Führende KI-Agentur für Entwicklung individueller KI-Softwarelösungen

Das können wir pauschal nicht beantworten. Es stimmt, dass viele KI-Systeme einen großen Datenbestand in hoher Qualität benötigen, um verlässliche Ergebnisse zu produzieren. Das heißt aber nicht, dass Sie erst warten müssen, bis sie Ihren Datenbestand erweitert oder qualitativ verbessert haben. Je nach geplantem Use Case für die KI haben Sie alternative Möglichkeiten, um Ihren Algorithmus zu trainieren, bei der Sie wenige oder gar keine eigenen Daten benötigen. Schlagworte sind hier zum Beispiel „Few-Shot Learning“ und „Zero Shot Learning“. Als KI-Agentur beraten wir Sie gerne individuell, welche Methodik sich für Ihren Fall am besten eignet.

Sehr gute Frage. Bei KI-Projekten sollten Sie im Vorfeld klare, messbare Ziele definieren, um den Erfolg der Einführung objektiv darstellen zu können. Die konkreten KPIs hängen natürlich von Ihrem jeweiligen Use Case ab. Dabei sollten Sie zwischen quantitativen und qualitativen Metriken unterscheiden. Beispiele für quantitative Metriken: Durchlaufzeit eines Prozesses, Fehlerquote, Ressourceneinsatz, Kosten, Genauigkeit von Vorhersagen.

Zur Berechnung des ROI stellen Sie die Gesamtkosten der KI-Implementierung, einschließlich Training von Mitarbeiter:innen und Wartung den Kosteneinsparungen oder dem finanziellen Gewinn gegenüber, den der KI-Einsatz ermöglicht. Wieder Beispiele für qualitative Metriken: Mitarbeiterzufriedenheit, verbesserte User Experience in Arbeitsabläufen, Innovationsfähigkeit der Organisation. Am besten Sie erheben vor der Einführung von KI den Status Quo der qualitativen Messgrößen, um dann nach drei und sechs Monaten über eine erneute Erhebung Veränderungen feststellen zu können.

Es gibt auch viele Einsatzbereiche für Künstliche Intelligenz, in denen Sie keine datenschutzrechtlichen Vorschriften beachten müssen, weil keine personenbezogenen Daten verarbeitet werden. Beispielsweise können Sie KI nutzen, um den Verschleiß von Teilen Ihrer Produktionsmaschinen zu monitoren oder den Verschnitt bei Herstellungsverfahren zu minimieren. Hier müssen Sie keine datenschutzrechtlichen Regelungen beachten. Was aber immer sicherzustellen ist, ist die Sicherheit der verarbeiteten Daten.  

Wenn Sie personenbezogene Daten für Ihre KI-Systeme nutzen, müssen Sie sicherstellen, dass Ihr Unternehmen dennoch die Rechtsvorschriften, vor allem die DSGVO, beachtet. Dies kann zu größeren technischen Herausforderungen führen, wenn Ihre Nutzer:innen z. B. die Löschung ihrer Daten verlangen. Da einmal in eine KI gespeiste Daten nicht ohne Weiteres aus dem Datenmodell entfernt werden können. Damit Sie hier keine bösen Überraschungen erleben, lassen Sie sich im Vorfeld der KI-Einführung individuell von uns oder einer anderen KI-Agentur zu Datenschutz und Datensicherheit beraten.

Als KI-Agentur werden wir häufig mit dieser Frage konfrontiert. Natürlich verändert die Einführung von Künstlicher Intelligenz nicht nur einige Arbeitsabläufe, sondern ist ein hochemotionales Thema für alle Angestellten.  

Die Ankündigung, in Zukunft verstärkt KI in die Organisation zu integrieren, mag bei einigen Begeisterung auslösen, kann bei anderen aber auch Angst schüren, z. B. den Arbeitsplatz in naher Zukunft zu verlieren. Dies ist in den meisten Fällen unserer Erfahrung als KI-Agentur nach allerdings kein realistisches Szenario: Häufig werden sich stattdessen die Verantwortlichkeiten und Aufgaben von Angestellten verändern. Als Arbeitgeber können Sie ihre Mitarbeiter:innen unterstützen, indem Sie Trainings anbieten, damit diese die veränderte Arbeitsweise mit KI erfolgreich meistern. Wenn einige Arbeitsplätze tatsächlich aufgrund von KI überflüssig werden, sollten Sie den betroffenen Mitarbeiter:innen rechtzeitig Umschulungsangebote unterbreiten. Es wird häufig andere Unternehmensbereiche geben, in denen die Kompetenzen und Qualifikationen Ihrer Angestellten weiter eingesetzt werden können.

Wir verfolgen bei der Entwicklung unserer KI-Modelle einen proaktiven Ansatz. Als KI-Agentur setzen wir seit jeher auf Transparenz und dokumentieren unseren Prozess umfassend. Durch eine enge Zusammenarbeit mit unseren Kunden können wir Risiken für Bias und Fehler sowohl auf technischer als auch prozessualer Ebene frühzeitig zu identifizieren und geeignete Schutzmaßnahmen in Systeme und Workflows integrieren.

In unserer Erfahrung ist eine durchdachte Strategie essenziell, wenn Sie das Potenzial von Künstlicher Intelligenz ausschöpfen möchten. Die Strategie muss nicht überdimensioniert sein: Es reicht, wenn Sie zunächst mit einer kleinen Kerngruppe überlegen, wie KI Ihr Geschäftsmodell verändert und in welchen Bereichen sie einen signifikanten Mehrwert liefern kann. Auf diese Weise können sie schnell Einsatzmöglichkeiten für KI identifizieren, die nicht nur möglich, sondern auch strategisch sinnvoll sind.  

Viele KI-Anwendungsfälle sind in der technischen Umsetzung anspruchsvoll. Sie erfordern eine breite Datenbasis und Anpassungen an der Dateninfrastruktur. Bis sich ein messbarer Nutzen einstellt, können Monate vergehen. Damit Sie internen Rückhalt für mehr KI-Einsatz gewinnen, müssen Sie schnell erste Ergebnisse liefern und einen positiven Return on Invest nachweisen können. Wählen Sie Ihren ersten KI Use Case entsprechend aus: Beginnen Sie mit einem überschaubaren Projekt, das umsetzbar ist und auf die strategischen Zielen Ihres Unternehmens einzahlt.  

Künstliche Intelligenz hat so viele verschiedene Ausprägungen und Einsatzmöglichkeiten, dass sich wahrscheinlich auch in Ihrem Unternehmen Use Cases für einen sinnvollen KI-Einsatz finden lassen. Kleine Unternehmen mit begrenztem Budget werden sich vielleicht keine individuelle KI-Entwicklung leisten, aber mit KI-Anwendungen von der Stange ihren Arbeitsalltag bereits deutlich vereinfachen können. Nutzen Sie zu Beginn die Expertise externer Partner bevor Sie zeitaufwendig ein eigenes Team aufbauen. Als KI-Agentur gehört die Analyse von KI-Chancen zu unserem Tagesgeschäft.

Wichtig ist, Künstliche Intelligenz strategisch einzusetzen: Nur, weil sich ein Chatbot mit Hilfe einer KI-Agentur schnell in Ihren Prozess integrieren lässt, heißt das nicht, dass sich die Investition in Ihrem konkreten Fall lohnt und der Mehrwert im Verhältnis zu Ihren Kosten steht. Gehen Sie von Ihren Zielen aus und prüfen Sie dann, ob und wie Sie diese mithilfe von Künstliche Intelligenz schneller oder kosteneffizienter erreichen können.

Künstliche Intelligenz beschreibt digitale Anwendungen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie das Verstehen von Sprache, das Treffen von Entscheidungen oder das Lernen aus Erfahrungen. Hierfür werden Algorithmen entwickelt, die dem Computer nicht länger feste Handlungsanweisungen vorgeben, sondern ihm eine Zielvorgabe machen. Der KI-Algorithmus findet dann basierend auf Daten eigenständig den Weg zur Lösung, kann sein Ergebnis bewerten und sukzessive verbessern.  

Generative KI ist eine Subkategorie von Künstlicher Intelligenz, die Inhalte erzeugt – in Text, Bild, Ton oder Video. Die bekannteste Anwendung ist wohl ChatGPT, die KI innerhalb kürzester Zeit in der breiten Bevölkerung bekannt gemacht hat. ChatGPT wurde auf einer riesigen Datenbasis vortrainiert, sodass die Anwendung in der Lage ist, mit Nutzer:innen über Textchat in natürlicher Sprache zu chatten, um zum Beispiel Fragen zu beantworten, Informationen zu erklären oder Dateien zu analysieren. Generative KI-Modelle können von Unternehmen in vielen Bereichen eingesetzt werden, zum Beispiel um die Datenanalyse zu optimieren, den Kundensupport zu automatisieren, Schulungen von Mitarbeiter:innen kosteneffizienter zu gestalten und die Content-Erstellung für Marketing und Vertrieb zu beschleunigen.