Die Integration moderner KI-Systeme in gewachsene IT-Landschaften ist eine Challenge, mit der sich viele Unternehmen heutzutage beschäftigen. Die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz schreitet immer schneller voran. Gerade der deutsche Mittelstand muss schauen, dass er in der Digitalisierung den Anschluss nicht verpasst. Es fehlt an spezifischem Know-How sowie Erfahrungen mit den verschiedenen Arten künstlicher Intelligenz wie z. B. Natural Lanuage Processing aufbauen.
Aber es gibt deutsche Lösungen, die dem Mittelstand helfen, gemeinsam das Know-How aufzubauen, welchem es Bedarf, um in Zukunft am Markt zu bestehen. Auf unserem Blog möchten wir das notwendige Wissen daher interessierten Unternehmen zur Verfügung stellen. Bevor man nämlich über den Einsatz von generativer KI nachdenkt, sollte man ein grobes Verständnis dieser Technologie haben und wissen, welche Anwendungsfälle man mit ihr lösen möchte. Erst darauf aufbauend macht es aus unserer Sicht Sinn, sich konkreter mit der Einführung und den Voraussetzungen einer solchen Technologie zu beschäftigen.
Der Status Quo
IT-Landschaften sind über die Jahre kontinuierlich gewachsen und keiner weiß, wie stark sich das Wachstum in den nächsten Jahren beschleunigen wird. Jetzt, wo zusätzlich noch generative KI hinzukommt, erhöht sich das Wachstum der Datenmengen nochmal um ein X-faches.
Neben der Transformation von On-Premise Systemen hin zu Fully-Managed-Systemen gilt es, die Daten zu nutzen und daraus wichtige Entscheidungen zu treffen. Eine zentrale Herausforderung besteht darin, die Vielzahl an Datenquellen effektiv zu nutzen und mithilfe von Künstlicher Intelligenz Geschäftsprozesse und Entscheidungsfindung zu optimieren.
Viele Unternehmen stehen noch am Beginn ihrer KI-Initiativen und haben Schwierigkeiten, die richtigen Ansätze zur Einführung von KI-Lösungen zu finden. Dies betrifft insbesondere Organisationen, die sich bislang wenig mit Künstlicher Intelligenz auseinandergesetzt haben oder über begrenzte technische Ressourcen verfügen.
In der deutschen KI-Landschaft wurden jedoch Lösungen entwickelt, die den Mittelstand dabei unterstützen, erfolgreich in den KI-Bereich einzusteigen. Durch gezielte Zusammenarbeit, den Austausch von Best Practices und die Bereitstellung von qualifizierten KI-Experten können Unternehmen ihr Know-How erweitern, die Kapazitäten ihrer IT-Infrastruktur optimieren und ihre Marktchancen verbessern.
5 Herausforderungen bei der Implementation von KI-Systemen
Einige der zentralen Herausforderungen bei der Integration von KI-Systemen in gewachsene IT-Infrastrukturen umfassen:
- Unstrukturierte Daten: Viele Unternehmen haben große Datenmengen, die unsortiert und unstrukturiert vorliegen. Dies erschwert die Nutzung von KI-basierten Lösungen, die abhängig vom Anwendungsfall auf strukturierten Daten angewiesen sind. Jedoch gibt es auch KI-Systeme, die mit unstrukturierten Daten zurecht kommen.
- Bestehende Zugriffsrechte: Schon in der Implementierung von KI-Systemen müssen die bestehenden Zugriffsrechte in der IT-Infrastruktur berücksichtigt werden, um je nach Anwendung die Datenschutzrichtlinien und -vorgaben einzuhalten.
- Datensilos: In gewachsenen IT-Infrastrukturen gibt es oft etliche Datensilos, die den Zugriff auf relevante Informationen erschweren und die Integration von Künstlicher Intelligenz erschweren. Folgend sind auch die Daten alle in unterschiedlichen Formaten und nur schwer einheitlich nutzbar.
- Integration von alter und neuer Welt: Unternehmen müssen sich mit der Frage auseinandersetzen, wie sie ihre bestehende IT-Infrastruktur mit neuen KI-basierten Lösungen verbinden, insbesondere wenn einige Anwendungen und Datenbestände On-Premise genutzt werden.
- Eingeschränkte Möglichkeiten zum Training von eigenen KI-Modellen: Oft ist es für Unternehmen schwierig bis unmöglich, KI-Modelle selbst nachzutrainieren, da hierbei hohe Kosten, umfangreiche Ressourcen und spezielles Know-How erforderlich sind. Außerdem ist der Datensatz oft begrenzt und dementsprechend nur begrenzt nutzbar, getreu dem Stichwort: „Shit in, Shit out„
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Unser Ziel: Mehrwerte durch KI erreichen
Bei amberSearch ist es unsere Mission, Unternehmen mit begrenzten Ressourcen zu helfen, besser mit den Informationen Ihrer unstrukturierten Daten umzugehen. Daher haben wir uns zum Ziel gesetzt, mit Hilfe einer Enterprise Search Datensilos aufzubrechen und die Informationen an einem Ort zugänglich zu machen. Der Vorteil einer Enterprise Search ist dabei, dass wir die Datenquellen, die ja ihre Daseinsberechtigung haben, nicht probieren aufzulösen, sondern besser in die bestehende IT-Landschaft integrieren, um Medienbrüche zu vermeiden.
Der Einsatz von KI-Systemen in heterogenen IT-Infrastrukturen bietet enorme Mehrwerte für Unternehmen – wie zum Beispiel mögliche Zeiteinsparungen oder bessere Entscheidungen. Je nach Unternehmen können die Mehrwerte jedoch unterschiedlich ausfallen und von einer besseren Employee Experience, eine erhöhten Effizienz oder auch weniger Datenmüll reichen.
Einer der Schlüsselerfolge unserer Lösung ist dabei das eigens trainierte KI-Modell, welches wir nutzen, um unternehmensinterne Informationen schnell und effizient auffindbar zu machen. Dabei setzen wir ganz bewusst auf allgemein trainierte KI-Modelle, da wir beim Training unseres KI-Modells (dessen erste Version übrigens Open-Source gestellt wurde) festgestellt haben, andernfalls einen Fachidioten zu trainieren, der im Großteil der unternehmensinternen Fragen einfach nicht gut abschneidet. Die Expertise kommt schlussendlich aus dem Know-How der Informationen, die das System verarbeiten soll.
Lösung: Enterprise Search und generative KI
Ein Phänomen, welches uns seit Ende 2022 begleitet und einen nachhaltigen Einfluss auf die Geschäftswelt haben wir, ist die generative KI. Um diese jedoch im Unternehmen einsetzen zu können, müssen die richtigen Informationen zu Grunde liegen.
Aus diesem Grund kombinieren wir amberSearch mit generative KI. Herausgekommen ist amberAI. Der Vorteil von amberAI ist die Kombination mit einer Enterprise Search. Dort, wo Unternehmen ohne amberSearch Schwierigkeiten haben, dem generierenden Modell den richtigen Kontext vorzuhalten, übernimmt dies bei uns amberSearch.
Wenn ein Nutzer einen Text mit spezifischem Know-How des Unternehmens generiert haben möchte, dann sucht amberSearch in Sekundenbruchteilen die relevanten Informationen heraus. Dieser wird selbstverständlich unter Berücksichtigung der Zugriffsrechte rausgesucht und kann anschließend von dem generierenden Modell verwendet werden, um die Frage des Nutzers und Berücksichtigung aller DSGVO-relevanten Vorgaben zu beantworten. Der Fachbegriff für diese Technologie ist übrigens Retrieval Augmented Generation.
Schon heute nutzen diverse Unternehmen amberSearch, um gemeinsam mit deutschen und DSGVO-konformen Anbietern das eigene Unternehmen aufs nächste Level zu heben.
Gerne helfen wir auch Ihnen, die Mehrwerte moderner Technologien in den genannten Anwendungsfällen zu realisieren! Sprechen Sie uns jetzt an oder probieren Sie amberSearch direkt aus:
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