2. KI-fähige Inhalte
KI-fähige Inhalte sind eine weitere technische Hürde, die es zu überwinden gilt, um für KI bereit zu sein. Inhalte müssen für eine qualitativ hochwertige KI-Ausgabe kuratiert werden.
„Die Entwicklung des entsprechenden Datenkorpus besteht aus mehreren Ebenen“, sagte Davis. „Jeder Teil eines Dokuments muss aufgeteilt und zur Schulung geschickt werden. Dadurch entstehen Einbettungen, die stromabwärts im Gen-AI-Bereich verwendet werden. Es ist ein Prozess, den Unternehmen verstehen und auf den sie vorbereitet sein müssen.“
Wenn z. B. eine Personalabteilung ihre Inhalte für eine KI-gestützte Plattform vorbereitet, könnte sie bestimmte Datensätze mit schlechten Bezeichnungen oder unzureichender Kennzeichnung identifizieren, die sie auslassen sollte. Sobald die qualitativ hochwertigen Inhalte geladen sind, wird der Algorithmus des Modells ausgeführt. Das Team kann das System trainieren, indem es die Ausgabe einstuft, und die KI beginnt zu verstehen, was die Absichten des Inhalts sind. Dann kann sie sich von selbst verbessern.
3. Governance
Die Governance betrifft sowohl den Zustand der technischen als auch der geschäftlichen Bereitschaft. Wenn es um die Steuerung von KI geht, tragen Organisationen eine große Verantwortung. Von der Überwachung des Datenzugriffs und der Erkennung von böswilligen Eingriffen bis hin zur Gewährleistung verantwortungsvoller KI-Praktiken im gesamten Unternehmen – strenge Standards ermöglichen es Unternehmen, KI sicher und zuverlässig zu implementieren.
Bei der Integration von KI in Produkte und den täglichen Betrieb sollten Unternehmen klare Richtlinien für Produktteams und Mitarbeitende entwickeln, um KI-bezogene Risiken in verschiedenen Geschäftsbereichen zu minimieren.
Ein KI-Rat kann auch dabei helfen, die Einbindung und Umsetzung von KI zu überwachen und sicherzustellen, dass die Richtlinien technologische Fortschritte und Gesetzesänderungen widerspiegeln.
Die Einhaltung der Sicherheits- und Compliance-Standards einer Organisation ist von entscheidender Bedeutung. Da KI in hohem Maße auf Daten angewiesen ist, bilden robuste Richtlinien und die richtigen technischen Tools eine solide Grundlage für eine sichere KI-Implementierung.
4. Ethik
„Ethik ist etwas, das wir sehr ernst nehmen“, sagte Davis. „Sie müssen eine ethische Grundlage schaffen – das ist entscheidend, um eine verantwortungsvolle KI zu schaffen.“
Davis sagte, dass Ethik ein häufiger Anliegen von Kunden und in RFPs sei. Ehrlichkeit, Voreingenommenheit und Erklärbarkeit sind allesamt Facetten dieser Komponente der Business Readiness.
„Wenn eine KI-Engine eine Entscheidung oder Empfehlung abgeben soll, müssen die Kunden verstehen können, wie sie zu dieser Schlussfolgerung gekommen ist und welche Benchmarks und Bewertungen diese Schlussfolgerungen als zutreffend belegen“, sagte Davis. „Aus ethischer Sicht bereit zu sein, bedeutet, Leitplanken zu haben.“
Zu den KI-Standards von Hyland gehören Transparenz, Dateneigentum, Ehrlichkeit, überprüfbare Ergebnisse, Datenschutz und Sicherheit sowie Governance.
KI-bereite Unternehmen können hochwertige KI-Ergebnisse mit ethischen Daten unterstützen und gleichzeitig auf Dinge wie Voreingenommenheit achten. KI-Modelle müssen auch in der Lage sein, sich gegen Situationen zu wehren, in denen Benutzer versuchen könnten, durch unaufrichtige Eingabeaufforderungen Informationen zu erhalten, auf die sie keinen Zugriff haben sollten.
Die Folgen sind für viele Branchen sehr real, insbesondere für Finanzdienstleistungen, Versicherungen und Hochschulen. Von historischen Redlining-Praktiken bei der Kreditvergabe bis hin zu betrügerischen Versicherungsansprüchen und Studentenbeurteilungen steht viel auf dem Spiel, und die Daten, die in ein KI-Modell eingespeist werden, müssen vor Voreingenommenheit und verfälschten Daten geschützt werden.
5. Fähigkeiten
Da KI-Funktionen in neuen und bekannten Technologien in jeder Branche auftauchen, können Unternehmen ihre KI-Ambitionen nicht vollständig verwirklichen, wenn sie nicht die richtigen Leute haben, die sie bis zur Ziellinie bringen. Der Wettbewerb um KI-Talente ist hart und hat zu einer Talentlücke geführt, die von Ingenieuren und Datenwissenschaftlern bis hin zu Geschäftsanwendern reicht, die nutzbares KI-Know-how benötigen. Unternehmen sind bestrebt, hochqualifizierte Gesichter einzustellen, aber KI-Experten verweisen auf die Weiterbildung als einen weiteren Weg.
„Wir glauben, dass jeder in der Organisation sein Wissen im Bereich KI auf ein höheres Niveau bringen muss“, sagte Davis. „Wir werden erleben, dass sich Unternehmen stärker auf ihr Budget konzentrieren und auch auf den Aufwand und die Zeit, die es braucht, um ihre Mitarbeiter weiterzubilden, damit sie die Vorteile der KI nutzen und einen ROI erzielen können.“