Grundlagen des Vertrauens: Die Zuverlässigkeit von KI im Blick (eine vierteilige Serie)

Teil 4: Anwendungsfallpassung und Kosten

Da dies der letzte Teil der Serie ist, beginnen wir mit einer kurzen Zusammenfassung der behandelten Themen.

Im ersten Artikel haben wir Ihnen die Idee vorgestellt, dass Sie Ihre KI-Lösung genauso betrachten sollten wie jeden anderen Berater. Wir haben die Kriterien für die verantwortungsvolle Bewertung und Implementierung von KI identifiziert und jedes dieser Kriterien genauer untersucht, einige für eine umfassende Analyse zusammengefasst und die Vor- und Nachteile von öffentlichen vs. privaten LLM-Programmen beschrieben.

In Artikel 2 untersuchten wir, wie Umfang und Anpassbarkeit KI-generierter Inhalte Vertrauen und Nutzen beeinflussen, während Artikel 3 die Bedeutung von Datenschutz und Datensicherheit in KI-Lösungen beleuchtete. Nun widmen wir uns der Eignung für Anwendungsfälle und den Kosten und heben hervor, wie wichtig es ist, die Passgenauigkeit einer KI-Lösung zu spezifischen Anwendungsfällen und ihre Kosteneffizienz zu bewerten. Diese Faktoren bestimmen gemeinsam ihren Wert als vertrauenswürdiger Berater oder potenzieller Interessenkonfliktträger.

Anwendungsfallanpassung

Für Wissensarbeiter sind öffentliche Lernmanagementsysteme (LMS) besonders effektiv für allgemeine Aufgaben wie Content-Erstellung, E-Mail-Verfassen, Übersetzen, Codieren, Datenanalyse, Frage-Antwort-Prozesse und Zusammenfassungen. Sie dienen als leistungsstarke Assistenten, doch die Nutzer müssen die Ergebnisse interpretieren und weitere Maßnahmen ergreifen. Mit zunehmender Verbreitung von KI wird deren nahtlose Integration in Geschäftsprozesse unerlässlich. Dies erfordert Process Prompt Engineering, das präzise, ​​zielgerichtete Eingabeaufforderungen benötigt, die auf Geschäftslogik, Compliance und operative Ziele abgestimmt sind.

Rocket Software unterstützt dies durch die Rocket^® API, die Prozesse in IBM i-, IBM z-Systemen und MultiValue Umgebungen automatisiert. Durch die Integration KI-gestützter Logik in Workflows macht die Rocket API Prompt Engineering zu einem strukturierten, wiederholbaren Bestandteil der Unternehmensautomatisierung – und gewährleistet so, dass KI-Ergebnisse präzise, ​​umsetzbar und konform sind, während gleichzeitig Kontrolle und Sicherheit gewahrt bleiben.

In einem früheren Beitrag mit dem Titel „ KI ist nicht immer ein Allheilmittel “ habe ich erläutert, warum KI das Fachwissen von Mitarbeitern nicht ersetzt, sondern es vielmehr erweitert, wenn sie gezielt eingesetzt wird und als verlässlicher Berater dient. Der Wert eines soliden Frameworks für generative KI-Prozessoptimierung für jedes Unternehmen erfordert die Berücksichtigung folgender Bedürfnisse:

• Ausrichtung an den Geschäftszielen
• Quantifizierbarer Wert
• Wettbewerbsvorteil
• Unterstützung regulatorischer Beschränkungen und des Risikomanagements
• Einfach einsetzbar, optimiert und anpassbar, um den Nutzen zu maximieren

Kosten

Da die anfänglichen Einrichtungskosten für ein privates LLM höher sind als für ein öffentliches, könnte man annehmen, dass die öffentliche Option klar im Vorteil ist. Doch bei längerem Einsatz in verschiedenen Unternehmensszenarien kann die formale Integration eines privaten LLM langfristige Kosteneinsparungen gegenüber öffentlichen Lösungen ermöglichen. Dies gilt insbesondere unter Berücksichtigung wiederkehrender Kosten wie API -Nutzungsgebühren, Gebühren für den Datenexport und der mit der externen Datenverarbeitung verbundenen Betriebsrisiken. Die Lösungen von Rocket Software, wie Rocket^® Data Intelligence und Rocket API, tragen zur Kostensenkung bei, indem sie eine sichere, lokale KI-Bereitstellung und die nahtlose Integration in bestehende Infrastrukturen ermöglichen. Dadurch wird der Bedarf an Drittanbieterdiensten reduziert und sichergestellt, dass KI-Investitionen unternehmensweit effizient skaliert werden.

Die Beurteilung, ob eine KI-Lösung als vertrauenswürdiger Berater fungiert, erfordert mehr als die Wahl zwischen privaten und öffentlichen LLMs. Unternehmen benötigen ein umfassendes Framework für die Entwicklung von Prompts, das über die Erstellung effektiver Prompts hinausgeht und Skalierbarkeit, Governance und sicheres Datenmanagement umfasst. Mit zunehmender Verbreitung generativer KI ist die Optimierung von Prompts – insbesondere beim Umgang mit sensiblen oder geschützten Daten – entscheidend für den langfristigen Erfolg und die Anpassungsfähigkeit innerhalb einer umfassenderen KI-Strategie.

Rocket Software treibt diese Vision voran, indem es generative KI in seine Produkte integriert und dabei den Fokus auf Unternehmenskontrolle und Datenschutz legt. Anstatt auf Public-Cloud-Modelle zu setzen, ermöglicht Rocket Unternehmen die sichere Bereitstellung von KI vor Ort oder in hybriden Umgebungen. So werden Datenschutz und anpassbare, steuerbare und reaktionsschnelle KI-Entwicklung gewährleistet, die auf die individuellen Geschäftsanforderungen zugeschnitten ist. Mit seiner DataEdge Plattform erschließt Rocket den Wert unstrukturierter Daten wie juristischer Dokumente, E-Mails und handschriftlicher Notizen. GenAI-gestützte Erkenntnisse und natürliche Sprachschnittstellen ermöglichen den einfachen Datenzugriff auch Nutzern ohne technische Vorkenntnisse. Diese sichere Echtzeit-Bereitstellung von KI-Informationen versetzt Unternehmen in die Lage, KI vertrauensvoll in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren und gleichzeitig die Compliance-Vorgaben einzuhalten. Erfahren Sie, wie die Lösungen von Rocket Software Sie bei der verantwortungsvollen Nutzung von KI unterstützen können – kontaktieren Sie mich noch heute, um mehr zu erfahren.