So gelingt es in Projekten — verständlich erklärt — Schritt-für-Schritt-Anleitung.
Multimodale KI im Service & Training: Chancen und Herausforderungen
Die Integration von multimodaler Künstlicher Intelligenz, die Text, Bild und Audio verarbeitet, bietet Unternehmen im Bereich Service und Training bedeutende Verbesserungsmöglichkeiten. Durch die Kombination dieser Technologien können KMU personalisierte und interaktive Erfahrungen schaffen, die sowohl den Lernprozess als auch den Kundenservice verbessern. Der Fokus liegt auf der Optimierung bestehender Prozesse, aber es gibt Herausforderungen, die beachtet werden müssen.
Typische Fehler und deren Korrektur
Unklare Zieldefinition
Ein häufiger Fehler bei der Einführung multimodaler KI ist das Fehlen einer klaren Zielsetzung. Ohne ein klares Verständnis darüber, welche spezifischen Probleme durch KI gelöst werden sollen, kann es zu ineffizientem Ressourceneinsatz kommen. Um dies zu vermeiden, sollten Unternehmen klare Ziele definieren, beispielsweise die Reduzierung der Reaktionszeit im Kundenservice um eine bestimmte Prozentzahl oder die Erhöhung der Wissensretention bei Trainees.
Vernachlässigung der Datenqualität
Ein zweiter typischer Fehler ist die unzureichende Berücksichtigung der Datenqualität. Multimodale KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Schlechte Datenqualität kann zu fehlerhaften Modellen führen. Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie qualitativ hochwertige, konsistente und repräsentative Datensätze verwenden. Dies kann durch regelmässige Datenüberprüfungen und -bereinigungen erreicht werden.
Überschätzte Automationsmöglichkeiten
Ein weiterer verbreiteter Fehler ist das Überschätzen der Automationsfähigkeiten von KI-Systemen. Multimodale KI kann Prozesse effizienter gestalten, jedoch nicht jedes Problem vollständig automatisiert lösen. Das Personal muss für den Umgang mit der Technologie geschult werden und es sollte eine menschliche Überwachungsinstanz eingerichtet sein, um komplexe Entscheidungen zu unterstützen.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
In den kommenden Wochen sollten Unternehmen einen strukturierten Plan entwickeln, um die Implementierung multimodaler KI im Service und Training zu evaluieren und voranzutreiben.
Bedarfsanalyse: Identifizieren Sie innerhalb von zwei Wochen konkrete Anwendungsfälle, in denen multimodale KI einen Mehrwert bietet. Setzen Sie auf klare, messbare Ziele als Grundlage für die weitere Umsetzung.
Datenbewertung: Überprüfen Sie innerhalb von einer Woche die aktuelle Dateninfrastruktur. Achten Sie darauf, dass benötigte Text-, Bild- und Audiodaten in ausreichender Qualität vorliegen und bei Bedarf beschaffen oder bereinigt werden.
Kleine Pilotprojekte starten: Beginnen Sie innerhalb von drei Wochen mit kleineren Pilotprojekten, um die Funktionalität multimodaler KI in Ihren Zielbereichen zu testen. Dies ermöglicht ein geringeres Risiko bei der Einführung und bietet die Möglichkeit, aus Fehlern zu lernen und Prozesse anzupassen.
Mitarbeiterschulung: Planen Sie spätestens ab der vierten Woche Schulungen für relevante Mitarbeitende ein, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten im Umgang mit der neuen Technologie geschult sind und die Möglichkeiten sowie Limitationen verstehen.
Durch eine strukturierte Herangehensweise und die Vermeidung typischer Fehler kann multimodale KI erheblich zur Verbesserung von Service- und Trainingsprozessen in KMU beitragen.