Vom Konzept zur Praxis: Erfolgreiche KI-Implementierung in Ihrem Unternehmen

AI-Projekt Roadmap mit EFS Consulting an Ihrer Seite 

Starten Sie Ihre KI-Reise mit einer klaren und strukturierten Roadmap. Wir bieten eine ganzheitliche Implementierung, von der Use Case Findung, über die Modellauswahl und -Implementierung bis zum Rollout und anschließenden Finetuning. Alles aus einer Hand, für einen reibungslosen und erfolgreichen Prozess.

Die Phasen der KI-Implementierung im Detail 

1. Identifikation und Definition des Use-Cases 

• Analyse der Unternehmensprozesse und Systeme: Untersuchung von bestehenden Abläufen, Systemen und Problemstellen, um gezielt Ansatzpunkte für KI zu finden. 

• Erkennen von KI-Potenzialen und relevanten Use Cases: Identifizierung von Bereichen, in denen KI tatsächlichen Mehrwert schaffen kann. 

• Strategische Einbettung in eine Roadmap: Jeder Use Case sollte Teil einer übergeordneten Strategie sein, in der die Projekte priorisiert und sinnvoll aufeinander abgestimmt werden. 

Wichtig (!) 

KI ist kein Selbstzweck und kein Allheilmittel. Nur durch ein klares Verständnis der Technologie und das nötige Domänenwissen können sinnvolle und umsetzbare Use Cases abgeleitet werden. 

2. Datenerhebung und -aufbereitung: Optimale Datenvorbereitung für KI-Modelle 

• Data Engineering: Daten werden durch Bereinigung, Transformation und Umwandlung in ein für KI-Modelle geeignetes Format aufbereitet. 

Wichtig (!) 

Die Sicherstellung der Datenqualität ist entscheidend für den Erfolg einer KI-Anwendung. Daten müssen vollständig, korrekt und repräsentativ sein, da die Qualität der Ergebnisse direkt von den verfügbaren Daten abhängt. Dieser Schritt ist oft der aufwendigste, aber auch der wichtigste für den Projekterfolg – daher sollte er mit größter Sorgfalt ausgeführt werden. 

3. Modellentwicklung und -training: Passendes KI-Modell für Ihre Anforderungen auswählen 

• Modellwahl: Auswahl des KI-Modells, das am besten zur jeweiligen Aufgabe passt, sei es klassisches Machine Learning (ML) oder ein Large Language Model (LLM). 

• Modelltraining oder Prompting: Je nach Technologieansatz stehen unterschiedliche Methoden zur Verfügung. Beim klassischen ML muss das Modell in der Regel trainiert oder von Zulieferern bezogen werden (z.B. externe Anbieter oder Open-Source-Libraries). Bei Generative AI hingegen werden spezialisierte Prompts verwendet, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Inzwischen ist es auch möglich Gen AI Modelle nicht nur zu prompten, sondern mit den eigenen Daten zu trainieren (Finetuning). 

Wichtig (!) 

Technologische Unabhängigkeit und Wissenstiefe sind entscheidend, um die Möglichkeiten der KI optimal zu nutzen. Angesichts der schnellen Entwicklungen in der KI ist es wichtig, stets über aktuelle Trends und Tools informiert zu bleiben. Auch die Modellarchitektur spielt eine zentrale Rolle: Selbst kleine Unterschiede in der Architektur oder Modellgeneration können erhebliche Auswirkungen auf die Kosten und die Leistung der KI-Anwendung haben. 

4. Integration in bestehende Systeme: Erfolgreiche Einbindung Ihrer KI-Lösung 

• Schnittstellenentwicklung: Effiziente Schnittstellen erstellen, um das KI-Modell nahtlos in die vorhandene IT-Infrastruktur zu integrieren. 

• Automatisierung: Steigerung der Effizienz durch Automatisieren der Prozesse, soweit möglich. 

Wichtig (!) 

Strenge Freigabeprozesse und die Einhaltung von Compliance- sowie Software-Freigaberichtlinien sind für den Projekterfolg unerlässlich. Viele Unternehmen sehen strikte Vorgaben und Sicherheitsprüfungen vor, die im Verlauf eines Projekts berücksichtigt werden müssen. Zudem erfordert die Systemkomplexität, insbesondere in langjährig gewachsenen Systemlandschaften mit komplexen Datenstrukturen, ein tiefes Verständnis der bestehenden Umgebung.  

EFS Consulting vermittelt in AI Compliance-Trainings das notwendige Wissen, um Akteure zu befähigen KI regelkonform zu nutzen. Darüber hinaus werden Fragen zu AI Compliance, wie Compliance-Bewertungen, Datenschutz- und Ethikrichtlinien etc. von Expert:innen beantwortet. 

5. Evaluierung und Rollout: Vom Test zur erfolgreichen Einführung 

• Testphase: Durchführung umfassender Tests bzw. Finetuning, um die Funktionalität und Robustheit des Modells sicherzustellen. 

• Deployment: Das Modell produktiv in den Einsatz bringen und die Infrastruktur auf einen reibungslosen Betrieb vorbereiten. 

Wichtig (!) 

Damit das Deployment in allen Aspekten nachhaltig erfolgreich ist, müssen alle Aspekte von der technischen Bereitstellung bis zur kulturellen Anpassung in den Abteilungen berücksichtigt werden. EFS Consulting verfügt über umfassende Erfahrung im Rollout-Management von IT-Tools und bietet die hierfür erforderlichen Werkzeuge. 

6. Finetuning, Monitoring und Wartung: Für eine optimale Leistung Ihrer KI-Lösung  

• Kontinuierliches Monitoring: Überwachung der Leistung des Modells im laufenden Betrieb. 
• Dynamisches Finetuning: Anpassen des Modells bei Bedarf, um sich verändernden Bedingungen anzupassen. 

Wichtig (!) 

Um die KI-Lösung auf dem neuesten Stand zu halten und maximale Ergebnisse zu erzielen, muss höchste Performance und Kosteneffizienz sichergestellt werden. AI Solution Architects von EFS Consulting passen die Modelle mit dem State-of-the Art Fachwissen kontinuierlich an. 

Wie EFS Consulting bei der AI-Projekt Implementation unterstützt

EFS Consulting begleitet umfassend durch alle Phasen der KI-Projektumsetzung – von der ersten Idee bis zur fortlaufenden Wartung, stets mit maßgeschneiderten Lösungen und branchenspezifischem Know-how. EFS Consulting unterstützt Sie bei der Auswahl und Umsetzung der optimalen KI-Lösung für Ihr Unternehmen.

• Skill Level: Wir bieten maßgeschneiderte Expertise für jede Projektphase. Von Consultants mit tiefgreifender Domain-Expertise über Data Engineers und AI Solution Architects bis hin zu erfahrenen Softwareentwickler:innen – EFS Consulting steht Ihnen mit der passenden Kompetenz zur richtigen Zeit zur Seite. So kann sicher gestellt werden, dass Ihr Projekt optimal betreut wird.
• Individuelle Beratung: Die EFS AI Expert:innen analysieren Anforderungen detailliert und entwickeln darauf abgestimmte Lösungen, um die Geschäftsziele optimal zu unterstützen. 

• Technologische Umsetzung: Erfahrene Berater:innen begleiten über den ganzen Prozess, Data Scientists und Entwickler:innen setzen KI-Projekte auf technischer Ebene um. 
• Schulungen, Trainings und Begleitung: Expert:innen befähigen die Mitarbeitenden, KI-Technologien erfolgreich zu nutzen, und begleiten bei einer reibungslosen Einführung im Unternehmen.