Die Herausforderungen bei der Implementierung von KI im Unternehmen

Worum geht es?

Im Zentrum steigt der Drang nach dem effizienten Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen. Und hier kommt GenAI ins Spiel. GenAI ist aufgrund seiner Fähigkeit, tief gestapelte neuronale Netzwerke zu generieren, die in der Lage sind, eine Vielzahl von Aufgaben auszuführen, sehr gefragt. Der Schlüssel zur Implementierung von künstlicher Intelligenz in Unternehmen ist das Testen von Modellen in der Cloud, um ihre Effizienz und Effektivität zu optimieren. Das Problem liegt vor allem in der Integration dieser fortgeschrittenen Technologien, da die Informationen oft in Datensilos gespeichert sind. Die Herausforderung besteht darin, diese Datensilos aufzubrechen, Kosten zu verwalten, eine hohe Qualität zu gewährleisten und alles auf die Geschäftsziele auszurichten. Das Kernproblem ist die Übertragung dieser KI-Projekte in den produktiven Einsatz. Es ist eine Herausforderung, diese getesteten Modelle aus der Faux-Cloud-Umgebung in die Praxis zu übertragen und sie dann dort effektiv zu nutzen.

Zusammenfassung

• Der effiziente Einsatz von KI in Unternehmen gewinnt an Bedeutung und GenAI spielt dabei eine große Rolle aufgrund seiner Fähigkeiten, tief gestapelte neuronale Netzwerke zu generieren.
• Die Herausforderung liegt in der Integration dieser Technologien, dem Mitteln zwischen Datensilos, Kosten und Qualität, mit Ausrichtung auf die Geschäftsziele.
• Die größte Herausforderung besteht darin, die KI-Projekte von der Testphase in der Cloud in den produktiven Einsatz zu übertragen.

Was heißt das genau?

Was diese Herausforderung für Tech-Interessierte bedeutet, ist, dass KI-Integration nicht nur die Implementierung der Technologie selbst beinhaltet, sondern auch eine genaue Prüfung, Testen, Bewertung und schlussendlich die Übertragung der KI-Projekte in die produktive Nutzung. Lösungsorientierung und ein längere Atem sind gefragt. Jede Firma, die eine KI-Implementierung plant, muss eine intensive Auseinandersetzung mit Datenmanagement, Qualitätssicherung und -überwachung sowie der effizienten Kostenverwaltung durchführen. Und das alles muss auf die Geschäftsziele ausgerichtet werden. Nur so kann es wirklich gelingen, KI-Projekte aus der Testphase in der Cloud hinaus in den Alltag der produktiven Nutzung zu übertragen. Es reicht nicht aus, nur die Technologie zu kennen. Man muss sie verstehen, sie anwenden können und auch die möglichen Hindernisse und Schwierigkeiten bei ihrer Implementierung kennen. Nur so kann man gewährleisten, dass die KI nicht nur effektiv, sondern auch effizient genutzt wird.

Quelle

Diese Zusammenfassung basiert auf dem Beitrag GenAI: der Weg von der Cloud in den produktiven Einsatz
Quelle: IT-BUSINESS - News
Mon, 16 Dec 2024 11:38:32 +0000