Sponsored Post Was ist das?

Die 7 wichtigsten KI-Herausforderungen (und ihre Lösungen)

Herausforderungen Data KI

Herausforderungen beim Einsatz von KI gemeinsam meistern. (Foto: Dataiku)

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Der Einsatz von KI in Unternehmen wird immer populärer. Um von den neuen Möglichkeiten maximal zu profitieren, müssen einige Herausforderungen gemeistert werden. Wie das zu schaffen ist, liest du hier.

Die praktische Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) erfordert teamübergreifendes Engagement und funktionierende Zusammenarbeit. Die Mühe lohnt sich aber auf jeden Fall: Nach Angaben von PwC hat KI das Potenzial, bis zum Jahr 2030 rund 15,7 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beizutragen. Zuvor müssen jedoch einige Herausforderungen bewältigt werden.

Die Herausforderungen

Dataiku
Dataiku

Dataiku entwickelt eine kollaborative Data-Science-Plattform, die die erfolgreiche Projekt-Zusammenarbeit zwischen Business-Usern, Data-Scientists und Data-Engineers ermöglicht.

Dataiku hat viele Unternehmen auf dem Weg zu einer nachhaltigen Lösung für den Einsatz künstlicher Intelligenz unterstützt und festgestellt, dass es einige Hürden gibt, die immer wieder auftreten und eine erfolgreiche Umsetzung behindern können:

1. Fehlendes Know-how

Wenn das notwendige Fachwissen und die entsprechenden Fähigkeiten nicht vorhanden sind, bleiben KI-Projekte oft schon im Anfangsstadium stecken. Ohne ein erfahrenes Daten- oder KI-Team ist es auch schwer, diese Kompetenz aufzubauen.

Die Lösung: Nach Investitionen in Schulungen und Datendemokratisierung können Analysten mit bestimmten Data-Science-Aufgaben betraut werden. Diese Mitarbeiter verfügen bereits über fundierte Branchenkenntnisse und können KI daher gezielt zum Erreichen der Unternehmensziele einsetzen. Durch den Einsatz von robusten Tools und AutoML können Analysten und Geschäftsanwender ihr Fachwissen erweitern und fehlende Fachkräfte zumindest teilweise ersetzen.

2. Einstellung qualifizierter Mitarbeiter

Bestimmte Aspekte der KI-Nutzung sind nur mit dem technischen Fachwissen von Datenwissenschaftlern möglich. Die Skalierung eines Datenteams ist wichtig, um die bestmöglichen Modelle für die spezifischen Anforderungen eines Unternehmens zu erstellen. Dabei müssen jedoch auch Kompromisse eingegangen werden. Den „Daten-Guru“ zu finden, der über alle benötigten Fähigkeiten verfügt, ist in den meisten Fällen unmöglich – und in jedem Fall sehr teuer.

Die Lösung: Den für alle Anwendungsbereiche perfekt geeigneten Datenwissenschaftler gibt es nicht. Es gibt jedoch Kandidaten, die für ein bestimmtes Unternehmen perfekt sind. Sucht also nicht nach einem Datenwissenschaftler, der alles kann, sondern ermittelt zunächst, welches Know-how ihr in eurem Unternehmen braucht und macht euch dann auf die Suche nach einem Datenexperten, der über mehrere dieser Fertigkeiten verfügt. Darauf aufbauend kann euer Unternehmen ein Datenteam aufbauen und nachhaltig skalieren, während gleichzeitig die Zusammenarbeit und der Kompetenzaustausch gefördert werden. Dieser Ansatz hat den zusätzlichen Vorteil, dass eine offene Datenkultur gefördert wird und Mitarbeiter ans Unternehmen gebunden werden.

3. Überlastete Infrastruktur

Wenn die technische Infrastruktur nicht ausreicht, um das vom Unternehmen benötigte Datenvolumen zu speichern und zu verarbeiten, hilft auch das beste Modell nicht.

Die Lösung: Die Datenarchitektur muss gut durchdacht sein und alle Anforderungen ihrer Nutzer unterstützen können. Gleichzeitig muss sie aber auch flexibel genug sein, um mit dem Unternehmen mitzuwachsen. Der zu erwartende ROI von Architektur-Upgrades lässt sich nur schwer berechnen, aber wenn Datenteams mit den Entwicklern zusammenarbeiten, um realisierbare Modelle zu ermitteln, die mit zunehmender Integration künstlicher Intelligenz in das Unternehmen weiter verbessert werden können, sollte dies kein Hindernis mehr sein.

KI Herausforderungen

(Foto: Dataiku)

4. Datenerfassung

Modelle für maschinelles Lernen ziehen häufig neue und innovative Datenquellen heran. Wenn aber nicht genügend hochwertige Daten erfasst werden, nutzen diese Modelle wenig. Ohne die notwendigen Daten oder mit unzuverlässigen Daten können diese Modelle keine verlässlichen Erkenntnisse liefern.

Die Lösung: Dies hängt eng mit architektonischen Verbesserungen zusammen. Durch den Einsatz besserer Speicherlösungen, Methoden zur Erfassung hochwertiger Daten und Tools zur Verarbeitung dieser Daten können Datenteams von Investitionen in Daten profitieren. (Mehr als 40 Prozent der befragten Datenexperten halten die Bereinigung von Datenbeständen für den schwierigsten und zeitaufwendigsten Teil des Prozesses.)

5. Eine klare Vision

Ohne eine klare KI-Strategie und definierte Ziele verpassen Unternehmen oft die besten Gelegenheiten zur Integration von künstlicher Intelligenz. Letztendlich führt das zu einem Wertverlust und auch dazu, dass das Vertrauen in künstliche Intelligenz und die Bereitschaft, weiter in diesen Bereich zu investieren, schwindet. Der Ruf nach Automatisierung und künstlicher Intelligenz kommt häufig von der Basis, braucht aber die Richtungsvorgabe der Führungsebene.

Die Lösung: Wenn Führungskräfte die Meinung von Daten- und Analyseteams einholen, kommen sie mit den richtigen Leuten ins Gespräch und erfahren, wo künstliche Intelligenz einen messbaren Mehrwert generieren kann. Es liegt jedoch in der Verantwortung der Führungskräfte, dafür zu sorgen, dass die KI-Projekte auf die allgemeinen Geschäftsziele abgestimmt sind. Wenn die Strategie für künstliche Intelligenz von oben nach unten, einzelne Konzepte aber auch von unten nach oben vermittelt werden, führt dies zu einer realistischeren Vision.

6. Klar definierter Mehrwert

Obwohl viele Unternehmen künstliche Intelligenz bereits erfolgreich einsetzen, lässt sich nur schwer vorhersagen, welchen konkreten Mehrwert ein bestimmtes Unternehmen dadurch erzielen kann. Die Unsicherheit über den zu erwartenden ROI und die komplizierten Berechnungen für Projekte, an denen oft viele Teams und Unternehmensbereiche beteiligt sind, machen die Wertermittlung zu einer Herausforderung.

Die Lösung: Frühzeitige Absprachen und ein Abgleich der Erwartungen über wichtige ROI-Aspekte zwischen Teams und Unternehmensbereichen, gefolgt von Analysen und nötigen Änderungen, helfen Teams, alle relevanten Facetten des ROI zu berücksichtigen und sich auf eine Berechnung zu einigen. Kommunikation und Zusammenarbeit sind auch hier der Schlüssel zum Erfolg.

7. Punktlösungen und Segmentierung

Künstliche Intelligenz bietet dann den besten Mehrwert, wenn es nicht nur einen lückenlosen Pfad von der Datenerfassung über die Datenauswertung bis zur praktischen Nutzung der Erkenntnisse, sondern auch Feedback-Schleifen gibt. Nicht miteinander kompatible Punktlösungen und Abteilungen, die nicht miteinander sprechen, stellen hierbei Hindernisse dar und blockieren die schnelle Nutzung der von der künstlichen Intelligenz gelieferten Erkenntnisse.

Die Lösung: Der Umstieg ist nicht von heute auf morgen möglich. Konzentriert euch stattdessen darauf, die Zusammenarbeit zwischen den Teams zu unterstützen und Datenprojekte in die Wege zu leiten. Damit könnt ihr den Nutzen und die Präzision von KI-Projekten spürbar steigern.

Vermeidet häufig gemachte Fehler

Die Nutzung künstlicher Intelligenz im Unternehmen bringt sowohl Herausforderungen als auch Wachstumschancen mit sich. Das Gewinnpotenzial ist aber auf jeden Fall höher als die Kosten. Wenn KI-Projekte auf Zusammenarbeit basieren und an den Geschäftszielen ausgerichtet sind, unterstützen sie eine offene, datengesteuerte Kultur, steigern die Effizienz und generieren einen Mehrwert für die Nutzer. Versucht es selbst und seht, was ihr mit künstlicher Intelligenz erreichen könnt.

Geht weiter: Mit den richtigen Tools

Wenn euch die richtigen Tools und Werkzeuge zur Verfügung stehen, muss die Umsetzung von künstlicher Intelligenz kein Kopfzerbrechen bereiten. Mit den passenden Tools und dem nötigen Support lassen sich die aufwendigen Prozesse zur Datenbereinigung und -vorbereitung optimieren. Datentools können zudem die Kommunikation und Zusammenarbeit fördern und sorgen gleichzeitig für die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen. Holt euch den Leitfaden und erfahrt, welchen Mehrwert Data-Science und KI-Tools bieten und wie ihr künstliche Intelligenz in eurem Unternehmen einsetzen und skalieren könnt!

Los geht’s!

 

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