Herausforderungen der KI-Integration

Die Integration von KI-Modellen in reale Anwendungen, auch als „letzte Meile“ bekannt, stellt Unternehmen vor große Herausforderungen. Obwohl KI-Systeme in Labortests hervorragende Leistungen erzielen, treten bei der Implementierung in der Praxis häufig Probleme auf. Dazu gehören:

• Schwierigkeiten bei der nahtlosen Integration der KI in bestehende Unternehmenssysteme
• Unterschiede zwischen Test- und realen Daten
• Mangelndes Vertrauen der Mitarbeiter in KI-Ergebnisse
• Herausforderungen bei der schnellen Anpassung von Arbeitsprozessen

Ohne die Bewältigung dieser Hürden können Unternehmen den vollen Nutzen von KI nicht ausschöpfen.

Schritte zur erfolgreichen KI-Integration

1. Einbindung der KI in Arbeitsabläufe

Um KI im Alltag effektiv zu nutzen, muss sie nahtlos in die Arbeitsabläufe integriert werden. Unternehmen sollten:

• Schlüsselaufgaben identifizieren, bei denen KI einen Mehrwert bietet
• Tools einsetzen, die KI mit Business-Software verbinden
• Testen und optimieren, wie KI mit Teams zusammenarbeitet

Die Integration von KI in gängige Tools wie Tabellenkalkulationen, Chat-Anwendungen oder CRM-Systeme erleichtert die Einführung.

2. Verwendung von Echtzeit- und sauberen Daten

KI benötigt aktuelle und bereinigte Daten, um optimal zu funktionieren. Viele Unternehmen aktualisieren ihre Daten nicht regelmäßig oder bereinigen fehlerhafte Eingaben. Zur Unterstützung der KI sollten sie:

• Pipelines einrichten, die Live-Daten abrufen
• Daten für die KI-Nutzung bereinigen und strukturieren
• Daten in Formaten speichern, die die KI schnell verarbeiten kann

Je besser die Datenqualität, desto besser die KI-Ergebnisse.

3. Einbeziehung der Mitarbeiter

Mitarbeiter müssen der KI vertrauen und sie verstehen, um sie zu nutzen. Wenn sie die KI als „Black Box“ wahrnehmen, leisten sie möglicherweise Widerstand. Um Vertrauen aufzubauen, sollten Unternehmen:

• Erklären, wie die KI funktioniert
• Benutzern ermöglichen, die KI zu testen und Feedback zu geben
• Klare Erfolge aufzeigen, wie eingesparte Zeit oder vermiedene Fehler

KI-Tools sollten Mitarbeiter unterstützen und nicht ersetzen. Eine gründliche Schulung ist unerlässlich.

4. Intelligente Nutzung von APIs

APIs ermöglichen die Kommunikation zwischen Softwaresystemen. Die Verwendung von APIs ist entscheidend, um KI in tägliche Plattformen einzubinden. Tipps für den Erfolg:

• Auswahl von KI-Tools mit integrierter API-Unterstützung
• Prüfen, ob die APIs zu den aktuellen Unternehmensanwendungen passen
• Wenn möglich, Low-Code-Plattformen nutzen, um die Einrichtung zu beschleunigen

Gute APIs helfen, KI zu skalieren, ohne alles neu aufbauen zu müssen.

5. Ergebnisse überwachen und verbessern

KI benötigt auch nach der Inbetriebnahme Pflege. Es ist kein „Einmal einrichten und vergessen“. Um die KI nützlich und fair zu halten, sollten Unternehmen:

• Überprüfen, ob die KI die richtigen Entscheidungen trifft
• Auf Verzerrungen oder Abweichungen in den Modellen achten
• Modelle aktualisieren, wenn sich Aufgaben oder Daten ändern

Ein Feedbackzyklus hilft der KI, präzise und vertrauenswürdig zu bleiben.

Gründe für das Scheitern vieler KI-Projekte vor der Integration

Es ist nicht ungewöhnlich, dass KI-Projekte im Labor erfolgreich sind, aber in der Praxis scheitern. Gründe dafür sind:

• Mangelnde Planung für den realen Einsatz
• Die KI lässt sich nur schwer in Team-Tools integrieren
• Menschen sind nicht bereit oder geschult, KI zu nutzen
• Fehlender Fahrplan zur Behebung von Problemen, sobald die KI läuft

Diese Lücken können Zeit und Geld verschwenden. Ihre Schließung sollte ein vorrangiges Ziel sein.

Erfolgsgeschichten aus der Praxis

Einige Unternehmen meistern die Herausforderung der letzten Meile. Hier sind Beispiele:

KI für die Bestandsverwaltung im Einzelhandel

Eine Einzelhandelskette setzte KI ein, um den Warenbedarf zu prognostizieren. Sie verknüpften die KI über APIs mit ihrem Bestellsystem. Sie bereinigten die Produktdaten täglich. Teams konnten KI-Entscheidungen in derselben App sehen, die sie bereits nutzten. Der Umsatz stieg und die Verschwendung ging zurück.

Chatbots für den Kundensupport

Ein Telekommunikationsunternehmen führte einen Chatbot ein, der mit Supportdaten trainiert wurde. Der Bot gab schnelle Antworten auf Benutzerfragen. Er war in die Kunden-Hilfe-App integriert. Er reduzierte die Supportanrufe um 30 %.

Diagnose-Tool im Gesundheitswesen

Ein Krankenhaussystem setzte KI ein, um Anzeichen von Krankheiten in Scans zu erkennen. Radiologen arbeiteten während ihrer normalen Befundung mit der KI zusammen. Die KI wies auf mögliche Probleme hin, und Experten trafen die endgültige Entscheidung. Die Sicherheit verbesserte sich, ohne die Arbeit zu verzögern.

Best Practices für den Erfolg auf der letzten Meile

Für eine reibungslose KI-Integration sollten Unternehmen diese Best Practices befolgen:

• Mit kleinen Aufgaben beginnen, bei denen KI einen klaren Mehrwert bietet
• Echte Unternehmensdaten anstelle von reinen Testdaten verwenden
• Sowohl mit Tech-Teams als auch mit Business-Teams zusammenarbeiten
• KI-Tools mit offenen Systemen und API-Unterstützung auswählen
• Mitarbeitern eine gründliche Schulung zur Nutzung von KI anbieten
• Ergebnisse messen und den Ansatz verfeinern

Diese Schritte bringen KI vom Labor in die Realität.

Die Rolle der Entscheidungsintelligenz

Entscheidungsintelligenz kombiniert KI, Daten und menschlichen Input. Sie hilft Menschen, bessere Entscheidungen zu treffen. Richtig eingesetzt, wird sie zum Bindeglied zwischen KI und Handeln. Sie beantwortet Fragen wie:

• Wann sollte der KI vertraut werden?
• Wer sollte den Rat der KI überprüfen?
• Was passiert, wenn die KI falsch liegt?

Durch klare Richtlinien und Kontrollen hilft Entscheidungsintelligenz, die Lücke der letzten Meile zu schließen.

Wohin die KI als nächstes geht

Die Zukunft der KI hängt von erfolgreicher Arbeit auf der letzten Meile ab. Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von Plug-and-Play-Tools und saubereren Daten wird die Akzeptanz steigen. Drei Schlüsseltrends werden dies unterstützen:

• Vorgefertigte KI-Modelle, die leicht einzusetzen sind
• Bessere Möglichkeiten, die Funktionsweise der KI zu erklären
• Low-Code-Plattformen, die es auch Nicht-Technikern ermöglichen, KI-Apps zu entwickeln

Diese Veränderungen werden Unternehmen helfen, KI im Alltag zu nutzen.

Fazit

Um KI im realen Leben zum Laufen zu bringen, braucht es Planung, Aufwand und kluge Entscheidungen. Die „letzte Meile“ ist nicht nur ein technischer Schritt – es geht um Menschen, Tools und Vertrauen. Wenn Unternehmen es richtig machen, gewinnen sie an Geschwindigkeit, Einsicht und Wirkung.

(Source: https://builtin.com/artificial-intelligence/ai-last-mile-integration)

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