2. KI-fähige Inhalte
KI-fähige Inhalte sind eine weitere technische Hürde, die überwunden werden muss. Inhalte müssen für eine qualitativ hochwertige KI-Ausgabe kuratiert und angereichert werden.
Der erste Schritt besteht darin, Ihre Daten mit bewährten Werkzeugen zu kuratieren. Dieser Prozess umfasst das Extrahieren, Normalisieren und Strukturieren von Inhalten und stellt sicher, dass diese in saubere und konsistente Daten für Ihre KI-Anwendungen formatiert werden.
Als Nächstes müssen Sie die Datennormalisierung und -strukturierung angehen. In dieser Phase muss Ihr unstrukturierter Text in standardisierte Formate umgewandelt werden. Dadurch ist es für maschinelles Lernen (ML), Analysen und Automatisierungsworksflows vorbereitet, die einen erheblichen Mehrwert durch KI bieten.
Abschließend müssen neue Metadaten generiert werden, damit Ihr System die Durchsuchbarkeit von Informationen und die Genauigkeit des KI-Modells verbessern kann.
So sieht es in der Realität aus: Stellen Sie sich vor, ein großes Einzelhandelsunternehmen müsste die Generierung von Metadaten automatisieren und die Einblicke in den Produktkatalog verbessern. Durch die Umwandlung von Unternehmensinhalten in KI-fähige Ressourcen kann dieser Inhalt nahtloser Innovation und betriebliche Effizienz fördern. Durch automatisiertes Metadaten-Tagging können Produktdetails präzise extrahiert und über verschiedene Formate strukturiert werden, während die kontextuelle Anreicherung wichtige Attribute wie Marken, Spezifikationen und Kategorien identifiziert. Diese Verbesserungen würden eine präzise Datenklassifizierung ermöglichen, die Genauigkeit der natürlichen Sprachsuche verbessern und die Leistung von Empfehlungssystemen steigern.
Das Ergebnis? Zuverlässige Produktdaten, verbesserte Suchrelevanz und personalisierte Empfehlungen, die das Kundenerlebnis steigern und intelligentere, KI-gesteuerte Geschäftsprozesse unterstützen.
3. Governance
Die Governance betrifft sowohl den Zustand der technischen als auch der geschäftlichen Bereitschaft. Wenn es um die Steuerung von KI geht, tragen Organisationen eine große Verantwortung. Von der Überwachung des Datenzugriffs und der Erkennung von böswilligen Eingriffen bis hin zur Gewährleistung verantwortungsvoller KI-Praktiken im gesamten Unternehmen – strenge Standards ermöglichen es Unternehmen, KI sicher und zuverlässig zu implementieren.
Bei der Integration von KI in Produkte und den täglichen Betrieb sollten Unternehmen klare Richtlinien für Produktteams und Mitarbeitende entwickeln, um KI-bezogene Risiken in verschiedenen Geschäftsbereichen zu minimieren.
Ein KI-Rat kann auch dazu beitragen, die Einbindung und Implementierung von KI zu überwachen und gleichzeitig sicherzustellen, dass die Richtlinien technologische Fortschritte und Gesetzesänderungen widerspiegeln.
Die Einhaltung der Sicherheits- und Compliance-Standards des Unternehmens ist von entscheidender Bedeutung. Da KI in hohem Maße auf Daten angewiesen ist, bilden robuste Richtlinien und die richtigen technischen Tools eine solide Grundlage für eine sichere KI-Implementierung.
4. Ethik
Sie müssen eine ethische Grundlage schaffen – das ist entscheidend, um eine verantwortungsvolle KI zu schaffen.
Ethische KI ist ein häufiger Punkt, der bei Kunden und RFPs Anlass zur Sorge gibt. Ehrlichkeit, Voreingenommenheit und Erklärbarkeit sind allesamt Facetten dieser Komponente der Business Readiness.
Wenn eine KI-Engine eine Entscheidung oder Empfehlung trifft, müssen Sie verstehen können, wie sie zu dieser Schlussfolgerung gelangt ist und welche Benchmarks und Bewertungen diese Schlussfolgerungen als korrekt belegen. Aus ethischer Sicht bereit zu sein, bedeutet, Leitplanken zu haben.
Zu den KI-Standards von Hyland gehören Transparenz, Dateneigentum, Ehrlichkeit, überprüfbare Ergebnisse, Datenschutz und Sicherheit sowie Governance. Wir sind der Überzeugung, dass KI Folgendes sein sollte:
- Nützlich für die Gesellschaft, bereichert uns individuell und kollektiv
- Transparent, sodass Ergebnisse erklärt und Entscheidungen geprüft werden können
- Sicher und datenschutzoptimiert, sodass Unternehmens- und personenbezogene Daten geschützt sind
- Verantwortungsvoll erstellt, verwendet und bereitgestellt während des gesamten KI-Lebenszyklus
- Entwickelt und eingesetzt, um unbeabsichtigte Folgen oder unfaire Voreingenommenheit zu überwachen und abzuschwächen
KI-bereite Unternehmen können hochwertige KI-Ergebnisse mit ethischen Daten unterstützen und gleichzeitig auf Dinge wie Voreingenommenheit achten. KI-Modelle müssen auch in der Lage sein, sich gegen Situationen zu wehren, in denen Benutzer versuchen könnten, durch unaufrichtige Eingabeaufforderungen Informationen zu erhalten, auf die sie keinen Zugriff haben sollten.
Die Auswirkungen sind für viele Branchen sehr real, insbesondere für Finanzdienstleistungen, Versicherungen und Hochschulen. Von historischen Redlining-Praktiken bei der Kreditvergabe bis hin zu betrügerischen Versicherungsansprüchen und Studentenbeurteilungen steht viel auf dem Spiel, und die Daten, die in ein KI-Modell eingespeist werden, müssen vor Voreingenommenheit und verfälschten Daten geschützt werden.
5. Fähigkeiten
Da KI-Funktionen in neuen und bekannten Technologien in jeder Branche auftauchen, können Sie KI-Ambitionen nicht vollständig verwirklichen, wenn Sie nicht die richtigen Personen haben, die sie bis zur Ziellinie bringen. Der Wettbewerb um KI-Talente ist hart und hat zu einer Talentlücke geführt, die von Ingenieuren und Datenwissenschaftlern bis hin zu Geschäftsanwendern reicht, die nutzbares KI-Know-how benötigen.
Unternehmen sind bestrebt, hochqualifizierte Mitarbeitende einzustellen, aber KI-Experten verweisen auf die Weiterbildung und die Einführung benutzerfreundlicher Schnittstellen als alternative Wege. Mit angemessener Weiterbildung sollten alle in einem Unternehmen ihr Wissen über KI auf ein höheres Niveau bringen – mit intuitiven Benutzeroberflächen wie Point-and-Click- und Low-Code-Tools können auch alltägliche Geschäftsanwender KI nutzen.
