So beginnen Sie mit der App-Erstellung mit GenAI

Ohne den richtigen Anwendungsfall werden Ihre KI-Pläne scheitern.

Es ist verlockend, groß zu denken, aber tappen Sie nicht in diese Falle. Wer zu groß anfängt, riskiert einen großen Misserfolg und verliert die Glaubwürdigkeit und das Vertrauen seiner Entscheidungsträger.

Wählen Sie ein kleines Projekt, das eine Grundlage für den Erfolg bietet. Wenn Sie einen schnellen Erfolg haben, können Sie ihn lautstark verkünden und Ihre Erkenntnisse in den nächsten Schritt einbringen.

Ziele wie die Nutzung von KI und generativer KI zur Entwicklung von Software oder zur Erstellung von Berichten sind hervorragend. Dinge wie KI-generierte Kundenerlebnisse? Behalten Sie diese auf Ihrer Roadmap, aber weit hinten.

Denken Sie über die Daten in Ihrem Unternehmen nach. Woher stammen sie und wie ist ihre Qualität? Wie viele Daten sind isoliert? Wie konsistent ist die Formatierung? Auf wie viele Daten können Sie zuverlässig zugreifen? Wie viele Daten verwenden Sie und wofür?

Daten sind der Motor für alles. „Gute Inputs führen zu guten Outputs“ war noch nie so perfekt. Um eine Anwendung mit KI und GenKI, du brauchst:

1. 1. 1. Große Datensätze
      2. Konsistente, genaue Daten
      3. Daten, auf die Sie zugreifen können

Da KI so stark datenabhängig ist, sind Risiko und Compliance entscheidend. Wie schützen Sie Ihre sensiblen Kundendaten? Sind diese Daten Teil Ihrer KI-Anwendungsfälle? Halten Sie sich an Gesetze wie die DSGVO und EU-KI-Gesetz?

Die Einführung von Datenhygienepraktiken wie die Sicherung Ihrer Daten und eine konsistente Formatierung sind gute Ausgangspunkte, ebenso wie die Suche nach Möglichkeiten zur Kombination Ihrer Daten.

Einem aktuellen AWS-Umfrage, 93% der Befragten stimmten zu, dass eine gute Datenstrategie für die Wertschöpfung aus KI von entscheidender Bedeutung ist.

In der IT besteht eine Qualifikationslücke. Entwickler und Datenwissenschaftler müssen lernen, wie man KI nutzt, erstellt und implementiert.

Das gilt aber auch für die Geschäftsseite. Das sind Ihre Stakeholder. Es hilft niemandem, wenn Sie gebeten werden, ein Raumschiff zu bauen, obwohl Sie nur die Fähigkeiten haben, ein Modell zu bauen. Hier sind einige Schwerpunkte.

Gartner Experten glauben, dass die Einführung von KI zu Produktivitätssteigerungen von fast 25%.

Es ist schwierig, einen gemeinsamen Nenner zu finden, wenn Ihr Unternehmen weit entfernt ist und die IT weit entfernt. Es kann überwältigend sein, aber hier sind die drei Schlüssel, um alle zusammenzubringen:

1. 1. 1. Priorisierung: Wie berücksichtigen wir die Bedürfnisse aller und entwickeln die beste Roadmap?
      2. Stakeholder-Management: Wie bindet die IT die Stakeholder frühzeitig und häufig ein, um Erkenntnisse zu gewinnen und die Zustimmung sicherzustellen?
      3. Klare Rollen und Verantwortlichkeiten: Wie sehen die Teams aus? Welche Rollen gibt es? Wer baut was? Setzen Sie Business-Technologen ein?

Mittendrin sein ist Ihr Ziel. Ihre Roadmap muss alle Stakeholder widerspiegeln, und Ihre Teams müssen Ihre Roadmap widerspiegeln. Dieses gemeinsame Zielbewusstsein regt zu mehr Diskussionen, mehr Gedanken und letztlich zu mehr Innovation an.

Laut Gartner, Business-Technologen machen 28-55 % der Belegschaft, je nach Branche. Davon ist fast ein Drittel am gesamten Funktionslebenszyklus einer Anwendung beteiligt.

Die Entwicklung von KI-Software ist ein nie endender Zyklus. Stellen Sie sich also auf lange Sicht ein. YSie bewegen sich ständig von Ideen über Experimente bis hin zu Ergebnissen, dann nutzen Sie Ihre Erkenntnisse und beginnen Sie den gesamten Prozess erneut.

Um es klar zu sagen: Wenn es um KI geht, werden Sie scheitern. Die Entwicklung schreitet zu schnell voran, und die Welt verändert sich zu stark, um beim ersten Versuch alles perfekt hinzubekommen. Von da an haben Sie zwei Möglichkeiten:

1. 1. 1. Beschweren Sie sich, dass die Technik nichts taugt, dass es sich nicht lohnt, dass Sie nicht über das nötige Fachwissen verfügen usw.
      2. Scheitern Sie schnell, lernen Sie daraus und versuchen Sie es erneut.

Bei Option 1 sterben gute Ideen. Bei Option 2 lernen Sie, entwickeln Innovationen, wachsen und gewinnen.

Den richtigen KI-Lebenszyklus zu gestalten, ist zum Teil eine Frage der Technologie, zum Teil der Denkweise und zum Teil des Prozesses. Bleiben Sie unkompliziert, besonders in der Anfangszeit mit Brainstormings, Fusionsteamssowie kontinuierliche Zusammenarbeit. Verschaffen Sie sich frühzeitig die Voraussetzungen für den Erfolg, damit Sie sich später nicht um den Aufbau der Grundlagen kümmern müssen.

Und wenn Sie Erfolg haben, selbst wenn es nur der kleinste ist, dann feiern Sie! KI-Lösungen können unglaublich sein, und Erfolge fühlen sich wie große Erfolge an, weil sie es sind. Selbst Misserfolge können neue Ideen hervorbringen, die später Früchte tragen.

Einige Schätzungen von Scheitern eines KI-Projekts sind so hoch wie 80%Wenn also etwas schief geht, machen Sie sich keinen Stress. Sie sind in guter Gesellschaft.

Um eine Anwendung mit KI und genAI zu entwickeln, ist es am wichtigsten, mit dem Experimentieren zu beginnen. Sie könnten Monate, Quartale und Jahre mit der Einrichtung verschwenden, aber bis Sie soweit sind, hat sich der Markt weiterentwickelt, und Sie müssen erneut ansetzen.

Diese Schritte bieten jedoch eine ausreichend robuste Ausgangsbasis, um Ihr Unternehmen unabhängig von der Zukunft zu schützen.

Der Funke der Inspiration ist nur der AnfangJetzt haben Sie etwas Schwung. Nehmen Sie diese Ideen auf, experimentieren Sie damit und setzen Sie sie in die gewünschten Ergebnisse um.