Was ist Unternehmens-KI?

Unternehmens-KI ist die Integration von KI-Tools und Machine Learning Software in groß angelegte Abläufe und Prozesse.  

In den meisten Branchen führen Unternehmen KI-Technologien ein, um ihre Effizienz zu steigern und mit den vorhandenen Mitarbeitenden und Ressourcen mehr zu erreichen. Insbesondere Unternehmen benötigen KI-Lösungen, die in größerem Umfang und für verschiedene Teams und Workloads eingesetzt werden können.

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Viele Unternehmen setzen KI ein, um einen Wettbewerbsvorteil in ihrer Branche zu erzielen. Branchen wie das Gesundheitswesen, die Telekommunikationsbranche und das Bankwesen nutzen KI, um Abläufe zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und effizienter zu arbeiten. Unternehmen lernen schnell, wie sie sowohl generative als auch prädiktive KI für alltägliche Aufgaben und komplexe, langfristige Problemlösungen einsetzen können. 

Unternehmen nutzen KI-Tools und -Techniken wie Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Machine Learning Operations (MLOps), um ihre Abläufe zu aktualisieren und neue Services einzuführen. 

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Unternehmens-KI eröffnet neue Möglichkeiten, Geschäftsprozesse innovativ zu gestalten. Dank der Geschwindigkeit und Genauigkeit von KI-Technologien können große Unternehmen riesige Datenmengen analysieren sowie schnell und sicher mit neuen Geschäftsideen experimentieren. Unternehmen können Probleme nun innerhalb von Wochen statt Jahren lösen. 

Daher lohnt es sich, sich mit den Chancen von KI, deren Auswirkungen auf Ihr Geschäft sowie den damit verbundenen Herausforderungen auseinanderzusetzen. 

Use Cases für generative KI erkunden

Use Cases für prädiktive KI erkunden

Unternehmens-KI-Lösungen bieten Vorteile, mit denen Unternehmen bessere Geschäftsmodelle entwickeln und Hindernisse abbauen können. 

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören: 

• Reduzierte Kosten KI-Automatisierung kann alltägliche Aufgaben automatisieren und sich wiederholende Arbeiten reduzieren. So können Ihre Beschäftigten sich auf Aufgaben konzentrieren, die ihre volle Aufmerksamkeit verdienen.
• Verbessertes Kundenerlebnis KI zeichnet sich durch die Analyse von Daten und die Erkennung von Mustern aus, einschließlich menschlichen Verhaltens. Diese Insights in Echtzeit können die Interaktion Ihrer Kunden mit Ihrer Marke verbessern.
• Fehlerprävention KI hat die Fähigkeit, nicht nur Muster zu erkennen, sondern auch Vorhersagen zu treffen, einschließlich zu Anomalien. Prädiktive KI kann dabei helfen, Fehler oder Störungen schon im Voraus zu erkennen, um lange Ausfallzeiten und erhebliche Produktivitätsverluste zu vermeiden. 

Einer der Hauptvorteile von KI in Unternehmen ist die optimierte funktionsübergreifende Zusammenarbeit. Ohne sie sind diese anderen Vorteile auf Unternehmensebene nutzlos. Plattformen für Unternehmens-KI sollten Ihren Teams eine einfachere Zusammenarbeit ermöglichen, so dass Missverständnisse vermieden werden können. 

Mit schneller und intelligenter arbeitenden Teams verringern sich Ineffizienzen in den verschiedensten Bereichen – insbesondere, wenn sämtliche Teammitglieder dieselbe Plattform nutzen. 

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Lösungen für Unternehmens-KI können Wachstumschancen bieten, aber auch potenzielle Probleme mit sich bringen. Durch Verstehen der Risiken können Sie sich besser vorbereiten und Unvorhersehbarkeiten vermeiden.

Zu den häufigsten Risiken gehören:  

• Schädliche Verzerrungen  Da Machine Learning-Modelle aus historischen Daten lernen, können sie Voreingenommenheit und Diskriminierung übernehmen, die in die Entscheidungsfindung einfließen können. Verzerrungen können bei generativer KI in Form von falschen Antworten und bei prädiktiver KI in Form von ungenauen Vorhersagen auftreten. Hochwertige Daten können die Genauigkeit erhöhen und ermöglichen präzisere Vorhersagen.
• Unzuverlässige Informationen Bei KI können Halluzinationen (Informationen, die legitim erscheinen, aber falsch sind) auftreten. Manche dieser Ergebnisse sind einfach nur ärgerlich (das Bild eines Menschen mit 6 Fingern an einer Hand), während andere sogar gefährlich sein können (wie falsche Ratschläge eines Chatbots für Menschen, die medizinische Unterstützung benötigen).

• Sicherheit und rechtliche Risiken KI-Systeme können ein Sicherheitsrisiko darstellen. Nutzende könnten sensible Informationen in Apps eingeben, die nicht auf Sicherheit ausgelegt sind und so das Risiko einer Datenpanne erhöhen. Generative KI-Antworten können dazu rechtliche Risiken bergen, indem sie urheberrechtlich geschützte Inhalte reproduzieren oder sich die Stimme oder Identität einer realen Person ohne deren Einwilligung aneignen. 

  So schützen Sie Ihre KI-Workloads

Unternehmens-KI-Plattformen bieten eine Vielzahl von Möglichkeiten, erfordern jedoch erhebliche Ressourcen und eine konsequente Zusammenarbeit, um Wirkung zu erzielen. 

Zu den häufigsten Hindernissen für Unternehmen zählen:

• Kompetenzlücken und Fachkräftemangel Für den Umgang mit KI und ihre Nutzung zu Ihrem Vorteil sind neue Kompetenzen erforderlich. Das Einstellen, Onboarding und Training Ihres Teams kann viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen.
• Hohe Kosten Unternehmen benötigen umfangreiche Ressourcen zur Verwaltung von KI-Systemen sowie für einen schnellen Betrieb. Die für den Betrieb der Technologie benötigte Rechenleistung sowie die Finanzierung geschulten Personals sind teuer.
• Mangelnde Skalierbarkeit Verteilte Daten, Hardware und Software können die Integration von KI-Anwendungen in großen Unternehmen noch schwieriger gestalten.
• Misstrauen gegenüber KI Schnelle Veränderungen und viele Unbekannte können die Anpassung erschweren. KI kann rätselhaft und unzuverlässig erscheinen. Die Zustimmung Ihres Teams und die Förderung der für den Erfolg notwendigen Zusammenarbeit kann zusätzlichen Aufwand bedeuten. 

Mehr dazu erfahren, wie agentische KI (Agentic AI) Ihr Unternehmen unterstützen kann

KI umfasst viele wichtige Komponenten. Jedoch besteht Ihr Unternehmens-KI-Stack – wie auch andere Technologie-Stacks – aus Tools, Services, Plattformen und Software aus verschiedenen Quellen, die zusammen eine Komplettlösung ergeben. 

Ein KI-Technologie-Stack besteht aus verschiedenen Schichten, wie etwa Large Language Models, Runtimes, Hardwarebeschleunigern und natürlich Ihren eigenen, unternehmensspezifischen Daten. Protokolle wie Model Context Protocol (MCP) können die Zusammenarbeit verschiedener Teile des KI-Stacks unterstützen. 

Ihr Stack kann dabei flexibel zusammengesetzt sein. Dies hängt von Faktoren wie dem Use Case in Ihrem Unternehmen, Ihren Zielen und den verfügbaren Ressourcen ab. 

Ein KI-Technologie-Stack ist nicht starr aufgebaut. Dabei liegen die einzelnen Komponenten nicht unbedingt wie bei einem Sandwich direkt übereinander. Der Stack sollte kongruent zusammenarbeiten, wobei die einzelnen Schichten ihren spezifischen Beitrag zum Gesamtsystem leisten. 

Unabhängig von der Beschaffenheit Ihres Stacks besteht das Ziel eines KI-Stacks darin, eine Basis für die flexiblen Komponenten Ihrer KI-Lösung zu schaffen. So können Sie und Ihr Team bestimmte verbesserungswürdige Bereiche identifizieren und testen, wie der Stack als Lösung funktioniert. 

KI-Strategien können die Bildung eines speziellen KI-Entwicklungsteams oder die Zuweisung eines Teils Ihres Budgets für KI-Produkte und -Services umfassen. 

Bei der Einführung, Implementierung und Skalierung von KI in Ihrem Unternehmen gibt es verschiedene Aspekte zu beachten: 

• Legen Sie Ihre Ziele fest Wenn Sie verstanden haben, wie KI Ihr Unternehmen unterstützen kann, können Sie bestimmen, wie Ihr Unternehmen wachsen soll. Wenn Sie wissen, wie Ihr Endziel aussieht, können Sie die Entwicklung dorthin zurückverfolgen und wissen, wo Sie beginnen müssen. 

• Überprüfen Sie die Qualität Ihrer Daten Ihre Daten sind der Schlüssel zu einer erfolgreichen KI-Strategie. Ohne zuverlässige Daten sind Software und Plattformen nutzlos. Mit aktuellen, genauen und unverzerrten Daten können Sie die Vorteile Ihres Technologie-Stacks voll ausschöpfen. 

• Klein anfangen Wenn Sie noch nicht zum Skalieren sämtlicher Umgebungen bereit sind, experimentieren Sie zunächst mit kleinen Modellen auf Ihrer eigenen Hardware. Machen Sie sich auf Einstiegsniveau mit KI vertraut und bereiten Sie sich so auf die Herausforderungen beim Skalieren vor. 

• Vertrauen Sie auf Fachleute KI ist nicht einfach. Es kann ziemlich schnell sehr kompliziert werden. Daher ist es üblich (und empfehlenswert), mit einem Team zusammenzuarbeiten, das sich mit der Technologie auskennt. 

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• Operationalisieren Sie KI Eine KI-Plattform für operationalisierte KI vereinfacht das Lifecycle-Management für KI-Anwendungen. Sie fördert die bereits erwähnte funktionsübergreifende Zusammenarbeit und ermöglicht Ihren Teams ein gemeinsames Skalieren. 

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Unternehmen sind verschiedenartig. Ihr Unternehmen ist besonders, und Ihre KI-Ziele sind es auch. 

Red Hat® AI ist ein Lösungsportfolio, das eine ganzheitliche, zugängliche KI-Plattform umfasst, die Sie beim Erreichen unternehmensspezifischer Ziele unterstützen kann – egal, wie hoch gesteckt sie sind. 

Unser KI-Portfolio umfasst:

• Eine KI-Plattform, die teamübergreifende Zusammenarbeit ermöglicht.
• Kleine, speziell entwickelte Modelle wie Granite von IBM
• Zugängliche Funktionen zum Modell-Tuning

Außerdem verfügen wir über eine große Auswahl an Partneranbietern, sodass Sie flexibel skalieren können. 

Mit Red Hat AI erhalten Sie die Kontrolle über generative und prädiktive KI-Funktionen – in der Cloud, On-Premise und am Edge. Unabhängig davon, wo sich Ihre Daten befinden, kann unsere KI-Plattform Sie bei der konsistenten Bereitstellung in der Hybrid Cloud unterstützen.

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