Starten Sie einen umfassenden Rollout und starten Sie die effektiven unternehmenseigenen Minimum Viable AI Projects (MVPs), um die Auswirkungen von KI in realen Szenarien zu testen.

• Amazon verwendete KI-basierte Fragenprognosen, um das Dateimanagement zu optimieren, bevor KI für Logistik- und Lieferkettenprozesse entwickelt wurde.

• Pfizer pilotierte KI in der Wirkstoffforschung, verkürzte die Entwicklungszeiten und optimierte die Forschungskosten.

Dieser Ansatz, der von der Lean-Start-up-Methode inspiriert ist, beinhaltet die Entwicklung einer vereinfachten Version eines KI-Produkts, dessen Kernwertversprechen mit minimalen Funktionen erfüllt wird.

Das Hauptziel liegt im Inneren, vom Produkt bis zur Validierung, das Feedback wird gesammelt und das Produkt wird iteriert, ohne dass hohe Entwicklungskosten anfallen.

KI-MVPs sollten testen, ob eine KI-Lösung ein bestimmtes Problem effektiv lösen oder einen bestimmten Bedarf erfüllen kann. Durch die Einführung einer Basisversion des Produkts können Unternehmen die Marktnachfrage schnell einschätzen, Feedback von Early Adopters einholen und ihr Angebot verfeinern, bevor sie viel in ein umfassendes Produkt investieren.

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Hauptkomponenten | Reines KI-MVP

• Minimales realisierbares Modell (MVM): Erstellung eines grundlegenden KI-Modells, um zu testen, ob das Problem mithilfe von maschinellem Lernen gelöst werden kann. Wenn Sie beispielsweise einen KI-gestützten Chatbot entwickeln, würde das MVM eher auf grundlegende Konversationsfunktionen als auf erweiterte Funktionen wie emotionale Intelligenz konzentrieren.

• Minimal praktikable Plattform: Anstatt eine umfangreiche Infrastruktur aufzubauen, liegt der Schwerpunkt auf der Überprüfung der verfügbaren Daten und der Identifizierung von Merkmalen, die der beabsichtigten Lösung entsprechen. Durch die Nutzung von Cloud-Diensten kann eine skalierbare Infrastruktur ohne Vorabkosten bereitgestellt werden.

• Mindestens brauchbares Produkt (in Bezug auf Daten): Teste, ob die KI-Lösung positiv auf Geschäftskennzahlen wirkt, und bewerte die erforderlichen KI-Einsätze. Einige Probleme könnten mit einfacheren Methoden wie Heuristiken oder Algorithmen gelöst werden#

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Vorteile von KI-MVPS

• Reduziertes Risiko: Bringt man eine Basisversion auf den Markt, kann man die Marktfrage und das Feedback darin testen, ohne dass viel in einem bereits existierenden Produkt steckt.

• Schnellerer Markteintritt: KI-MVPs ermöglichen einen schnelleren Markteintritt und ermöglichen eine frühzeitige Kundenbindung und das Sammeln von Feedback.

• Verbesserte Qualität: Das Feedback der Early Adopters hilft bei der Optimierung und sorgt dafür, dass es besser auf die Bedürfnisse der Nutzer zugeschnitten ist.

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Schritte zum Aufbau eines KI-MVP

1. Definiere das Problem: Identifizieren Sie das Problem und validieren Sie die Idee, um sicherzustellen, dass sie den Marktanforderungen entsprechen.

2. Aircraft as MVP: Sie beschreiben die wichtigsten Funktionen und Funktionen, die im MVP enthalten sind.

3. Entwerfen und Entwickeln: Erstellen Sie eine einfache, funktionale Version der KI-Produkte.

4. Testen und iterieren: Gib dem MVP kostenlos, hol dir Feedback und wiederhole deine Wiederholungen nach Nutzeraufrufen.

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Fragen und Anforderungen

• Qualität der Daten: KI-MVPs benötigen qualitativ hochwertige Daten, um Modelle für maschinelles Lernen effektiv zu trainieren.

• Leistungskennzahlen: Definieren Sie grundlegende Leistungskennzahlen, um sicherzustellen, dass das KI-Produkt die Geschäftsanforderungen erfüllt.

• Partnerschaften und Kooperationen: Sie erwägen, mindestens tragfähige Partnerschaften einzugehen, um ergänzende Fähigkeiten und Ressourcen zu nutzen.

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Maßplan:

• Wählen Sie einen Prozess aus, mit dem die KI sofort Wirkung zeigen kann.

• Messen Sie wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) wie Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen.

• Skalieren Sie erfolgreiche KI-Lösungen abteilungsübergreifend.

Ich bin nur so gut wie die Daten, die sie verarbeitet haben. Schlechte Datenqualität führt zu ungenauen Prognosen und fehlerhafter Automatisierung. 70% der KI-Ausfälle sind auf schlechtes Datenmanagement zurückzuführen.

Bewährte Methoden für die Datenaufbereitung:

• Datenbereinigung: Entferne deine Duplikate, entferne ihre Fehler und standardisiere ihre Formate.

• Data integration: Connection the KI models with different data sources, to get comprehensive Insights.

• Datensicherheit: Sie stellen sicher, dass Datenschutzgesetze wie GDPR und CCPA eingehalten werden.

FedEx verbessert die Effizienz der Lieferrouten, indem es Logistikdaten in Echtzeit in KI-gestützte Optimierungsmodelle einspeist.

4. Schulen, eure Teams und fördert die Einführung von KI

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Die Einführung von KI ist nicht nur eine technologische Herausforderung, sondern auch eine Herausforderung für die Menschen. Der Widerstand der Mitarbeiter kann den Erfolg von KI zu Ergebnissen führen.

Lösungen für die überwinden Widerstände:

• Offer KI-Trainingsprogramm um Mitarbeiter weiterzubilden.

• Stellen Sie KI vor als kollaboratives Tool, kein Stellenersatz.

• Fördern Sie eine Kultur von kontinuierliches Lernen und Innovation.

Walmart The KI-based personal automation was successfully integrated, and during the personal automation was reduced, reduced the resistance and the accept of KI.

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5. Überwachen, optimieren und skalieren Sie KI-Lösungen

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Eine der besten Möglichkeiten, die KI-Leistung zu verfolgen, sind Echtzeitanalysen. Durch kontinuierliche Überwachung wichtiger Leistungsindikatoren (KPIs) wie Genauigkeit, Effizienz und Kosteneinsparung können Unternehmen Anomalien erkennen, Leistungseinbußen erkennen und die Modelle entsprechend anpassen.

Reguläre Audits sind notwendig, um Vorurteile abzuschwächen, die Transparenz zu erhöhen und die Einhaltung ethischer Standards sicherzustellen. KI-Models, die auf voreingestellten Daten trainiert haben, können bestehende Ungleichheiten verstärken, was zu fehlerhaften Entscheidungen und Reputationsrisiken führen kann. The regelmäßige Überprüfung der KI-Entscheidungsprozesse hilft Unternehmen bei der Einhaltung der DSGVO und des CCPA, aber auch bei der Einhaltung der Vorschriften.

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Fazit

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Die Integration von KI in den Geschäftsbetrieb erfordert eine klar definierte Strategie, die sich an den Unternehmenszielen orientiert. Leadership forces must start to identify the important business requirements, KI-solutions using MVPs, ensure quality of data, the employees to bring to school and optimize KI-models continuous. Durch einen strukturierten Ansatz können Unternehmen das volle Potenzial der KI ausschöpfen und eine bedeutende Transformation im digitalen Zeitalter vorantreiben.