Cloud-Geschäft: Der einfachste und kostengünstigste Weg für Unternehmen, das Beste aus künstlicher Intelligenz zu nutzen

Seit Ende 2022, als generative künstliche Intelligenz aufkam, wurde zunehmende Aufmerksamkeit anderen Formen der künstlichen Intelligenz gewidmet, einschließlich künstlicher Intelligenz als Dienstleistung oder AI-as-a-Service (AIaaS) Modellen. In Diskussionen über AIaaS denkt jeder sofort an die Zeichentrickserie ‚Die Jetsons‘. Obwohl sie vor fast 62 Jahren Premiere hatte, wurde sie von fast allen Generationen gesehen, von Babyboomern bis zur Generation Z und vielleicht sogar von einigen Mitgliedern der Generation Alpha. Die Serie zeigt die Vorteile und Herausforderungen der Nutzung fortschrittlicher Technologien sowie Beispiele dafür, wie Menschen künstliche Intelligenz in ihrem privaten und geschäftlichen Leben anwenden können. Von KI-Assistenten bis hin zu Supercomputern war die Familie Jetson definitiv ihrer Zeit voraus. Aufgrund der aktuellen Errungenschaften in der künstlichen Intelligenz können die meisten Unternehmen auf fortschrittliche Technologien zugreifen und so effizient sein wie Spacely Space Sprockets, die Fabrik aus der Zeichentrickserie, die AIaaS-Tools in ihren Betrieben verwendet.

Beliebte Bots

AIaaS ermöglicht es Einzelpersonen und Unternehmen, mit künstlicher Intelligenz für verschiedene Zwecke zu experimentieren, ohne signifikante Anfangsinvestitionen und mit minimalem Risiko, entweder durch einmalige Zahlungen pro Nutzung oder Abonnements. Künstliche Intelligenz ist zugänglicher als je zuvor und hilft vielen Unternehmen bei Kundenservice, Datenanalyse und Produktionsautomatisierung. Es ist auch wichtig zu betonen, dass einige AIaaS-Lösungen keine Programmierkenntnisse erfordern, aber es hängt alles vom Komplexitätsgrad der Anwendung ab, der stark variiert. Darüber hinaus kommen die Lösungen in den meisten Fällen vollständig einsatzbereit ohne formale Schulung.

Unternehmen können je nach Betriebsbedarf verschiedene Arten von KI-Diensten nutzen, einschließlich Software als Dienstleistung (SaaS) oder KI-Tools für den Kundenservice (KI für Kundenservice-Tools). Die derzeit häufigsten AIaaS-Tools sind Bots und virtuelle Assistenten, die tiefes und maschinelles Lernen sowie natürliche Sprachverarbeitung (NLP) verwenden, um aus menschlichen Interaktionen zu lernen. Sie verbessern sich mit jeder Interaktion und bieten im Laufe der Zeit ein natürlicheres, personalisiertes Erlebnis. Bots werden häufig verwendet, um häufige Kundenprobleme zu lösen oder Antworten auf häufig gestellte Fragen zu finden.

Maschinelles Lernen und das Internet der Dinge

Maschinelles Lernen-Frameworks oder cloudbasierte Softwarebibliotheken und -tools, die es Entwicklern ermöglichen, benutzerdefinierte KI-Modelle zu erstellen, sind ebenfalls verbreitet. AIaaS-Anbieter bieten vorgefertigte maschinelle Lern-Frameworks an, die es Unternehmen ermöglichen, diese KI-Modelle einfach zu trainieren und anzuwenden, ohne signifikante Ressourcen für Forschung und Entwicklung auszugeben. Beispiele für solche Frameworks sind Google Cloud AI und Microsoft Azure Machine Learning. Die dritthäufigste Form von AIaaS ist das Internet der Dinge (IoT). Dies bezieht sich auf ein Netzwerk verbundener Geräte, die Daten miteinander austauschen, und ein bedeutender Fortschritt wurde durch die künstliche Intelligenz der Dinge (AIoT) erzielt, die künstliche Intelligenztechnologie und maschinelles Lernen in IoT integriert, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen, betriebliche Einblicke zu gewinnen und Probleme zu erkennen und zu lösen.

AIoT-Geräte können mit Erlaubnis des Benutzers relevante Informationen in die Cloud senden, um die Produktleistung zu unterstützen. AIaaS-Anbieter können prädiktive Dienste anbieten, die es IoT-Geräten ermöglichen, vorherzusagen, wann Maschinen und Geräte Wartung benötigen, was Unternehmen hilft, kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden. Solche Dienste werden von Google Cloud IoT Core und Microsoft Azure IoT bereitgestellt.

In der Praxis erprobt

Wie dies in der Praxis aussieht, wurde von der Firma Martian & Machine offenbart.

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Marko Bosiljkov, Martian&Machine

—– Die Integration von künstlicher Intelligenz innerhalb von Martian & Machine war für uns nie ein optionaler Schritt, sondern ein notwendiger und zielgerichteter. Als Venture-Studio sind wir damit beschäftigt, Startups von Grund auf zu entwickeln, was uns oft in die Lage versetzt, viele Ideen zu testen, um diejenigen mit dem höchsten Potenzial zu identifizieren. Dabei passen KI-Tools hervorragend, da sie es uns ermöglichen, Ergebnisse schneller auf verschiedenen Ebenen zu erzielen, beginnend mit der Konzeptualisierung und dem Entwurf von Ideen bis hin zur Produktrealisierung auf der Ebene von Forschung, Design und schließlich Entwicklung. Die Teams entscheiden selbst, welche Tools sie in ihre Prozesse einbeziehen möchten und wie, wobei Geschwindigkeit, Effizienz und die Vereinfachung des Weges zu Ergebnissen der gemeinsame Nenner sind. Als Ausgangspunkt haben alle Teammitglieder Zugang zu einem kostenpflichtigen Chat GPT Pro-Konto und je nach Teamzugehörigkeit zu verschiedenen anderen KI-Tools – erklärte Marko Bosiljkov, Mitbegründer von Martian & Machine.

Beispiele für die Nutzung von künstlicher Intelligenz innerhalb des Teams sind vielfältig, fügte er hinzu.

– Zum Beispiel erweisen sich auf der Design-Ebene Midjourney und verschiedene andere KI-Tools als ausgezeichnet, um visuelle Inhalte für spezifische Anforderungen zu erstellen. Sie verkürzen oft unseren Weg zu visuellen Lösungen (Bildern), da wir sie nach unseren Wünschen generieren können. Dies hat sich als gute Lösung für hochrangige Tests erwiesen. Auf der Entwicklungsebene nutzen wir es beim Erlernen neuer Programmiersprachen, wo es bei Ideen, Implementierung und Optimierung hilft. Es hat sich auch als sehr gut beim Schreiben von SQL-Abfragen oder Unit-Tests erwiesen. Neben der Lernebene nutzen wir es beim Debugging, da es Fehler im Code sehr gut entschlüsseln und uns darauf aufmerksam machen kann, was eine Aufgabe war, die oft Mentoren oder während einiger Code-Reviews vor KI oblag. Mit diesem Ansatz ermutigen wir das Team, unabhängigere Entscheidungen zu treffen und Probleme in kürzerer Zeit zu lösen, während sie lernen – listete Bosiljkov auf.

Wie man KI einführt

Während sie anderen Erfahrungen bei der Integration von künstlicher Intelligenz in ihr eigenes Geschäft zuhören, fragen sich viele, wie sie das, was in der Cloud angeboten wird, und das Beste aus künstlicher Intelligenz einführen können, während sie am Leben bleiben.

Der Informationssicherheitsexperte von King ICT, Filip Kiseljak, erklärt, dass die Einführung von Cloud und KI-Lösungen in das Geschäft einen durchdachten und schrittweisen Ansatz erfordert.

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Filip Kiseljak, KING ICT

—– Die erste Phase besteht darin, die spezifischen Herausforderungen, die angegangen werden müssen, klar zu identifizieren und Ziele zu setzen, um den Wert, der aus diesen Technologien gewonnen wird, zu maximieren. In diesem Kontext spielen sorgfältige Vorbereitung und Planung eine Schlüsselrolle. Eine detaillierte Analyse des Marktangebots und die Bewertung von KI- und Cloud-Lösungen sind die Grundlage für eine erfolgreiche Auswahl. Es ist wichtig, die Spezifika verschiedener Plattformen, ihre Vor- und Nachteile und wie sie in die Geschäftsbedürfnisse passen, zu verstehen. Angesichts der ständig wechselnden Trends in Cloud- und KI-Technologien ist es unerlässlich, immer über die neuesten Entwicklungen informiert zu bleiben, bevor eine endgültige Entscheidung getroffen wird – sagte Kiseljak und fügte hinzu, dass es entscheidend ist, realistische, kurzfristige Ziele in der Anfangsphase zu setzen, die sich auf die Optimierung der wichtigsten Geschäftsprozesse zu konzentrieren.

Dieser Prozess, so Kiseljak, bietet Anpassungsfähigkeit an das Geschäftsumfeld, ermöglicht aktive Reaktionen auf Veränderungen und eine schrittweise Erweiterung der Anwendung von Cloud- und KI-Technologien, während sich das Geschäft entwickelt. Natürlich birgt die Nutzung von Cloud- und KI-Technologien im Geschäft das Risiko des unbefugten Zugriffs auf Daten, betont der Experte von KING ICT.

– Durch die sorgfältige Auswahl von Cloud-Dienstanbietern und die Anwendung starker Verschlüsselung und Zugangskontrollen wird dieses Risiko verringert, aber ein einfacher Benutzerfehler oder eine falsche Systemkonfiguration kann Daten Dritten aussetzen. Maßnahmen, die umgesetzt werden müssen, um die Möglichkeit einer unbeabsichtigten Datenexposition weiter zu reduzieren, umfassen regelmäßige Schulungen zu Sicherheitspraktiken, automatisierte Überprüfungen der Richtigkeit der Systemkonfiguration, Überwachung der Systemaktivitäten und regelmäßige Audits der Sicherheitseinstellungen – listete Kiseljak auf.

Im Falle einer Systemunverfügbarkeit aufgrund von Ausfällen, technischen Problemen oder externen böswilligen Angriffen, fügte Kiseljak hinzu, besteht die Möglichkeit einer Geschäftsstörung. Hier ist es entscheidend, die Bedeutung der Implementierung von Notfallwiederherstellungsplänen und -verfahren zu betonen.

– Mit präzise definierten Verfahren und Prozessen für eine schnelle Systemwiederherstellung, regelmäßigen Tests zur Identifizierung potenzieller Schwächen und der aktiven Aufrechterhaltung eines angemessenen Schutzes der wichtigsten Dienste wird das Risiko von Datenverlust oder Geschäftsstörungen verringert, was die Kontinuität und Zuverlässigkeit der Abläufe gewährleistet – schloss Kiseljak.