7 Wege, um das gesamte Unternehmen mit künstlicher Intelligenz vertraut zu machen

Die Herausforderung besteht darin, den Menschen bei allen KI-Projekten an die erste Stelle zu setzen. KI-Praktiker geben Empfehlungen für den Aufbau einer menschenzentrierten und dennoch KI-gesteuerten Kultur

Wie die Personen, die mit der Entwicklung, dem Aufbau und der Bereitstellung künstlicher Intelligenz beauftragt sind - von Dateningenieuren bis hin zu Entwicklern - erkennen, ist KI ein leistungsstarker Mechanismus zur Verstärkung des menschlichen Wissens, der Fähigkeiten und der Effizienz. Aber wie können KI-Befürworter KI einsetzen, um eine todgeweihte oder toxische Unternehmenskultur zu reparieren? Das ist wahrscheinlich die ärgerlichste Herausforderung bei der Einführung von KI.

Unternehmer und Experten, die an vorderster Front der KI-Revolution stehen, erkennen, dass dies eine Hürde ist, die Technologie allein nicht lösen kann: "KI kann keine Probleme lösen, bei denen es bereits zugrunde liegende Probleme gibt, wie z. B. die Unternehmenskultur oder mangelndes Vertrauen eines Kundenstamms", sagt Stephan Baldwin, Gründer des Assisted Living Center.  "Diese werden durch Prinzipien gefördert, die das tägliche Innen- und Außenleben eines Unternehmens prägen."  

Eine der Herausforderungen, so Baldwin, besteht darin, dass "Modelle der künstlichen Intelligenz auf der Grundlage historischer Daten handeln, was bedeutet, dass sie anfällig für Verzerrungen sind, die wir Menschen beim Sammeln von Informationen hatten. Manchmal berücksichtigt ein automatisierter Prozess nicht die Menschen, die er regiert."

Die Herausforderung besteht also darin, den Menschen bei allen KI-Projekten an die erste Stelle zu setzen. KI-Praktiker geben die folgenden Empfehlungen für den Aufbau einer menschenzentrierten und dennoch KI-gesteuerten Kultur: 

Erweitern Sie die Verantwortung für KI über die IT-Abteilung hinaus. KI muss eine unternehmensweite Initiative sein, an der alle Parteien beteiligt sind. "Der erfolgreiche und produktive Einsatz von KI ist eine funktionsübergreifende Anstrengung, die weit über die reine Datenwissenschaft hinausgeht", sagt Dr. Michael Wu, Chief AI Strategist bei PROS.  "Erweiterte Teams müssen von der technischen Seite über den IT- und Cloud-Betrieb für Sicherheit und Data Governance reichen. auf die geschäftliche Seite, einschließlich Änderungsmanagement, Schulungen für die Ausbildung, Einführung und Best Practices."

Erkennen Sie, dass KI einfach Code ist. Es handelt sich nicht um eine mysteriöse dunkle Kunst, die in der Lage ist, den Menschen zu überlisten. "KI ist keine Magie mehr, und die Unternehmen scheinen das jetzt zu verstehen", sagt Beerud Sheth, Mitbegründer und CEO von Gupshup. "KI versucht nicht, den Menschen zu ersetzen, sondern eine menschenähnlichere Konversation zu ermöglichen, die die Kraft der Automatisierung und Intelligenz hat, die eine Maschine haben könnte."

Richten Sie KI auf Bereiche aus, in denen sie am wirkungsvollsten ist. Die besten Teile des Unternehmens, um KI zu fördern und einzuführen, sind von Branche zu Branche sehr unterschiedlich, betont Wu. "Aber das gemeinsame Thema ist, dass Unternehmen eine zuverlässige Quelle für saubere und reichhaltige Daten als Nebenprodukt des normalen Geschäftsbetriebs haben müssen", sagt er. "Zum Beispiel führen Unternehmen mit großen Support-Centern oft eine gute operative Aufzeichnung der Vorfälle und Lösungen. Die Transaktionsdaten in Vertriebsorganisationen sind in der Regel ziemlich sauber, da sie für eine gute Buchhaltungspraxis erforderlich sind. Diese Daten werden ihre KI/ML weiter antreiben, während sie lernt. Auf der anderen Seite verfügen Marketingorganisationen zwar auch über viele Daten, aber sie sind oft lauter und müssen oft gereinigt werden, bevor sie in der Produktions-KI und ML eingesetzt werden können."

Sheth sieht die meisten Aktivitäten im Kundensupport, in den Produktermittlungs- und Mitarbeiterabteilungen in Kundenorganisationen. "Beträchtliche Fortschritte beim Sprachparsing und beim maschinellen Lernen haben eine schnelle Bearbeitungszeit für Supportanfragen ermöglicht", sagt er. "KI-basierte Vorhersage und Kontextmanagement ermöglichen es, genaue Erkennungsmechanismen über einfachere Schnittstellen wie Chats offenzulegen. Auf maschinellem Lernen basierende Kognitions-Engines sorgen dafür, dass die Problemlösung bei der Abfragelösung und dem richtlinienbezogenen Support genau und einfach auf sicheren Kanälen wie MS Teams und Progressive Web Apps bereitgestellt werden kann."  

Erforschen Sie die wirkungsvollsten Technologien und drängen Sie darauf, diese zu entwickeln. "Preisoptimierung, vorausschauende Wartung und dialogorientierte KI-Technologien sind am wirkungsvollsten, da die Daten, die für das Training und die weitere Unterstützung der Mitarbeiter während des Lernens erforderlich sind, in der Regel reichlich vorhanden sind", sagt Wu. "Ihr Einsatz erfordert auch keine große Änderung des Geschäftsbetriebs. Da es viele Anbieter gibt, die diese Lösungen anbieten, sind die Gesamtbetriebskosten im Vergleich zu den Umsatzeffekten, die diese Technologien erzielen können, relativ niedrig." Sheth sieht das größte Potenzial in mehrsprachigem NLP, maschinellem Lernen und prädiktiver KI.

Sorgen Sie für Fairness in der KI durch mehr Transparenz. Um Akzeptanz und Unterstützung für KI im gesamten Unternehmen zu erreichen, müssen die gelieferten Ergebnisse so fair und frei von Vorurteilen wie möglich sein. "Transparenz und Fairness sind für den Erfolg einer KI unerlässlich, da sie Vertrauen schaffen, indem sie sowohl Mitarbeiter als auch Kunden darüber informieren, wie sie regiert werden", sagt Baldwin. "Es gibt viele Beispiele dafür, dass KI nicht richtig funktioniert. Und das Letzte, was Sie als Unternehmen wollen, ist, nicht erklären zu können, warum ein Fehler passiert ist. "In dieser Richtung muss noch mehr getan werden", sagt Wu. "Viele Branchen, die mit der Nutzung von KI beginnen, konzentrieren sich mehr darauf, ihre KI zum Laufen zu bringen und mit den begrenzten Daten, die ihnen zur Verfügung stehen, zunächst einen positiven ROI zu erzielen. Für diese Branchen hat Fairness keine unmittelbare Priorität, auch wenn sie routinemäßig Teil der Unternehmensnarrative ist. Obwohl alle davon sprechen, dass KI-Ethik und Fairness Vorrang haben, ergreift nicht jeder nachträgliche Maßnahmen, um Vorurteile zu bekämpfen."

Förderung des Bewusstseins und der Schulung von IT-Managern und -Mitarbeitern für faire und umsetzbare KI. IT-Führungskräfte und -Mitarbeiter sollten auch mehr Schulungen und Sensibilisierung erhalten, um KI-Vorurteile abzubauen, fordert Sheth. "KI ist so gut wie die Daten, die wir ihr zur Verfügung stellen. Da der Mensch für die Trainingsdaten verantwortlich ist, besteht eine gute Chance, dass unsere KI-Algorithmen durch menschliche Voreingenommenheit korrumpiert werden oder ein anderes ungünstiges Muster widerspiegeln, das im Laufe der Zeit erkannt wird. Wir können verschiedene Modelle ermitteln, die dazu beitragen können, bessere und fairere Entscheidungen zu treffen, aber gleichzeitig sollten sich die Führungskräfte dieser Herausforderungen bewusst sein und die richtigen Entscheidungen treffen, um die Verzerrung in Bezug auf Daten zu beseitigen."   

Förderung des Bewusstseins und der Schulung für faire und umsetzbare KI auf allen Ebenen des Unternehmens.   KI mag ein Unternehmensunterfangen sein, aber IT-Führungskräfte können eine Vorreiterrolle einnehmen, wenn es darum geht, sicherzustellen, dass KI so funktioniert, wie sie sollte. "Die Aus- und Weiterbildung von IT-Führungskräften und -Mitarbeitern ist ein guter Anfang, aber oft nicht ausreichend", sagt Wu. "Die Beseitigung von KI-Vorurteilen sollte die Aufgabe aller sein, genau wie die Datensicherheit. denn es ist vergleichbar mit der Geschäftsethik eines Unternehmens." 

Gleichzeitig fügt er hinzu: "Die Mitarbeiter brauchen oft einen Anreiz, um sie zu neuen professionellen Verhaltensweisen zu motivieren, bevor sie zur zweiten Natur werden. Diese Anreize müssen nicht immer monetär sein. Zum Beispiel kann Unternehmens-Gamification eingesetzt werden, um das Bewusstsein und das Interesse an der Minderung von KI-Verzerrungen zu fördern. Es kann innerhalb eines Unternehmens genutzt werden, um das Bewusstsein für das Problem der KI-Voreingenommenheit zu gamifizieren, positive Verhaltensweisen zu fördern, die helfen, diese Vorurteile zu identifizieren, und sogar Crowdsourcing für potenzielle Lösungen zu schaffen." 

Auch die regelmäßige Überprüfung der KI-Ergebnisse ist für den Erfolg zwingend erforderlich, sagt Sheth. "In der Tat war dies eine der hart erlernten Lektionen für KI-Unternehmen, immer Menschen in der Schleife zu haben." Er empfiehlt, "zufällig ausgewählte KI-Ergebnisse regelmäßig zu überprüfen und sicherzustellen, dass alle Schichten in der Zufallsstichprobe angemessen vertreten sind. Endbenutzer haben möglicherweise nicht immer Zeit und Lust, Feedback zu suboptimalen KI-Ergebnissen zu geben. Bewerten Sie aktiv und regelmäßig die Leistung Ihrer Modelle. Das Feedback der Prüfer wird automatisch in die nächste Runde des Modelltrainings zurückgeführt. Diese Praxis verhindert, dass Modelle veraltet und irrelevant werden."