GPT-basierte Projekte: Mit Köpfchen zum Erfolg

Die Integration einer GPT-basierten Lösung in das Unternehmensframework ist für viele Firmen ein richtiger, aber durchaus mutiger Schritt. Was sind die wichtigsten Faktoren, die vor dem Start berücksichtigt werden sollten?

Braucht mein Unternehmen überhaupt KI?

Bevor Führungskräfte Zeit und Geld in KI investieren, müssen sie sich fragen: Benötigt mein Unternehmen überhaupt KI? Zu viele Unternehmen wollen auf Teufel komm raus Künstliche Intelligenz, ohne zu wissen, dass einfachere Werkzeuge die Arbeit genauso gut erledigen könnten. Zum Beispiel benötigen einfache Aufgaben wie die Datenextraktion, -übertragung nicht zwangläufig komplexe Algorithmen und maßgeschneiderte KI-Software. In solchen Fällen könnten Robotic Process Automation (RPA) oder traditionelle Automatisierungssoftware ausreichen, um die gewünschte Effizienz ohne die Kosten und Komplexität von KI zu liefern.

Deshalb sollten CEOs und Co. KI mit einer klaren Bewertung des eigenen Status Quo die Mission KI angehen. Der Anfangspunkt sollte die Identifizierung des Problems sein, das man lösen möchte. Erst dann sollten Unternehmen alle möglichen Lösungen erkunden. Denn das Ziel ist es ja, die effizienteste, kosteneffektivste Methode zu finden. Einfach auf den neuesten Technik-Trend aufzuspringen, nur um dabei zu sein, hat keinen Wert.

Datenschutz

Bei KI-Projekten geht es nicht nur darum, Daten zu haben. Es geht darum, sicherzustellen, dass diese Daten ethisch und rechtlich korrekt behandelt werden. Unternehmen müssen in Bezug auf den Datenschutz besonders vorsichtig sein, insbesondere in Sektoren, in denen sensible Daten wie Gesundheits- oder persönliche Informationen verbreitet sind. Besonders in Regionen mit strengen Datenschutzgesetzen ist es entscheidend, eine explizite Zustimmung von den Nutzern zu erhalten. Dies beinhaltet das Erstellen klarer und knapper Einwilligungsformulare, das Verwalten des Widerrufs der Zustimmung und die Sicherstellung, dass Daten nur in dem erlaubten Umfang verarbeitet werden.

Standort

Der Standort des Hauptsitzes des Unternehmens, seiner Betriebsstätten und der Datenspeicherung kann bestimmen, wie die Datenverarbeitung angegangen werden muss, insbesondere bei KI. Und der Flickenteppich globaler Datenschutzgesetze bedeutet, dass es keine Einheitslösung gibt.

Besonders für international tätige Unternehmen ist das Verständnis, wie Daten zwischen Ländern übertragen werden können, entscheidend. Einige Regionen, wie die EU, haben strenge Vorschriften bezüglich der Weitergabe persönlicher Daten. Wer innerhalb oder in Verbindung mit Entitäten in der Europäischen Union tätig ist, für den ist das EU-KI-Gesetz ein entscheidendes Gesetz, das die ethische und rechtliche Landschaft von KI gestaltet.

Die Nichteinhaltung von Datenschutzvorschriften kann zu mehr als nur finanziellen Strafen führen. Unternehmen könnten betriebliche Unterbrechungen, Verlust des Kundenvertrauens und Rufschädigung erleiden. Darüber hinaus sind Datenschutzgesetze nicht statisch. Da Datenschutzbedenken wachsen und die Technologie sich weiterentwickelt, wird die Gesetzgebung stetig aktualisiert. Und Geschäftsführer müssen die Praktiken regelmäßig überprüfen und anpassen, um mit eventuellen Änderungen Schritt zu halten.

Datentyp, Qualität & Verfügbarkeit

Daten sind das Lebenselixier von KI und maschinellem Lernen, variieren jedoch im Typ, in der Sensibilität und in den Verarbeitungsanforderungen. Unternehmen riskieren auch Verstöße, Non-Compliance und potenziellen Reputationsverlust, wenn sie es versäumen, einen maßgeschneiderten Ansatz zur Datenhandhabung zu entwickeln.

Deshalb ist es entscheidend, Daten vor ihrer Verarbeitung in verschiedene Typen zu kategorisieren, einschließlich persönlicher, transaktionaler, verhaltensbezogener oder sensorerzeugter Daten. Jede Kategorie könnte unterschiedliche Implikationen sowohl für Ethik als auch für Legalität haben.

Spezifische Datenpunkte wie Gesundheitsakten, Finanzinformationen oder persönliche Identifikatoren werden innerhalb dieser Kategorien als sensibel betrachtet. Das Erkennen dieser Untergruppen stellt sicher, dass die notwendigen Sicherheitsmaßnahmen und rechtlichen Schutzmaßnahmen angewendet werden.

Darüber hinaus hängt die Integrität des KI-Projekts von einer umfassenden Überprüfung der Datenqualität ab, die folgendes beinhalten sollte:

• Verfügbarkeit: Sicherstellen, dass die erforderlichen Daten zur Verfügung stehen.
• Format: Bestimmen der Struktur Ihrer Daten und Identifizieren eventueller Vorverarbeitungsbedürfnisse.
• Lesbarkeit: Sicherstellen, dass die Daten lesbar und frei von Korruption sind.
• Menge: Das Datenvolumen kann die Genauigkeit und Effizienz eines Modells tiefgreifend beeinflussen.

Datensicherheit

Über die Verarbeitung hinaus ist die Art und Weise, wie Daten gespeichert werden, wesentlich. Sichere Verschlüsselungsmethoden, sowohl bei der Übertragung als auch im Ruhezustand, können Daten vor Verstößen und unbefugtem Zugriff schützen. Datensparsamkeit ist ebenfalls eine gute Praxis. Dieses Prinzip betont die Wichtigkeit, nur unbedingt notwendige Daten zu sammeln; indem man die Daten, die ein Unternehmen verarbeitet, minimiert. Also lieber das potenzielle Risiko verkleinern und die Verarbeitung vereinfachen

Bei zu sensiblen Daten kann auch die Anonymisierung helfen. Techniken wie Datenmaskierung, Pseudonymisierung oder Tokenisierung können sensible Daten in ein Format umwandeln, bei dem die Identifizierung einzelner Daten ohne einen Entschlüsselungsschlüssel unmöglich wird.

Kosten

Die Implementierung von KI-Technologie, einschließlich LLMs wie GPT, beinhaltet signifikante Kosten, die während der Planung nicht übersehen werden dürfen.

Hier sind Beispiele für Kosten, die Führungskräfte berücksichtigen müssen:

• GPT-Token: Der Preis von GPT-Token kann das Budget belasten. Jede Interaktion mit dem GPT-Modell, sei es Textgenerierung oder -analyse, verbraucht eine bestimmte Anzahl von Token, was Kosten verursacht. Um die Tokenisierung und ihre Kosten besser zu verstehen, sollte man den Tokenizer von Open AI überprüfen.
• AI-Integrationsressourcen: Über die direkten Kosten hinaus, die mit dem Modell verbunden sind, gibt es weitere Ausgaben. Diese hängen mit den Ressourcen zusammen, die erforderlich sind, um das KI-Modell mit bestehenden Systemen zu integrieren. Dazu können Hardware und Software gehören.
• Vorbereitung des Personals: Die Implementierung neuer Technologie erfordert Personal. Und Menschen benötigen Schulungen, Workshops oder sogar Spezialisten und Berater, um die KI einzuführen und zu verwalten.

Messung und Effekt

Der Erfolg eines Projekts wird durch seine letztendliche Auswirkung bestimmt. Bei KI, wo Aufgaben komplex und ressourcenintensiv sein können, sind klare, quantifizierbare Erfolgsmetriken entscheidend.

So etablieren Sie klare Benchmarks für Ihr Projekt:

• Geschäftsausrichtung und KPIs: Stellen Sie sicher, dass Ihr KI-Projekt mit Ihren übergreifenden Geschäftszielen übereinstimmt. Das hilft Anwendern, zu bestimmen, wie sie bestehende oder aufkommende KPIs verbessern können.
• Quantifizierung des ROI: Die Kapitalrendite (ROI) geht nicht nur um monetäre Rückflüsse. Während das finanzielle Ergebnis entscheidend ist, sollten auch andere Aspekte wie Zeitersparnis, Effizienzgewinn oder Kundenzufriedenheit berücksichtigt werden. Definieren, wie der ROI berechnet wird – sei es durch direkte Gewinne, Kosteneinsparungen oder andere immaterielle Vorteile – ist wesentlich, um den Erfolg eines Projekts zu beurteilen.
• Erwartete Ergebnisse vs. tatsächliche Ergebnisse: Setzen Sie klare Erwartungen für die Ergebnisse des Projekts. Indem Sie im Voraus definieren, wie Erfolg aussieht, können Sie kontinuierlich erwartete Ergebnisse mit tatsächlichen Ergebnissen vergleichen und bei Bedarf Echtzeitanpassungen vornehmen.

Diese Parameter von Anfang an festzulegen, gewährleistet eine klare Richtung und einen Zweck.

Vorbereitung und Schulung des Personals

Selbst das fortschrittlichste KI-System kann ineffektiv werden, wenn das handhabende Personal nicht angemessen geschult oder bereit für seine Implementierung ist. Bevor Firmen ein GPT-basiertes oder ein anderes KI-System integrieren, sollten sie folgende Punkte berücksichtigen:

• Analyse des Kompetenzniveaus: Beginnen Sie mit der Bewertung des aktuellen Kompetenzniveaus Ihres Teams. Haben sie ein grundlegendes Verständnis von großen Sprachmodellen? Sind Teammitglieder mit den Nuancen von GPT vertraut?
• Wenn Ihrem internen Team diese Expertise fehlt, könnte eine Partnerschaft mit einem externen KI-Unternehmen mit nachgewiesener Erfolgsbilanz in Betracht gezogen werden. Die Nutzung externer Expertise kann die Wissenslücke überbrücken und eine erfolgreiche Implementierung sicherstellen.
• Kontinuierliche Schulung: KI ist ein sich ständig weiterentwickelndes Feld, insbesondere Modelle wie GPT. Selbst nach der anfänglichen Implementierung sind kontinuierliche Schulungssitzungen entscheidend, um Ihr Team mit den neuesten Entwicklungen und Best Practices auf dem Laufenden zu halten.
• Widerstand gegen Veränderung: Eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung neuer Technologie ist der natürliche Widerstand gegen Veränderung. Das Verständnis und die Behandlung jeglicher Vorbehalte, die Ihre Mitarbeiter gegenüber KI haben könnten, ist entscheidend. Offener Dialog, Workshops und praktische Sitzungen sind der Schlüssel.

Eigenes Modell oder externe API?

Wenn Unternehmen sich mit KI beschäftigen, steht eine entscheidende Entscheidung im Vordergrund: Sollten Sie Ihr eigenes KI-Modell maßschneidern oder die Fähigkeiten einer bestehenden API nutzen? Während die zweite Option leichter zu implementieren ist, insbesondere unter engen Zeitvorgaben, hat die Entwicklung Ihres eigenen Modells seine Vorteile.

• Maßgeschneiderte Lösungen: Die Nutzung eines sogenannten proprietären Modells bedeutet, dass Sie Ihre KI perfekt an die Feinheiten Ihres Geschäfts anpassen können, anstatt Ihre Ziele den Einschränkungen einer externen API anzupassen.
• Wettbewerbsdifferenzierung: Ein eigenes KI-Modell zu besitzen, kann als einzigartiges Verkaufsargument dienen, das Ihre Angebote von Konkurrenten abhebt, die möglicherweise auf generische Lösungen setzen. Dies kann wiederum bei Kunden, die nach spezialisierten Lösungen suchen, Anklang finden.
• Kontrolle und Flexibilität: Die Verwendung Ihres eigenen Modells ermöglicht es Ihnen, die KI nach Bedarf anzupassen, zu modifizieren oder zu skalieren, ohne an die Beschränkungen oder Änderungen gebunden zu sein, die von externen API-Anbietern vorgenommen werden.
• Langfristige Kostenvorteile: Obwohl die anfängliche Entwicklung ressourcenintensiv sein kann, könnte ein eigenes Modell langfristig Kosten einsparen, die sonst für Lizenzgebühren oder Nutzungsgebühren anfallen würden.
• Bewertung des geistigen Eigentums und Geschäftswachstum: Wenn Unternehmen sich weiterentwickeln, kann ihr geistiges Eigentum, besonders in technologiegetriebenen Märkten, wertvoll werden. Eigene KI-Technologie zu haben, kann die Gesamtbewertung eines Unternehmens steigern und es für Investoren, Partner oder potenzielle Käufer attraktiver machen.

Bewertung von vorhandenen Lösungen

Bevor Sie sich in die Entwicklung vertiefen, sollten Sie etablierte Ressourcen erkunden. Bestehende Modelle oder APIs könnten Funktionalitäten bieten, die mit den Zielen Ihres Projekts übereinstimmen. Ihre Nutzung könnte Ihren Zeitplan beschleunigen und die Kosten und den Aufwand, die erforderlich sind, um einen Prototyp oder ein fertiges Produkt zu erreichen, reduzieren.

Diese Lösungen können auch als wertvolle Grundlage dienen, die weitere Anpassungen und Feinabstimmungen ermöglicht, um spezifischen Anforderungen gerecht zu werden. Im Wesentlichen kann der Start mit einem bestehenden Rahmen den Weg für eine effizientere und schlankere Entwicklungsroute ebnen.

Kompatibilität

Jede Organisation hat ihre einzigartige Mischung aus Legacy-Tools, Plattformen und maßgeschneiderten Lösungen. Die Einführung eines neuen Elements ohne vorherige Überprüfung seiner Kompatibilität kann zu unvorhergesehenen Störungen führen.

Solche Probleme beeinträchtigen den täglichen Betrieb und erhöhen die Ausfallzeiten, was oft mühselige Fehlersuchen erfordert und die Betriebskosten in die Höhe treibt. Eine nahtlose Softwareintegration verspricht hingegen einen reibungsloseren Übergang für alle Beteiligten.

• Für Endbenutzer: Intuitive Erfahrung ohne umfangreiche Umschulung.
• Für IT-Teams: Weniger Support-Tickets und mehr Zeit, sich auf wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren.

Darüber hinaus ebnet Kompatibilität den Weg für einen effizienteren Datenfluss zwischen Systemen und stellt sicher, dass die daraus abgeleiteten Geschäftseinblicke genau und zeitnah sind. Daher sollten Sie vor der Implementierung immer gründliche Tests durchführen.

Dies umfasst die Überprüfung der technischen Eignung und das Verständnis, wie die neue Software in bestehende Arbeitsabläufe, Prozesse und Rollen passt. Durch die Gewährleistung einer harmonischen Integration können Sie potenzielle Fallstricke umgehen und das volle Potenzial Ihrer neuen Software ausschöpfen.