In nur einem Monat zum MVP: Automatisierte KI-Entwicklung mit ValueXI

Unser Ansatz: Automatisierung von Standardprozessen

Künstliche Intelligenz, obgleich nicht mehr so rätselhaft wie noch vor zehn Jahren, stellt Unternehmen oft vor Herausforderungen, wie die Initiierung von KI-Implementierungen und die schnelle Hypothesenvalidierung.

Standardlösungen mangelt es häufig an Flexibilität und Intuitivität, während eine Neuentwicklung zeitaufwändig ist und umfangreiche Fachkenntnisse sowie Investitionen erfordert. Beide Ansätze bergen zahlreiche Fallstricke.

WaveAccess vertritt einen hybriden Ansatz, der individuelle Entwicklungsstrategien mit vorgefertigten Lösungen kombiniert. Im Zentrum steht die Automatisierung von Standardprozessen der KI-Entwicklung, die eine schnelle Integration eines MVPs in Geschäftsprozesse ermöglicht, mit Raum für weitere spezifische Anpassungen.

Vorteile des hybriden Ansatzes zur KI-Projektentwicklung

Entwicklungszyklus von KI-Projekten

Ein typischer Fahrplan für die Implementierung eines Machine Learning-/KI-Projekts umfasst zehn Stufen: von der Bewertung der Datenqualität bis hin zur operativen Unterstützung der Lösung. Diese Reise ist komplex und voller Feinheiten, die ständige Aufmerksamkeit erfordern.

Struktur der Machine-Learning-Projektentwicklung

Die zyklische Natur der Entwicklung, wie im obigen Schema dargestellt, kennzeichnet die iterative Natur solcher Projekte, die mit der Unvorhersehbarkeit der Arbeit mit Daten und KI verbunden ist. In frühen Iterationen werden oft Standardansätze verwendet, die die Besonderheiten der Aufgabe nicht berücksichtigen — hier bietet sich eine hervorragende Gelegenheit zur Automatisierung.

Routinearbeit an einem KI-Projekt

Typische Elemente der KI-Entwicklung, die unabhängig von den spezifischen Anforderungen des Projekts, der Branche oder der Daten selbst auftreten, umfassen:

• Datenvorverarbeitung: Ergänzung fehlender Werte, Kodierung kategorischer Variablen, Skalierung von Merkmalen.

• Repetitive Aufgaben: Hyperparameter-Tuning, Modelltraining, Validierung.

• Laufendes Monitoring und Updates: Sicherstellung der Modellrelevanz und Effizienz.

Obwohl diese Aktionen standardmäßig sind, erfordern sie erhebliche Ressourcen und spezialisiertes Wissen. Selbst für ein erfahrenes Data-Science-Team verbrauchen diese Prozesse viel Zeit und finanzielle Mittel und erhöhen die Wahrscheinlichkeit von Fehlern. Ohne spezialisierte Expertise in der KI-Entwicklung steigen Kosten und Risiken signifikant.

Identifizierung von Mustern

Die wiederholte Begegnung mit diesen Routinetätigkeiten veranlasste uns, die gesamte Erfahrung in der Arbeit mit KI und die besten globalen Praktiken in diesem Bereich zu analysieren. Wir entdeckten klar definierte Probleme, Methoden und Fehler, die unabhängig von der Branche oder dem Projektmassstab auftraten.

Die Notwendigkeit, diese Probleme von Projekt zu Projekt anzugehen, führte uns dazu, zunächst einen Satz von Hilfsprogrammen und dann einen Motor zur Beschleunigung des Entwicklungsprozesses typischer Lösungen mit Hilfe von Machine Learning zu erstellen. Dieser Ansatz hat die Entwicklungszeit von KI-basierten Projekten erheblich verkürzt, während die Qualität der Lösung hoch blieb.

Der nächste Schritt bestand darin, das Modell-Deployment in die Produktion zu automatisieren, eine benutzerfreundliche Schnittstelle zu erstellen und eine Reihe von Tipps zur Erzielung optimaler Ergebnisse bereitzustellen. So entstand die ValueXI-Plattform.

Der Weg zur Automatisierung der KI-Entwicklung

Von der Idee bis zur Integration eines fertigen Modells innerhalb von 1 Monat, in der Cloud oder lokal

ValueXI ist eine anpassbare Low-Code-Plattform, die den Entwicklungs- und Implementierungsprozess eines KI-Projekt-MVP für jedes Unternehmen beschleunigt. Dies ist dank der Automatisierung vieler Aufgaben im Zusammenhang mit der Datenverarbeitung, dem Modelltraining und der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen möglich. Es ist ein flexibleres und zuverlässigeres Werkzeug als Standardlösungen und schneller und kostengünstiger als die Entwicklung von Grund auf.

Mit dieser Lösung helfen wir Unternehmen, Künstliche Intelligenz zu nutzen, sodass sie ein MVP in nur 1 Monat erstellen können, wodurch Ressourcen für die Implementierung von KI in ihre Systeme erheblich eingespart und verbundene Entwicklungsreduziert.

Implementationsszenarien für ValueXI:

• Szenario 1: Entwicklung einer maßgeschneiderten KI-Lösung

  Entwickeln Sie eine vollwertige KI-basierte Lösung, die auf Ihre Geschäftsprozesse zugeschnitten ist, mit einer 2- bis 3-mal schnelleren Entwicklungszeit und erheblich reduzierten Kosten im Vergleich zur Einbindung eines dedizierten Teams von mehreren Datenspezialisten.

• Szenario 2: Integration neuer KI-Produktfunktionen in bestehende Lösungen

  Integrieren Sie ValueXI problemlos in bestehende Lösungen, verbessern Sie deren Funktionen und bieten Sie einen Mehrwert. Die flexible Konfiguration ermöglicht die Skalierung der Ressourcennutzung basierend auf dem Datenvolumen.

• Szenario 3: KI als Entwicklungswerkzeug 

  Dank des kurzen Entwicklungs- und Hypothesentestzyklus können Sie eine schnellere Datenvorbereitung und -analyse für das Modelltraining erreichen, KI-Modelle nahtlos in Ihre Umgebung integrieren und neue Funktionen schneller als Ihre Mitbewerber bereitstellen.

• Zusätzliches Modul: Datenanreicherung für KI-Modelle

  In jedem Szenario erweitern Sie die Fähigkeiten des Modells mit einem vorab trainierten GPT-Modell (das den Anforderungen an die Datenvertraulichkeit entspricht), einem Modul zur Large Language Models (LLMs) und einem Dokumentenverwaltungsmodul (OCR), entweder innerhalb des Unternehmens oder in der Cloud.

Wert aus Daten ziehen und Geschäftsprozesse effizienter gestalten

Automatisierung mit ValueXI

Obwohl jedes KI-Projekt einzigartig ist, umfassen sie alle gemeinsame repetitive Aufgaben, die automatisiert werden können. Trotz der inhärenten Unsicherheit und Risiken im Bereich KI können Ergebnisse schneller, kostengünstiger und effizienter erzielt werden. Unsere Erfahrung zeigt, dass Automatisierung und ein Plattformansatz entscheidende Erfolgsfaktoren sind, unabhängig von den Daten oder der Branche.

Dieser Ansatz, zusammen mit ValueXI, zeigt weiterhin seine Wirksamkeit durch praktische Beispiele aus verschiedenen Branchen.

Fallstudie

Beispielsweise haben wir mit der Unterstützung von ValueXI die Bearbeitung eingehender Anfragen automatisiert und optimiert, wodurch die Betriebskosten für ein Ingenieurunternehmen gesenkt wurden.

Unser Kunde erhielt täglich etwa 3000 Anfragen zur Reparatur von Ausrüstungen, und die manuelle Bearbeitung führte zwangsläufig zu längeren Wartezeiten für Kunden und Dokumentationsfehlern. Darüber hinaus erforderten etwa 20 % der als Garantiereparaturen gekennzeichneten Anfragen tatsächlich Reparaturen außerhalb der Garantie, was zu entgangenen Einnahmen führte.

Das Text-Mining-Modul, das mit ValueXI entwickelt und integriert wurde, hat diese Probleme gelöst. Es prognostiziert automatisch Reparaturtypen auf der Grundlage des Anfragetextes mit einer Genauigkeit von 80 % bis 98 %, verfolgt die Übereinstimmung zwischen Prognosen und zugewiesenen Kategorien, verteilt Anfragen effizient in Unterkategorien und korrigiert Datenfehler.

Diese Änderungen haben die Bearbeitung von Anfragen erheblich beschleunigt, das Risiko von Fehlern reduziert, Betriebskosten gesenkt und die Nutzung der Zeit der Unternehmensspezialisten optimiert.

*   *   *

Joinen Sie uns für eine Demo! Erleben Sie, wie ValueXI Daten verarbeitet, Modelle trainiert und nahtlos in Geschäftssysteme integriert.