KI-Produkte und -Projekte – wie unterscheiden sie sich von anderen? | KI im Geschäft #49

Einführung in das Management von KI-Produkten

KI-Produkte erfordern ständige Entwicklung und Anpassung, was sich von traditionellen Technologielösungen unterscheidet.

• KI, künstliche Intelligenz – ein allgemeiner Begriff für die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben auszuführen, die die Funktionsweise menschlichen Denkens und Kreativität nachahmen, wie z.B. das Erkennen von Bildern, das Verstehen von geschriebener und gesprochener Sprache oder das Treffen von Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten,
• ML, maschinelles Lernen – eine Teildisziplin der KI, die Prozesse umfasst, in denen Maschinen aus Daten und Erfahrungen lernen, wie sie Aufgaben besser ausführen können. Die Einzigartigkeit von auf maschinellem Lernen (ML) basierenden Produkten ergibt sich aus der Tatsache, dass sie nicht vorprogrammiert sind, sondern mit Lern- und Anpassungsfähigkeiten ausgestattet sind. In Branchen wie dem Gesundheitswesen trägt KI zu präziseren Diagnosen bei, während sie im Finanzwesen eine anspruchsvollere Risikoanalyse ermöglicht,
• GenAI, generative künstliche Intelligenz – ein neues Feld des ML, das Systeme umfasst, die neue Inhalte erstellen können, wie z.B. Texte, Bilder, Videos, 3D-Modelle oder Musik, basierend auf der Erfindung des Nutzers oder dem vom Nutzer festgelegten Zweck und Eingabedaten wie Schlüsselwörtern, Abfragen oder Eingabeaufforderungen oder Skizzen oder Fotos.

Planung von KI-Produkten – von der Idee zur Umsetzung

Die Planung eines KI-Produkts erfordert zu Beginn eine zentrale Frage: Wird dieses Produkt von der Hinzufügung von KI-Funktionen profitieren?

Die Implementierung eines KI-Produkts ist riskant und teuer, und daher ist es eine gute Idee, zunächst das Problem zu definieren, das durch die KI-Implementierung gelöst werden soll, und dann zu versuchen, es optimal zu lösen. Vielleicht durch Brainstorming mit ChatGPT oder Google Bard, die überraschend Ratschläge zum optimalen Produktentwicklungsweg geben können – nicht unbedingt basierend auf KI.

Wenn wir uns jedoch entscheiden, künstliche Intelligenz in das Angebot eines Unternehmens aufzunehmen, müssen wir die Besonderheiten des Lebenszyklus von KI-Projekten berücksichtigen. Schließlich zeigen Gartner-Daten, dass nur 54 % der KI-Projekte von der Pilotphase in die Produktion übergehen.

Dies liegt oft an den sehr vielversprechenden Prototypen, die mit den heute verfügbaren KI-Tools erstellt werden können. Andererseits ist es sehr schwierig, “Produktionsqualität” und die Wiederholbarkeit und Relevanz der Ergebnisse zu erreichen, die von den Stakeholdern gefordert werden.

Der Lebenszyklus von KI-Produkten unterscheidet sich jedoch nicht nur darin, dass er seltener über die Konzeptphase hinausgeht. Während der Lebenszyklus traditioneller Produkte dazu tendiert, nach dem Höhepunkt der Verkäufe allmählich an Interesse zu verlieren, erleben KI-Produkte den sogenannten “Flywheel-Effekt.” Dies ist ein Phänomen, bei dem ein auf maschinellem Lernen basierendes Produkt sich verbessert, je mehr es genutzt wird und neue Daten von den Nutzern gesammelt werden. Je besser das Produkt ist, desto mehr Nutzer entscheiden sich dafür, was wiederum mehr Daten generiert, um den Algorithmus zu verbessern. Dieser Effekt schafft einen Feedback-Loop, der kontinuierliche Verbesserungen und die Skalierung von KI-basierten Lösungen ermöglicht.

Quelle: DALL-E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Dies macht sie zu Produkten mit einem sich erneuernden Lebenszyklus. Mit anderen Worten, der Flywheel-Effekt in der KI bedeutet, dass kontinuierliche Verbesserungen zu inkrementellen Verbesserungen der Produktleistung führen. Zum Beispiel:

• Iteratives Training von KI-Modellen – zum Beispiel kann ein Modell zur Verkaufsprognose wiederholtes Training erfordern, um optimale Genauigkeit zu erreichen, wird aber im Laufe der Zeit immer perfekter,
• Management von Datenrückständen – für Anwendungen zur Personalisierung von Inhalten kann das Sammeln und Analysieren von Nutzerdaten eine Priorität sein, was allmählich zu immer relevanteren Ergebnissen führen wird.

Zusammenfassend erfordert das Management von KI-Projekten Flexibilität und Bereitschaft zur kontinuierlichen Verbesserung. Daher müssen KI-Projektmanager darauf vorbereitet sein, sich ändernden Anforderungen zu stellen und Strategien ständig anzupassen.

Verstehen von Daten und ihrer Rolle in der Entwicklung von KI-Produkten

Die Rolle von Daten in der Entwicklung von KI-Produkten ist entscheidend. McKinsey schätzt, dass generative KI-Modelle wirtschaftliche Vorteile von bis zu 4,4 Billionen Dollar jährlich generieren könnten. Der Zugriff auf ein Stück dieses Kuchens erfordert jedoch ein qualitativ hochwertiges Datenmanagement.

Zum Beispiel ist für ein E-Commerce-Produktempfehlungssystem die Qualität der Kundendaten über das Verhalten entscheidend. Sie benötigen nicht nur die richtige Menge an Daten, sondern auch deren ordnungsgemäße Segmentierung und Aktualisierung und vor allem die geschickte Ableitung von Schlussfolgerungen aus den gesammelten Informationen.

Bei der Erstellung eines datengestützten KI-Produkts ist es ebenso wichtig, die Unparteilichkeit der Daten zu wahren. Zum Beispiel dürfen die in KI-Algorithmen, die in der Rekrutierung oder Versicherung verwendet werden, keine impliziten Vorurteile enthalten – basierend auf Geschlecht oder Standort – die zu Diskriminierung führen könnten.

Es ist erwähnenswert, dass ein ordnungsgemäßes Datenmanagement nicht nur technisches Fachwissen, sondern auch das Bewusstsein für die Auswirkungen auf die Leistung von KI-Produkten erfordert.

Die häufigsten Probleme beim Management von KI-basierten Produkten

Das Management von KI-Produkten umfasst Herausforderungen, die spezifische Fähigkeiten und ethisches Bewusstsein erfordern. Zu den wichtigsten Problemen gehören:

• Entwicklung von KI-Kompetenzen – zum Beispiel muss ein Produktmanager in der KI-Branche die Grundlagen des maschinellen Lernens verstehen, um effektiv mit dem technischen Team zusammenzuarbeiten,
• aktuelle Orientierung an rechtlichen Anforderungen – Vorschriften für KI-Produkte entstehen gerade, daher müssen Sie orientiert sein, um die Richtlinien und Vorschriften Ihres Unternehmens für die Nutzung des KI-Produkts kontinuierlich anzupassen,
• Integration von KI in bestehende Systeme – die Integration fortschrittlicher künstlicher Intelligenz in bestehende IT-Systeme kann technologische und organisatorische Herausforderungen mit sich bringen,
• Skalierung von KI-Lösungen – für Technologie-Start-ups erfordert die Entwicklung eines KI-Prototyps zu einem vollwertigen Produkt Ressourcen, Zeit und Fachwissen, was aufgrund des relativ niedrigen Angebots und der hohen Nachfrage nach Spezialisten ebenfalls ein Problem sein kann,
• Benutzerbindung – für eine App, die KI zur Personalisierung von Inhalten verwendet, ist es entscheidend, sich ständig an die sich ändernden Vorlieben der Nutzer anzupassen, um sie zu binden,
• Bewältigung ethischer Dilemmata – zum Beispiel hat in einer KI-Anwendung zur Gesundheitsüberwachung der Datenschutz und die Sicherheit der Nutzerdaten Priorität.

KI-Produkte – Zusammenfassung

Zusammenfassend erfordert das Management von KI-Projekten und -Produkten ein Verständnis der einzigartigen Herausforderungen und Chancen, die die Technologie mit sich bringt. Das Verständnis der Rolle von Daten, die Fähigkeit, Teams und Projekte zu managen, sowie das Bewusstsein für die ethischen Aspekte der KI sind entscheidend. KI-Produkte eröffnen neue Horizonte für Unternehmen, erfordern jedoch den richtigen Ansatz und die richtigen Fähigkeiten.

Für Start-ups ist es wichtig, sich darauf zu konzentrieren, das Problem klar zu definieren, das das KI-Produkt lösen soll, und ein Team mit dem richtigen Wissen und der richtigen Erfahrung in der KI aufzubauen. Es ist auch ratsam, sich auf den Aufbau ethischer und transparenter KI-Systeme zu konzentrieren, die den Erwartungen der Nutzer und den Vorschriften entsprechen.

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