By Dan Kraemer

Wenn 2023 das Jahr der generativen KI-Experimente war, ist 2024 das Jahr der Umsetzung.

Unternehmen aller Branchen wissen, dass sie dieses Jahr generative KI-Anwendungen und Frameworks zu ihrem Tech-Stack hinzufügen müssen – sonst bleiben sie zurück. Wenn Ihnen die Idee, ein AI-First-Unternehmen zu werden, entmutigend vorkommt, sind Sie nicht allein.

Selbst die größten Unternehmen überlegen immer noch, wie sie generative KI in ihren Geschäftsalltag integrieren können.

Wo fängt man an, wenn es so viele Möglichkeiten gibt?

Eine der besten Möglichkeiten besteht darin, eine „GenAI-Innovationsschicht“ in Ihren Tech-Stack einzubauen. Dazu benötigen Sie kein großes Team von Datenwissenschaftlern oder -ingenieuren. Es gibt Schritte, die selbst Unternehmen mit kleinen Tech-Teams jetzt unternehmen können.

Zunächst einmal: Was ist eine GenAI-Innovationsschicht? Es ist ganz einfach eine Möglichkeit, generative KI in Ihre täglichen Geschäftsaktivitäten zu integrieren, um neue kreative Arbeitsabläufe zu ermöglichen, Innovationsprojekte voranzutreiben und die Arbeit schneller und intelligenter zu erledigen.

Im Folgenden werde ich einen fünfstufigen Prozess zum Aufbau einer GenAI-Innovationsebene durchgehen, die Unternehmen und Kreativteams dabei helfen kann, neue Innovationsprodukte zu entwerfen und den kreativen Output zu steigern.

Schritt eins: Stellen Sie das richtige Team zusammen

Um eine KI-Innovationsebene zu schaffen, benötigen Sie das richtige Team. Das bedeutet nicht unbedingt, dass Sie ein großes Team aus Datenwissenschaftlern und Softwareentwicklern benötigen, aber Sie brauchen ein paar Schlüsselpersonen, die das Projekt leiten.

Das Wichtigste, das zu Beginn festgelegt werden muss, ist, wie das Projekt strukturiert sein soll, wer Zugriff auf kritische Daten hat und wie diese Daten gesichert werden. Und es versteht sich von selbst, dass jeder im gesamten Unternehmen „an seiner Seite“ sein sollte, wenn es um die Bedeutung des Aufbaus einer KI-Innovationsebene geht.

Der Aufbau einer KI-Innovationsschicht sollte kein Nebenprojekt sein, sondern ein integraler Geschäftsprozess für 2024.

Schritt zwei: Organisieren Sie Ihre Daten

Um KI in Ihren Tech-Stack einzubinden, müssen Sie zunächst sicherstellen, dass Ihre Daten in bester Ordnung sind. Der einfachste Weg, Ihre strukturierten Daten so zu organisieren, dass sie für eine KI-Ebene zugänglich sind, ist die Bereitstellung von Indexerstellungstools wie Chroma DB, Tannenzapfen or LamaIndex um Vektordatenbanken Ihrer Inhalte zu erstellen.

Zu Ihren strukturierten Daten können Kundendaten, Videotranskripte, Dokumente, PDFs, Präsentationen, Tabellenkalkulationen und mehr gehören. Das Schöne an diesen Systemen ist, dass sie es Benutzern ermöglichen, unstrukturierte Daten wie Interviewprotokolle, Kundenfeedback und Prozessdokumente äußerst gut zu verarbeiten.

Es ist eine Kunst, sensible Informationen zu sammeln, zu verarbeiten und sicherzustellen, dass sie in diesen Systemen geschwärzt oder sicher sind. Einige Tools wie LlamaIndex übernehmen einen Teil dieser schweren Arbeit für Sie, während andere Datenbanktools dies tun Elastisch kann auch Sicherheitseinblicke in die Nutzung Ihrer Datenbank liefern.

Entwickler haben hier viele Optionen und Ihr Team muss auswählen, welche den Anforderungen an Umfang, Sicherheit und Architektur Ihres Projekts am besten entsprechen. Wenn Sie alle Ihre Daten in einer Vektordatenbank organisiert haben, erhalten Sie am Ende einen „digitalen Zwilling“, der ein vollständiger Spiegel aller Ihrer Daten ist und nun für jedes Ihrer KI-Systeme zugänglich ist.

Schritt drei: Erstellen Sie Strukturen, die es der KI ermöglichen, Ihre Daten abzufragen

Da Ihre Daten nun in Ordnung sind, müssen Sie darin Muster finden. Sie können dies erreichen, indem Sie benutzerdefinierte KI-Agenten erstellen, um diese abzufragen. Auf diese Agenten sollte über einfach zu bedienende Schnittstellen wie eine Chat-Leiste zugegriffen werden können, die direkt in die täglichen Arbeitsabläufe der Menschen integriert sind.

Die Erstellung dieser Eingabeaufforderungen sollte in zwei Teilen erfolgen. Entscheiden Sie zunächst, welche Personas der Agent übernehmen soll. Sie könnten Ihren Agenten beispielsweise wie einen Unternehmensberater sprechen lassen, der ein Experte für verbraucherorientiertes Design ist. Dann müssen Sie angeben, was der Agent tun soll und in welcher Form er antworten soll. Der Schlüssel liegt hier in der Recherche innerhalb Ihrer Organisation, um zu verstehen, welche Formate die Anforderungen Ihrer Teams am besten erfüllen. Wir empfehlen, diese internen Agentenaufforderungen mit Ihren Zielbenutzern zu testen und zu wiederholen. Es gibt keine perfekte Möglichkeit, diese internen Agentenaufforderungen zu schreiben, aber es gibt gängige Aufforderungsmethoden, die jeder verwenden kann. Zum Beispiel: „Führen Sie mich durch Ihre Überlegungen und geben Sie mir drei Beispiele mit jeweils messbaren X- und Y-Metriken, dargestellt in einer Tabelle.“

Schritt vier: Experimentieren Sie mit Multi-Agent-Eingabeaufforderungen

Schließlich sind Sie bereit, Ihrem KI-Agenten eine Frage zu stellen. Je mehr Kontext Sie in Ihrer Frage angeben können, desto besser.

Sobald Sie mehrere Eingabeaufforderungen erstellt haben, die in die täglichen Arbeitsabläufe integriert sind, können Sie damit beginnen, sie für die Zusammenarbeit mit Multiagentensystemen zu trainieren. Hier reihen Sie mehrere KI-Agenten mit unterschiedlichen, sich aber überschneidenden Rollen aneinander.

Zusammen können sie eine Aufgabe besser erledigen, als es ein einzelner Agent könnte. Es gibt mehrere Beispiele für diese Anwendung, unter anderem von ChatDev, einem Unternehmen für virtuelle Multi-Agent-Software.

Bei der Entwicklung von Multiagenten haben wir den größten Erfolg mit einem menschenzentrierten Designansatz erzielt. Sie sollten sicherstellen, dass Ihre Aufforderungen sowohl einzeln als auch in der Zusammenarbeit als Multi-Agenten mit einer einfühlsamen Denkweise und einer Wertschätzung für die Vielfalt ihrer Benutzer agieren. Sie können Eingabeaufforderungen mit Parametern wie „Gestalten Sie Ihre Antworten mit Empathie, Toleranz und Klarheit in die unterschiedlichen Erfahrungen Ihrer Benutzer“ einbauen.

In dieser Phase möchten Sie möglicherweise eine Art Modellaufsicht einbauen. Hinzufügen von Tools wie Offene Schicht Die Erweiterung Ihres Stacks kann Ihnen Aufschluss darüber geben, wie gut Ihr System im Laufe der Zeit für Benutzer funktioniert.

Schritt fünf: Messen Sie Ihre KI-Innovationsebene

Die Integration von KI in alles, was Sie tun, ist nur dann sinnvoll, wenn es Ihrem Unternehmen dabei hilft, Geschäftsziele zu erreichen, neue Einnahmen zu generieren und Ihre Kunden besser zu bedienen. Zu diesem Zweck müssen Sie einen Messrahmen einrichten, um sicherzustellen, dass Ihre KI-Innovationsebene einen echten Mehrwert liefert.

Entscheiden Sie, welche KPIs gemessen werden sollen – zum Beispiel Neukundenanmeldungen, Produktdownloads oder eingesparte Mitarbeiterzeit. Sie können Ihre Multi-Agent-Eingabeaufforderungen auch nutzen, um potenzielle Zukunftsszenarien für Produkte, Geschäftsergebnisse und andere messbare Geschäftsziele zu generieren. Anschließend können Sie Ihre tatsächlichen Ergebnisse anhand dieser Szenarien messen, indem Sie erneut Ihre Multi-Agent-Eingabeaufforderungen verwenden, um Visualisierungen zu erstellen.

Die generative KI hat die Art und Weise, wie Menschen arbeiten, denken und kreieren, bereits auf den Kopf gestellt, war jedoch größtenteils ein experimentelles Werkzeug, das von Einzelpersonen genutzt wurde. Durch die Integration generativer KI in Ihren Tech-Stack kann sie zu einem integralen Bestandteil alltäglicher kreativer und geschäftlicher Arbeitsabläufe werden und neue Einblicke in die Daten, Prozesse und Zukunftsstrategien Ihres Unternehmens liefern.

Dan Kraemer ist Gründer, Vordenker, Pädagoge und internationaler Redner zur Konvergenz von Design und Geschäftsstrategie. Als Co-CEO und Mitbegründer von IA-KollaborationEr kombiniert eine generative Designperspektive mit einer analytischen Geschäftsstrategie, um Unternehmen wie zu helfen Airbnb, Allstate, Audi, FedEx, Johnson & Johnson, Nike, Philips, Samsung und Sonos Wachstumsstrategien entwickeln, Innovationen entwickeln und neue Unternehmen aufbauen.

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Illustration: Dom Guzman