KI-Einführung

Dieser Artikel bietet einen Überblick über Microsoft KI-Lösungen und hilft Entscheidungsträgern zu bestimmen, wie ihre Organisation KI einführen soll.

Organisationen investieren in KI, um Einen geschäftlichen Wert zu schaffen. Die Herausforderung besteht darin, zu bestimmen, wo KI Wert liefern kann und ob dieser Wert die Investition rechtfertigt. Ohne eine klare Strategie können Teams experimentieren, ohne genügend Wert zu erzeugen, und KI-Investitionen können fragmentiert werden.

Microsoft KI-Lösungen erfüllen unterschiedliche Geschäftliche Anforderungen und bieten unterschiedliche Anpassungsebenen. Diese Bandbreite bietet Organisationen Optionen, KI-Investitionen mit dem Wert in Einklang zu bringen, den sie zu erzielen erwarten.

Ergebnis: Diese Anleitung hilft Entscheidungsträgern, die Grundlage für die KI-Einführung zu schaffen und zu bestimmen, wo ihre Organisation investieren soll.

KI-Entscheidungsstruktur und -architekturen

1. Was ist KI?

Künstliche Intelligenz (KI) verwendet Algorithmen, um Daten zu analysieren und Ergebnisse zu erzeugen. Viele KI-Modelle lernen Muster aus vorhandenen Daten kennen und verwenden diese Muster, um neue Informationen zu verarbeiten und Ergebnisse zu erzeugen. KI-Funktionen fallen in der Regel in drei bereiche:

• Herkömmliche KI (nichtgenerativ): Analysiert Daten und erzeugt Ergebnisse für einen definierten Zweck, z. B. Vorhersagen, Klassifizieren von Informationen und Erkennen von Anomalien.

• Generative AI: Erstellt neue Inhalte oder Antworten basierend auf der Anforderung und dem verfügbaren Kontext eines Benutzers. Häufig werden Inhalte erstellt, Fragen beantwortet, Informationen zusammengefasst, Code generiert und Mitarbeiter bei ihrer Arbeit unterstützt.

• Agentic AI: Verwendet KI-Modelle mit Anweisungen und Tools, um ein Ziel zu verfolgen und Aufgaben zu erledigen. Agents können Anforderungen interpretieren, bestimmen, was zu tun ist, und verbundene Systeme verwenden, um Aktionen innerhalb definierter Berechtigungen und Steuerelemente zu ergreifen.

Diese Typen können zusammenarbeiten. Beispielsweise kann ein Agent generative KI verwenden, um eine Anforderung zu interpretieren und herkömmliche KI zu verwenden, um eine Vorhersage zu treffen, bevor eine autorisierte Aktion ausgeführt wird. Die Geschäftsentscheidung besteht daher nicht einfach darin, ob KI eingesetzt werden soll. Es geht darum, wo KI Wert schaffen kann und welche Funktionsebene für jeden Anwendungsfall geeignet ist.

2. Grundlage der KI-Einführung

Was sollte die Führung zuerst tun? Eine erfolgreiche KI-Einführung erfordert mehr als die Auswahl der richtigen Technologie. Führungskräfte müssen die organisatorischen Bedingungen schaffen, die es Teams ermöglichen, KI produktiv und verantwortungsbewusst zu nutzen. Beginnen Sie mit drei Aktionen:

• Ki-Einführung leiten: Wie sollten Führungskräfte die KI-Einführung leiten? Die KI-Einführung funktioniert am besten, wenn Führungskräfte eine gemeinsame Richtung für die Organisation einrichten. Führungskräfte sollten die Geschäftsergebnisse definieren, die KI voraussichtlich unterstützen soll, und sichtbares Sponsoring für diese Prioritäten bereitstellen. Eine KI-Strategie oder -Charta sollte Organisationsprioritäten und Entscheidungsrechte dokumentieren. Außerdem sollte definiert werden, wie die Organisation den Wert von KI-Investitionen misst.

• KI-Governance zentralisieren: Was sollten wir zentralisieren? KI führt zu Governance-Entscheidungen, die in der gesamten Organisation gelten. Erfolgreiche Organisationen legen eine zentrale Zuständigkeit für organisationsweite KI-Richtlinien und -Standards fest. Eine zentrale Governancefunktion, z. B. ein AI Center of Excellence, kann verantwortungsvolle KI-Anforderungen und gemeinsame Grenzen definieren. Geschäftsgruppen können dann KI-Chancen innerhalb dieser Grenzen verfolgen. Siehe Verantwortungsvolle KI-Richtlinien.

• Zugriff für Mitarbeitende: Wer sollte Zugriff auf KI haben? Der umfassende Zugriff auf genehmigte KI-Funktionen kann Organisationen helfen, wertvolle Verwendungsmöglichkeiten für KI zu identifizieren und organisationsweite Erfahrungen zu schaffen. Mitarbeiter verstehen die Geschäftsprozesse, die sie täglich durchführen, und können Chancen identifizieren, wo KI ihre Arbeit verbessern könnte. Unternehmen sollten den Zugriff mit Schulungen koppeln, damit Mitarbeitende verstehen, wie sie genehmigte KI-Funktionen effektiv und verantwortungsvoll nutzen.

3. Welche KI sollten wir verwenden?

Welche KI-Lösungen sollten wir zur Verfügung stellen? Organisationen setzen KI in der Regel für zwei allgemeine Zwecke ein:

• Verbessern Sie individuelle Effizienz: KI hilft Mitarbeitern, die Arbeit effektiver durch Funktionen wie Entwurf, Recherche, Besprechungsvorbereitung und Informationssuche abzuschließen.

• Automatisieren von Geschäftsfunktionen: KI hilft Organisationen beim Erweitern oder Automatisieren von Geschäftsfunktionen durch Funktionen wie Agents, Prognose und Entscheidungsunterstützung.

Microsoft bietet Lösungen für beide Zwecke. Unternehmen sollten die Lösung genehmigen, die ihren Anforderungen entspricht und dabei den geringsten Betriebsaufwand erfordert. Eine größere Anpassung erfordert in der Regel spezialisiertere Fähigkeiten und eine größere operative Verantwortung. Verwenden Sie die Microsoft KI-Entscheidungsstruktur.

3.1 Individuelle Effizienz verbessern

Möchten Sie die individuelle Effizienz steigern? Wenn das Ziel darin besteht, die Arbeitsweise der Mitarbeiter zu verbessern, identifizieren Sie, wo Sie Hilfe benötigen. Microsoft bietet KI-Funktionen, die Mitarbeiter in der gesamten Organisation, innerhalb bestimmter Produkte oder innerhalb bestimmter Rollen unterstützen können.

3.2 Automatisieren von Geschäftsfunktionen

Möchten Sie die Geschäftsfunktionalität automatisieren? Wenn das Ziel darin besteht, Geschäftsprozesse zu optimieren oder zu automatisieren, wählen Sie die KI-Lösung, die die erforderliche Anpassungsebene mit dem geringsten Betriebsaufwand bietet.

3.2.1 KI auf SaaS-Plattformen

Möchten Sie SaaS-KI-Entwicklungsplattformen (Low-Code, No-Code) verfügbar machen? SaaS- und Low-Code-Plattformen reduzieren den technischen Aufwand, der zum Erstellen von KI-Funktionen erforderlich ist. Beginnen Sie mit diesen KI-Optionen, wenn sie genügend Anpassungen für den geschäftlichen Bedarf bereitstellen. Microsoft Copilot Studio bietet eine verwaltete Plattform zum Erstellen von Agents und zum Verbinden mit Organisationsdaten und Systemen.

3.2.2 KI auf Azure Plattformen (PaaS)

Möchten Sie KI mit Azure Plattform-as-a-Service-Lösungen erstellen? Verwaltete Azure KI-Plattformen bieten eine größere Anpassung als die SaaS-Entwicklung, ohne dass Organisationen die zugrunde liegende Computeinfrastruktur direkt verwalten müssen. Verwenden Sie diesen Ansatz, wenn SaaS-Funktionen nicht genügend Kontrolle über Modelle, Anwendungslogik, Datenintegration oder KI-Entwicklung bieten.

3.2.3 KI auf der Azure-Infrastruktur

Azure Infrastruktur sollte nicht der Standardansatz für die KI-Einführung sein. Verwenden Sie verwaltete KI-Plattformen, wenn sie geschäftliche und technische Anforderungen erfüllen. Azure Infrastruktur ist geeignet, wenn die Organisation Kontrolle über Modelle oder Laufzeitumgebungen erfordert, die verwaltete Plattformen nicht bereitstellen können. Sie kann auch spezielle Leistungs- oder Complianceanforderungen unterstützen. Organisationen, die diesen Ansatz wählen, müssen mit größerem technischem Know-how und fortlaufender operativer Verantwortung rechnen.

4. So bereiten Sie eine KI-Datengrundlage vor

Wie sollten Daten KI unterstützen? KI erfordert nicht, dass Organisationen eine völlig neue Datenstrategie erstellen, bevor die Einführung beginnt. Die erforderlichen Datenkompetenzen hängen von den KI-Lösungen und Anwendungsfällen ab, die das Unternehmen verwendet. Identifizieren Sie die Organisationsdaten, die jede KI-Funktion erfordert, und stellen Sie sicher, dass Sie sicher auf die Daten zugreifen und sie angemessen verwalten können. Anleitungen finden Sie unter Unified Data Platform for AI and Analytics.

5. Einführung von KI

Microsoft Cloud Adoption Framework bietet Ihnen einen strukturierten Weg, und Sie können ihn in Schritte für die KI-Einführung herunterbrechen. Jeder Schritt baut auf dem vorherigen auf.

• KI-Planung: Wandeln Sie KI-Anwendungsfälle in einen Plan für ihre Überführung in die Produktion um.
• KI bereit: Erfahren Sie, wie KI-Workloads in Ihre Azure Zielzone passen, und bestimmen Sie, ob sich Ihre Architektur oder Governance ändern muss.
• KI steuern, sichern, verwalten: Richten Sie Standards für die Steuerung, Sicherung und Verwaltung von KI-Workloads ein.