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Wie Künstliche Intelligenz (KI) programmieren lassen?

Die Wege, eine KI programmieren zu lassen

Immer mehr Unternehmen machen erste Berührungspunkte mit künstlicher Intelligenz (KI). Manche haben sogar eine konkrete Idee, wie man KI im eigenen Unternehmen anwenden kann. Die Logik ist klar: Nun muss man nun nur noch jemand suchen, der diese KI programmiert, also umsetzt. Wir zeigen drei Wege zur Umsetzung und welche Vor- und Nachteile sich dabei ergeben.

Was ist künstliche Intelligenz?

Bevor wir ins Detail gehen wie KI umgesetzt werden kann, kurz die Erläuterung: Was ist eigentlich künstliche Intelligenz? Einfach gesagt nutzt künstliche Intelligenz Daten, um menschliches Verhalten zu simulieren.

Wichtig ist zu verstehen, dass dabei selten die KI aus Filmen und Romanen gemeint ist. Diese sogenannte “starke KI” kann menschliches Denken perfekt simulieren und übertreffen. Doch soweit ist der Stand der Technik noch nicht.

Stattdessen wird im Sprachgebrauch meist von der “schwachen KI” gesprochen. Diese nutzt mathematisch-statistische Verfahren in Kombination mit Daten, um ein bestimmtes Problem optimal zu lösen. Als sehr bekannte Beispiele gelten Schachcomputer oder autonomes Fahren.

Kurz gesagt meinen wir die datenbasierte Lösung eines Problems, wenn wir von künstlicher Intelligenz sprechen. Gehen wir zur nächsten Frage: Wie kann man eine KI entwickeln?

Eine KI programmieren lassen: Welche Wege gibt es?

Künstliche Intelligenz besteht im Kern aus einem Stück Software, welches Input-Daten nutzt, um einen Output zu generieren. Folglich braucht es Softwareentwickler, im Datenbereich genauer Data Scientists, um diese Software umzusetzen. 

Dazu muss man erwähnen, dass selten KI-Algorithmen direkt programmiert werden. Es gibt in vielen Programmiersprachen Standardpakete, die eine Bandbreite an Algorithmen bereits implementiert haben. Diese werden dann im Anwendungsfall eingesetzt, statt das Rad neu zu erfinden.

Generell gibt es drei Herangehensweisen, um KI programmieren zu lassen. Entweder man macht es selbst, man lässt es jemand anderen machen oder man nutzt standardisierte KI-Produkte. Im folgenden gehen wir auf Vor- und Nachteile jeder Methode ein.

Die Langzeitinvestition: Selbst Data Scientists einstellen

Der langfristige Lösung wie man eine KI umsetzen kann ist, sie selbst programmieren zu lassen. Dazu benötigt man Data Scientists, die Erfahrung mit KI-Algorithmen haben und geübt sind, entsprechende Pakete einzusetzen.

Der große Vorteil dabei ist die Verankerung dieses Wissens – sowohl KI-Wissen als auch Domänenwissen des Unternehmens – im Unternehmen selbst. Prototypen werden gebaut, Produkte programmiert und in Produktion gegeben. All dies mit internen Ressourcen und klarem Fokus.

Die Nachteile sind ebenso offensichtlich. Eine kritische Masse an Data Engineers und Data Scientists einzustellen kostet nicht nur immens, sondern dauert auch gerne 6 bis 12 Monate. Weiterhin bleibt die Kapazitätsproblematik: Jeder Mitarbeiter kann nur eine gewisse Anzahl an Projekten sinnvoll bearbeiten. Folglich muss sehr fokussiert gearbeitet werden, sonst verlängern sich die Projektlaufzeiten ins Unendliche.

Teuer, aber erfahren: Agentur / Beratung

Den Einstieg in die Arbeit mit KI suchen die meisten Unternehmen über Agenturen oder Beratungen. Diese sollen dann die KI-Projekte programmieren, um einen schnellen und direkten Start zu gewährleisten.

Der Vorteil ist klar: Große Agenturen können sehr schnell sehr erfahrene Experten an das Thema setzen, die effektiv Lösungen erarbeiten. Viele Anfängerfehler werden vermieden und Mehrwert schnell erreicht.

Doch vorsicht, durch den Hype den Data Science und maschinelles Lernen erfährt, macht inzwischen jede Wald und Wiesen Agentur “KI”. Dies führt zu meist minderer Qualität oder kann sogar zu falschen Schlüssen und Erkenntnissen führen. 

Um die Qualität beim Engagement einer Agentur hoch zu halten, lasst euch direkt einige Beispiele erklären und zeigen, die schon umgesetzt wurden. Fragt nach Businesswert, Herangehensweise und welchen Erfolg die Referenzen damit feiern konnten.

Dabei deuten größere, erfahrene und spezialisierte Teams meist auf eine höhere Qualität hin als die “Ich kann alles”-Agentur, die KI beiläufig mit anbietet. Was in jedem Fall bleibt, sind die hohen Investitionskosten. Meist ist man für einfache Prototypen 10.000 – 15.000€ los, die sie schnell über 50.000€ bis zu weit über 100.000€ skalieren.

Die schnelle & günstige Alternative: Self-Service KI-Produkte 

Doch es gibt einen dritten Weg, um sich eine KI programmieren zu lassen. Zumindest solange man zu den 90% der Unternehmen gehört, bei denen auch Standard-Anwendungen von künstlicher Intelligenz ausreicht.

Die Sprache ist von Self-Service KI-Produkten. Ein KI-Produkte ist ein Anwendungsfall, der in eine standardisierte Form überführt wurde und somit von jedem Unternehmen direkt ohne Hürden eingesetzt werden kann. 

Der Vorteil ist, dass diese KI nicht mehr erstellt werden muss, sondern einfach nur mit eigenen Daten angereichert werden kann. Dadurch entfallen alle Kosten und Projektlaufzeiten. Weiterhin hat man eine Auswahl aus dutzenden bis hunderten Anwendungsfällen, die bereits alle programmiert wurden und einfach verwendet werden können.

Auf der anderen Seite steht die Individualität. Da es sich um standardisierte Produkte handelt, macht dieses Vorgehen nur Sinn für Unternehmen die keine Spezial-KI benötigen. Da allerdings der Großteil der Vorhaben im Bereich der künstlichen Intelligenz bereits mehrfach umgesetzt wurde, ist dies meist kein Widerspruch.

Kilian