Künstliche Intelligenz (KI) – Workflows

KI-Workflows machen es Unternehmen einfacher, traditionelles maschinelles Lernen und neue generative KI-Tools in ihre Prozesse zu übernehmen.

KI-Workflows – Wichtige Erkenntnisse

  • KI-Workflows ermöglichen den Aufbau von KI-Pipelines zur Unterstützung von maschinellem Lernen, Deep Learning und generativer KI.

  • KI-Workflows können auch Referenzimplementierungen, Toolkits, vortrainierte KI-Modelle oder Code-Beispiele umfassen oder durch diese unterstützt werden.

  • Unternehmen können KI-Lösungen wie ChatGPT verwenden, haben jedoch weniger Kontrolle darüber, wie ihre Daten verwendet werden.

  • Unternehmen können KI-Workflows verwenden, um KI-Projekte voranzutreiben und von Plattformoffenheit und Skalierbarkeit zu profitieren.

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Was sind KI-Workflows?

KI-Workflows sind Prozesse, die zum Aufbau einer End-to-End-KI-Lösung verwendet werden, die maschinelles Lernen, Deep Learning oder generative KI (GenAI) nutzen kann, um Aufgaben zu automatisieren oder die Entscheidungsfindung zu informieren. Unternehmen bauen ihre KI-Pipelines mit inkrementellen KI-Workflows auf, die Datengenerierung und -aufbereitung, KI-Modellierung oder KI-Modell-Training und schließlich die Bereitstellung und KI-Modell-Inferenz umfassen. Um den Aufbau einer vollständigen KI-Pipeline zu erleichtern, können einige KI-Workflows vordefiniert, modular und für einen bestimmten Anwendungsfall entwickelt werden. Diese vordefinierten KI-Workflows können auch als Referenz-Implementierungen oder Referenz-Kits bezeichnet werden.

Rolle von KI-Workflows

Die meisten KI-Bereitstellungen werden als KI-Pipeline ausgeführt, die aus drei Schritten besteht: Daten, Modell und Bereitstellung.

 

  • Der Datenschritt umfasst alle formalen Datenerfassungs- oder -generierungsprozesse, gefolgt von Vorverarbeitung und Speicherung. Dieser Schritt bereitet Daten für die Verwendung durch ein KI-Modell vor, entweder für Schulungen oder Inferenz.
  • Der zweite Schritt, KI-Modellierung, umfasst die Entwicklung eines KI-Modells durch die Überlagerung von Algorithmen, um ein neuronales Netzwerk zu erstellen, das die logischen und Entscheidungsmuster des menschlichen Verstandes simuliert. Sobald KI-Modelle definiert sind, werden sie mit großen Datenmengen trainiert, um die Genauigkeit und Qualität der Ergebnisse zu verbessern.
  • Der letzte Schritt – die Bereitstellung – erfolgt, wenn das KI-Modell in einem realen Anwendungsfall bereitgestellt wird, wie z. B. das Erkennen von Produktfehlern an einer Fabrik-Montagelinie oder im Fall der generativen KI (GenAI) als personalisierter Chatbot, der Benutzeranfragen mit minimalen oder gar keinen menschlichen Eingriff beantwortet.

Innerhalb der KI-Pipeline unterstützen KI-Workflows alle Datenaufbereitung, Modellschulung oder Inferenzprozess. KI-Workflows können beispielsweise verwendet werden, um die Modellentwicklung zu erleichtern, indem Unternehmen vortrainierte Modelle oder Code-Beispiele zur Verfügung gestellt werden, mit denen sie arbeiten können, oder sie können verwendet werden, um ein bereits bereitgestelltes KI-Modell zu optimieren, um schneller und effizienter zu laufen.

Unternehmen, die kommerziell verfügbare KI-Anwendungen wie ChatGPT verwenden, könnten möglicherweise auf die Notwendigkeit verzichten, ihre eigenen KI-Workflows zu erstellen. Unternehmen haben jedoch möglicherweise weniger Kontrolle über Daten, die sie in diese KI-Anwendungen eingeben, was sie potenziellen Datensicherheits- und Datenschutzrisiken aussetzen kann.

Vorteile von KI-Workflows

Einer Umfrage von McKinsey & Company zufolge haben 72 % der Unternehmen KI und 65 % generative KI im Jahr 2024 eingeführt, gegenüber 55 % bzw. 33 % im Jahr 2023.1 Da immer mehr Unternehmen KI übernehmen, können KI-Workflows ihnen helfen, Herausforderungen im Zusammenhang mit der Entwicklung, Bereitstellung oder Wartung ihrer KI-Pipelines zu meistern:

 

  • Schnellere Bereitstellung für KI-Anwendungen: Forschungs- und Entwicklungsarbeiten für KI-Lösungen sind zeit- und aufwandsintensiv und erfordern hochqualifizierte Positionen wie Datenwissenschaftler und KI-Entwickler. Viele KI-Workflows bieten die Möglichkeit, vorgefertigte Komponenten für wichtige Schritte in der KI-Pipeline zu nutzen, was Unternehmen einen Vorsprung bei der Entwicklung und Bereitstellung leistungsstarker KI-Lösungen verschafft.
  • Vereinfachte Integration und Kompatibilität: Da Unternehmen Allzweck-KI in ihre bestehenden Geschäftsabläufe integrieren möchten, stehen sie vor Herausforderungen durch die Arbeit mit einer Infrastruktur, die für Anwendungsfälle wie E-Mail-Server und Kundendatenbanken entwickelt wurde. KI-Workflows können auf derselben Hardware wie herkömmliche IT-Server getestet und validiert werden, was es ermöglicht, frühere IT-Investitionen zu nutzen und neue KI-Anwendungen einzuführen.
  • Offenheit, Erweiterbarkeit und Neukonfiguration: Viele KI-Workflows werden mit Open-Source-Frameworks erstellt, die Lizenzkosten reduzieren und tiefere Anpassungsstufen ermöglichen, um bestimmte Geschäftsanforderungen zu erfüllen. Dies ermöglicht Unternehmen auch, ein Portfolio wiederverwendbarer KI-Software-Ressourcen zu erweitern, die bei sich ändernden Anforderungen auf verschiedenen Hardware-Zielen bereitgestellt werden können.

KI-Workflow-Lösungen

Unternehmen können vordefinierte KI-Workflows nutzen, indem sie Referenzimplementierungen, KI-Toolkits und vortrainierte Modelle übernehmen, wenn sie ihre eigenen KI-Pipelines entwickeln. Einige KI-Workflows werden für häufig verwendete oder hochwertige Anwendungsfälle entwickelt und vermarktet, die in ihrer Branche nachweislich erfolgreich sind, wie für dialogorientierte KI-Chatbots, automatisierte visuelle Qualitätskontrollprüfungen oder vorausschauende Wartung für den Zustand von Geräten und Anlagen. KI-Orchestrierungs-Suiten bieten Unternehmen auch mehr Tools zur Verwaltung von KI-Workflows beim Testen, Erstellen und Bereitstellen von KI-Lösungen in heterogenen Umgebungen.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

KI-Workflows sind Schritte innerhalb der KI-Pipeline, die Datenaufbereitung, KI-Modellierung und -Bereitstellung umfassen. KI-Workflows können auch vordefiniert, modular und für einen bestimmten Anwendungsfall entwickelt werden. Diese vordefinierten KI-Workflows können als Referenz-Implementierungen oder Referenz-Kits bezeichnet werden.

KI-Workflows können die Entwicklungszeit für vollständige KI-Lösungen beschleunigen. KI-Workflow-Ressourcen können auch entwickelt werden, um die Integration von KI mit bestehenden Infrastrukturinvestitionen zu erleichtern und offene Frameworks zu verwenden, die eine tiefere Anpassung von KI-Modellen ermöglichen.

Neben der Aktivierung wichtiger Schritte der KI-Pipeline können KI-Workflows durch Referenz-Implementierungen und -Kits, KI-Toolkits und vortrainierte Modelle unterstützt werden, die KI für Ziel-Anwendungsfälle oder -Plattformen optimieren. KI-Orchestrierungsplattformen hängen auch von KI-Workflows ab, um KI-Bereitstellungen zu verwalten und zu skalieren.