Wie erstellt man eine AI-App?

In den letzten fünf Jahren hat der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) an Bedeutung gewonnen. Jeder Softwareentwicklungsanbieter implementiert KI (was auch immer sich dahinter verbirgt) und maschinelle Lernalgorithmen (ML) in fast jedes Produkt und jede Dienstleistung, die sie veröffentlichen.

KI ist in Industrieroboter eingebettet, um komplexe Aufgaben präzise auszuführen, in Finanzsoftware-Anwendungen, autonome Autos, die unser Fahrverhalten revolutionieren könnten, winzige Chirurgieausrüstungen und sogar Apple, um Musik für uns auszuwählen – generell hat sich KI fast überall als integraler Bestandteil etabliert.

Zudem geben fast die Hälfte aller Unternehmen, die bereits eine Form von KI nutzen, an, dass es ihnen geholfen hat, ihre Konkurrenten zu übertreffen.

Unternehmen, die KI in der Fertigung einsetzen, verzeichnen zum Beispiel eine Leistungssteigerung von 12 % im Vergleich zu denen, die ausschließlich auf traditionelle Methoden setzen.

Auch KI-Tools im Vertrieb haben sich als äußerst wirksam erwiesen, Berichten zufolge führen sie zu einer Steigerung der Leads um bis zu 50 % und einer Reduzierung der Kundendienstkosten um 60 %.

Übrigens wird laut Statista erwartet, dass der Markt für Künstliche Intelligenz bis Ende 2024 eine Größe von 184 Milliarden US-Dollar erreichen wird, bei einer jährlichen Wachstumsrate von 28,46 %.

Es scheint, dass bei einem solchen Wachstum jedes Unternehmen, das seine Marktposition stärken möchte, einfach verpflichtet ist, KI in seine Prozesse zu integrieren. Aber ist das wirklich so?

Laut Forbes glauben die meisten Menschen nicht vollständig an KI: 67 % wollen nicht, dass KI in Konflikten über Leben und Tod entscheidet, 64 % mögen es nicht, wenn KI in Streitfällen als Jury fungiert, und 57 % wollen nicht, dass KI Flugzeuge fliegt.

Die Menschen sind auch der Meinung, dass Menschen bei einer Vielzahl von Aktivitäten, wie der Untersuchung von Korruption, dem Wählen, der medizinischen Versorgung oder dem Verfassen von Gesetzen, eine bessere Arbeit leisten würden.

Dies wird weitgehend dadurch unterstützt, dass viele Hersteller KI eher als Marketinginstrument verwenden, während ihre Werkzeuge in Wirklichkeit nicht wie erwartet funktionieren.

Ist es also lohnenswert, einen Großteil des hart verdienten Kapitals in KI-gesteuerte Apps zu investieren? Wie kann man berechnen, ob sie sich auszahlen werden? Und ob sie sich überhaupt auszahlen werden.

Was steckt hinter KI? Funktioniert KI wirklich?

Im Kern wird KI von einigen Schlüsseltechnologien angetrieben. Die wichtigste davon ist maschinelles Lernen, das Systemen die Anweisung gibt, aus Daten zu lernen.

Anstatt für jede Situation genau zu wissen, was zu tun ist, erkennen diese Systeme Muster in den riesigen Datensätzen und ziehen Prognosen oder Schlussfolgerungen auf Basis dieser Details.

Maschinelles Lernen kann zum Beispiel Produkte basierend auf der Einkaufshistorie empfehlen oder sogar Betrug bei internationalen Überweisungen erkennen.

Als Nächstes kommen neuronale Netzwerke – ein Mechanismus, der die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt. Sie bestehen aus Schichten von „Knoten“, die Informationen weiterleiten und dabei immer mehr lernen, um dem System zu helfen, zum Beispiel Bilder zu erkennen oder Sprache zu verstehen.

Ein weiterer großer Teil der KI ist Computer Vision, das Maschinen hilft, buchstäblich „Bilder oder Videos zu sehen“.

Ohne Big Data wäre all dies jedoch nicht möglich. Big Data liefert KI die Informationen, die sie benötigt, um zu lernen und sich zu verbessern. Je mehr Daten ein intelligentes System hat, desto besser wird es in dem, was es tut.

Was sind KI-Apps? Wie unterscheiden sie sich von regulären Apps?

Grundsätzlich ist eine KI-Anwendung eine Art Software, die künstliche Intelligenz nutzt, um Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.

Zum Beispiel kann sie Emotionen auf Fotos erkennen, gesprochene Sprache verstehen oder Artikel vorschlagen, die eine Person basierend auf ihrem bisherigen Verhalten mögen könnte.

Was KI-Apps von herkömmlichen Apps unterscheidet, ist ihre Fähigkeit, komplexe Konzepte zu speichern und sich an bestimmte Bedingungen anzupassen.

Reguläre Mobile- oder Desktop-Apps folgen normalerweise festen Anweisungen und ändern sich nie. KI-Apps hingegen können neue Daten speichern und eigenständig Entscheidungen treffen, was ihre praktische Intelligenz zeigt.

Was ist falsch an KI-Apps?

Dies ist ein Punkt, warum viele Menschen es ablehnen, in die Entwicklung von KI-Software zu investieren. Ein großes Problem sind die Fehlkalkulationen, die KI immer noch macht.

Im November 2021 beschloss Zillow, sein Programm „Zillow Offers“ einzustellen und 25 % seiner Mitarbeiter zu entlassen, etwa 2.000 Arbeiter, weil der maschinelle Lernalgorithmus zur Vorhersage von Immobilienpreisen Fehler machte.

Ohne zu sehr ins Detail zu gehen: Das Programm hatte das Ziel, Häuser zu kaufen, zu renovieren und schnell weiterzuverkaufen, es überschätzte sich jedoch und verursachte dem Unternehmen einen Verlust von 304 Millionen Dollar, weil es Häuser zu höheren Preisen kaufte, als sie verkaufen konnten.

Zillow beschloss, das Programm einzustellen, da CEO Rich Barton sagte, die Behebung des Algorithmus sei zu riskant.

Ein weiteres Problem ist der Preis. Wie viel kostet die Entwicklung einer KI-App? Ehrlich gesagt, eine Menge. Maßgeschneiderte Softwareentwicklung ist immer teuer, sowohl in Bezug auf die anfänglichen Kosten als auch auf die laufende Wartung, insbesondere wenn sie viele Daten oder ausgefeilte Technologien erfordert.

Schließlich kann es schwierig sein, KI in bestehende Systeme zu integrieren. Es kann kompliziert sein, eine intelligente App mit dem, was bereits vorhanden ist, zum Laufen zu bringen und erfordert möglicherweise zusätzliches Fachwissen oder Anpassungen.

Was Unternehmen gewinnen, wenn sie eine KI-App entwickeln

Die Entwicklung einer KI-App kann Unternehmen in mehrfacher Hinsicht helfen. Erstens kann sie Zeit sparen, indem Routineaufgaben automatisiert werden, die normalerweise lange dauern.

Zum Beispiel kann ein KI-Chatbot rund um die Uhr Kundenfragen beantworten, sodass weniger Agenten im Kundensupport benötigt werden.

KI-Apps können auch Geschäftsprognosen liefern und Trends erkennen. Das bedeutet, dass Unternehmen wertvolle Einblicke darüber erhalten können, was Kunden wollen und wie sie ihre Strategien anpassen können.

Schließlich kann die Entwicklung einer KI-App einem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem es erstklassige Dienstleistungen bietet (es dreht sich wieder alles um Marketing), sei es, indem sie voraussagen, wann Geräte ausfallen könnten, oder die Werbebotschaften an Endkunden verbessern.

3 Gründe, warum es sich lohnt, in eine KI-App zu investieren

Wenn Sie darüber nachdenken, auf KI umzusteigen, könnte es sich durchaus lohnen, insbesondere wenn Ihr Unternehmen unter den folgenden Problemen leidet. Haben Sie zu viele sich wiederholende Aufgaben, die Ihre Zeit beanspruchen? Die Entwicklung einer KI-App kann diese für Sie erledigen.

Wenn Sie viele Daten haben, aber nicht wissen, wie Sie sie nutzen sollen, oder keine Zeit haben, sie zu verarbeiten, kann eine KI-App diese analysieren und Ihnen wertvolle Einblicke geben, um klügere Entscheidungen zu treffen.

Schließlich, wenn Sie einen personalisierteren Ansatz für Ihre Käufer bieten möchten, kann KI Ihnen helfen, exklusive Tipps und Vorschläge sowie gezieltes Marketing anzubieten.

Wie man eine KI-App entwickelt und Kosten senkt

KI-Projektmanager unterschätzen oft die Gesamtkosten von KI-Systemen. Es gibt viele verschiedene Faktoren, die bei der Berechnung der Gesamtkosten eines KI-Projekts eine Rolle spielen.

Einer davon ist die Entwicklung neuer oder der Erwerb bestehender KI-Modelle. Wenn Sie eine sofortige und kostengünstige Lösung benötigen, greifen Sie auf ein bereits entwickeltes Modell zurück. Es ist bereits verfügbar und erschwinglich, könnte jedoch an Genauigkeit und Präzision mangeln.

Wenn Sie eine schnelle und kostengünstige Lösung benötigen, greifen Sie auf ein fertiges Modell zurück. Es ist erschwinglich und leicht zugänglich, aber möglicherweise nicht das genaueste. Für präzisere und fortschrittlichere Aufgaben ist es besser, Experten für die Entwicklung von KI-Apps zu engagieren, wie das Team von SCAND.

Denken Sie daran, dass es Zeit und Geld von Datenwissenschaftlern erfordert, um es richtig zu machen, und wenn Sie sich mit Prompt Engineering beschäftigen und Eingabeaufforderungen für das Modell erstellen möchten, wird dies noch mehr Zeit und Kosten in Anspruch nehmen.

Und wenn Sie vorhaben, eine RAG-Anwendung oder eine andere Lösung darauf aufzubauen, benötigen Sie auch zusätzliche Entwicklungszeit.

Auch wenn die anfängliche Investition teuer sein mag, wird sie Ihnen die Entwicklungskopfschmerzen ersparen und auf lange Sicht Ressourcen minimieren.

Um die Budgetbelastung zu verringern, können Sie jedoch klein anfangen (erstellen Sie ein Minimum Viable Product, MVP) und es erweitern, wenn es zufriedenstellende Ergebnisse zeigt. Natürlich wird es für jedes Unternehmen unterschiedlich sein, wie klein der Anfang sein sollte, aber in jedem Fall ermöglicht es Ihnen, die Projektkosten vollständig zu kontrollieren.