Generative KI birgt ein immenses Potenzial für die Umgestaltung von Branchen, aber die Realisierung dieses Potenzials kann eine Herausforderung sein. Eine Gartner-Umfrage ergab, dass mehr als die Hälfte (54 %) der GenAI-Projekte nie umgesetzt werden. Trotz der Begeisterung und des Potenzials dieser bahnbrechenden Technologie benötigen viele Unternehmen Hilfe beim Übergang vom Konzeptnachweis zum erfolgreichen Einsatz. Werfen wir einen Blick darauf, was Unternehmen zurückhält und wie diese Hürden überwunden werden können.
Die größten Herausforderungen beim Einsatz von GenAI
Das Verständnis dieser Herausforderungen ist entscheidend für den erfolgreichen Übergang von GenAI vom Konzeptnachweis zur Produktion und für die Freisetzung ihres vollen Potenzials zur Förderung von Innovation und Wertschöpfung. Zu den gemeinsamen Herausforderungen gehören:
Identifizieren und Priorisieren von Anwendungsfällen: Erfolgreiche Kunden sehen den höchsten ROI in neuen Anwendungsfällen mit unstrukturierten Daten. Da diese Anwendungsfälle so neu sind, haben die meisten Unternehmen Schwierigkeiten, sie zu identifizieren und zu priorisieren.
Daten KI-fähig machen: Der Erfolg von GenAI-Anwendungen hängt in hohem Maße von der Qualität der Daten ab, auf denen sie basieren. Die Herausforderungen bei der Anbindung an Datenquellen und der Aufbereitung vor allem unstrukturierter Daten für die Nutzung mit GenAI sind jedoch die Hauptgründe, die den Einsatz verhindern.
Governance-Bedenken: Datenschutz, Sicherheit und Compliance sind große Bedenken, die den Einsatz verzögern oder stoppen können. Ohne einen soliden Governance-Rahmen zögern Unternehmen oft, weil sie regulatorische Risiken oder unbeabsichtigte Konsequenzen fürchten, die sich aus dem Einsatz von GenAI in großem Maßstab ergeben können.
Mangel an bewährten Verfahren: Viele Unternehmen verfügen nicht über einen klaren Fahrplan für die effektive Implementierung von GenAI. Ohne standardisierte Best Practices für die Identifizierung und Priorisierung von Anwendungsfällen, die Festlegung des Zeitpunkts für den Einsatz von GenAI, die Durchsetzung von Datensicherheits- und Datenschutzrichtlinien und die Bewertung der KI-Leistung können sich GenAI-Projekte hinziehen und die Erwartungen nicht erfüllen.
Entwicklung von Talenten: In der sich schnell entwickelnden KI-Umgebung ist es eine Herausforderung, Mitarbeiter zu finden und weiterzubilden, um mit dem Tempo der Veränderungen Schritt zu halten.
Unternehmen sehen erste Erfolge mit GenAI
Unternehmen aus allen Branchen stemmen sich gegen diesen Trend und finden Wege, die üblichen Hindernisse bei der Aktivierung von GenAI zu überwinden. Nehmen Sie diese ersten Erfolgsgeschichten:
- Die unabhängige Bank ermöglichte es der IT-Abteilung, den Helpdesk-Rückstau zu reduzieren und sich auf innovative Lösungen zu konzentrieren , indem sie mehrere KI-Agenten einsetzte
- Spirent modernisierte die Daten- und App-Integration, reduzierte die Kosten für zusammengesetzte Daten und aktivierte KI für automatisierte Sales Intelligence
- Die Finanzabteilung von SnapLogic nutzte GenAI, um den Datenabgleich zu automatisieren, und konnte dadurch Millionen von Dollar zurückgewinnen
Tipps zur Überwindung gängiger Hindernisse bei der Aktivierung von GenAI
Organisationen, die GenAI-Projekte erfolgreich umgesetzt haben, verwenden einen strategischen Ansatz, der die folgenden Komponenten umfasst:
1. Erfahrene Partner nutzen
Suchen Sie nach Anbietern und Systemintegratoren, die mehreren Kunden geholfen haben, GenAI-Lösungen erfolgreich in der Produktion einzusetzen. Wenn Sie einen Anfang brauchen, empfehlen wir Ihnen, Peer-Netzwerke zu konsultieren, Branchenberichte und -bewertungen zu lesen und an Branchenkonferenzen und Webinaren teilzunehmen, um zu verstehen, was für Ihr Ökosystem verfügbar ist.
2. Investitionen in moderne Integrationsplattformen
Ersetzen Sie ältere, lokale Integrationsplattformen durch moderne Integrationsplattformen, die Daten-, Anwendungs- und API-Integration und -Verwaltung kombinieren und den Aufbau einer kompatiblen Architektur unterstützen. Investieren Sie in Low-Code-Integrationsplattformen, die visuelles Design unterstützen und sofortige Konnektivität mit einer breiten Palette von Unternehmens- und SaaS-Anwendungen bieten. Darüber hinaus sollte eine moderne Integrationsplattform schnell Konnektivität zum GenAI-Ökosystem hinzufügen und weiterentwickeln, einschließlich LLMs, Vektordatenbanken und Dienstprogrammen zur Verarbeitung unstrukturierter Daten.
3. Aufbau eines soliden Governance-Rahmens.
Führen Sie von Anfang an eine Governance ein. Eine frühzeitige Auseinandersetzung mit Datenschutz, Sicherheit und Compliance verhindert spätere Verzögerungen oder zusätzliche Probleme. Proaktive Governance beruhigt die Beteiligten und mindert die Angst vor Risiken oder unbeabsichtigten Auswirkungen und ebnet den Weg für eine reibungslose Einführung.
4. Schaffung eines GenAI "Center of Excellence"
Bauen Sie ein funktionsübergreifendes Team auf, um Ihren Ansatz für GenAI zu standardisieren, indem Sie bewährte Verfahren über den gesamten Projektlebenszyklus hinweg übernehmen. Dazu gehören effektive Verfahren für die Datenaufbereitung, das Prompt-Engineering, das Wissensmanagement, die Ergebnisbewertung, die Sicherheit und die Governance. Eine konsistente, klar definierte Roadmap hilft den Teams bei der sicheren und effektiven Durchführung.
5. Schließen Sie die Qualifikationslücke
Gehen Sie den Talentmangel an, indem Sie in Schulungen investieren und mit externen Experten zusammenarbeiten. Durch die Weiterbildung Ihres Teams und den Aufbau strategischer Partnerschaften können Sie das Fachwissen erwerben, das für die Umsetzung von GenAI-Projekten erforderlich ist, ohne die internen Ressourcen zu überfordern.
Herausforderungen in Chancen verwandeln
GenAI hat das Potenzial, Branchen zu revolutionieren - aber nur, wenn Unternehmen die Barrieren überwinden können, die eine erfolgreiche Einführung verhindern. Durch die Schaffung einer soliden Datengrundlage, die Implementierung einer soliden Governance, die Befolgung von Best Practices, die Sicherstellung der Integration und die Schließung der Kompetenzlücke können Unternehmen das wahre Potenzial von GenAI erschließen und eine nachhaltige Wirkung erzielen.
Der AgentCreator von SnapLogic wurde entwickelt, um diese Herausforderungen zu meistern und bietet Unternehmen eine nahtlose Möglichkeit, Daten zu nutzen und KI-Agenten effektiv einzusetzen.
Lassen Sie nicht zu, dass Ihr GenAI-Projekt zu den 54 % gehört, die nie zum Einsatz kommen. Mit einem strategischen Ansatz und den richtigen Tools können Sie KI-Ideen in praktische, wirkungsvolle Lösungen umwandeln, die einen echten Mehrwert für Ihr Unternehmen schaffen.
