Plug and Play Generative KI - Eine kleine Strategie zum Loslegen!
Wie ihr mit einer kleinen KI-Strategie endlich ins Handeln kommen könnt!
Alle Welt möchte nun gerne generative KI einführen und nicht hinterherhinken. Wenn FOMO ein Gesicht hätte, es würde wohl KI-generiert sein. Während manche einfach starten und hinterher versuchen, Ordnung reinzubringen, planen andere wiederum ihre ultimative KI-Strategie und hängen an der Aufbereitung ihrer Daten fest.
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Plug-and-Play Strategie
Mit einer kleinen KI-Strategie meine ich eine sehr kurzfristige Strategie, welche sich in der Ausführung nur um ein bis drei Use-Cases dreht. Dabei ist vor allem das Ziel, in das Thema KI reinzukommen und nicht an den ganz großen Rädern zu drehen. Eine solche Strategie gibt einem die Möglichkeit, aktiv zu werden und sich praktisch in das Thema KI reinzuarbeiten.
Im Gegensatz zu einer großen, umfassenden Strategie geht es hier nicht um langfristige, teure Investitionen, um den Markt „aufzumischen“, sondern darum, ein wenig zu testen, wo diese Technologie einem wirklich helfen kann. Ich sehe immer wieder, dass Kanzleien, Unternehmen oder auch Freelancer gerne KI einsetzen wollen und einfach nicht wissen, wie oder wo sie anfangen sollen.
Die Entwicklung des Marktes ist rasant und man hat ständig das Gefühl, doch schon wieder etwas verpasst zu haben.
Mein Rat ist: Bleibt ruhig, es passiert noch viel und keiner weiß genau, wo die Reise hingehen wird. Am Ende haben nur wenige bisher die Möglichkeit, generative KI so einzusetzen, dass diese einen spürbaren Vorteil bringt.
Wo fängt man also an? Ganz klar, bei einem Use-Case. Auch ein Prozess oder ein Teil eines solchen, bei dem man denkt, dass generative KI einem hier weiterhelfen kann. Ein Beispiel wäre vielleicht die automatische Zusammenfassung von Informationen oder die automatisierte Erstellung von Texten.
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Wie finde ich meinen Use-Case?
Aller Anfang ist schwer und am besten kommt man in Bewegung, bevor einen die schier unendliche Fülle an Informationen und Möglichkeiten im Bereich KI erschlägt. Der erste und einfachste Schritt hierfür ist es, ein bis drei Use-Cases zu finden.
Doch wie findet man eigentlich Use-Cases? Die Methoden hierfür sind vielfältig und beginnen beim einfachen Brainstorming und gehen bis hin zu ausgedehnten Workshop-Serien. Unabhängig von der zugrunde liegenden Methode empfehle ich euch, dass ihr euch sehr genau eure Prozesse und euer Datenmanagement anschaut. Letzteres wird in kleineren und mittleren Einheiten eher selten organisiert. Wenn euch das also nichts sagt, dann schaut einfach, wie ihr eure Daten (Speichermethoden) wo (Speicherorte) ablegt.
Solltet ihr viele Use-Cases gefunden haben und nicht wissen, wo ihr anfangen sollt, dann entscheidet euch doch für den Use-Case, der den meisten Nutzen mit dem geringsten Aufwand erzeugt.
Könnt ihr euch gar nicht entscheiden, dann fangt bitte einfach mit der einfachsten Umsetzung an. Ihr sollt ja ins Handeln kommen und nicht in der Schockstarre verweilen.
Hier noch ein paar wichtige Eckpunkte, um wirklich bei einer kleinen Strategie zu verbleiben:
Kein Hardcoding – der Use-Case sollte kein hartes Coding enthalten. Low- und No-Code-Anwendungen sind natürlich okay.
Kein umfangreicher Beschaffungsprozess – wenn ihr das Licht am Ende des Tunnels noch in eurem Leben sehen wollt, dann verzichtet auf aufwendige Programme, die sich tief in eure Softwarelandschaft graben. Eine feine Plug-and-Play-Browser-Anwendung wäre perfekt.
So einfach wie möglich – gestaltet die Anwendung so einfach wie möglich. Wenn ihr ein Training für durchschnittlich begabte Personen benötigt, dann ist das schon zu viel.
Wirklicher Nutzen – bitte hinterfragt, ob euer Use-Case wirklich einen Nutzen hat. Wenn sich keiner dafür interessiert, dann bringt euch das Ganze wohl auch nicht zu viel.Und wie komme ich in die Umsetzung?
Und wie komme ich in die Umsetzung?
Sobald ihr ein paar geeignete Prozesse für eure Use-Cases gefunden habt, dann kann die grundlegende Planung losgehen. Stellt euch die Frage, an welcher Stelle KI euren Prozess effektiver gestalten kann. Effektiver muss dabei nicht immer schneller heißen, sondern kann auch sicherer oder einfacher bedeuten, abhängig vom Sinn des Prozesses.
Habt ihr nun die Einsatzmöglichkeiten für eure KI gefunden, dann könnt ihr im nächsten Schritt prüfen. welche Anwendung euch konkret helfen kann, KI einzusetzen. In den allerseltensten Fällen solltet ihr selbst eine Lösung bauen.
Mit einem Eigenbau kann man kaum noch eine kleine KI-Strategie verfolgen und zieht einen riesigen Rattenschwanz von Zusatzaufgaben nach sich.
Die geeignete Anwendung zu finden, kann zu einer weiteren Herausforderung werden und viel Zeit kosten. Bestenfalls geht man hier nach drei kleinen Prinzipien vor, um die Suche zu beschleunigen. Denkt bitte daran, es geht hier nicht darum, dass ihr die perfekte Software findet, sondern dass ihr schnell in die Umsetzung kommt. Selbstverständlich muss die Software natürlich für den Einsatz geeignet und in der Lage sein, mit eurem System zu kommunizieren.
Compliance und Datenschutz - Die Software muss zwingend alle Voraussetzungen im Bereich DSGVO, Informationssicherheit und weitere Vorschriften erfüllen. Das bedeutet in 90 % aller Fälle, dass US-amerikanische Start-ups rausfallen, da diese nicht die Mittel haben, um für den EU-Markt compliant zu sein.
Kein Lock-In-Effekt - Da wir erstmal “nur” Testen wollen, solltet ihr versuchen, Programme zu meiden, welche es euch erschweren, wieder zu wechseln. Das kann durch ein zwingendes Jahresabo sein oder, dass ihr eure Daten nicht mehr aus dem Tool herausbekommt. Das mag sicherlich nicht immer funktionieren, aber versucht es dennoch.
Markführer - Orientiert euch an der marktführenden Software und überlegt ob ihr gleich diese nutzt. Sofern es keine Gründe dagegen gibt bzw. keine überbordenden für andere Anbieter, dann reicht für den Test gleich das vermutlich bewährteste Produkt zu nutzen. Dies kann auch im Bereich AI ein zusätzliches Modul oder eine erweiterte KI-Funktion eines bestehenden Produktes sein. Bestes Beispiel hierfür ist Microsoft CoPilot, auch wenn es aufgrund der hohen Erwartungen meist immer etwas enttäuscht.
Jetzt geht es los
Wenn ihr nun euren Use-Case und eure Anwendung gefunden habt, kommt ihr in die Umsetzung. Hier kann ich kaum noch etwas „blind“ empfehlen, da es sich hier um einen sehr individuellen Prozess handelt. Aber nehmt euch doch noch ein paar weitere Tipps zu Herzen:
Freiheit zum Experimentieren – auch wenn wir alle ein Business haben und nach Lösungen suchen, versucht, euch den Freiraum zu nehmen, um zu probieren, zu scheitern und es neu zu versuchen. Klischee-Spruch: Es ist kein Sprint, sondern ein Marathon. 🏃
Seid ehrlich zu euch! - Auch wenn ihr euch nicht zu viele Grenzen setzen sollt, versucht, durchgehend in dem Prozess ehrlich zu euch zu sein. Wenn ihr merkt, dass ihr auf dem Holzweg seid, dann macht eine Kehrtwende oder startet neu. Zu schlechte Erfahrungen können später wie ein Damoklesschwert über allen zukünftigen Projekten hängen.
Aber Daten! – Ja, ich weiß! Wir wollen am Ende alle unsere Daten mit KI perfekt durchsuchen wollen und wenn ihr die Ressourcen habt, dann bereitet diese bestmöglich auf. Ich will bloß nicht, dass euch die Aufgabe erschlägt, bevor ihr den ersten Schritt gemacht habt. 😉
Messen, messen und messen – bitte evaluiert, was ihr macht. Setzt euch vor dem Beginn Ziele und prüft, ob ihr diese erreicht. Passt sie im Laufe des Prozesses an, wenn es nötig ist, und lasst es bitte nicht ungeprüft laufen. Woran wollt ihr sonst erkennen, ob es wirklich Sinn macht, was ihr tut?
Und wenn ihr erfolgreich wart, dann habt ihr entweder einen neuen gut laufenden Prozess oder zumindest richtig was gelernt. Egal wie es dann ausgeht, ihr seid eurer eigenen KI-Strategie einen Schritt näher gekommen und könnt im Anschluss gleich einen weiteren Schritt mit einem weiteren Use-Case starten. Ich wünsch euch viel Erfolg und berichtet mir sehr gerne, wie es lief. 😊
❤️ Sharing is Caring – Dankeschön 🙏
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