Die Integration von Generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) in Unternehmensprozesse stellt viele Firmen vor eine große Herausforderung. Diese neue Technologie birgt enormes Potenzial, die Effizienz und Produktivität zu steigern. Doch dafür müssen Unternehmen erst eine Reihe von Hürden bewältigen. Dazu gehören unter anderem die Verwaltung von Datensilos, die Kostenkontrolle, die Sicherstellung der Datenqualität und die Erreichung der Geschäftsziele. Viele Unternehmen beginnen mit Testmodellen in der Cloud, stoßen jedoch auf große Schwierigkeiten, wenn es darum geht, diese KI-Modelle in den produktiven Einsatz zu überführen. Hier setzt das BRIESO-Modell an, das einen strukturierten Weg von der ersten Idee bis hin zur erfolgreichen Implementierung in den Arbeitsalltag bietet.
1. Aufbauen (Build)
Ein grundlegender Schritt bei der Implementierung von GenAI-Projekten ist der Aufbau einer modernen Datenarchitektur und eines universellen Unternehmensdatennetzes. Unternehmen müssen ortsunabhängig, ob lokal oder in der Cloud, Transparenz und Kontrolle über ihre Daten erlangen. Eine einheitliche Struktur ist entscheidend dafür, Daten korrekt zuzuordnen, zu sichern und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten. Ein starkes Datenfundament ist zwingend erforderlich, um sicherzustellen, dass die nachfolgenden Schritte auf einer soliden Basis aufbauen.
Die Auswahl der geeigneten Werkzeuge und Technologien spielt dabei eine wesentliche Rolle. Unternehmen müssen nicht nur den aktuellen Bedarf, sondern auch die Skalierbarkeit für zukünftiges Wachstum berücksichtigen. Open-Source-basierte Lösungen bieten hier große Flexibilität und ermöglichen es, die Kosten nachhaltig zu kontrollieren. Eine universelle Datennetzstruktur, die sowohl lokale als auch cloudbasierte Systeme umfasst, kann wesentlich dazu beitragen, die Komplexität zu reduzieren und eine harmonisierte Datenverwaltung zu ermöglichen. Gleichzeitig muss darauf geachtet werden, dass die gewählten Tools und Systeme nicht nur die aktuellen Geschäftsanforderungen erfüllen, sondern auch zukünftigen Entwicklungen und Erweiterungen standhalten können.
2. Verfeinern (Enhance)
Nachdem die grundlegende Datenarchitektur geschaffen wurde, ist es notwendig, die Datenauswahl an die aktuellen Geschäftsanforderungen anzupassen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die richtigen Daten in den KI-Prozess einfließen und zukünftige Bedürfnisse so genau wie möglich vorhersehen. Auf diese Weise können unnötige Datenmigrationen und zusätzliche Kosten vermieden werden, die keinen Mehrwert bieten. Eine präzise Datenanalyse und -selektion sind entscheidend, um den größten Nutzen aus dem GenAI-Projekt zu ziehen.
Die Verfeinerung der Daten geht über die reine Auswahl hinaus und beinhaltet auch die kontinuierliche Überprüfung und Anpassung an wechselnde Geschäftsanforderungen. Unternehmen müssen in der Lage sein, flexibel auf veränderte Marktbedingungen und technologische Entwicklungen zu reagieren. Durch die enge Abstimmung der Datenstrategie mit den Geschäftsstrategien können Unternehmen sicherstellen, dass nur relevante Daten migriert und verwendet werden. Dies führt nicht nur zu einer effizienteren Nutzung der Ressourcen, sondern auch zu einer Verbesserung der Qualität und Relevanz der generierten KI-Ergebnisse.
3. Bestimmen (Identify)
Ein weiterer kritischer Schritt im BRIESO-Modell besteht darin, herauszufinden, wie die Cloud gezielt genutzt werden kann, um den größtmöglichen Nutzen zu erzielen. Dazu gehört eine umfassende Analyse der Arbeitsprozesse, um Bereiche zu identifizieren, in denen die GenAI-Anwendungen den stärksten Mehrwert liefern. Es ist wichtig, Daten standortunabhängig zu verknüpfen und zukünftige Anwendungsmöglichkeiten zu berücksichtigen.
Die Analyse der Arbeitsprozesse ermöglicht es Unternehmen, gezielt Optimierungspotenziale zu erkennen und die Cloud-Ressourcen effizient einzusetzen. Eine strategische Nutzung der Cloud kann dazu beitragen, die Skalierbarkeit der GenAI-Projekte zu erhöhen und die Gesamtkosten zu senken. Durch die Integration von Standorten und Systemen lassen sich Synergien und Einsparungspotenziale realisieren, die maßgeblich zum Erfolg des GenAI-Projekts beitragen können.
4. Experimentieren (Experiment)
Bevor Unternehmen vorgefertigte KI-Frameworks von Drittanbietern übernehmen, sollten sie diese ausgiebig testen, um sicherzustellen, dass sie den spezifischen Geschäftsanforderungen entsprechen. Verschiedene Optionen wie Bedrock von AWS, Hugging Face, OpenAI (ChatGPT) und die KI-Plattform von Google (Vertex) bieten unterschiedliche Vorteile und sollten sorgfältig evaluiert werden. Der Auswahlprozess sollte gründlich und durchdacht sein, um das bestmögliche Modell für die Unternehmensanforderungen zu finden.
Das ausgewählte KI-Modell muss nahtlos in die vorhandenen Unternehmensdaten integriert werden, um den Erfolg des Projekts zu gewährleisten. Unternehmen sollten sich Zeit nehmen, verschiedene Modelle und Technologien zu testen, um sicherzustellen, dass die beste Lösung gefunden wird. Durch diese Experimentierphase können Unternehmen wertvolle Erfahrungen sammeln und ihre GenAI-Strategie entsprechend anpassen, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
5. Skalieren und Optimieren (Scale and Optimize)
Nachdem eine passende Plattform gewählt wurde, sollten Unternehmen ein bis zwei Anwendungsfälle für die Umsetzung in ein Produktionsmodell auswählen. Dieser Prozess sollte fortlaufend optimiert und die Kosten für GPUs im Auge behalten werden, da diese stark steigen können. Die kontinuierliche Überwachung und Anpassung der GenAI-Projekte ist entscheidend, um langfristigen Erfolg zu sichern und die volle Leistungsfähigkeit der Technologie auszuschöpfen.
Mit wachsenden KI-Fähigkeiten sollten Unternehmen nach Möglichkeiten suchen, die Nutzung weiter zu optimieren und die Effizienz zu steigern. Ein flexibler und skalierbarer Ansatz, der auf einer einheitlichen KI-Plattform basiert, kann langfristigen Erfolg und nachhaltiges Wachstum garantieren. Durch die fortwährende Optimierung und Anpassung der Infrastruktur an die sich ändernden Geschäftsanforderungen können Unternehmen die Vorteile der GenAI-Technologie voll ausschöpfen und ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern.
Zukunftsperspektiven
Die Integration von Generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) in betriebliche Abläufe stellt zahlreiche Firmen vor erhebliche Herausforderungen. Diese innovative Technologie bietet zwar ein enormes Potenzial zur Steigerung von Effizienz und Produktivität, erfordert jedoch, dass Unternehmen verschiedene Hindernisse überwinden. Dazu zählen die Verwaltung von Datensilos, die Kontrolle der Kosten, die Sicherstellung hoher Datenqualität sowie das Erreichen langfristiger Geschäftsziele. Viele Firmen beginnen daher mit Testmodellen in der Cloud, stoßen jedoch auf erhebliche Probleme, wenn sie diese KI-Modelle in den produktiven Betrieb überführen möchten. An diesem Punkt kommt das BRIESO-Modell ins Spiel. Es bietet einen strukturierten Ansatz, der von der ersten Konzeptidee bis zur erfolgreichen Implementierung in den Arbeitsalltag reicht. Das Modell hilft Unternehmen, systematisch vorzugehen und dabei kritische Erfolgsfaktoren nicht aus den Augen zu verlieren. So trägt BRIESO dazu bei, dass Unternehmen das immense Potenzial von GenAI erfolgreich nutzen können.