Kunal Purohit zu Gast im Podcast: Skalierung von KI für Unternehmensanwendungen
Kunal Purohit teilt im Podcast seine Einsichten zur Skalierung von KI in Unternehmensanwendungen. Er beschreibt die vier Phasen der digitalen Transformation und hebt die technischen sowie kulturellen Herausforderungen hervor, die die Implementierung verlangsamen können. Zudem thematisiert er häufige Stolpersteine, mit denen Organisationen beim Einsatz von KI-Technologien konfrontiert sind.
Einführung in Tech Mahindra
Bei Tech Mahindra kombiniere ich zwei Rollen, um moderne Technologien zu nutzen und innovative Lösungen zu entwickeln, die unseren Kunden signifikante Geschäftsvorteile bieten. Wir unterstützen Unternehmen beim Übergang von traditionellen Betriebsmodellen zu digitalen und kognitiven Rahmenbedingungen. Mithilfe von Insights und KI-Power beschleunigen wir die Ergebnisse und steigern die Kundenzufriedenheit.
Darüber hinaus bin ich im Exekutivrat aktiv, wo wir neue Ideen entwickeln, um Geschäftsmöglichkeiten zu schaffen. In den letzten drei bis vier Jahren haben wir erfolgreich mehrere Initiativen ins Leben gerufen, die langfristigen Wert für Mahindra schaffen.
Integration von KI in die digitale Transformation für Umsatzwachstum
Die digitale Transformation hat für Unternehmen einen hohen Stellenwert, und KI revolutioniert dieses Konzept. Unternehmen verfügen seit langem über Daten, erkennen jedoch jetzt ihr Potenzial zur Generierung umsetzbarer Erkenntnisse. Dieser Wandel ermöglicht bessere Entscheidungsfindung und personalisierte Kundenansprache, was zu höherer Effizienz und Umsatzwachstum führt.
Die Integration von KI in die digitale Landschaft, von der Infrastruktur bis zur Kundeninteraktion, hat in den letzten Jahren erheblich zugenommen. Neue Techniken wie generative und diskriminative KI sind zugänglicher geworden und finden zunehmend Anwendung in verschiedenen Sektoren.
Reifegrad der KI-Reise der Kunden
Wir arbeiten eng mit Unternehmen zusammen, um deren Reifegrad bei der KI-Adoption zu bewerten. Viele Organisationen haben zunächst Kompetenzzentren für Automatisierung (CoEs) eingerichtet, die sich allmählich in Teams für intelligente Automatisierung weiterentwickelt haben. Diese Entwicklung ermöglicht es ihnen, KI-gestützte Anwendungsfälle zu erkunden und KI sowie maschinelles Lernen tiefer in ihre Prozesse zu integrieren.
Aktuell finden sich die meisten Unternehmen zwischen der zweiten und dritten Reifegradstufe, während sie generative KI nutzen möchten, um die Produktivität zu steigern. Einige fortschrittliche Organisationen setzen bereits diese fortschrittlichen KI-Techniken ein, kämpfen jedoch weiterhin mit der Skalierbarkeit.
Herausforderungen bei der Skalierung von KI und mögliche Lösungen
Zahlreiche Faktoren hemmen Unternehmen an einer effektiven Skalierung von KI. Neben technischen Herausforderungen sind auch kulturelle Aspekte, wie eine datengestützte Denkweise, von großer Bedeutung. Wenn beispielsweise Entscheidungen eher intuitiv als datenbasiert getroffen werden, kann die KI-Akzeptanz leiden. Die Identifizierung von „Champions“ innerhalb der Organisationen, die den Erfolg von KI-Projekten vorantreiben, kann helfen, eine datenzentrierte Kultur zu fördern.
Die Angst vor Unbekanntem trägt ebenfalls zur Verzögerung von Fortschritten bei. Viele Unternehmen zögern, mit neuen KI-Technologien zu experimentieren, aus Sorge vor möglichen Misserfolgen. Frühes Experimentieren kann jedoch wertvolle Erkenntnisse liefern und das Vertrauen stärken.
Technisch treten häufig Herausforderungen auf, wenn Modelle in unterschiedlichen Umgebungen repliziert werden sollen, insbesondere bei variierenden Technologiestandards. Die Aktualisierung von Daten und das Management von Modellen können ebenfalls anspruchsvoll sein und erfordern einen systematischen Ansatz.
Die personelle Komponente darf ebenfalls nicht vernachlässigt werden. Ein Mangel an Fachkräften mit modernen architektonischen Kenntnissen und praktischen KI-Anwendungen kann den Fortschritt eines Unternehmens hemmen. Organisationen müssen daran arbeiten, diese Fähigkeiten zu stärken, um die effektive Umsetzung von KI-Initiativen sicherzustellen. Zudem besteht ein fortwährender Bedarf, die Kosten für die KI-Entwicklung mit den erwarteten Ergebnissen abzuwägen.
Einbindung von Führungskräften mit berechtigtem Anliegen
Um diese Herausforderungen anzugehen, haben wir das Generative AI Studio ins Leben gerufen, ein Programm, das Unternehmen dabei unterstützt, generative KI ohne hohe Anfangsinvestitionen zu erkunden. Durch den Zugang zu über 30 Funktionen, darunter Codegenerierung und Inhaltserstellung, ermöglichen wir es Unternehmen, zu experimentieren und Verständnis für generative KI zu entwickeln, während Risiken gemindert werden.
Unsere Erfahrung zeigt, dass Unternehmen zunehmend die wichtige Rolle von Testanwendungen und dem Fortschritt des Reifegrads bei der erfolgreichen Umsetzung von KI-Lösungen schätzen.
Erfolgreiche Anwendungsfälle von KI-Implementierungen
Wir haben vielfältige erfolgreiche Anwendungen von KI in unterschiedlichen Sektoren beobachtet. Horizontale Anwendungsfälle konzentrieren sich oft auf die Verbesserung des Wissensmanagements und der Kommunikation mit Stakeholdern. In einem jüngsten Projekt mit einem Resort-Unternehmen konnte die Genauigkeit von Antworten durch den Einsatz von generativer KI von 63 % auf 91 % gesteigert werden, was zu einer besseren Kundeninteraktion führte.
In spezialisierten Branchen wie Öl und Gas wird generative KI eingesetzt, um die Vertragserstellungsprozesse zu optimieren und die Abhängigkeit von teuren juristischen Ressourcen zu reduzieren. So haben wir einem großen Öl- und Gasunternehmen geholfen, die Erstellung von Vertragsschablonen zu automatisieren, was signifikante Kosteneinsparungen ermöglichte und gleichzeitig durch menschliche Aufsicht die Genauigkeit gewährleistete.
Häufige Fehler bei KI-Initiativen
Unternehmen zögern oft, AI-Initiativen zu starten, da sie Bedenken hinsichtlich der Verantwortlichkeit für mögliche Misserfolge haben. Zudem unterschätzen viele die benötigten Ressourcen zur Erreichung ihrer Ziele. Um diese Herausforderungen zu mildern, ermutigen wir unsere Kunden, erste Projekte durchzuführen, um Vertrauen und Skills aufzubauen – die Grundlage für erfolgreichere umfassende Implementierungen.
Unterstützung von Innovation durch Startup-Inkubation
Mit unserer Garage4.0-Initiative unterstützen wir Startup-Unternehmen, die mit unseren technologischen Zielen übereinstimmen. Wir zielen darauf ab, innovative Ideen zu inkubieren, die entweder unabhängig wachsen können oder wieder in Tech Mahindra integriert werden. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, Werte zu schaffen, indem wir Wachstumsmärkte ansprechen und gleichzeitig Potenzial für externe Investitionsrunden bieten.
Unsere Mission ist klar: Wir entwickeln wirkungsvolle Lösungen, die von Indiens wachsendem Technologiemarkt profitieren und letztlich sowohl der Mahindra-Gruppe als auch unseren Kunden zugutekommen.
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