Künstliche Intelligenz verstehen und Unsicherheit verringern

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind zwei der, wenn nicht sogar die wichtigsten, Diskussionsthemen in verschiedenen Branchen. Um diesem wachsenden Bedarf gerecht zu werden, haben IBM und Red Hat die Verfügbarkeit innovativer Produkte wie IBM watsonx bzw. Red Hat OpenShift AI angekündigt. In diesem Artikel wird eine einfache Strategie beschrieben, mit der Sie die Änderungen verwalten können, die mit dem Deployment von KI/ML-Produkten einhergehen, die unsere Welt neu gestalten können.

Dieser Artikel wurde aus der Perspektive eines Red Hat Technical Account Manager (TAM) verfasst. Unsere besondere Rolle als primärer Ansprechpartner für Kunden bei technischen Red Hat Themen in Verbindung mit unserer Unterstützung für Best Practices ermöglicht es uns, Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und diese mit den internen Strategien von Red Hat abzustimmen. Dies beseitigt jedoch nicht die vorherrschende Unsicherheit bei KI/ML.

Red Hat, IBM und das KI-Partnernetzwerk

Sowohl IBM watsonx als auch OpenShift AI unterstützen KI/ML-Workflows. IBM watsonx verbessert die KI-Entwicklung und -Bereitstellung, während OpenShift AI Cloud-Technologien verwendet, um KI/ML-Workloads bereitzustellen und zu verwalten.

KI/ML ist, wie andere bahnbrechende Innovationen zuvor, eine vielversprechende Technologie, die enormes Potenzial bietet, aber auch Bedenken hervorruft. Vor einer Generation brachte uns das Internet Daten jederzeit und überall zur Verfügung, sorgte aber in vielen Branchen für Besorgnis. Heute besteht die Befürchtung, dass KI/ML Arbeitsplätze vernichten wird, indem Tausende von manuellen Aufgaben automatisiert werden.

Revolutionäre oder transformative Veränderungen

KI/ML wird möglicherweise dazu führen, dass viele Arbeitsplätze obsolet werden. Wenn sie aber den Trends der vorherigen disruptiven Technologien folgt, wird sie auch viele neue Arbeitsplätze schaffen und gleichzeitig für grundlegende globale Veränderungen sorgen. Diese Veränderungen lassen sich weitgehend in zwei Kategorien unterteilen: revolutionär/transformational und evolutionär/anpassungsfähig.

Transformational bezieht sich auf eine grundlegende oder radikale Veränderung; ein grundlegender Wandel, bei dem neue Technologien auf drastische Weise vorhandene Technologien, Systeme oder Prozesse ersetzen. Streaming-Plattformen wie Netflix haben beispielsweise physische Medien wie CDs (Compact Discs)/DVDs (Digital Versatile Discs) ersetzt und damit viele Unternehmen in der Branche physischer Videotheken wie Blockbuster eliminiert. Ein weiteres Beispiel sind Services für Online-Buchungen, die Reisebüros für Fluglinien, Autovermietungen und Hotels ersetzen.

Während die Transformation einen umfassenden, schnellen Wandel umfasst, sind evolutionäre Veränderungen iterativer und schrittweiser, aber nicht weniger disruptiv auf unsere Geschäftsabläufe.

Evolutionärer oder adaptiver Wandel

Evolutionäre oder adaptive Änderungen nutzen Trendtechnologien, um vorhandene Prozesse oder Systeme zu verbessern und die Effizienz und Produktivität zu steigern, während gleichzeitig die Gesamtstruktur und die Ziele beibehalten werden. So haben Telekommunikationsunternehmen beispielsweise zu Beginn des 21. Jahrhunderts damit begonnen, Voice Over Internet Protocol (VoIP) anzubieten, und zwar zu einem Bruchteil der Kosten älterer Technologien. Ebenso hat das digitale Banking die Verwaltung ihrer Finanzen revolutioniert. Apps wie Venmo, Zelle und Online-/Mobil-Banking-Systeme ersetzten Routineaufgaben wie Barüberweisungen und Scheckeinlösungen. Dadurch reduzierten sie die Zahl der persönlichen Besuche bei Banken und Finanzinstituten, die hauptsächlich für spezialisierte Services zuständig waren.

Als TAM, der den Telekommunikations- und Unternehmenssektor unterstützt, denke ich oft darüber nach, wie Telco-Unternehmen die KI-Produkte und KI-Lösungen von Red Hat bereitstellen werden. Wird die Branche transformative, adaptive oder eine Mischung aus beiden Veränderungen erleben?

Einerseits gewinnen Red Hat OpenShift AI und Red Hat Enterprise Linux (RHEL) AI schnell an Dynamik und bieten fortschrittliche Funktionen, die die operative Effizienz und Servicebereitstellung erheblich verbessern könnten. Auf der anderen Seite bevorzugen einige Telekommunikationsunternehmen einen vorsichtigeren Ansatz, um ihre bestehende Technologie weiterzuführen.

Um diesen umsichtigen Ansatz zu unterstützen, erweitert Red Hat die Extended Life Cycle Support (ELS)-Phase auf viele herkömmliche IT-Produkte, einschließlich RHEL und OpenStack. Die vorsichtigeren Telekommunikationsunternehmen scheinen ihre aktuellen, auf diesen ELS-Produkten basierenden Deployments beizubehalten, während sie genau beobachten, wie ihre Mitbewerber KI-gestützte Technologie implementieren, bevor sie strategische Entscheidungen treffen.

Wie bei früheren technologischen Revolutionen müssen wir auch diese neuen Veränderungen managen, um im KI-Zeitalter erfolgreich zu sein.

Im folgenden Abschnitt wird eine Technik zur Verwaltung transformativer und adaptiver Änderungen vorgestellt, die mit der zunehmenden Einführung von KI einhergeht. Außerdem werden praktische Schritte beschrieben, mit denen Sie die Komplexitäten und Chancen des KI-Zeitalters bewältigen können.

Änderungsmanagement mit ADKAR

ADKAR ist ein beliebtes Änderungsmanagementmodell, mit dem individuelle und organisatorische Veränderungen gesteuert werden können. Es handelt sich um einen zielorientierten, strukturierten Ansatz, bei dem die Bedeutung der Erleichterung individueller Übergänge betont wird. Dabei wird anerkannt, dass der unternehmerische Erfolg von der Fähigkeit jedes Einzelnen abhängt, sich an Veränderungen anzupassen. ADKAR wurde von Jeff Hiatt, dem Gründer von Prosci, entwickelt und steht für:

• A – Awareness (Bewusstsein)
• D – Desire (Wunsch)
• K – Knowledge (Wissen)
• A – Ability (Fähigkeit)
• R – Reinforcement (Verstärkung)

Jede Komponente in dem Modell steht für eine Phase oder einen Meilenstein, den die Beschäftigten für eine erfolgreiche Implementierung der Änderung erreichen müssen. Die Stärke von ADKAR liegt in seinem sequenziellen Prozess, der einen reibungslosen Übergang von einer Phase zur nächsten ermöglicht. So kann beispielsweise der „Wunsch“ nicht zunehmen, ohne zuerst das „Bewusstsein“ zu erhöhen. Ebenso kann „Wissen“ nicht ohne „Wunsch“ wachsen, und „Fähigkeit“ entwickelt sich erst nach dem Erwerb von „Wissen“ und so weiter.

Hier finden Sie eine umfassende Aufschlüsselung der einzelnen Komponenten des ADKAR-Modells mit Empfehlungen, wie Einzelpersonen und Organisationen bei der Einführung von KI mit Veränderungen umgehen können.

1. Bewusstsein

Ziel: Ziel der Bewusstseinsbildung ist es, die Veränderungen zu verstehen, die für den Erfolg im KI-Zeitalter erforderlich sind, und zwar durch das Erkennen der Veränderungen in der Technologie und der Marktdynamik sowie das Erkennen, wie sich diese Veränderungen auf Ihre Rolle und die Organisation auswirken können.

Aktionen:

• Beantworten Sie die folgenden wichtigen Fragen über die Relevanz von KI/ML:
  • Was ist die Produkt von Red Hat derzeit eingesetzt und wie passen die KI/ML-fähigen Produkte in diesen Workflow?
  • Verbessert der Einsatz von KI die operative Effizienz?
  • Erfüllen die aktuellen KI-Produkte geschäftliche Ziele, technische Herausforderungen und Kundenbedürfnisse? Wenn nicht, welche Lücken müssen geschlossen werden?
• Bleiben Sie auf dem Laufenden, indem Sie die Mitteilungen des Managements verfolgen, sich über Red Hat OpenShift AI und Red Hat Enterprise Linux (RHEL) AI informieren und neue Funktionen und Anwendungen erkunden.
• Nehmen Sie an Webinars und Konferenzen teil. Lesen Sie Whitepaper und Artikel, um über KI/ML-Trends und -Entwicklungen im Cloud Computing auf dem Laufenden zu bleiben. Dabei können maßgebliche Fachzeitschriften wie Institute of Electrical and Electronics Engineers und Branchen-Websites wie TechCrunch besonders hilfreich sein.
• Recherchieren Sie Branchentrends wie z. B. die Auswirkungen von KI/ML auf die Telekommunikation und andere Branchen und bewerten Sie die geschäftlichen Auswirkungen, indem Use Cases mit Verbesserungen bei Abläufen wie Automatisierung und Ressourcenmanagement verknüpft werden.

2. Wunsch

Ein starkes Bewusstsein für KI führt natürlich zu einer erhöhten Motivation, KI/ML-Technologien zu erlernen und anzuwenden.

Die gesteigerte Bereitschaft zur Unterstützung von Veränderungen hilft dabei, individuelle Ziele oder Teamziele mit Geschäftsstrategien in Einklang zu bringen. Dies führt zu mehr Effizienz bei Prozessen und Workflows und kann zu mehr Umsatz und einer persönlichen Karriereentwicklung beitragen.

Aktionen:

• Definieren Sie klare Ziele für das Erlernen von KI/ML, z. B. werden Sie ein Fachexperte (SME) oder setzen Sie KI/ML zur Optimierung von OpenStack-/OpenShift-Bereitstellungen ein.
• Identifizieren Sie Motivatoren wie beruflicher Aufstieg, technisches Interesse oder Kundenzufriedenheit.
• Arbeiten Sie mit Peers und Branchenfachleuten, die sich für KI/ML begeistern, und bleiben Sie motiviert.
• Koordinieren Sie die Lerninhalte mit langfristigen Karrierezielen wie der Spezialisierung auf KI/ML oder der Leitung zukünftiger KI/ML-Projekte.
• Nutzen Sie KI/ML-Communities und Nutzergruppen zum Networking
• Suchen Sie die Unterstützung von Mentoren, die Sie auf Ihrem Weg begleiten.

3. Wissen

Wissen im ADKAR-Prozess beinhaltet den Erwerb von Informationen und Schulungen, um sich anzupassen, wobei der starke Wunsch nach Veränderung die treibende Kraft des Prozesses ist.

Aktionen:

• Lesen Sie technische Dokumentationen zu KI/ML-Grundlagen und fortgeschrittenen Themen, die speziell auf OpenStack/OpenShift und Cloud Computing zugeschnitten sind.
• Melden Sie sich für relevante Trainingskurse, Webcasts und weiterbildende Events an.
• Belegen Sie Kurse (wie RHOAI / AI267), um Ihre Kenntnisse von KI/ML zu vertiefen.
• Nutzen Sie die Insights von Führungskräften sowie Trainings- und Lernteams, um Wissenslücken zu identifizieren.
• Nehmen Sie an Workshops und Bootcamps teil, deren Schwerpunkt auf der Entwicklung praxisorientierter KI/ML-Anwendungen mit Red Hat Produkten liegt.

4. Fähigkeit

Fähigkeit bezieht sich auf die praktische Anwendung des erworbenen Wissens, um Aufgaben auszuführen, die mit Änderungen und der Implementierung neuer Anforderungen verbunden sind.

Aktionen:

• Wenden Sie KI/ML-Techniken an, um bestimmte Probleme zu lösen oder Prozesse in OpenShift/OpenStack zu optimieren.
• Arbeiten Sie mit funktionsübergreifenden Teams an KI/ML-Projekten, um praktische Erfahrungen zu sammeln.
• Führen Sie Proof-of-Concept-Projekte (POC) für KI/ML in OpenStack/OpenShift durch oder nehmen Sie daran teil.

5. Verstärkung

Zur Verstärkung werden diese Änderungen in die Team- oder Unternehmenskultur eingebettet, sodass sie zu einem dauerhaften Bestandteil der Abläufe werden.

Aktionen:

• Eine Kultur des kontinuierlichen KI/ML-Lernens unter Kollegen fördern.
• Dokumentieren und teilen Sie Erfolge und gewonnene Erkenntnisse.
• Messen Sie die Auswirkungen von KI/ML mit Metriken.
• Richten Sie Supportsysteme ein, beispielsweise ein gemeinsames Wissensspeicher, und bleiben Sie über Trainingsressourcen auf dem Laufenden.
• Belohnen und anerkennen Sie Fortschritte und Meilensteine.

Zusammenfassung

Verwenden Sie das ADKAR-Modell, um die Relevanz von KI/ML für Ihren spezifischen Use Case systematisch zu bewerten. Dieses Framework hilft Ihnen bei der strategischen Anwendung von KI/ML-Methoden und -Tools. Entwickeln Sie einen umfassenden Ansatz, um KI/ML-Technologien zu beherrschen und wirksame Veränderungen im Team und IT-Ökosystem voranzutreiben, indem Sie nacheinander die Phasen Bewusstsein, Wunsch, Wissen, Fähigkeit und Verstärkung durchlaufen.

Erfahren Sie mehr über die KI von Red Hat

• Elevating AI Journey with TAM Services: Kontaktieren Sie einen Red Hat Technical Account Manager, und erfahren Sie mehr über die KI-Strategie von Red Hat
• Überblick über Red Hat OpenShift AI
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