KI Beratung

Es ist wichtig, sich von den beeindruckenden Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz nicht überwältigen zu lassen. Obwohl die Mathematik hinter den Modellen komplex ist und das Training der Algorithmen rechenintensiv sein kann, gestaltet sich die Implementierung von KI-Modellen für typische Business Use Cases oft weniger kompliziert als zunächst angenommen.

Dennoch sind KI-Projekte, wie jede IT-Umsetzung in einem mittleren oder großen Unternehmen, mit spezifischen Herausforderungen verbunden: 

• Interdisziplinäres Denken und Koordination von Fachwissen: KI-Projekte erfordern Know-how aus verschiedenen Fachbereichen wie IT, Data Science und Marketing. Daher ist interdisziplinäres Denken und die effektive Koordination unterschiedlicher Expertisen entscheidend.
• Wachsende Datenmengen: Die stetig zunehmenden Datenmengen stellen eine Herausforderung bei der Auswahl der relevanten Daten für die Algorithmen dar. Eine präzise Identifikation der richtigen Daten ist entscheidend für den Erfolg des Projekts.
• Bestehende IT-Landschaft: Die bestehende IT-Infrastruktur vieler Unternehmen besteht seit Jahrzehnten und ist möglicherweise nicht optimal auf rechenintensive KI-Anwendungen ausgerichtet. Eine sorgfältige Planung und Anpassung sind daher notwendig, um mögliche Hindernisse zu vermeiden.
• Sensibilität und Akzeptanz der Mitarbeiter: KI kann ein sensibles und oft missverstandenes Thema sein. Eine erfolgreiche Implementierung erfordert die Zustimmung und Zusammenarbeit aller relevanten Stakeholder, wobei unterschiedliche Meinungen und Perspektiven berücksichtigt werden müssen.
• Ausrichtung an strategischen Zielen: Eine erfolgreiche KI-Implementierung sollte sich konsequent an den zuvor festgelegten strategischen Zielen des Unternehmens orientieren. Die zentrale Frage lautet dabei nicht, welche trendigen KI-Themen allgemein umgesetzt werden können, sondern wie KI gezielt eingesetzt werden kann, um spezifische geschäftliche Probleme zu lösen. 

Unser Ansatz bei der KI-Beratung bei CINTELLIC orientiert sich daran, Ihnen den größten Mehrwert zu bieten, sei es durch „Off-the-Shelf“ KI-Tools, individuell angepasste KI-Modelle oder Hybrid-Lösungen. Wir analysieren gemeinsam mit Ihnen, welcher Ansatz am besten zu Ihren Anforderungen passt. Unser Vorgehen folgt dem PLAN.BUILD.RUN.-Ansatz, bei dem wir Ihr KI-Projekt von der Planung über den Aufbau bis zur reibungslosen Anwendung begleiten.

Obwohl jedes KI-Projekt einzigartig ist, durchlaufen sie bei der Umsetzung typische Vorgehensweisen iterativ in mehreren Phasen:

1. Datenerfassung, -aufbereitung und Preprocessing
   Die Qualität eines KI-Modells steht und fällt mit den zugrunde liegenden Daten. Daher beginnen wir mit der Identifikation geeigneter Datenquellen, der Bereinigung und Aufbereitung der Daten sowie weiteren Preprocessing-Schritten wie Datentransformationen, um die Daten optimal für die gewählten KI-Modelle vorzubereiten. Datenquellen können sowohl interne Daten-Warehouses oder -Lakes als auch externe Quellen wie Wetterdaten oder statistische Bundesämter sein.
2. Modellentwicklung und Training
   Unser Ziel ist es, ein KI-Modell zu entwickeln, das für Ihre Daten die größte Aussagekraft und Nutzen generiert. Dies kann ein einzelnes Modell oder eine Kombination mehrerer Teilmodelle sein. Nach der Auswahl geeigneter Modelle, abgestimmt auf Ihren Anwendungsfall, erfolgt das Training der Modelle mit den bereitgestellten Daten. Iterativ wiederholen wir den Prozess des Trainierens und Testens, bis das Modell die gewünschte Qualität oder Genauigkeit erreicht.
3. Modelllauf und Outputvalidierung
   Die bereits trainierten Modelle werden angewandt, und die Ergebnisse werden überprüft. Im Fall von klassischer KI erfolgt eine Plausibilitätsprüfung der Vorhersagen. Dies sollte auch einen Abgleich mit der Realität beinhalten, um das Modell kontinuierlich zu verbessern und um sicherzustellen, dass die Vorhersagen zuverlässig sind, um diese für Entscheidungen zu nutzen.Im Falle von generativer KI sollte überprüft werden, ob das Modellergebnis eine ausreichende Qualität für seinen geplanten Einsatz erfüllt. In der Regel sollte beispielsweise von einem Kunden nicht leichtfertig erkennbar sein, dass der KI-erzeugte Marketing-Inhalt nicht von einem Mensch erstellt wurde.
4. Aufbau einer Pipeline
   Ein einmal trainiertes KI-Modell genügt nicht. Für kontinuierliche Verbesserung müssen Modelle sich in Echtzeit an neue Trends anpassen können. Eine KI-Pipeline, als automatisierter Prozess, umfasst den Lebenszyklus eines KI-Modells von der Entwicklung bis zur Bereitstellung. Die Pipeline arbeitet iterativ im Rahmen von Continuous Integration und Continuous Deployment, um das Modell fortlaufend zu verbessern und anzupassen. Somit ist die Pipeline ein zentrales Produkt und eine End-to-End-Pipeline unerlässlich für die moderne KI-Implementierung.
5. Integration in die IT-Systemlandschaft
   Nach Fertigstellung des KI-Modells integrieren wir es in Ihre IT-Systemlandschaft. Unser Ziel ist nicht nur die Implementierung des Modells in produktive Systeme, sondern auch die Rückführung der gewonnenen Daten und Ergebnisse in Ihr Data Warehouse oder Data Mart. So können Sie nicht nur auf die Ergebnisse zugreifen, sondern auch die gewonnenen Daten für weitere Dienste, Prozesse und Modelle nutzen.