Lohnt es sich immer, künstliche Intelligenz in den Produktentwicklungsprozess einzufügen? | KI im Geschäft #55

Die Rolle der künstlichen Intelligenz im Prozess der Produktentwicklung

Künstliche Intelligenz kann viele Aspekte des Design- und Implementierungsprozesses neuer Produkte unterstützen. Oft ist es eine gute Idee, und die wichtigsten Vorteile sind:

• Marktforschung – die Beschleunigung der Forschung oder die Durchführung in größerem Maßstab ist möglich, indem repetitive Aufgaben automatisiert werden, wie zum Beispiel die Analyse von Umfragen oder die Transkription von Interviews. Dies ermöglicht es dem Team, sich auf die kreativeren und herausfordernden Aspekte der Produktentwicklung zu konzentrieren,
• Neue Inspiration – der erleichterte Zugang zu einem breiteren Spektrum von Ideen ist einer der Hauptvorteile der generativen KI. KI-Algorithmen können riesige Datenbanken nach unbekannten Mustern und Konzepten durchsuchen, die über das frühere Denken der Designer hinausgehen,
• Umfassende Datenanalyse – ein besseres Verständnis der Bedürfnisse der Zielkunden durch die Verarbeitung von Daten über ihr Verhalten, ihre Vorlieben und Kaufmotivationen.

Aber wann ist es eine gute Idee, ein zweites Mal über die Nutzung der KI-Zusammenarbeit nachzudenken?

Im Detail: Die versteckten Herausforderungen der Implementierung von KI

Obwohl künstliche Intelligenz im Produktentwicklungsprozess viele neue Möglichkeiten bietet, ist ihre Implementierung nicht ohne Herausforderungen. Die wichtigsten davon sind:

• die Notwendigkeit, Produktteams gründlich zu schulen und bestehende Arbeitsprozesse für die Integration mit KI-Systemen anzupassen. Dies kann in großen, hierarchischen Organisationen, die mit Spezialisten besetzt sind, die an traditionellen Arbeitsweisen gebunden sind, schwierig sein,
• Bedenken hinsichtlich der Sicherheit von Kundendaten, die KI-Algorithmen trainieren. Um von zusätzlichen Sicherheitsfunktionen zu profitieren, benötigen Unternehmen oft Unternehmenslizenzverträge, die das Budget kleiner Organisationen überschreiten können. Deshalb entscheiden sich kleinere Unternehmen manchmal für eine kleinskalige Integration von Open-Access-Modellen wie Llama 2, Vicuna oder Alpaca. Zugegeben, sie erfordern leistungsfähigere Hardware im Unternehmen, bieten jedoch Datensicherheit. Dies liegt daran, dass maschinelle Lernmodelle auf sensiblen persönlichen Informationen basieren. Wenn die Sicherheit nicht ordnungsgemäß eingerichtet ist, könnte deren Leckage katastrophale Folgen für das Image des Unternehmens haben,
• erhöhte Komplexität und Diffusion der Verantwortung für wichtige Geschäftsentscheidungen, die KI-Systeme betreffen. Wer trägt die finanzielle und reputative Verantwortung für Fehler dieser Systeme? Wie kann die Aufsicht über die “Black Boxes” der KI sichergestellt werden?

Die Black-Box-Falle. Mangelnde Transparenz bei KI-Entscheidungen

Einer der grundlegenden Nachteile fortschrittlicher Techniken des maschinellen Lernens, wie neuronale Netzwerke, ist der Mangel an Transparenz bei den getroffenen Entscheidungen. Diese Systeme agieren wie “Black Boxes”, die Eingaben in gewünschte Ergebnisse umwandeln, ohne die zugrunde liegende Logik verstehen zu können.

Dies macht es ernsthaft schwierig, das Vertrauen der Nutzer in KI-generierte Empfehlungen zu gewährleisten. Wenn wir nicht verstehen, warum das System eine bestimmte Produktvariante oder ein Konzept vorgeschlagen hat, ist es schwierig, die Sinnhaftigkeit des Vorschlags zu beurteilen. Dies kann zu Misstrauen gegenüber der Technologie als Ganzes führen.

Unternehmen, die künstliche Intelligenz in der Produktentwicklung einsetzen, müssen sich des “Black-Box”-Problems bewusst sein und Maßnahmen ergreifen, um die Transparenz ihrer Lösungen zu erhöhen. Beispiele für Lösungen sind:

• Visualisierungen des Datenflusses in neuronalen Netzwerken oder
• Textuelle Erklärungen der getroffenen Entscheidungen, die von zusätzlichen Algorithmen generiert werden.

KI und Ethik. Wie Diskriminierung und Vorurteile vermeiden?

Ein weiteres wichtiges Thema sind die potenziellen ethischen Probleme, die mit KI verbunden sind. Systeme des maschinellen Lernens basieren oft auf Daten, die verschiedenen Arten von Vorurteilen und einem Mangel an Repräsentativität unterliegen. Dies kann zu diskriminierenden oder unfairen Geschäftsentscheidungen führen.

Zum Beispiel schien der Rekrutierungsalgorithmus von Amazon männliche Kandidaten basierend auf den historischen Einstellmustern des Unternehmens zu bevorzugen. Ähnliche Situationen können auftreten, wenn Anwendungen mit maschinellem Lernen entwickelt werden, um:

• Kundenservice-Prioritäten festzulegen,
• Werbung zu zielen,
• Spezialisten in der unmittelbaren Umgebung vorzuschlagen oder
• Produktvorschläge zu personalisieren.

Um solche Probleme zu vermeiden, müssen Unternehmen die Datensätze, die sie verwenden, sorgfältig analysieren, um eine angemessene Repräsentation verschiedener demografischer Gruppen sicherzustellen, und KI-Systeme regelmäßig auf Anzeichen von Diskriminierung oder Unfairness überwachen.

Die Grenzen von Algorithmen. Künstliche Intelligenz im Prozess

Künstliche Intelligenz kann den kreativen Prozess unterstützen, Ideen suchen und Lösungen optimieren. Dennoch gibt es nur wenige Unternehmen, die bereit sind, der KI voll und ganz zu vertrauen. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Inhaltserstellungsprozess bietet unglaubliche Möglichkeiten, aber die endgültigen Entscheidungen über die Veröffentlichung oder Überprüfung der in den generierten Materialien enthaltenen Informationen müssen mit menschlichem Input getroffen werden.

Daher müssen Designer und Produktmanager sich der Grenzen der KI-Technologie bewusst sein und sie als Unterstützung und nicht als automatische Quelle fertiger Lösungen betrachten. Wichtige Design- und Geschäftsentscheidungen erfordern weiterhin Kreativität, Intuition und ein tiefes Verständnis der Kunden, was Algorithmen allein nicht bieten können.

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

Kontrolle und rechtliche Compliance sicherstellen

Um KI-Risiken zu minimieren, müssen Unternehmen geeignete Aufsichts- und Kontrollmechanismen für diese Systeme implementieren. Dazu gehört, aber ist nicht beschränkt auf:

• Überprüfung der Richtigkeit und Quellen von Informationen, die von KI-Modellen vor ihrer praktischen Nutzung generiert werden,
• Audits von Algorithmen des maschinellen Lernens auf Vorurteile, Vorhersageunsicherheit und Transparenz der Entscheidungen,
• Einrichtung eines Fach- oder Ethikkomitees zur Überwachung des Designs, der Tests und der Anwendung von KI-Systemen im Unternehmen,
• Entwicklung klarer Richtlinien zu akzeptablen KI-Anwendungen und den Grenzen der Eingriffe dieser Systeme in Geschäftsprozesse und Designentscheidungen,
• Schulung von Designern, um sich der Grenzen und Fallstricke bewusst zu sein, um eine übermäßig unkritische Abhängigkeit von deren Indikationen zu vermeiden.

Zusammenfassung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass künstliche Intelligenz zweifellos aufregende Perspektiven für die Optimierung und Beschleunigung des Designs und der Implementierung neuer Produkte eröffnet. Ihre Integration in bestehende Systeme und Praktiken ist jedoch nicht ohne Herausforderungen, von denen einige grundlegend sind – wie Unsicherheit und mangelnde prädiktive Transparenz.

Um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen, müssen Unternehmen sie mit einer angemessenen Menge an Vorsicht und Kritik behandeln und die Grenzen der Technologie verstehen. Es ist auch entscheidend, ethische Rahmenbedingungen und Kontrollverfahren zu entwickeln, die die Risiken minimieren, die mit der Implementierung fortschrittlicher Algorithmen in reale Geschäftsprozesse verbunden sind. Nur dann kann KI eine wertvolle und sichere Ergänzung zur menschlichen Kreativität und Intuition werden.

Wenn Ihnen unsere Inhalte gefallen, treten Sie unserer aktiven Community auf Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.