Wie man ein unternehmenstaugliches KI-Modell aufbaut: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Haben Sie schon einmal darüber nachgedacht, wie viele Unternehmen scheitern? Das Bureau of Labor Statistics der USA hat berechnet, dass 20 % der neuen Unternehmen in den ersten zwei Jahren zusammenbrechen, 45 % in den ersten fünf Jahren und 65 % in den ersten zehn Jahren. Nur 25 % der neuen Unternehmen überleben 15 Jahre oder länger.

Die Hauptgründe für diesen Zustand, so Statista, sind Inflation, Steuern, schlechte Verkaufszahlen, Arbeitskosten, hohe Konkurrenz und staatliche Vorschriften.

Die größten Probleme für Unternehmen (August 2024; Statista)

Haben Sie gedacht, dass es für Unternehmen, die es sogar schaffen, die 15-Jahres-Marke zu überleben und sich zu einem vollwertigen Unternehmen zu entwickeln, einfacher ist? Da irren Sie sich jedoch gewaltig.

Tatsächlich leiden große Unternehmen (selbst die aus den Global 500) kaum weniger unter denselben Problemen, und in einigen Fällen vervielfachen sich diese sogar.

Früher, um die wachsende Belastung zu reduzieren und alle betrieblichen Prozesse zu optimieren, nutzten Unternehmen spezialisierte Plattformen wie Enterprise Resource Planning (ERP-Software), Customer Relationship Management (CRM) oder Business Intelligence (BI)-Systeme.

Im Laufe der Zeit wurde jedoch selbst dies unzureichend. Heute wenden sich Unternehmen, die nicht nur überleben, sondern auch ausreichend Gewinn erzielen möchten, zunehmend der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) zu. 

Die Rolle von KI-Systemen in modernen Unternehmen

Im Allgemeinen bezieht sich KI auf die Fähigkeit eines Computers, die Arbeit des menschlichen Intellekts nachzuahmen, der oft frühere Erfahrungen speichert, um Sprache, Entscheidungen und Probleme zu verstehen und darauf zu reagieren.

Die Technologie existiert in vielen Formen und wird normalerweise in maschinelles Lernen und tiefes Lernen unterteilt. Diese Unterteilungen werden weiter in generative KI, NLP, Computer Vision und mehr aufgeteilt.

Der Markt für KI-Technologien ist enorm und wird 2025 etwa 244 Milliarden Dollar betragen und bis 2030 auf über 800 Millionen Dollar wachsen.

Wachstum des KI-Marktes (2023-2030)

Unternehmen, die KI-Softwareentwicklungslösungen übernehmen, werden enorme Vorteile erlangen, da KI es ihnen ermöglicht, intelligenter und sinnvoller zu arbeiten.

Einige der größten Vorteile umfassen eine Verbesserung des Umsatzes, da KI bei der Automatisierung von Aufgaben, der Vorhersage, der Verbesserung der Kundenwahrnehmung, der Unterstützung von Managern bei der Entscheidungsfindung und der Übernahme von alltäglichen Arbeiten helfen kann.

Maschinelle Lernmodelle bieten auch erhebliche Vorteile in Bereichen wie dem Kundenservice, wo Chatbots rund um die Uhr Anfragen beantworten können, oder der Finanzbranche, wo Betrug schneller erkannt wird.

Im Lieferkettenmanagement kann KI die Bestandskontrolle und Risikovoraussage automatisieren. Personalabteilungen, die von KI-gestützter Forschung profitieren, können schnell die geeignetsten Kandidaten für eine Stelle finden, die Einstellungszeit verkürzen und den Rekrutierungsprozess beschleunigen. 

Warum ein eigenes KI-Modell entwickeln?

Während fertige KI-Lösungen grundlegende Aufgaben erledigen können, sind sie oft nicht anpassbar genug, um bestimmten Bedingungen gerecht zu werden.

Indem Sie ein eigenes KI-Lernmodell erstellen, können Sie eine Lösung entwickeln, die zu Ihren individuellen Zielen passt und Ihnen hilft, sich von anderen abzuheben. Ein maßgeschneidertes KI-Modell kann so feinjustiert werden, dass es genau Ihre Herausforderungen bewältigt, sei es die Betrugserkennung, die Behebung von Problemen in der Lieferkette oder die Erstellung personalisierter Kundenempfehlungen.

Ein weiterer Grund, ein eigenes KI-Modell zu erstellen, ist, dass Sie die vollständige Kontrolle über Ihre Daten und die Art und Weise, wie das Modell trainiert wird, haben.

Dies ist besonders wichtig, wenn Sie im Gesundheitswesen oder in der Finanzbranche tätig sind, wo der Schutz von Kundendaten und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen unverhandelbare Verpflichtungen sind.

Ein maßgeschneidertes KI-Modell ermöglicht es Ihnen, Ihre eigenen Daten zu verwenden, sicher zu trainieren und sicherzustellen, dass es alle notwendigen Vorschriften wie die DSGVO oder HIPAA befolgt.

Drittens hilft die Entwicklung eines eigenen KI-Modells dabei, Überlegenheit zu erlangen. Fertige KI ist für jeden zugänglich, auch für Ihre Konkurrenten. Wenn Sie Ihr eigenes KI-Modell entwickeln, können Sie einzigartige Funktionen schaffen, die andere nicht haben.

Ein Beispiel: Ein Einzelhändler könnte eine Empfehlungsmaschine entwickeln, die genauer und personalisierter ist als die, die andere Geschäfte verwenden. 

Wesentliche Schritte zum Aufbau eines leistungsstarken KI-Modells für Unternehmen

Die Unternehmen, die mit KI in Führung gehen, werden voraussichtlich die größten Belohnungen ernten. Um jedoch wirklich das Maximum herauszuholen, ist es notwendig, den richtigen KI-Entwicklungsprozess zu strukturieren.

Schritt 1: Das Problem klären und Ziele festlegen

Bevor Sie mit der KI-Entwicklung beginnen, sollten Sie das Problem skizzieren, mit dem sich das KI-Modell befassen wird. Ob es sich um die Prognose von Verkaufszahlen, die Senkung der Kundenabwanderung oder das Erkennen von Anomalien handelt – klar definierte und messbare Ziele helfen, den gesamten Prozess zu lenken.

Schritt 2: Die richtigen Daten sammeln und bereinigen

Ihre Daten müssen von guter Qualität sein, damit die KI-Modelle lernen und korrekte Vorhersagen treffen können.

Daher müssen Sie saubere und relevante Daten sammeln und Duplikate sowie fehlende Werte entfernen. Danach müssen Sie sicherstellen, dass die Daten konsistent sind, indem Sie sie in einem Standardformat bereitstellen und sie für das Modelltraining vorbereiten.

Schritt 3: Mit einer KI-Entwicklungsfirma zusammenarbeiten, um ein KI-Modell zu erstellen

Die Zusammenarbeit mit einem professionellen KI-Entwicklungsteam ist der einfachste und sinnvollste Weg, um KI-Modelle zu erstellen. Experten übernehmen die problematischen Teile der KI-Entwicklung, sodass Ihr Modell gut funktioniert und Ihre Ziele erfüllt.

Sie wählen den am besten geeigneten Algorithmus basierend auf Ihrem Projekt aus (z. B. überwachtes Lernen für Verkaufsprognosen und unüberwachtes Lernen zum Erkennen von Mustern); beraten Sie sich bezüglich der passenden Modellarchitektur (z. B. Deep Learning für komplexe Aufgaben wie Bilderkennung oder Entscheidungsbäume für einfachere Aufgaben); systematisieren die Daten, um das Modell zu trainieren, optimieren es und bewerten seine Leistung mit neuen Daten; testen das Modell; überarbeiten die Lernrate und Batch-Größen, um die Präzision und Effizienz des Modells zu verbessern. 

Schritt 4: Das Modell für den realen Einsatz bereitstellen

Nachdem das KI-Modell optimiert und genehmigt wurde, kann es im Unternehmen eingesetzt werden. Im Wesentlichen bedeutet das Bereitstellen von KI-Modellen, das Modell in bestehende Geschäftssysteme zu integrieren und zu überprüfen, ob es mit echten Daten arbeiten kann. 

Schritt 5: Überwachen und Überarbeiten Sie Ihr KI-Modell

KI-Modelle können im Laufe der Zeit aufgrund von Abweichungen in den Datenmustern (ein Phänomen namens Modellabdrift) an Genauigkeit verlieren. Daher ist es besser, regelmäßige Überwachung, erneutes Training und Experimentieren zu betreiben, um Genauigkeit und Relevanz zu erhalten. 

Mögliche Herausforderungen beim Aufbau von KI-Modellen für Unternehmen

Im Jahr 2023 war das größte Problem beim Einsatz von KI in Unternehmen der Mangel an Fachkräften auf diesem Gebiet. Fast 40 % der Unternehmen berichteten damals von Schwierigkeiten, relevantes Talent wie Dateningenieure, Datenwissenschaftler und Datenarchitekten zu finden und einzustellen.

Bis 2025 scheint dieses Problem überwunden zu sein, aber es sind andere Probleme aufgetaucht, die nicht ignoriert werden können.

Ein Hauptanliegen ist die Datensicherheit und der Datenschutz. KI-Modelle sind nicht unverwundbar. Sie müssen zunächst die DSGVO- und CCPA-Vorgaben einhalten und zweitens über starke Sicherheitsvorkehrungen verfügen, um kommerzielle Informationen zu schützen.

Ein weiteres Problem ist die Integration mit bestehenden Systemen und älteren Infrastrukturen. Die Verwendung von APIs, Microservices und Containerisierung kann die Integration erheblich erleichtern, erfordert jedoch oft externe Hilfe von entsprechenden Experten. 

Beste Methoden für die Einbettung eines KI-Modells in Unternehmen

Die Integration von KI-Modellen in Unternehmenssysteme erfordert sorgfältige Planung, um sicherzustellen, dass sie langfristigen Wert liefern.

Zunächst muss eine skalierbare Infrastruktur gewählt werden. KI-Modelle sind ressourcenintensiv, daher ist es am besten, cloudbasierte Lösungen zu verwenden, damit das System mit Ihrer Nutzerbasis und den Daten skalieren kann.

Außerdem erfordert die Aufrechterhaltung der Präzision von KI-Projekten regelmäßige Überwachung und Beobachtung. Im Laufe der Zeit könnte das Modell eine erneute Schulung benötigen, um mit den Gegebenheiten Schritt zu halten.

Die Zusammenarbeit zwischen Geschäfts-, IT- und KI-Teams ist ebenso unerlässlich, um sicherzustellen, dass die Unternehmensziele ganzheitlich abgestimmt sind.

Schließlich sollte die KI-Integration als ein fortlaufender Prozess betrachtet werden. Das ständige Anpassen des Modells an Veränderungen und Bedingungen garantiert, dass es gültig und wirkungsvoll bleibt. 

Warum mit Experten für die Entwicklung von KI-Modellen arbeiten

Insgesamt kann die Partnerschaft mit erfahrenen KI-Entwicklungsteams den Entwicklungsprozess beschleunigen, Kosten senken und die Modellgenauigkeit verbessern.

Es reicht jedoch nicht aus, blind auf KI-Expertise zu vertrauen. Das wichtigste Thema bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz ist, dass der KI-Rahmen die Datensicherheit nicht beeinträchtigt und vertrauliche Daten nicht dem Risiko von Lecks aussetzt.

Für diejenigen, die sich um die Datensicherheit bei der Verwendung von KI-Software sorgen, können wir bei SCAND KI-große Sprachmodelle wie LLama (3B/8B-Parameter), StarCoder und DeepSeek-R1 lokal ausführen. So können unsere Kunden alle Vorteile von KI nutzen und gleichzeitig ihre kommerziellen Informationen vollständig privat halten.

FAQs

Was sind die wichtigsten Vorteile von KI für Unternehmen?

Zu den größten Vorteilen gehören Umsatzsteigerungen, da KI Aufgaben automatisiert, bei Entscheidungen hilft und Routinearbeit übernimmt. KI bietet auch bemerkenswerte Vorteile im Kundenservice und bei der Betrugserkennung.

Was ist der beste Weg, um ein KI-Modell zu erstellen?

Der beste Ausgangspunkt für den Aufbau eines KI-Modells ist es, zu entscheiden, welches Problem das Modell lösen soll, und messbare Ziele festzulegen. Zweitens sollten Sie gute Daten beschaffen und ordnen, da KI-Modelle auf sauberen und relevanten Daten angewiesen sind, um lernen zu können.

Welche sind die häufigsten Arten von KI-Modellen, die in Unternehmen verwendet werden?

Die am weitesten verbreiteten Modelle sind tiefes Lernen, Entscheidungsbäume und Cluster-Algorithmen.

Wie kann ich sicherstellen, dass mein KI-Modell sicher und gesetzeskonform ist?

Um dies sicherzustellen, setzen Sie verschiedene Datenschutzmaßnahmen wie Verschlüsselung und Anonymisierung ein und stellen Sie sicher, dass es relevante Vorschriften wie die DSGVO oder HIPAA einhält.

Wie gewährleistet SCAND die Sicherheit bei der Nutzung von KI?

Wenn ein Unternehmen keine sensiblen Daten riskieren möchte und öffentliche KI-Tools nicht erlaubt sind, kann auf lokale LLM-Entwicklungsdienste zurückgegriffen werden. Wir verwenden lokale KI-Assistenten innerhalb von VSCode, Ollama, LM Studio und llama.cpp.