KI für Workflow-Optimierung und Softwareentwicklung nutzen

Seit geraumer Zeit ist KI zum großen Hype geworden. Sie ist überall und jeder scheint sie zu nutzen. Es gibt viel darüber zu sagen und das Internet ist voll mit Ideen und Artikeln über künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Ich habe beschlossen, auch etwas beizutragen mit dem, was wir in den letzten Monaten mit Automatisierungstools und digitaler Transformation gesehen und erlebt haben, und wohin ich denke, dass dies alles führen wird.

Was kann man mit KI machen?

Es gibt viele Anwendungen für Geschäftsprozessoptimierung. Fast zu viele, um sie zu zählen. Ich habe festgestellt, dass man, sobald man anfängt, KI-Tools und Automatisierung zu nutzen, auf eine andere Weise über die Möglichkeiten nachdenkt und es einfacher wird, sie in die eigenen Workflows zu integrieren.

Neulich habe ich mein erstes KI-generiertes Rezept gekocht. Im Grunde habe ich ein Foto von meinem Kühlschrank gemacht und die Roboter gebeten, mir zu sagen, was ich mit meinen Resten machen könnte. Abgesehen von einigen Halluzinationen darüber, welches Gemüse in meinem Kühlschrank war, erhielt ich anständige Empfehlungen.

Die Ergebnisse variieren. Nicht alles ist nützlich oder hilfreich. Insgesamt würde ich sagen: Fang einfach an und bau deine Tools langsam aus. Versuch nicht, große Workflows ohne viele Überprüfungsschritte zu implementieren, oder es wird wahrscheinlich scheitern.

Schauen wir uns nun einige KI-Implementierungen an. Dies ist keine vollständige Liste, nur einige, die wir besonders hilfreich fanden.

Programmierung

Für uns der natürlichste Ausgangspunkt. Ich habe viele verschiedene Tools ausprobiert und bisher scheint KI am besten als Assistent geeignet zu sein, der bei verschiedenen Softwareentwicklungsaufgaben helfen kann. Das Schreiben von Tests oder die Überprüfung von bestehendem Code funktioniert wirklich gut. Das Erstellen kleiner Tools und Helfer ist ebenfalls einfach genug.

Ganze Software mit Tools wie Loveable schreiben? Theoretisch funktioniert es. Du bekommst etwas, das anständig aussieht und seinen Zweck erfüllen könnte. Es wird schwieriger, wenn du konsistente Ausgaben erhalten und verhindern musst, dass die Tools grundlegende Änderungen vornehmen. Wenn du dir der ständig vorgenommenen Änderungen nicht bewusst bist, könntest du alles verlieren (hier mehr lesen).

Datenanalyse

Datenbezogene Aufgaben sind jetzt mit maschinellen Lernfähigkeiten viel einfacher. Web-Scraper sind in Minuten erstellt. Crawler und Parser zu und von verschiedenen Dateiformaten sind leicht zu erstellen. Die KI kann Muster erkennen und Daten entsprechend ausfüllen. Achte nur darauf, dass sie deine Daten nicht verändert.

Übersetzung und Webarbeit

Stark diskutiert wird die Übersetzung. Obwohl natürlich nicht so gut wie eine tatsächliche Übersetzung, kann es viel Geld sparen, weniger kritische Geschäftsinformationen automatisch zu übersetzen. Du erstellst ein Glossar mit wichtigen Übersetzungen und lässt die KI den Kontext betrachten und die schwere Arbeit erledigen. Automatische Workflows können neue Inhalte übersetzen, sobald sie verfügbar sind.

Vor einiger Zeit haben wir eine unserer internen Plattformen ins Ukrainische übersetzt, und nachdem unser leitender Entwickler von dort die Sprache überprüft hatte, lautete das Urteil „naja, es ist okay".

Was ist bei der Verwendung von KI zu beachten?

Wenn du KI in deiner Organisation implementieren möchtest, gibt es ein paar wichtige Dinge zu beachten.

Welche Tools werden in deinem Team verwendet?

Viele Menschen nutzen KI-Tools unabhängig von ihrer Arbeit. Dies wirft die Frage auf: Möchtest du die Nutzung einschränken oder für deine Organisation zentralisieren?

Wenn jeder seine eigenen Tools verwendet, kannst du nicht kontrollieren, wo Daten landen könnten. Wenn du beispielsweise die kostenlose Version von GitHub Copilot verwendest, um Code zu schreiben, wird der Code für deren Modelle verwendet. Dies könnte bedeuten, dass dein proprietärer Code oder deine Geschäftslogik in KI-Modellen landet. Wenn du Teampläne verwendest, kannst du oft kontrollieren, ob und wie Daten geteilt werden sollen.

Dies erfordert alles etwas Überlegung im Voraus und wahrscheinlich die Erstellung von Unternehmensrichtlinien zur Verwendung von KI.

Wer erhält und besitzt deine Daten?

Wenn du KI-Tools verwendest, teilst und erhältst du eine große Menge an Daten. Du teilst möglicherweise sensible Informationen in deinen Eingaben, und diese Informationen könnten veröffentlicht werden.

Gleichzeitig versuchen viele Unternehmen, deine Eingaben und Daten zu verwenden, um ihre eigenen Modelle zu trainieren. Ein bemerkenswertes Beispiel in diesem Jahr war der Dateiübertragungsdienst WeTransfer, der versuchte, geteilte Daten zum Trainieren seiner Modelle zu verwenden. Sie mussten schnell zurückrudern, nachdem die Leute sie darauf angesprochen hatten (hier mehr lesen).

Wie wird sich KI (Preisgestaltung) entwickeln?

KI-Tools entwickeln sich derzeit rasant. Es gibt natürlich die großen Akteure wie Claude und OpenAI, die die meiste Aufmerksamkeit auf sich ziehen. Aber gleichzeitig gibt es viele spezialisierte Startups und Tools, die daran arbeiten, ihre eigenen Lösungen zu entwickeln. Das richtige Tool für die Aufgabe zu finden, kann eine Herausforderung sein.

Glücklicherweise sind die meisten dieser Tools derzeit sehr erschwinglich. Für 20-50€ pro Monat kannst du ein grundlegendes Tool zum Experimentieren haben.

Gleichzeitig sehen wir bereits größere und teurere Pläne entstehen. Ich erwarte, dass KI-Tools viel teurer werden, wenn sie reifen und beginnen, ihren Nutzern einen vorhersehbareren Wert zu bieten. Tatsächlich ist es nicht einmal mehr eine Vorhersage. OpenAI kündigte kürzlich an, dass neue Funktionen an das Abonnement von 200 Dollar pro Monat gebunden sind (Quelle).

Richtlinien und Fazit

Ich habe festgestellt, dass die Nutzung von KI viel Austausch mit Teammitgliedern beinhaltet. Das Teilen dessen, woran gearbeitet wird und wie es erreicht (oder verbessert) wird, hilft, bessere Ergebnisse und bessere Strukturen für die Arbeit zu erzielen.

Es ist gut, einige Richtlinien zu haben, wie KI in deiner Organisation implementiert und verwendet werden soll. Berücksichtige die oben genannten Punkte und entscheide, was für dein Team am wichtigsten ist. Verschiedene Teams können unterschiedliche Prioritäten haben, daher ist es gut, eine solide Strategie zu entwickeln.

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