Künstliche Intelligenz in Unternehmen: Häufige Fehler vermeiden

Intelligenz (KI) hat sich von einer futuristischen Vision zur „Neuen Industriellen Revolution“ entwickelt. Doch mit dem wachsenden Hype nimmt auch die Verwirrung darüber zu, was diese Technologie wirklich bedeutet und wie sie tatsächlich das Endergebnis einer Organisation verändern kann.

Im Anschluss an den KI-Gipfel der Developers Conference (TDC) in São Paulo diskutierten Experten von Builders by Skyone die wichtigsten Kontroversen und Erkenntnisse der Branche. Das Fazit ist eindeutig: KI allein genügt nicht; es bedarf einer Strategie, einer robusten Infrastruktur und vor allem eines Fokus auf den Geschäftswert.

In diesem Artikel gehen wir auf die technischen und strategischen Nuancen der effizienten Implementierung von KI ein und zeigen auf, wie häufige Fehler vermieden werden können, die Investitionen verschwenden, ohne Rendite zu bringen.

Das Missverständnis des „Hinterhofmodells“: Was ist KI wirklich?

Eine der größten Kontroversen, die Renata Klein, Datenwissenschaftlerin und Architektin bei Skyone, aufwirft, ist die Verwechslung zwischen dem Konsum einer API und der Erstellung eines Learning Language Model (LLM).

Viele Fachleute glauben, sie würden proprietäre Technologien „von Grund auf“ entwickeln, während sie in Wirklichkeit lediglich Schnittstellen in bestehende Modelle wie OpenAI oder Gemini integrieren. Die Erstellung eines trainierten Modells erfordert Folgendes:

• Tiefe neuronale Netze: Hier wird künstliche Intelligenz wirklich vertieft.
• Robuste Maschinen: Hochleistungsrechner (GPUs), die in Heimcomputern nicht zu finden sind.
• Mathematische und statistische Kenntnisse: komplexe Berechnungen, die weit über eine einfache Softwareintegration hinausgehen.

Für Unternehmen ist das Verständnis dieser Unterscheidung sowohl für die Kostenplanung als auch für die Sicherheit des geistigen Eigentums von entscheidender Bedeutung.

Der Unterschied zwischen „KI haben“ und „Wertschöpfung“

Beatriz Fujii, Datenanalystin bei Skyone, weist auf einen latenten Schwachpunkt im Markt hin: Viele Unternehmen entwickeln KI-Agenten nur, um sagen zu können, dass sie über die Technologie verfügen, ohne zu identifizieren, welches geschäftliche Problem sie lösen wollen oder welche Kennzahlen sie beeinflussen möchten.

KI sollte als zur Wertschöpfung. Beatriz verwendet eine treffende Analogie zur Bergbauindustrie: Während der Fokus auf Kobalt liegen mag, kann KI „Edelsteine ​​und Gold“ (Daten und Indikatoren) identifizieren, die sonst am Ende der Produktionslinie verschwendet würden.

Die Rolle von Stimmungscode und menschlicher Wertschätzung

Ein weiterer Diskussionspunkt war das Konzept des Vibe Codes und KI-generierter Software. Automatisierungstools können die Entwicklungszeit zwar von Monaten auf Stunden verkürzen, doch die menschliche Kontrolle bleibt unersetzlich. Die Maschine dient zwar als Skalierungswerkzeug, aber der kreative Prozess, das Design und die abschließende Qualitätskontrolle hängen weiterhin von qualifizierten Fachkräften ab.

Das KI-Ökosystem: die technologischen „Systemexperten“

So wie es in der Automobilindustrie „Systemintegratoren“ gibt (Unternehmen, die spezifische Komponenten wie Armaturenbretter oder Reifen für Automobilhersteller produzieren), hat die KI ein ähnliches Ökosystem geschaffen.

Skyone positioniert sich als zentrales System, das verschiedene Anbieter und Technologien miteinander verbindet, um dem Kunden ein stimmiges Endprodukt zu liefern. Dieses Ökosystem war auf der TDC deutlich sichtbar und zog ein breites Publikum an, von Justiz und Behörden bis hin zu Großbanken und Startups.

Vom Data Lake zum Agenten: Die Praxis mit Skyone Studio

Um diese Entwicklung zu realisieren, demonstrierte Skyone das Potenzial von Skyone Studio, einer Plattform, die Daten integriert, über einen eigenen Data Lake verfügt und die beschleunigte Erstellung von KI-Agenten ermöglicht.

Die wichtigsten Unterschiede des Low-Code-Ansatzes:

1. Teamzusammenführung: Dadurch entfällt die Notwendigkeit segmentierter Teams (eines für die Integration, ein anderes für die Datenbankadministration usw.), wodurch ein durchgängiger Arbeitsablauf über eine einzige Schnittstelle ermöglicht wird.
2. Liefergeschwindigkeit: Erstellung kompletter Agenten, von der Integration bis zur Datenausgabe, in wenigen Minuten.
3. Steuerung und Kontrolle: Zentralisierte Verwaltung, die sicherstellt, dass KI keine „Black Box“, sondern ein steuerbares Werkzeug ist.

Skyone Studio unterstützt verschiedene LLMs (wie GPT-4, Llama 3 und Gemini) und konzentriert sich auf die Anwendungsschicht, wo Innovationen durch die Lösung realer, alltäglicher Probleme entstehen.

Kleine Tricks für große Wirkung

Zum Abschluss der Diskussion gaben die Experten praktische Tipps zu Produktivität und Denkweise:

• Offenheit fürs Zuhören: Renata betont, dass technischer und persönlicher Erfolg daraus resultiert, offen für alle Aspekte (Daten und Menschen) zu sein und Feedback in echten Nutzen umzuwandeln.
• Hinterfragen und Wagemut: Beatriz ermutigt zu Nonkonformität. „Tu Dinge nicht nur, weil alle anderen sie tun. Hinterfrage dich selbst, um die Dinge bestmöglich zu erledigen, und wage es, neue Wege zu gehen.

Fazit: Der nächste Schritt auf Ihrem Weg zur KI

KI ist mehr als nur Technologie; es geht darum, Talente für höherwertige Dienstleistungen einzusetzen und repetitive Prozesse zu automatisieren. Um diese digitale Transformation erfolgreich zu gestalten, benötigt Ihr Unternehmen eine solide Datenbank und Tools, die komplexe Sachverhalte vereinfachen.

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Verfasst von Skyone