Kaum jemand kann es sich leisten, KI zu ignorieren. In fast allen Branchen gibt es immer mehr Anwendungsfälle, welche KI und Machine Learning erfolgreich eingesetzen. Die Frage lautet deshalb eher wie schnell man diesen Weg gehen muss, um erfolgreich in die Zukunft zu starten.
Ein klares Ziel
KI kann in vielen Bereichen helfen aber nicht alle Projekte sind erfolgreich.
Daher ist es wichtig zuerst ein klares Ziel auszuarbeiten.
Beispiele für Bereiche in denen KI und Machine Learning erfolgreich eingesetzt werden können sind:
- Prozessautomatisierung
- Chatbot zur Kundenbetreuung
- Maschinendatenauswertung um Fehler proaktiv zu erkennen
- Auswahl der erfolgversprechendsten Leads und Mailingempfänger
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Zuverlässigkeit von KI
Machine Learning und KI sind sehr gut darin große Datenmengen zu verarbeiten. Die Ergebnisse sind aber nicht 100% korrekt. Machine Learning und KI brauchen ein Anwendungsfeld, in welchem Fehler oder automatische Fehlentscheidungen zulässig sind oder sinnvoll abgefangen werden können.
Bei Ki-optimierten Leads ist die Fehlerquote beispielsweise egal. Bei der Entscheidung über eine Kreditvergabe durch eine KI sind Fehler jedoch nicht akzeptabel. Darum hat die DSGVO auch automatische Entscheidungen, welche Rechtsfolgen für natürliche Personen haben, verboten.
Wie die Zuverlässigkeit gemessen werden kann und wie mit Fehlleistungen der KI umgegangen werden soll, gehört in die Vorbereitung jedes KI-Projekts.
Datenqualität
KI lernt aus den Daten, mit denen die KI trainiert wird. Daher ist großes Augenmerk darauf zu legen, dass die Daten gut vorbereitet sind.
Sonst erkennt zum Beispiel eine Bilderkennung keinen Eisbären, sondern die Umgebung mit Schnee und Eis und würde unter Umständen ein Auto in einer Schneelandschaft auch für einen Eisbären halten.
In der Praxis sind diese Lernfehler weniger plakativ. Sie können aber den gesamten Nutzen des Projektes zunichte machen.
Die meisten heute verwendeten KI Systeme können nicht erklären, warum eine bestimmte Entscheidung getroffen wurde. Das macht das Korrigieren und Nachvollziehen sehr schwer.
Kommunizeren mit dem Team
Die Ansprechperson im Unternehmen sollte mit den aufstrebenden Technolgien vertraut sein und einschätzen können, wie Maschine Learning Geschäftsprobleme lösen kann. Er bzw. Sie sollte auch über die Systeme Kenntnis haben und wissen wo Daten gespeichert werden, die für den Prozess notwendig sind. Unser Service databee kann Daten auslesen und vorbereiten, sodass auch Sie mit KI erfolgreich sein können.
Ethische Grundsätze im Blick behalten
Viele Unternehmen verfügen nicht über die explizite Erlaubnis Kundendaten in Ihren KI Projekten zu verwenden. Nach dieser Erlaubnis zu fragen, muss Teil der Data Governance sein. Speziell wenn durch die KI Entscheidungen getroffen werden, die Auswirkungen auf Personen haben, erfordert die DSGVO, dass die Betroffenen auch von einem Menschen angehört werden.
Man darf nicht vergessen, dass KI für viele Menschen etwas bedrohliches ist. Denken Sie an die Gesichtserkennungstechnologie, wie weit diese mittlerweile verbreitet ist und was das für Ihre Privatsphäre bedeutet. Schaden Sie Ihrem Unternehmen nicht, indem Sie diese Grenze überschreiten.
Datensicherheit
Daten sind der Motor und ohne diesen funktioniert KI nicht. Um das Risiko einer Datenschutzverletzung zu minimieren, braucht es die richtige IT-Sicherheitslösung, um schneller auf Vorkommnisse reagieren zu können und Ihre Daten besser zu schützen.
Planen Sie daher genug Zeit ein, um Projekte umzusetzen. Aber das Wichtigste ist: Fangen Sie jetzt an!
