KI-Einsatzbereitschaft
KI-Einsatzbereitschaft beschreibt die Voraussetzungen für ein KI-Vorhaben: Ziel, nutzbare Daten, Fähigkeiten, Zuständigkeit und Betriebsablauf.
Die Voraussetzungen für ein KI-Vorhaben prüfen
KI-Einsatzbereitschaft, auch AI Readiness, beschreibt, wie gut eine Organisation auf ein KI-Vorhaben vorbereitet ist. Dazu gehören ein konkretes Geschäftsziel, geeignete und zur Nutzung freigegebene Daten, technische Anbindungen sowie die Fähigkeiten und Zuständigkeiten für den Betrieb. Auch die Bewertung der Ergebnisse und der Umgang mit Fehlern brauchen einen Platz im Arbeitsablauf. Eine Einschätzung muss ihren Projektumfang und ihre Kriterien benennen. Bereitschaft für einen begrenzten Versuch bedeutet keine pauschale Freigabe beliebiger Automatisierungen.
Ein fiktiver Servicebetrieb möchte für eingehende Nachrichten interne Weiterleitungsvorschläge erhalten. Geeignete, freigegebene Beispielnachrichten und fachlich geprüfte Sollzuordnungen liegen im Szenario vor. Das Team hat jedoch noch keine Zeit für die Prüfung der Vorschläge eingeplant. Vor einem Pilotversuch wäre deshalb zu klären, wer die Ergebnisse kontrolliert, notwendige Korrekturen übernimmt und bei Problemen den Versuch anhält. Der begrenzte Pilot sieht menschliche Prüfung vor jeder Übernahme vor. Seine Vorbereitung wäre anhand dieser Bedingungen zu beurteilen, statt aus einer gelungenen Vorführung eine allgemeine Einsatzreife abzuleiten.
Quellen
Verwandte Begriffe
- LLM-EvaluationEine LLM-Evaluation prüft Modellergebnisse anhand definierter Aufgaben und Kriterien. Ein guter Einzelfall ist noch kein belastbarer Qualitätsnachweis.
- Human-in-the-LoopHuman-in-the-Loop bindet Menschen aktiv in einen automatisierten Ablauf ein. Wirksame Prüfung braucht verständliche Informationen und Handlungsmöglichkeiten.
- GeschäftsprozessautomatisierungGeschäftsprozessautomatisierung verbindet wiederkehrende Arbeitsschritte mit Regeln, Zuständigkeiten und geregelten Ausnahmen.
- ModellkarteEine Modellkarte dokumentiert Zweck, Grundlagen, Bewertungsbedingungen und bekannte Grenzen eines KI-Modells für eine bestimmte Version.
- Context EngineeringContext Engineering bereitet die Informationen für einzelne Modellaufrufe vor: passende Anweisungen, Nachrichten, Quellen und aktuelle Zustände.
- AnomalieerkennungVerfahren, die ungewöhnliche Beobachtungen im Vergleich zu einer festgelegten Referenz oder einem erlernten Muster kennzeichnen.
Beiträge zum Thema
KI & Automatisierung mit ASES
KI-Assistenten und automatisierte Abläufe