Die 5 besten KI-Dienste zur Steigerung der Geschäftseffizienz

Die Nutzung von KI nimmt rasant zu. Rund 98 % der Unternehmen experimentieren mit KI, was ihre wachsende Verfügbarkeit und ihr Potenzial zur Verbesserung von Betriebsabläufen widerspiegelt. Allerdings haben erst 26 % die Testphase abgeschlossen und einen messbaren Geschäftsnutzen erzielt. Dies zeigt, dass viele Unternehmen noch die notwendigen Kompetenzen aufbauen müssen, um KI effektiv zu skalieren. ¹

Entdecken Sie die Top 5 Arten von KI-Dienstleistungen, die die KI-Einführung in Ihrem Unternehmen beschleunigen können.

1. KI als Dienstleistung (KIaaS)

AI as a Service (AIaaS) ist ein Cloud-basiertes Modell, das Unternehmen KI-Funktionen bereitstellt, ohne dass eine dedizierte Infrastruktur oder die Einstellung von Data Scientists erforderlich ist. Es ermöglicht die Integration von KI-Systemen und -Modellen über APIs, Web- und Chat-Schnittstellen. Dies vereinfacht den KI-Einstieg und unterstützt die skalierbare Einführung von Machine-Learning- und generativen KI-Lösungen.

AIaaS ermöglicht es Unternehmen, eine umfassende Plattform zu nutzen, um KI-Anwendungen zu entwickeln und einzusetzen, die auf die Geschäftsziele abgestimmt sind. Dies bietet eine schnellere Wertschöpfung bei geringeren Einstiegshürden.

Konversationelle KI / Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Diese Dienste nutzen Technologien der natürlichen Sprachverarbeitung, um die Kommunikation zu verbessern und Arbeitsabläufe zu automatisieren:

• KI- Chatbots / Konversationsagenten : Digitale Assistenten, die Kundensupport, interne Anfragen und Aufgabenautomatisierung per Text oder Sprache übernehmen.
• Textanalyse : Gewinnt Erkenntnisse aus unstrukturierten Texten mithilfe von Stimmungsanalyse , Themenmodellierung und Entitätserkennung.
• Spracherkennung : Wandelt gesprochene Sprache in Text um zur Transkription, Befehlsausführung und Barrierefreiheit.
• Text-to-Speech : Wandelt Text in menschenähnliche Sprache um und unterstützt so IVR-Systeme und eine verbesserte Barrierefreiheit.

Computer Vision

Computer Vision -Funktionen verbessern die Interpretation visueller Daten im Geschäftskontext:

• Emotionserkennung : Analysiert Gesichtsausdrücke, um emotionale Zustände zu bestimmen , die für Kundenerlebnisse und Anwendungen im Bereich der psychischen Gesundheit relevant sind.
• Bilderkennung : Erkennt und klassifiziert Objekte, Szenen oder Texte in Bildern; Anwendung findet sie im Einzelhandel , im Sicherheitsbereich und in der Diagnostik.
• Videoanalyse : Überwacht und interpretiertVideoinhalte , um Ereignisse oder Verhaltensweisen in den Bereichen Überwachung, Medien und Sport zu verfolgen.

Dokumentverständnis

Diese Tools verbessern die Produktivität und Genauigkeit bei der Dokumentenverarbeitung:

• Dokumentendatenextraktion : Nutzt optische Zeichenerkennung ( OCR ) und NLP, um Text und Schlüsselfelder aus Dokumenten wie Rechnungen und Verträgen zu extrahieren und so Automatisierung und Compliance zu ermöglichen.

Analyselösungen

KI-Systeme, die auf Geschäftsdaten angewendet werden, ermöglichen Prognosen und die Erkennung von Anomalien:

• Bedarfsprognose : Nutzt maschinelles Lernen auf Basis historischer Daten, um die Kundennachfrage vorherzusagen und den Lagerbestand zu optimieren.
• Betrugserkennung : Identifiziert unregelmäßige Muster in Finanzdaten, um betrügerische Aktivitäten aufzudecken.
• Empfehlungssysteme : Sie schlagen Inhalte oder Produkte basierend auf dem Nutzerverhalten und eigenen Daten vor, um die Interaktion zu steigern.

Sonstige Dienstleistungen

Zusätzliche KI-Funktionen, die breitere Anwendungsfälle im Unternehmen unterstützen:

• Wissensmapping : Organisiert Daten systemübergreifend, um die Auffindbarkeit zu verbessern und die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
• Prädiktive Modellierung : Analysiert historische Muster mithilfe von KI-Modellen, um Geschäftsergebnisse vorherzusagen.
• Sicherheitslösungen : KI-gestützte Tools, die Bedrohungen erkennen, Reaktionen automatisieren und digitale Assets schützen.
• Automatisierte Codeüberprüfung : Bewertet Softwarecode auf Schwachstellen, Ineffizienzen und die Einhaltung von Standards, um Qualität und Sicherheit zu verbessern.

AIaaS ermöglicht es Unternehmen, KI-Systeme in verschiedenen Bereichen zu erforschen, zu entwickeln und zu skalieren. Durch den Zugriff auf generative KI-Modelle, Basismodelle und aufgabenspezifische Lösungen tragen diese Plattformen zu konkreten Ergebnissen in den Bereichen Kundenerlebnis, betriebliche Effizienz und Geschäftserfolg bei.

Die 11 besten AIaaS-Anbieter

Anmerkungen:

• Die ausgewählten Anbieter bieten ein breites Spektrum an KI-Dienstleistungen an, darunter NLP, Computer Vision, maschinelles Lernen, Deep Learning und Spracherkennung. Dadurch können sie Anwendungsfälle von einfacher Automatisierung und prädiktiver Analytik bis hin zu fortgeschrittenen Anwendungen wie generativer KI und Modelltraining unterstützen.
• Alle Anbieter arbeiten cloudbasiert und bieten skalierbare und flexible Lösungen, die über APIs oder Plattformen zugänglich sind. Sie bedienen sowohl Entwickler mit Tools für das Modelltraining und die Anpassung als auch Unternehmen mit sofort einsatzbereiten Lösungen, Integrationsmöglichkeiten und fortschrittlichen Sicherheitsfunktionen.

Maschinelles Lernen in AIaaS

Maschinelles Lernen, ein zentraler Bestandteil der KI, ermöglicht es Modellen, aus historischen Daten zu lernen, Vorhersagen zu verfeinern und sich im Laufe der Zeit anzupassen. Innerhalb des AIaaS-Ökosystems können Unternehmen KI-Modelle mit ihren eigenen Daten trainieren und optimieren und so sicherstellen, dass die Lösungen ihrem spezifischen Geschäftskontext entsprechen.

2. Kundenspezifische KI-Entwicklung

Kundenspezifische generative KI-Modelle, Basismodelle und intelligente Agenten werden zunehmend zur Unterstützung von Branchen eingesetzt, die von Unternehmensanwendungen bis hin zu mobilen Diensten reichen.

Trotz des wachsenden Interesses an der Anwendung von KI bestehen weiterhin Herausforderungen. Laut dem Bericht IBM (siehe Abbildung 1) ist eine dieser Herausforderungen der Mangel an proprietären Daten zur Anpassung von Modellen.

Die Entwicklung einer individuellen Lösung kann erforderlich sein, wenn kein standardisiertes KI-System verfügbar ist oder dieses die Bedürfnisse Ihres Unternehmens nicht erfüllt. Sie können entweder eine interne Lösung entwickeln oder externe Partner beauftragen.

Die richtige Wahl hängt von Folgendem ab:

• Die KI-Fähigkeiten Ihres Unternehmens.
• Datenwissenschaftliches Wissen Ihrer Mitarbeiter.
• Budget für das Projekt.
• Dateneigentum.
• Datenschutzbestimmungen für Ihre Daten.

Abbildung 1: Die 5 größten Herausforderungen bei der Einführung von KI. ²

2.1 Agentische KI-Dienste

Die Entwicklung kundenspezifischer KI geht zunehmend über die Erstellung eigenständiger Modelle hinaus und umfasst Systeme, die autonom in Geschäftsprozessen agieren können. Agentische KI- Systeme ermöglichen es der KI, die Absicht des Nutzers zu interpretieren, geeignete Werkzeuge auszuwählen und mehrstufige Aktionen mit minimalem menschlichen Eingriff auszuführen.

Je nach Implementierung können diese Systeme über verschiedene Serviceansätze bereitgestellt werden. Einfachere agentenbasierte Setups setzen auf konfigurierbare, workflowbasierte Agenten, die vordefinierten Sequenzen folgen, während fortgeschrittenere Architekturen dynamisch auf Tools zugreifen, den Kontext über Interaktionen hinweg aufrechterhalten und Ausgaben basierend auf Feedback anpassen.

Autonomere agentenbasierte Systeme integrieren Kontrollmechanismen wie Rückkopplungsschleifen, Werkzeugerkennung und Genehmigungen durch den Menschen, um Anpassungsfähigkeit und Selbstkorrektur zu unterstützen, insbesondere bei Aufgaben mit hoher Auswirkung oder Unsicherheit.

In der Praxis werden agentenbasierte KI-Dienste zur Produktivitätsautomatisierung, Terminplanung, Kommunikationsabwicklung und Wissensorganisation eingesetzt. Diese Anwendungsfälle verdeutlichen einen Wandel in der Entwicklung kundenspezifischer KI: von der Automatisierung einzelner Aufgaben hin zum Aufbau von Systemen, die Aktionen über Anwendungen und Datenquellen hinweg koordinieren.

Lesen Sie mehr über persönliche KI-Agenten , um zu erfahren, wie Sie diese Tools erstellen und einsetzen können.

3. Dienstleistungen zur Ermöglichung der internen KI-Entwicklung

Organisationen, die ihre KI-Strategie vorantreiben wollen, benötigen unterstützende Dienstleistungen, die die Entwicklung, den Einsatz und die Verwaltung von KI-Modellen erleichtern.

Diese Dienstleistungen helfen dabei, KI-Funktionen intern zu integrieren, den KI-Lebenszyklus zu optimieren und die KI-Aktivitäten mit den übergeordneten Geschäftszielen in Einklang zu bringen.

3.1. Beratung

Wenn Ihr Unternehmen noch nicht viel Erfahrung mit KI hat und erheblich in die KI-Transformation investieren kann, sollten Sie die Beauftragung von KI-Beratern in Erwägung ziehen. Da KI-Projekte mit zahlreichen Herausforderungen verbunden sind, kann die Erfahrung von KI-Beratern Ihnen helfen, häufige Fehler zu vermeiden und Best Practices anzuwenden, beispielsweise die Reduzierung von Verzerrungen in den Datensätzen.

Zu den KI-Beratungsleistungen gehören:

• Bewertung des Reifegrads der KI-Transformation Ihres Unternehmens.
• Identifizierung von Bereichen, in denen der Einsatz von KI-Systemen oder maschinellem Lernen einen Mehrwert schaffen kann.
• Ausarbeitung einer KI-Strategie zur Einführung neuer Pilotprodukte/-dienstleistungen.
• Entwicklung von KI-Lösungen.
• Schulen Sie Ihre Mitarbeiter für die bevorstehenden Implementierungen von KI-Technologien.

3.2. KI-Dienstleistungen im öffentlichen Sektor

Organisationen des öffentlichen Sektors nutzen zunehmend KI-Dienste, um ihre Abläufe zu modernisieren und ihre Dienstleistungen zu verbessern. Dabei unterliegen sie strengeren regulatorischen und Rechenschaftspflichten als private Unternehmen. Daher beginnt die KI-Einführung im öffentlichen Sektor typischerweise mit Beratungsleistungen, die Governance-Rahmenbedingungen, ethische Leitlinien und Implementierungspläne entwickeln.

Öffentliche Einrichtungen nutzen KI-Dienste auch für die Dokumentenverarbeitung, die Priorisierung von Fällen, die Interaktion mit Bürgern und die interne Entscheidungsunterstützung, wobei der Fokus auf Transparenz und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften liegt.

3.3. Rekrutierung von KI-Talenten

Mit steigender Nachfrage nach KI-Expertise ist die Rekrutierung von KI-Fachkräften unerlässlich für die Wettbewerbsfähigkeit geworden. Unternehmen stehen aufgrund des begrenzten Angebots an Fachkräften vor der Herausforderung, qualifizierte Data Scientists und KI-Ingenieure zu finden.

• Partnerschaften mit On-Demand-Recruiting-Diensten : Unternehmen arbeiten mit spezialisierten Personalvermittlungsfirmen zusammen, um Zugang zu vorab geprüften KI- und Data-Science-Experten zu erhalten.
• Flexible Einstellungsmodelle : Umfassen eine Mischung aus Festangestellten und freiberuflichen Experten, um den dynamischen Projektanforderungen gerecht zu werden.

Dieser Ansatz unterstützt die schnelle Skalierung von KI-Fähigkeiten bei gleichzeitiger Kostenkontrolle und verbessertem Zugang zu spezialisierten Fachkräften.

3.4. Datenerhebung

Hochwertige Daten sind entscheidend für das Training effektiver KI-Modelle. Die Entwicklung von Datensätzen für generative KI-Modelle und groß angelegte Anwendungen des maschinellen Lernens erfordert oft einen erheblichen Aufwand.

• Zusammenarbeit mit Datenerfassungsanbietern : Unternehmen kooperieren mit Anbietern , die domänenspezifische und aufgabenspezifische Datensätze zusammenstellen.
• Relevanz und Skalierbarkeit sicherstellen : Die Dienstleistungen sind so konzipiert, dass sie dem Geschäftskontext entsprechen und das für eine zuverlässige Modellperformance erforderliche Volumen und die erforderliche Vielfalt bieten.

Diese Dienste sind besonders wertvoll bei der Entwicklung von LLMs , wo Trainingsdaten die Genauigkeit und Fairness des Modells beeinflussen.

3.5. RLHF-Dienste (Reinforcement Learning from Human Feedback)

RLHF ist ein Ansatz innerhalb des breiteren Spektrums des Reinforcement Learning (RL). Bei RLHF werden die üblichen Belohnungen aus der Umgebung mit Feedback von Menschen kombiniert oder durch dieses ersetzt. Dies ist besonders nützlich, wenn die Beschaffung realer Belohnungen unpraktisch oder zu kostspielig ist.

Die Zusammenarbeit mit einem RLHF-Partner bietet Unternehmen standardisierte Arbeitsabläufe für das Training von Modellen mit menschlichem Feedback. Ein RLHF-Partner bringt Expertise in der Integration menschlicher Erkenntnisse in maschinelles Lernen mit und gewährleistet so, dass KI-Systeme sicherer, ethischer und im Einklang mit differenzierten menschlichen Werten trainiert werden.

Durch die Zusammenarbeit mit einem spezialisierten Partner können Unternehmen diesen hybriden Schulungsansatz ohne steile Lernkurve nutzen, die Projektlaufzeiten für KI-Projekte beschleunigen und zuverlässigere und menschenzentriertere Ergebnisse erzielen.

Da RLHF ein hohes Maß an menschlichem Eingreifen erfordert, bieten Dienstleister es üblicherweise über eine Crowdsourcing-Plattform an, auf der ein umfangreiches Netzwerk von Arbeitern RLHF in Form von Mikroaufgaben durchführt.

3.6. Datenkennzeichnung

Überwachtes Lernen, ein Kernbestandteil vieler KI-Systeme, benötigt für das Training präzise gelabelte Daten . Zur Generierung gelabelter Datensätze werden verschiedene Ansätze verwendet:

• Interne Entwicklung : Interne Teams übernehmen die Datenannotation anhand unternehmensspezifischer Standards.
• Ausgelagerte Mitarbeiter : Externe Auftragnehmer kennzeichnen Daten anhand detaillierter Richtlinien.
• Agenturen für Datenkennzeichnung : Spezialisierte Unternehmen bieten skalierbare Annotationsdienste mit Fachkompetenz an.
• Crowdsourcing : Eine verteilte Belegschaft liefert Annotationen in großem Umfang und eignet sich für weniger spezialisierte Aufgaben.

Jede Methode unterstützt unterschiedliche Phasen des KI-Lebenszyklus und unterscheidet sich hinsichtlich Qualitätskontrolle, Skalierbarkeit und Kosten.

3.7. Data-Science-Wettbewerbe

Organisationen können Data-Science-Wettbewerbe nutzen, um die Modellentwicklung zu verbessern:

• Crowdsourcing-Modellentwicklung : Wettbewerbe ziehen Entwickler und Datenwissenschaftler an, um definierte KI-Probleme zu lösen.
• Operativer Fokus für interne Teams : Interne Teams können sich auf die Bereitstellung und Wartung von Modellen konzentrieren, anstatt diese von Grund auf neu zu erstellen.

Dieses Modell fördert Innovationen, verkürzt die Implementierungszeit und erweitert den Zugang zu externem Fachwissen.

3.8. KI-/MLOps-Plattformen

KI- und MLOps- Plattformen steuern die Entwicklung, den Einsatz und die Verwaltung von KI-Anwendungen:

• Modellentwicklung und -bereitstellung im großen Maßstab : Diese Plattformen automatisieren Arbeitsabläufe von der Datenaufbereitung bis zur Modellüberwachung.
• Integration mit bestehenden Systemen : Unterstützt einen schnelleren Übergang von experimentellen Modellen zu produktionsreifen KI-Produkten.
• Unterstützung fürverantwortungsvolle KI : Bietet Werkzeuge zur Erkennung von Verzerrungen, zur Nachvollziehbarkeit und zur Leistungsverfolgung.

AI/MLOps-Plattformen ermöglichen reale Ergebnisse, indem sie KI-Modelle operationalisieren, Latenzzeiten reduzieren und die Produktivität von KI-Initiativen verbessern.

4. KI-Hardware und Infrastrukturdienste

Mit zunehmender Komplexität und Größe von KI- und Machine-Learning-Modellen ist der Bedarf an spezialisierter Hardware und Infrastruktur deutlich gestiegen. Die Rechenanforderungen für das Training tiefer neuronaler Netze, die Durchführung von Simulationen für Reinforcement Learning oder die Echtzeitverarbeitung von Millionen von Vorhersagen übersteigen die Kapazitäten herkömmlicher Hardware.

4.1. Arten von Spezialhardware:

• GPUs (Grafikprozessoren): Ursprünglich für die Grafikdarstellung entwickelt, treiben GPUs heute mit ihrer Parallelverarbeitung die KI an und sind ideal für Berechnungen neuronaler Netze.
• TPUs (Tensor Processing Units): ASICs von Google, die für Deep Learning entwickelt wurden, optimieren Tensoroperationen für eine schnellere und effizientere Leistung neuronaler Netze.
• FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays): Nach der Herstellung rekonfigurierbar, bieten FPGAs ein Gleichgewicht zwischen GPU-Flexibilität und TPU-Spezialisierung und unterstützen KI-Training und -Inferenz.

4.2. KI-native Infrastruktur und verwaltete KI-Rechenleistung

Mit zunehmendem Umfang und steigender Komplexität von KI-Workloads stoßen traditionelle Infrastrukturmodelle, die auf der Bereitstellung einzelner Hardware-Ressourcen basieren, an ihre Grenzen. Daher setzen Infrastrukturdienstleister verstärkt auf KI-native Bereitstellungsmodelle, die speziell für das Training, die Bereitstellung und den Betrieb von KI-Systemen entwickelt wurden.

Diese Dienste bieten typischerweise verwalteten Zugriff auf Beschleuniger, optimierte Inferenzumgebungen und KI-optimierte Cloud-Regionen und verlagern die Verantwortung für Hardware-Orchestrierung, Skalierung und Verfügbarkeit auf den Dienstanbieter.

Durch die Verlagerung der Verantwortung für das Infrastrukturmanagement an den Serviceanbieter können sich Unternehmen auf die Entwicklung, das Testen und die Bereitstellung von KI-Modellen konzentrieren, anstatt Hardwarekapazitäten und Systemoperationen auf niedriger Ebene zu verwalten. Dies erleichtert die Skalierung von KI-Workloads von der Experimentierphase bis zum Produktivbetrieb.

5. Modellüberwachung und -wartung

KI-Modelle benötigen nach ihrer Implementierung kontinuierliche Betreuung, um weiterhin präzise und zuverlässige Ergebnisse zu liefern. Die von den Modellen verarbeiteten Daten können sich ändern – ein Phänomen, das als Datendrift bezeichnet wird. Wird Datendrift nicht kontrolliert, kann dies zu einer sinkenden Modellleistung und Fehlentscheidungen führen.

Die Modellüberwachung konzentriert sich auf die Verfolgung des Verhaltens und der Leistung von Modellen unter realen Bedingungen. Sie umfasst die Beobachtung von Kennzahlen wie:

• Vorhersagegenauigkeit und Fehlerraten.
• Reaktionszeit und Latenz.
• Datenqualität und Eingabekonsistenz.
• Fairness und Verzerrung in den Modellergebnissen.

Die Überwachung ermöglicht es den Teams zu erkennen, wann die Leistung eines Modells nachlässt oder wann es anfängt, inkonsistente Ergebnisse zu liefern.

Die Modellpflege umfasst alle Aktivitäten, die erforderlich sind, um die Relevanz der Modelle zu gewährleisten. Dies kann Folgendes beinhalten:

• Modelle mit aktualisierten oder zusätzlichen Daten neu trainieren.
• Anpassung der Parameter an die neuen Geschäftsbedingungen.
• Validierung von Modellen zur Sicherstellung von Konformität und Zuverlässigkeit.
• Nach dem Testen werden verbesserte Versionen erneut ausgeliefert.

Die Zusammenarbeit mit Anbietern von Modellüberwachungs- und Wartungsdiensten kann Unternehmen dabei helfen, eine gleichbleibende Leistung zu gewährleisten und operative Risiken zu managen. Regelmäßige Aktualisierungen und Evaluierungen ermöglichen es, KI-Systeme an aktuelle Datenmuster, Geschäftsanforderungen und regulatorische Vorgaben anzupassen.

FAQs

Referenzlinks

1.

Where’s the Value in AI?

BCG Global

2.

AI Adoption Challenges | IBM

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Sıla Ermut

Branchenanalyst

Folgen auf

Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple und spezialisiert auf E-Mail-Marketing und Vertriebsvideos. Zuvor war sie als Personalberaterin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen tätig. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationalen Beziehungen.

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