- KI-Strategie: Vor der Implementierung von Basismodellen sollten Unternehmen Ziele definieren und Bereiche identifizieren, in denen KI einen Mehrwert für ihre Geschäftsprozesse schaffen kann. KI-Initiativen sollten an der allgemeinen Geschäftsstrategie ausgerichtet sein, um Kohärenz sicherzustellen und den Nutzen zu erhöhen.
- Datenqualität & -vielfalt: Basismodelle sind auf hochwertige, vielfältige Daten angewiesen. Unternehmen sollten in die Sammlung, Bereinigung und Anreicherung von Daten investieren, um die Effektivität von KI-Anwendungen zu verbessern.
- KI-Kompetenz: KI-Kompetenzaufbau in der Belegschaft sollte Priorität haben. Das beinhaltet Schulungen, um etwa den Umgang mit KI-Technologien, mögliche Anwendungsbereiche und ethische und rechtliche Aspekte zu erlernen.
- KI-Experten: KI-Experten und Beratungsunternehmen können bei der Implementierung helfen, etwa um die Modelle und Bots in den Geschäftsbetrieb zu integrieren.
- Kennzahlen: Für die Bewertung der KI-Anwendung sind messbare Ziele wichtig. Sie helfen dabei, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen oder die Anzahl von Retouren oder Stornierungen zu reduzieren.
- Monitoring: Prozesse zur durchgehenden Überwachung und Bewertung der Leistung und des Impacts von KI-Systemen sind meist sinnvoll. Die Überprüfung und Pflege von Algorithmen helfen, Genauigkeit, Fairness und Effektivität von KI-Lösungen sicherzustellen.
- Die Beispiele zeigen: Generative KI und zugrundeliegende Basismodelle können mächtige Werkzeuge darstellen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen, das Kundenerlebnis zu verbessern und das Geschäftswachstum voranzutreiben.
Generative KI und Basismodelle für die Industrie
