige Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Lösungen für Unternehmen erläutert.
Skalierbarkeit der KI-Tools
Skalierbarkeit steht an erster Stelle, denn wer kann heute schon wissen, welche Aufgaben sein KI-Tool in zwei oder drei Jahren bewältigen muss? COMECO hat daher seine KI-Plattform als ein Baukastensystem konzipiert, mit dem man individuelle Tools entwickeln kann z.B KI-Assistenten, die jeweils einem speziellen Zweck dienen. Durch die Nutzung einer einheitlichen Plattform können die einzelnen Tools untereinander sehr gut vernetzt werden. Unternehmen können sich eine individuelle, integrierte KI-Tool-Landschaft erstellen und diese beliebig ergänzen und modifizieren.
Wirtschaftlichkeit der KI-Initiative
Langfristige Wirtschaftlichkeit ist ein entscheidender Faktor. Anstatt zahlreiche verschiedene Software-Anwendungen zu erwerben und diese mit erheblichem Aufwand zu individualisieren und zu integrieren, ist es weitaus sinnvoller, auf einem modernen und zukunftssicheren Technologie-Stack maßgeschneiderte KI-Assistenten zu entwickeln. Diese KI-Assistenten können gezielt auf die eigenen Anforderungen abgestimmt werden und lassen sich sowohl untereinander als auch mit bestehenden Anwendungen verknüpfen.
Daten sind der Schlüssel zum Erfolg
Datenintegration stellt eine weitere Herausforderung dar. Unternehmen haben oft Informationen in unterschiedlichen Systemen und Formaten gespeichert, was die Zusammenführung und Analyse dieser Daten erschwert. Eine effektive KI-Lösung benötigt jedoch qualitativ hochwertige und konsolidierte Daten, um präzise und verlässliche Ergebnisse zu liefern. Daher ist es entscheidend, sichere Datenmanagement-Strategien zu entwickeln, die sicherstellen, dass alle relevanten Datenquellen miteinander verbunden sind und die erforderlichen Daten für die KI-Modelle verfügbar sind.
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Regulatorische Konformität
Regulatorik ist nicht nur – aber ganz besonders – im Bereich der Finanz- und Versicherungsdienstleister zentral. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Lösungen den bestehenden gesetzlichen und regulatorischen Anforderungen entsprechen. Dies erfordert ein tiefes Verständnis der relevanten Vorschriften sowie eine kontinuierliche Überwachung der rechtlichen Rahmenbedingungen. Die COMECO bietet mit ihrem "ComplianceCheck" auf Wunsch eine Prüfung der KI-Lösung an. Dabei werden die Tools auf alle gängigen Richtlinien und Frameworks wie der EU AI Act, DSGVO, und IDW PS 861 hin geprüft. So kann jede Entwicklung vorab geprüft werden, ob das Tool regulatorisch konform entwickelt werden kann, ohne dass man unnötige Ressourcen investiert.
Urheberrecht
Urheberrechtsverstöße werden im Worst Case hart bestraft. Dies regeln Experten darüber, auf welche Datenbestände die KI im Training und im täglichen Betrieb zugreift (Public Internet, exklusive externe Quellen, eigene Datenbestände etc.). Um Urheberrechtsverstöße zu vermeiden, bietet COMECO die Möglichkeit zur Einbindung von firmeneigenen Daten und Quellen in das KI-Training an. So wird sichergestellt, dass KI-Lösungen keine geschützten Werke oder fremde Informationen nutzen.
Halluzinationen und BIAS vermeiden
Um faktische Halluzinationen einzugrenzen, wird meist Retrieval-Augmented-Generation (RAG) angewandt. Dabei wird das Sprachmodell um eine externe Wissenskomponente erweitert. Bevor das Modell eine Antwort erzeugt, extrahiert es die relevanten Informationen der Anfrage und gleicht diese sowohl mit seinem antrainierten Wissen als auch mit externen Quellen ab. Dadurch werden die Antworten zuverlässiger. COMECO bietet die Möglichkeit, eigene oder externe Wissenskomponenten wie Wikipedia oder Unternehmensdatenbanken in das KI-Training einzubinden und somit die Qualität der Ergebnisse zu verbessern.
Ein letzter Aspekt ist der sogenannte BIAS, also eine fehlerhafte Tendenz von Antworten, die im System selbst begründet ist. Dieser ist zu reduzieren, wenn man vorab die Daten prüft, die zum Training verwendet werden und die Ergebnisse immer wieder auf einen BIAS hin untersucht. Man kann hier auch bestimmte Gewichtungen im Algorithmus einstellen, um beispielsweise Benachteiligungen von Minderheitengruppen zu vermeiden.
Fazit
Die Implementierung von künstlicher Intelligenz in Unternehmen ist ein komplexer Prozess, der sowohl strategische Planung als auch tiefgehendes Verständnis der vielfältigen Herausforderungen erfordert. Um erfolgreich und effizient von den Vorteilen der künstlichen Intelligenz zu profitieren, müssen Aspekte wie Skalierbarkeit, langfristige Wirtschaftlichkeit, Regulatorik und der Umgang mit BIAS berücksichtigt werden. Unternehmen, die diesen Herausforderungen mit einem durchdachten Ansatz begegnen, sind besser positioniert, um die Vorteile von KI-Lösungen zu nutzen und ihre Prozesse nachhaltig zu optimieren.
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, unterstützt COMECO Unternehmen mit maßgeschneiderten Strategien zur digitalen Transformation und KI-Lösungen, die auf einer flexiblen KI-Plattform basieren. Unsere Expertise liegt in der Entwicklung individueller KI-Assistenten, die nicht nur den spezifischen Anforderungen unserer Kunden gerecht werden, sondern auch nahtlos in bestehende Systeme integriert werden können. Mit COMECO an Ihrer Seite sind Sie bestens gerüstet, um die Potenziale der KI intelligent und effizient auszuschöpfen.
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