Im Wettlauf um die Entwicklung modernster KI-Erlebnisse investieren Unternehmen stark in verschiedene Modelle und Technologien. Aber was braucht es, um ein KI-Produkt zu erstellen, das effektiv auf die Bedürfnisse der Kunden eingeht? Erkenntnisse von Experten bei Capital One, Pinterest und Slack, die auf der VB Transform 2024 geteilt wurden, zeigen, dass interdisziplinäre Zusammenarbeit der Schlüssel ist.
„Man kann in der KI alle Möglichkeiten erkunden, aber sobald man in einem industriellen Umfeld ein Produkt entwickelt, braucht es ein ganzes Team, um es korrekt umzusetzen“, erklärte Deepak Agarwal, VP Engineering bei Pinterest. „Es erfordert heute Ingenieurwesen, Design, Produktmanagement, Datenanalyse und sogar rechtliche Aufsicht.“
Agarwal, der zuvor die KI-Entwicklung bei LinkedIn leitete, betonte die Bedeutung einer KI-ersten Denkweise. Eine Kultur zu etablieren, in der ganze Teams zusammenarbeiten, kann außergewöhnliche Erlebnisse schaffen, die Kunden wünschen.
Navigieren durch KI-Innovation und Herausforderungen
Traditionell wurden Softwareprodukte durch deterministische Prozesse entwickelt, die standardisierte Praktiken für Tests und Iteration beinhalteten. Dieses Verfahren bot den Teams einen klaren Weg zur Verbesserung der Anwendungsqualität. Mit dem Aufkommen von generativer KI hat sich dieses Umfeld jedoch komplexer gestaltet und einen nicht-deterministischen Ansatz mit zahlreichen Variablen in den Entwicklungszyklus eingeführt.
Die heutigen Entwickler müssen mit der schnellen Entwicklung der KI Schritt halten und gleichzeitig die Qualität, Sicherheit und Leistung ihrer Anwendungen gewährleisten. Sie müssen eine Vielzahl von Faktoren im Auge behalten, von der Modellauswahl über die Datenqualität bis hin zur Formulierung von Benutzerabfragen.
„Früher konnte man ein Design in Figma skizzieren und die Benutzererfahrung recht gut vorhersagen“, erklärte Jackie Rocca, VP Product bei Slack. „Jetzt, mit KI und LLMs, ist die Vorhersage von Ergebnissen viel komplizierter geworden. Wir haben uns in eine Umgebung des schnellen Prototypings gewandelt, die Iteration betont.“
In diesem schnellen Kontext laufen Unternehmen Gefahr, grundlegende Herausforderungen zu übersehen, wie die Integration des KI-Entwicklungsteams mit den Teams, die für funktionale, konsumentenorientierte Produkte verantwortlich sind. Fahad Osmani, VP AI/ML und Software Experience Design bei Capital One, wies darauf hin, dass viele Teams wichtige Stakeholder, insbesondere die, die mit Risikobewertung und Compliance befasst sind, übersehen.
Besorgniserregend ist, dass, wenn Teams tatsächlich zusammenarbeiten, sie oft innerhalb ihrer Abteilungen optimieren, ohne das gesamte Ökosystem zu berücksichtigen.
Förderung interdisziplinärer Zusammenarbeit
Um diese Lücken zu schließen, empfiehlt Rocca, dass Organisationen die Zusammenarbeit zwischen unterschiedlichen Teams priorisieren. Dieser Ansatz gewährleistet einen kundenorientierten Fokus, während sie kontinuierlich lernen und an KI-Produkten iterieren. Zum Beispiel wurde das Team bei Slack zwar damit beauftragt, einen KI-Chatbot zu entwickeln, lenkte die Bemühungen jedoch auf generative KI-Funktionen, die auf die Bedürfnisse der Nutzer abgestimmt sind.
„Wir haben einen Schritt zurück gemacht, um die wichtigsten Herausforderungen der Nutzer bei Slack, wie Informationsüberflutung und Suchschwierigkeiten, zu identifizieren“, sagte sie. „Wir haben beschlossen, Funktionen wie KI-gestützte Suche und Kanalzusammenfassungen zu entwickeln, um die Benutzererfahrung zu verbessern.“
Osmani und Agarwal betonen den Wert interdisziplinärer Zusammenarbeit bei der Problementschlüsselung. Sie befürworten gemeinsame Anstrengungen über verschiedene Rollen hinweg, um Feedback aus unterschiedlichen Quellen zu triangulieren, einschließlich A/B-Tests und Telemetrie, um ein tieferes Verständnis des Nutzerkontexts und der Probleme zu erlangen, bevor die Entwicklung voranschreitet.
„Die Einbeziehung verschiedener Rollen von Anfang an führt zu überraschenden Erkenntnissen, im Gegensatz dazu, zuerst einen Business Case oder einen Technologietest zu verfolgen“, riet Osmani. „Ich habe weitaus bessere Ergebnisse gesehen, wenn alle Beteiligten von der Problemdiagnose über das Konzept bis hin zum Usability-Test involviert sind.“
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