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Technical Leaders sind sich einig: Keine Wettbewerbsfähigkeit ohne KI

Veröffentlicht am 8 März, 2022

Corporate Vice President, Data, AI, and Mixed Reality

Durch KI entstehen überall neue Möglichkeiten. Wenn Benutzer*innen sich Videos mit generierten Untertiteln ansehen, online nach Informationen suchen oder Support von einem virtuellen Agent erhalten, spielt die KI jedes Mal eine maßgebliche Rolle. Die Annehmlichkeiten der KI werden von Benutzer*innen zunehmend erwartet und daher nicht mehr als inkrementelle Verbesserungen betrachtet, sondern als Herzstück jeder App. Aus einer aktuellen Forrester-Studie geht hervor, dass 84 Prozent der Technical Leaders den Bedarf sehen, KI in Ihre Apps zu implementieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Über 70 Prozent sind sich einig, dass diese Technologie die experimentelle Phase überwunden hat und nun tatsächlichen Geschäftswert generiert.

Damit Organisationen die KI zur Kernkomponente ihrer Geschäfte machen können, benötigen sie schnelle und gleichzeitig verantwortungsbewusste Methoden, um KI in ihre Systeme zu implementieren. Im Idealfall bauen sie dabei auf den Kompetenzen ihrer Teams auf. Tatsächlich gaben 81 Prozent aller in der Forrester-Studie befragten Technical Leaders an, dass sie KI stärker nutzen würden, wenn sie leichter zu entwickeln und bereitzustellen wäre.

Wie können Leaders ihre Ziele im Bereich KI also schneller erreichen? Hier sind drei nützliche Tipps für jede Organisation, um KI-Bereitstellungen in ihren Apps zu optimieren:

1. Clouddienste für KI nutzen

Es gibt zahlreiche Clouddienste, die vorgefertigte KI-Modelle für häufige Anwendungsfälle liefern, zum Beispiel die Übersetzung oder die Sprache-in-Text-Transkription. So können diese Features in Ihre Apps implementiert werden, ohne dass ein Data-Science-Team die Modelle neu erstellen muss. Zwei Drittel der Technical Leaders geben an, dass die breite Palette der Anwendungsfälle, die von Clouddiensten für KI unterstützt werden, ein entscheidender Vorteil ist. Mithilfe der bereitgestellten APIs und SDKs können Entwickler*innen diese Dienste hinzufügen und anpassen, um die individuellen Anforderungen ihrer Organisation zu erfüllen. Vorgefertigte KI-Modelle profitieren darüber hinaus von regelmäßigen Updates, sodass eine höhere Genauigkeit erzielt und die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen gewährleistet wird.

Azure bietet zwei Dienstkategorien an:

Diagramm: Prozentsatz der Technical Leaders, die Vorteile der von Clouddiensten vorgefertigten KI-Modellen im Vergleich zur Neuerstellung der KI-Modelle ausgewählt haben

2. Entwickler*innen fördern

Ihre Entwickler*innen können APIs und SDKs in Ihren Clouddiensten für KI verwenden, um innerhalb des aktuellen Entwicklungsprozesses intelligente Features in Apps zu integrieren. Der Einstieg ist für alle Entwickler*innen unkompliziert, da sie die bereits bekannten Programmiersprachen anwenden können. Sollten Entwickler*innen dennoch zusätzlichen Support benötigen, bieten Cloudanbieter sofort verfügbare Lernressourcen für ein schnelleres Onboarding und die Problembehandlung an.

Azure bietet einen 30-tätigen Einsteigerkurs für Entwickler*innen zu grundlegenden KI-Konzepten. Mit Microsoft Learn-Modulen können Sie sich zudem Schritt für Schritt in die Entwicklung KI-gestützter Apps einarbeiten.

3. Wichtige Anwendungsfälle priorisieren

Die Time-to-Value hängt im Bereich KI davon ab, den Anwendungsfall auszuwählen, der den größten Nutzen in der kürzesten Zeit bietet. Machen Sie sich die Anforderungen Ihrer Organisation bewusst, um das KI-Feature mit der größten Wirkung zu bestimmen.

Unser Kunde Ecolab nutzt beispielsweise das Knowledge Mining in Azure Cognitive Search, damit Mitarbeiter*innen wichtige Informationen sofort erhalten, anstatt 30 Minuten und mehr in die Durchsuchung Tausender Dokumente investieren zu müssen. KPMG wendet die Sprachtranskription und Language Understanding mit Azure Cognitive Services an, um Compliancerisiken in Contact-Center-Anrufen in nur zwei Stunden zu ermitteln. Zuvor hat dieser Vorgang 14 Wochen gedauert. Volkswagen setzt die maschinelle Übersetzung von Azure Translator ein, um Inhalte wie Gebrauchsanleitungen und Verwaltungsdokumente schnell in 40 verschiedene Sprachen zu übersetzen.

Das sind nur einige Beispiele dafür, wie Organisationen die vorgefertigten KI-Dienste effizient für sich nutzen, ohne unverhältnismäßig viel Zeit und Aufwand in die Bereitstellung zu investieren oder diese mühevoll anpassen zu müssen.

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