KI-Beratungsleistungen

KI oder künstliche Intelligenz ist ein Zweig der Informatik, der sich mit dem Entwurf und der Entwicklung von Maschinen beschäftigt, die menschliche Intelligenz imitieren und wie Menschen reagieren und denken. Der größte Vorteil der KI besteht darin, dass sie eine große Datenmenge auf eine Weise verarbeiten kann, die uns nicht möglich ist. Und wenn wir ihr genügend Daten zur Verfügung stellen, kann sie Entscheidungen treffen, Muster erkennen und sogar menschenähnliche Urteile fällen.

Heute ist KI das Herzstück von Anwendungen wie Bildklassifizierung und -erkennung sowie zahlreichen Vorhersagesystemen wie Ampelsystemen. Von selbstfahrenden Autos bis hin zu KI-Chatbots wie Googles Bard, Amazons Alexa und Apples Siri sowie generativen KI-Tools wie ChatGPT, DALL-E und Midjourney ist KI mittlerweile Teil unseres täglichen Lebens geworden.

Bei der KI-Beratung arbeiten wir mit Unternehmen zusammen, um herauszufinden, wie KI in ihrer Branche eingesetzt werden kann, und entwickeln eine Strategie für die Umsetzung. Ihr Hauptzweck besteht darin, die Hindernisse für die Einführung von KI abzubauen, die durch den begrenzten Zugang zu Fachwissen und die hohen Kosten für die Erstellung von KI-Anwendungen entstehen.

KI-Beratungsdienste helfen Unternehmen, das wahre Potenzial von KI auszuschöpfen und herauszufinden, wie sie das Wachstum vorantreiben und den Betrieb verbessern kann. Sie sind auch deshalb erforderlich, weil:

• KI ist nicht nur komplex, sondern entwickelt sich auch ständig weiter. Für Unternehmen ist es daher schwierig zu verstehen, wie sie sie für ihren Anwendungsfall implementieren können.
• Viele Unternehmen nutzen das wahre Potenzial der KI nicht oder wissen nicht, wie sie diese in ihrer spezifischen Branche anwenden können.
• Die Implementierung von KI ist nicht nur teuer, sie erfordert auch viel Zeit und Ressourcen. Um sicherzustellen, dass Unternehmen den größtmöglichen Nutzen aus ihrer Investition ziehen, benötigen sie fachkundige Beratung.

Bei AI Superior nutzen wir eine robuste KI-Engine und fortschrittliche Algorithmen, um wertvolle Erkenntnisse zu liefern und transformative Ergebnisse sicherzustellen.

Ein Berater für künstliche Intelligenz ist jemand, der Unternehmen hilft, KI zu verstehen und ihnen umfassende Beratung bei der Implementierung, Wartung und Optimierung KI-basierter Lösungen bietet. Diese Fachleute arbeiten sowohl mit großen als auch mit kleinen Unternehmen zusammen und führen eine Reihe von Aufgaben aus, wie zum Beispiel:

• Bewerten Sie das Potenzial von KI für ein Unternehmen
• Identifizieren und bestimmen Sie, wie KI das Wachstum vorantreiben und den Betrieb verbessern kann
• Entwickeln Sie eine umfassende Strategie zur KI-Implementierung basierend auf den Anforderungen des Unternehmens
• Helfen Sie mit, KI-Modelle auszuwählen, zu integrieren, anzupassen und bereitzustellen
• Unterstützen Sie uns bei der Optimierung von KI-Lösungen für einen verbesserten ROI und eine höhere Leistung
• Kontinuierliche Unterstützung und Wartung für KI-Systeme
• Verwalten Sie verschiedene KI-gesteuerte Projekte
• Entwickeln Sie zukünftige Strategien für die Expansion Ihres Unternehmens

KI-Beratungsaktivitäten können grob in fünf Kategorien unterteilt werden:

Strategieentwicklung: Zu den Aktivitäten der Strategieentwicklung gehört die Bewertung der Bereitschaft Ihres Unternehmens zur Einführung von KI und die Ausarbeitung eines Aktionsplans. Berater für künstliche Intelligenz treffen sich in der Regel mit Kunden, um Bereiche für die KI-Integration zu bestimmen und die für die Einführung erforderlichen Tools aufzulisten. Ziel ist es hier, die erforderlichen Datenpipelines und die IT-Infrastruktur bereitzustellen, um KI in die vorhandenen Systeme des Unternehmens zu integrieren und die Entwicklung von KI-Systemen sicherzustellen, die eine positive Benutzerakzeptanz gewährleisten.

Konzeptioneller Beweiß: Es ist wichtig, die Machbarkeit und Auswirkungen einer KI-Lösung zu bestimmen, bevor man sie in größerem Maßstab implementiert. Viele KI-Projekte werden letztendlich aufgegeben, weil sie nicht ausreichend beurteilt und bewertet werden. Deshalb testen unsere KI-Berater zunächst ein System im kleinen Maßstab, um Ihnen bei der Auswahl einer kommerziell tragfähigen Lösung zu helfen und so das Risiko eines Scheiterns zu verringern.

Implementierung: Sobald ein Plan vorliegt und eine KI-Lösung als machbar erachtet wird, arbeitet das KI-Beratungsunternehmen an der Umsetzung des Projekts. Dazu gehört der Aufbau des erforderlichen Rahmens, die Auswahl und Anpassung des Modells sowie die Integration der KI-Lösung in das vorhandene System.

Optimierung: Berater für künstliche Intelligenz optimieren die eingesetzten Modelle kontinuierlich, um die Qualität der Ergebnisse zu verbessern und den höchsten ROI sicherzustellen.

Wartung: Zu den Wartungsaktivitäten gehört in der Regel die regelmäßige Überprüfung der Systeme auf Fehler und die Aktualisierung von Funktionen, um sicherzustellen, dass Unternehmen ihren Kunden mithilfe von KI erstklassige Dienste bieten.

Der Preis für KI-Beratung kann je nach Umfang, Anforderungen und Komplexität des Projekts variieren. Auch andere Faktoren wie Anpassungsbedarf, Datenverfügbarkeit und Integrationsanforderungen beeinflussen den Preis. Da wir ohne Kenntnis des Projekts keine genauen Zahlen nennen können, beginnen unsere KI-Beratungsleistungen im Allgemeinen bei einigen Tausend Euro und können je nach Art Ihres Projekts höher ausfallen. Wir haben ein transparentes Preismodell und bieten flexible Preisoptionen sowie feste KI-Entwicklungspläne für Startups.

Der KI-Projektlebenszyklus ist ein strukturierter Ansatz für die Entwicklung von KI-Lösungen, der dem bestehenden Softwareentwicklungszyklus folgt und gleichzeitig die einzigartigen Herausforderungen berücksichtigt, die KI-/ML-Projekte mit sich bringen. Der Lebenszyklus umfasst mehrere Phasen, jede mit ihren eigenen Zielen, Zwecken und Qualitätssicherungskriterien, die erfüllt sein müssen, bevor das Projekt in die nächste Phase übergehen kann. Die Phasen des KI-Projektlebenszyklus sind:

Anforderungserfassung & -analyse: In dieser Phase geht es darum, das Problem zu verstehen und herauszufinden, wie eine KI-Lösung helfen kann. In dieser Phase werden die Anforderungen, Ziele und Einschränkungen des Projekts behandelt.

Datenanalyse, -erfassung und -aufbereitung: Das Team analysiert vorhandene Daten, die zum Trainieren und Auswerten des KI-Modells verwendet werden. Um die Datenqualität sicherzustellen, werden Pipelines für die Datenerfassung, -bereinigung und -vorverarbeitung erstellt.

Modellentwicklung: In dieser Phase werden die richtigen Algorithmen ausgewählt, Parameter und Hyperparameter konfiguriert, das Modell mit den in der vorherigen Phase vorbereiteten Daten trainiert und Experimente durchgeführt, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Prospektive Validierung: In dieser Phase wird die Leistung des Modells bewertet, um sicherzustellen, dass es die vordefinierten Kriterien und das gewünschte Maß an Zuverlässigkeit und Genauigkeit erfüllt.

Modellbereitstellung: Das entwickelte Modell und die Datenpipeline werden dann in die Zielumgebung (Prozesse des Kunden) integriert. Dies kann eine Reihe von Aktivitäten umfassen, darunter die Integration des Modells in vorhandene Legacy-Systeme, die Sicherstellung der Skalierbarkeit, das Testen des integrierten Systems auf ordnungsgemäße Funktionalität und die Behebung aller auftretenden Probleme.

Retrospektive Validierung: Um sicherzustellen, dass das Modell dem gewünschten Qualitätsstandard entspricht, wird es in der Produktionsumgebung noch einmal getestet und validiert.

Monitoring & Optimierung: Die Leistung des KI-Modells wird ständig überwacht, um sicherzustellen, dass keine Anomalien auftreten. Regelmäßig werden Verbesserungen und Aktualisierungen vorgenommen, um die Leistungsfähigkeit des Modells zu verbessern und sicherzustellen, dass es den sich ändernden Geschäftsanforderungen entspricht.

Die Dauer des Lebenszyklus eines KI-Projekts hängt von mehreren Faktoren ab, darunter der Verfügbarkeit von Daten, der Komplexität des Problems, das Sie lösen möchten, und der gewünschten Skalierbarkeit. Es kann zwischen mehreren Wochen und einigen Monaten dauern. Wir können eine genauere Zeitschätzung abgeben, sobald wir mehr über Ihre Anforderungen wissen.

Daten sind für jedes KI-Projekt unverzichtbar – sie sind notwendig, um Modelle zu trainieren und sie bestimmte Aufgaben ausführen zu lassen, wie etwa Vorhersagen zu treffen oder Muster zu lernen. Ohne Daten ist es unmöglich, ein genaues und leistungsfähiges KI-Modell zu trainieren, das Ihren Anforderungen entspricht. Theoretisch können Sie realistische, zufällig generierte Daten verwenden, um einen Prototyp zu erstellen, aber Relevanz, Qualität und Quantität der Daten beeinflussen die Leistung eines KI-Systems stark. Und wenn Sie KI erfolgreich in Ihr Unternehmen integrieren und implementieren möchten, sind ausreichend hochwertige und relevante Daten unerlässlich.

Die für KI benötigten Daten hängen von der Art Ihres Projekts und den Zielen ab, die Sie erreichen möchten. Sie benötigen beispielsweise Textdaten für NLP, Bilddaten, wenn Ihr Projekt Computer Vision beinhaltet, oder Sensordaten für IoT-Anwendungen. Unabhängig von Ihrem Anwendungsfall müssen die Daten reale Szenarien, auf die die KI letztendlich stoßen wird, genau widerspiegeln, um ein äußerst zuverlässiges Modell zu erhalten.

Normalerweise können die benötigten Daten in vier Kategorien unterteilt werden:

• Trainingsdaten, die den Problembereich darstellen. Sie sollten gekennzeichnet werden, um die gewünschten Ausgaben anzuzeigen.
• Validierungsdaten, die zur Feinabstimmung und Bewertung des KI-Modells verwendet werden. Sie helfen dabei, die Genauigkeit des Modells zu optimieren und seine Leistung zu bewerten.
• Testdaten, die zur Bewertung des trainierten Modells verwendet werden. Dieser Datensatz sollte sich von den Trainings- und Validierungsdaten unterscheiden, um eine unvoreingenommene Bewertung der Leistung des Modells zu gewährleisten.
• Produktionsdaten, die das bereitgestellte Modell zum Ausführen seiner Aufgaben in einer Produktionsumgebung verwendet.

Bei AI Superior kümmern wir uns für Sie um die Datenaufbereitung. Wir helfen Ihnen beim Sammeln und Organisieren der Daten, bereinigen sie, um Fehler und Inkonsistenzen zu beseitigen, und verarbeiten sie vor, um sie für die Entwicklung eines KI-Modells besser geeignet zu machen, sodass Sie sich um all diesen Aufwand nicht kümmern müssen. Mit unseren Datenaktivierungsdiensten können wir Ihnen helfen, das wahre Potenzial Ihrer Daten zu nutzen, damit Sie Ihre Ziele erfolgreich erreichen können.

Sie können herausfinden, ob Sie bereit sind, KI in Ihr Projekt zu integrieren, indem Sie sich zunächst die Zeit nehmen, zu analysieren, was KI wirklich ist. Analysieren Sie dann die Probleme, mit denen Sie derzeit konfrontiert sind, und wie KI bei deren Lösung helfen kann. Sobald Sie eine Liste mit Ideen haben, nutzen Sie Beratungsdienste für künstliche Intelligenz, um Ihre Ideen zu analysieren und die beste auszuwählen, die Ihr Problem effizient löst. Ihr Berater kann Ihnen dann dabei helfen, Ihre Idee in die Tat umzusetzen.

Heutzutage wird KI für eine Reihe von Anwendungen eingesetzt, vor allem jedoch für Expertensysteme zur KI-gesteuerten Entscheidungsfindung und Prognose, für KI-gestützte Chatbots, die NLP und Spracherkennung nutzen, und für intelligente Systeme, die maschinelles Sehen verwenden.
Insbesondere Unternehmen nutzen KI für Prognosen bei Aufgaben wie Personalplanung, Bestandsoptimierung, medizinischen Diagnoseanwendungen und Vertrieb. Durch den Einsatz von KI für Entscheidungsfindung und Prognosen können Unternehmen Chancen erkennen und die Verhaltensmuster und Bedürfnisse der Kunden verstehen.

Ebenso nutzen die meisten Unternehmen bereits eine Art Chatbot ohne KI, um Kunden zu unterstützen, aber Konversations-KI-Chatbots bringen den Kundenservice auf ein ganz neues Niveau. Sie sorgen für eine höhere Reaktionsfähigkeit und bieten ein persönlicheres Erlebnis, indem sie NLP nutzen, um uns zu verstehen und menschenähnliche Unterstützung zu bieten. Sowohl große als auch kleine Unternehmen und sogar Banken nutzen KI-Chatbots und -Assistenten, um Kunden besser zu bedienen.

Zu den weiteren Anwendungsgebieten der KI zählen KI im Marketing, wo Unternehmen diese Technologie nutzen, um mehr aus ihrem Budget herauszuholen, KI im Bankwesen zur Betrugserkennung und -prävention, KI-gestützte Assistenten, KI für autonome Fahrzeuge und KI für die Datenverarbeitung, die Unternehmen dabei hilft, Daten schneller und effizienter zu verarbeiten.