Erfolgsfaktoren für die Skalierung von KI Projekten

In diesem Zuge müssen Mitarbeiter abseits der Datenteams kein tiefgreifendes Verständnis oder gar hochkomplexe Machine Learning Kenntnisse entwickeln. Vielmehr geht es um die Etablierung einer ganzheitlichen KI-Kultur, in der Mitarbeiter über sämtliche Verantwortlichkeiten hinweg eine Vorstellung von Nutzen und Werten der KI-Nutzung sowie ein grundlegendes Verständnis für die dabei verwendeten Daten erlangen. Projekte profitieren dann vom gemeinsamen Diskurs aus unterschiedlichsten Blickwinkeln. Die teils sehr komplementären Anforderungen an und Ziele der Datenarbeit werden bestmöglich miteinander in Einklang gebracht, weil keine wichtigen Insights oder Sichtweisen außen vor bleiben und Missverständnisse von vornherein vermieden werden können.

Eine zentrale Plattform sorgt für gute Zusammenarbeit an vielen Projekten

Damit diese Ausweitung der Arbeit mit KI funktioniert, muss vor allem der Zugang zu Daten demokratisiert werden. Die bereits oben erwähnte workflow-orientiere Plattform mit Echtzeit Datenanbindung bietet sich als zentrale Anlaufstelle für alle Beteiligten Mitarbeiter an. Hier werden Datenprojekte mit den dazugehörigen Datensätzen und Funktionen in verständlichen Dashboards so visualisiert, dass auch nicht-technische Profile mit den Informationen arbeiten, grundlegende Erkenntnisse ziehen und Ergebnisse interpretieren können.

Durch die Bereitstellung von Frameworks für die Überführung von Modellen in die Produktion können Data-Science-Tools die mit der Modellpflege und -überwachung verbundenen Kosten reduzieren. Deshalb werden vor allem auch gute MLOps-Praktiken eine kritische Komponente bei der Skalierung von Machine-Learning-Anstrengungen sein und Unternehmen dabei helfen, von einem oder einer Handvoll Modelle in der Produktion auf Dutzende, Hunderte oder sogar Tausende zu kommen.

Wenn es um die Auswahl der richtigen Technologie geht, müssen Unternehmen das Unvorhersehbare einplanen. Technologie, die heute noch State-of-the-Art ist, kann rapide durch bessere Alternativen abgelöst werden. Dieser Agilität können Unternehmen nur mit Agilität begegnen. Wer sich früh darauf einstellt, Technologien bei Bedarf auszuwechseln, kann sich langfristig Wettbewerbsvorteile sichern. Hierbei hilft eine isolierende Schicht zwischen die Teams, die an KI-Projekten mitwirken und der zugrunde liegenden Rechenschicht.

Um KI-Projekte erfolgreich zu skalieren und langfristig die Transformationen zu einem wirklich datengesteuerten Unternehmen zu vollziehen, sind also drei Faktoren ausschlaggebend. Eine durchdachte strategische Planung legt den Grundstein für erfolgreiche Folgeschritte. Auch bei der Skalierung von KI werden Menschen weiterhin eine Schlüsselrolle spielen. Deshalb ist die Etablierung einer zukunftsfähigen KI-Kultur im Sinne einer umfassenden, teamübergreifenden Zusammenarbeit der zweite Erfolgsfaktor. Nicht zuletzt wird die erfolgreiche Transformation des Unternehmens auch von der Wahl der richtigen Technologie abhängen.