KI im Unternehmen — Skalierung & Wiederverwendung — Bausteine &

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen verspricht nicht nur Innovation, sondern auch Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen. Um jedoch ihr volles Potenzial auszuschöpfen, ist es entscheidend, dass Unternehmen skalierbare und wiederverwendbare KI-Lösungen entwickeln. Der Schlüssel hierzu liegt in der Verwendung von Bausteinen und Design-Patterns, welche die Entwicklung und Implementierung von KI-Anwendungen strukturierter und effizienter gestalten.

Kernaussage:

Bausteine und Patterns sind essenzielle Elemente für die erfolgreiche Skalierung und Wiederverwendung von KI-Lösungen in Unternehmen. Diese Ansätze helfen dabei, Entwicklungszeiten zu verkürzen, Konsistenz zu gewährleisten und Wartungskosten zu senken.

Typische Fehler und ihre Korrektur

Fehler: Monolithische Architektur

Unternehmen neigen oft dazu, KI-Anwendungen in grossen, schwerfälligen Paketen zu entwickeln, die schwer zu aktualisieren oder zu modifizieren sind. Diese monolithische Struktur erschwert die Wiederverwendung von Teilen der Lösung in anderen Projekten.

Korrektur: Modulare Architektur
Stattdessen sollte auf modulare Architektur gesetzt werden, die es erlaubt, spezifische Komponenten als unabhängige Bausteine zu extrahieren. Diese Module können dann leicht in verschiedenen Projekten wiederverwendet werden. Der Einsatz von Microservices ist ein bewährter Ansatz, um diese Modularität zu erreichen.

Fehler: Fehlende Standardisierung

Der Einsatz von heterogenen Tools und Prozessen führt oft zu ineffizienten Workflows und Schwierigkeiten bei der Integration und Wiederverwendung von Lösungen.

Korrektur: Standardisierte Entwicklungsprozesse
Die Einführung und Erhaltung von Standards in der KI-Entwicklung ist entscheidend. Durch den Einsatz von standardisierten Schnittstellen und kompatiblen Technologien können Unternehmen die Austauschbarkeit von Bausteinen sicherstellen. So kann beispielsweise die Verwendung etablierter Schnittstellen wie REST API und gängiger Annotationsstandards wie COCO-Format zur Datenlabelung die Interoperabilität verbessern.

Fehler: Unzureichende Dokumentation

Mangelfhafte oder nachlässige Dokumentation von Modulen und Schnittstellen kann dazu führen, dass das Potenzial zur Wiederverwendung bestehenden Codes nicht erkannt oder genutzt wird.

Korrektur: Ausführliche Dokumentation
Eine ausführliche und verständliche Dokumentation aller KI-Komponenten ist unabdingbar. Dazu gehört neben der technischen Beschreibung auch die Darstellung von Anwendungsbeispielen und Integrationstipps. Tools zur automatischen Dokumentation, wie Swagger für APIs, unterstützen diesen Prozess.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

Bestandsaufnahme durchführen (Tag 1–5):

Beginnen Sie mit einer umfassenden Analyse Ihrer bestehenden KI-Lösungen. Identifizieren Sie monolithische Strukturen sowie in der gesamten Organisation eingesetzte Tools und Standards.

Erstellung eines Modularisierungsplans (Tag 6–10):

Entwickeln Sie einen Plan zur Modularisierung bestehender Anwendungen. Priorisieren Sie jene Bausteine, die das grösste Potenzial für die Wiederverwendung aufweisen.

Implementierung von Standards (Tag 11–20):

Erarbeiten und implementieren Sie verbindliche Entwicklungsstandards. Stellen Sie sicher, dass alle Teammitglieder mit den neuen Prozessen und Schnittstellen vertraut gemacht werden.

Dokumentation verbessern (Tag 21–30):

Führen Sie einen Dokumentations-Workshop durch, um sicherzustellen, dass alle KI-Komponenten umfassend dokumentiert sind. Nutzen Sie hierbei automatisierte Tools und Vorlagen für eine durchgängige Qualität.

Die Beachtung dieser Schritte wird nicht nur die Effizienz zukünftiger Entwicklungsprojekte erheblich verbessern, sondern auch die Grundlage für kontinuierliches Lernen und Innovation im Bereich der Künstlichen Intelligenz in Ihrem Unternehmen legen.