Instinctools Insights: Was bei der KI-Entwicklung wirklich wichtig ist

Künstliche Intelligenz ist kein vorübergehender Trend, sondern ein tiefgreifender Wandel. So gelingt deinem Unternehmen die Transformation.

Ein Gastbeitrag von Alexey Spas / Instintools

Gestalte den Wandel aktiv mit!

Im letzten Jahr hat sich Künstliche Intelligenz rasant weiterentwickelt – von einem Hype zu einem echten Erfolgsfaktor für Unternehmen. Rund 78 Prozent aller Organisationen weltweit nutzen KI bereits in verschiedenen Bereichen.

Sie reduzieren damit Kosten, beschleunigen Prozesse, verbessern Kundenerlebnisse und erschließen neue Einnahmequellen. Und trotzdem sagen nur etwa 1 Prozent der Unternehmen, dass ihre KI-Initiativen wirklich ausgereift sind.

Warum? Der Unterschied zwischen Herumprobieren und echter Transformation liegt nicht in der Technik. Sondern darin, wie bereit dein Unternehmen und du als Verantwortlicher bist, KI auch wirklich umzusetzen. Das bedeutet: Du musst konsequent in KI-Entwicklung investieren!

Was ist wichtig bei der KI-Entwicklung?

Wenn du von KI-Entwicklung hörst, geht es um mehr als nur Codes und Daten. Du baust Systeme, die selbstständig lernen, Schlussfolgerungen ziehen und Entscheidungen treffen können. Sozusagen Abbilder von Menschen – nur deutlich schneller und in viel größerem Maßstab.

Zur KI-Entwicklung gehören Systeme wie:

🔷 Maschinelles Lernen

🔷 Computer Vision

🔷  Natural Language Processing

🔷 Generative KI

Aber eines ist bei der KI-Entwicklung und der damit verbundenen Transformation entscheidend: Wahre Innovation bedeutet nicht, jedem neuen Trend hinterherzulaufen! Stattdessen musst du echte Geschäftsprobleme schnell und smart lösen wollen.

Die besten KI-Projekte starten daher mit einem glasklaren Problem-Verständnis, einem messbaren Ziel und dem Fokus auf einen greifbaren Mehrwert.

Wo KI heute schon das Spielfeld verändert

Vielleicht merkst du es gar nicht … aber Künstliche Intelligenz steckt schon heute in vielen erfolgreichen Geschäftsmodellen. Über Branchen hinweg hilft sie dabei, bessere Entscheidungen zu treffen, Zeit zu sparen und Kosten zu senken.

Hier ein paar Beispiele:

Einzelhandel und E-Commerce

Das „KI-Shopping“ bietet viele Einsatzgebiete, zum Beispiel für Bedarfsvorhersagen. Mithilfe ML-gestützter Prognosemodelle lassen sich Out-of-Stocks auf unter 10 Prozent senken.

Automobilindustrie

KI verbessert Forschung, Kundenanalysen, Wartungsprognosen und Produktionsprozesse. So können Hersteller deutlich schneller und zielgerichteter entwickeln.

Technologie und Software

Generative KI übernimmt die Code-Erstellung, System-Updates, Tests und Dokumentation. Das spart dir Zeit, Geld und reduziert menschliche Fehler.

Logistik und Lieferkette

Machine Learning Algorithmen optimieren Routen, erkennen Verzögerungen frühzeitig und reduzieren Lager- sowie Zollkosten. Und viele Anfragen lassen sich automatisiert lösen.

Gesundheitswesen

Künstliche Intelligenz hilft bei der Schadensbearbeitung, unterstützt Entscheidungen im Klinikalltag und bindet Patienten besser in die Behandlung ein.

Bist du wirklich bereit für KI?

Kannst du in deiner Firma Lösungen auf Basis Künstlicher Intelligenz implementierten? Stelle dir dazu diese grundlegenden Fragen:

Sind die Daten in einem gutem Zustand?

KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen du sie „fütterst”. Fehlerhafte, unvollständige oder verzerrte Informationen können dein Projekt komplett entgleisen lassen. Nutze Tools wie Great Expectations oder Deequ, um deine Daten automatisch zu prüfen.

Kann deine Infrastruktur mithalten?

Bei einem großen Projekt müssen deine Systeme eine hohe Skalierbarkeit ermöglichen. Geht das bei dir Vielleicht. Aber das ist unter Umständen zweitrangig. Denn das beste Modell ist nicht das größte, sondern das, das deine Aufgabe löst. Viele Unternehmen erzielen bessere Ergebnisse mit kleinen, spezialisierten Modellen (SLMs) statt mit riesigen Sprachmodellen.

Ist dein Team fit für KI?

Laut IBM fehlt in 84 Prozent der Firmen das nötige KI-Wissen im Team. Anstatt lange nach Spezialisten zu suchen, kannst du auch dein bestehendes Team weiterbilden – zum Beispiel mit einem „KI-Führerschein“ für das Basis-Wissen und dann spezialisierten Fortbildungen.

So gehst du verantwortungsvoll mit KI um

Ja, Tools mit Künstliche Intelligenz bieten dir und deinem Unternehmen viele Chancen. Aber sie haben eben auch einige Risiken. Dein Ziel sollte nicht sein, Risiken zu vermeiden, sondern sie bewusst zu steuern.

Möchtest du KI-Lösungen selbst entwickeln oder einführen, dann musst du diese Punkte beachten:

✅ Cybersicherheit
Schütze jede Schicht deines Systems – von der Datenerhebung bis zur API – mit Verschlüsselung, Zugangskontrollen und Zero-Trust-Modellen.

✅ Datenschutz
Halte fest, welche Daten du sammelst, warum und wie. In regulierten Branchen helfen synthetische Daten beim Datenschutz.

✅ Geistiges Eigentum
Nutze nur lizenzierte Daten oder Open-Source-Daten. Prüfe unbedingt die Urheberrechte vor dem Training.

✅ Fehlinformationen
Kein Bias, bitte! Schlechte oder manipulierte Daten führen zu fehlerhaften Ergebnissen. Setze daher immer auf menschliche Kontrollen.

✅ „Technische Schulden“
Schnellschüsse ohne saubere Dokumentation rächen sich früher oder später. Führe deshalb standardisierte Workflows ein.

So sparst du Geld bei der KI-Entwicklung

Die KI-Entwicklung und die Transformation zu einer „AI Driven Company“ muss kein teures Luxusprojekt sein! Mit den richtigen Schritten kannst du kräftig sparen, ohne dabei auf Qualität zu verzichten.

Diese Praxis-Tipps helfen dir dabei:

➡ Nutze API-basierte Foundation Models, statt alles selbst zu hosten.

➡ Falls Self-Hosting nötig ist: Verwende effiziente Engines wie vLLM oder TensorRT.

➡ Setze auf Transfer Learning und schlankes Fine-Tuning.

➡ Nutze Methoden wie LoRA, QLoRA oder QDoRA statt einem kompletten Training.

➡  Greife zu kleineren, spezialisierten Modellen – den SLMs.

➡  Cache Model-Ausgaben bei häufigen Anfragen (zum Beispiel bei FAQ-Bots).

Fazit

Bereite daher deine Daten vor, bring deine Infrastruktur in Form und mach dein Team fit. Dann ist deine Organisation Schritt für Schritt bereit, die KI-Entwicklung voran zu bringen und ins Business zu integrieren.

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Über den Autor:

Alexey Spas ist Gründer und CEO von instinctools. Er bringt mehr als 25 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung und eine große Leidenschaft für Innovation in seine Führungsrolle ein. Alexey verfügt über umfassende Expertise in agilen Methoden. Zudem treibt er das Engagement von Instinctools voran, skalierbare und robuste Softwarelösungen auf Basis modernster Technologien bereitzustellen.