Plan für die KI-Einführung

Dieser Artikel hilft Ihnen beim Erstellen eines KI-Einführungsplans, der die KI-Strategie Ihrer Organisation in umsetzbare Schritte umwandelt. Ein KI-Einführungsplan überbrückt die Lücke zwischen KI-Vision und Ausführung. Der Plan gewährleistet die Ausrichtung zwischen KI-Initiativen und Geschäftszielen bei der Bewältigung von Qualifikationslücken, Ressourcenanforderungen und Implementierungszeitachsen.

Bewerten von KI-Fähigkeiten

Die Bewertung der aktuellen Funktionen verhindert die Fehlzuweisung von Ressourcen und stellt eine realistische Projektplanung sicher, die auf die Organisationsbereitschaft abgestimmt ist. KI-Projekte schlagen fehl, wenn Organisationen versuchen, Implementierungen außerhalb ihrer technischen Reife oder Datenverfügbarkeit durchzuführen. Bewerten Sie Ihre Fähigkeiten, Datenressourcen und Infrastruktur, um eine Grundlage für eine erfolgreiche KI-Einführung zu schaffen. Gehen Sie dazu wie folgt vor:

1. Messen Sie Ihr KI-Reifeniveau mithilfe des Kompetenz- und Datenbereitschaftsframeworks. Das Framework bietet objektive Kriterien zur Bewertung der aktuellen KI-Funktionen Ihrer Organisation. Diese Messung verhindert, dass Sie sich bei Projekten über Ihre aktuellen Kapazitäten hinaus verpflichten. Verwenden Sie die folgende Tabelle, um Ihre Fälligkeit zu bewerten:

   KI-Reifegrad	Erforderliche Fähigkeiten	Datenbereitschaft	Geeignete KI-Anwendungsfälle
   Ebene 1	▪ Grundlegendes Verständnis von KI-Konzepten ▪ Möglichkeit zum Integrieren von Datenquellen und Zuordnen von Prompts	▪ Minimale bis gar keine verfügbare Daten ▪ Verfügbare Unternehmensdaten	▪ Azure Schnellstartprojekte ▪ Jede Copilot Lösung
   Stufe 2	▪ Erfahrung mit der KI-Modellauswahl ▪ Vertrautheit mit KI-Bereitstellung und Endpunktverwaltung ▪ Erfahrung mit Datenbereinigung und -verarbeitung	▪ Minimale bis gar keine verfügbare Daten ▪ Kleines, strukturiertes Dataset ▪ Geringe Menge von domänenspezifischen Daten verfügbar	▪ Alle Projekte der Ebene 1 ▪ Benutzerdefinierte analytische KI-Workload mit Microsoft Foundry Tools ▪ Benutzerdefinierte generative KI-Chat-App ohne Abruf-unterstützte Generierung (RAG) in Foundry ▪ Benutzerdefinierte Azure Machine Learning-App mit automatisierter Modellschulung ▪ Optimieren eines Modells für generative KI
   Stufe 3	▪ Kenntnisse im Prompt Engineering ▪ Kenntnisse in der Auswahl von KI-Modellen, der Datensegmentierung und der Abfrageverarbeitung ▪ Kenntnisse in der Datenvorverarbeitung, -bereinigung, -aufteilung und -validierung ▪ Grundlagedaten für die Indizierung	▪ Große Mengen an historischen Geschäftsdaten, die für maschinelles Lernen verfügbar sind ▪ Geringe Menge von domänenspezifischen Daten verfügbar	▪ Alle Projekte der Ebene 1-2 ▪ Generative KI-App mit RAG in Foundry ▪ Schulung und Bereitstellung eines Machine Learning-Modells ▪ Schulung und Durchführung eines kleinen KI-Modells auf Azure Virtual Machines
   Ebene 4	▪ Erweiterte KI-/Maschinelles Learning-Know-how, einschließlich Infrastrukturmanagement ▪ Kenntnisse im Umgang mit komplexen KI-Modelltrainingsworkflows ▪ Erfahrung mit Orchestrierung, Modell-Benchmarking und Leistungsoptimierung ▪ Starke Fähigkeiten beim Schützen und Verwalten von KI-Endpunkten	▪ Große Datenmengen, die für das Training verfügbar sind	▪ Alle Projekte der Ebene 1-3 ▪ Schulung und Ausführung großer generativer oder nicht generativer KI-Apps auf Virtual Machines, Azure Kubernetes Service oder Azure Container Apps

2. Inventarisieren Sie Ihre Datenressourcen, und bewerten Sie ihre Qualität für KI-Anwendungsfälle. Die Datenqualität wirkt sich direkt auf die Leistung des KI-Modells aus und bestimmt, welche Anwendungsfälle Sie erfolgreich implementieren können. Dieser Bestand zeigt Datenvorbereitungsanforderungen an und hilft bei der Priorisierung von Anwendungsfällen basierend auf verfügbaren Daten. Dokumentdatenquellen, Formate, Qualität und Barrierefreiheit in Ihrer Organisation.

3. Überprüfen Sie Ihre Technologieinfrastruktur, und bestimmen Sie die ANFORDERUNGEN an die KI-Bereitschaft. Die Infrastrukturkapazität schränkt den KI-Projektumfang ein und beeinflusst Bereitstellungsstrategien. Diese Überprüfung hilft Ihnen, Infrastrukturinvestitionen zu planen und geeignete Azure-Dienste auszuwählen. Bewerten Sie Computeressourcen, Speicherkapazität, Netzwerkbandbreite und Sicherheitskontrollen, die für Ihre Ki-Zielanwendungsfälle erforderlich sind.

Erwerben von KI-Fähigkeiten

Eine umfassende Strategie zur Erstellung von Fähigkeiten stellt sicher, dass Ihre Organisation über die erforderlichen Fähigkeiten verfügt, um KI-Systeme erfolgreich zu implementieren und aufrechtzuerhalten. Kompetenzlücken schaffen Projektverzögerungen und erhöhen das Risiko von Implementierungsfehlern. Entwickeln Sie einen vielseitigen Ansatz, der Schulungen, Einstellung und Partnerschaften kombiniert, um nachhaltige KI-Fähigkeiten zu entwickeln. Gehen Sie dazu wie folgt vor:

1. Entwickeln Sie interne KI-Fähigkeiten durch strukturierte Lernprogramme. Die interne Qualifikationsentwicklung bietet eine langfristige Erstellung von Fähigkeiten und stellt eine Wissensbindung innerhalb Ihrer Organisation sicher. Dieser Ansatz schafft Vertrauen in die Organisation und reduziert die Abhängigkeit von externen Ressourcen. Verwenden Sie den KI-Lernhub Plattform für kostenlose KI-Schulungen, Zertifizierungen und Produktanleitungen. Legen Sie Zertifizierungsziele wie Azure AI Fundamentals, Azure Technische Fachkraft für KI Associate und Azure Wissenschaftliche Fachkraft für Daten Associate Zertifizierungen fest.

2. Rekrutieren Sie KI-Experten, um kritische Qualifikationslücken über die interne Kapazität hinaus zu füllen. Externe Rekrutierung bietet sofortigen Zugang zu fachspezifischem Fachwissen und beschleunigt Projektzeitpläne. Diese Strategie hilft dabei, Lücken zu schließen, deren interne Entwicklung zu lange dauern würde. Stellen Sie Experten in der Modellentwicklung, generativen KI oder KI-Ethik ein. Aktualisieren Sie Stellenbeschreibungen, um aktuelle Qualifikationsanforderungen widerzuspiegeln und eine Arbeitgebermarke aufzubauen, die Innovation und technische Führung betont.

3. Arbeiten Sie mit Microsoft Experten zusammen, um Ihre KI-Funktionen zu ergänzen. Microsoft Partnerschaften bieten Zugang zu bewährten Expertisen und bewährten Methoden der Branche, während das Implementierungsrisiko reduziert wird. Dieser Ansatz beschleunigt das Lernen und stellt die Ausrichtung mit Microsoft KI-Technologien sicher. Verwenden Sie den Microsoft-Partner-Marketplace, um auf KI, Daten und Azure Expertise in allen Branchen zuzugreifen.

Zugriff auf KI-Ressourcen

Klare Zugriffsanforderungen und Lizenzierungsstrategien verhindern Bereitstellungsverzögerungen und stellen die Einhaltung von Organisationsrichtlinien sicher. Verschiedene KI-Lösungen weisen unterschiedliche Zugriffsmuster auf, die sich auf Kosten, Sicherheit und Governance auswirken. Verstehen Sie die spezifischen Zugriffsanforderungen für jede KI-Lösung in Ihrem Portfolio, um Budgets und Sicherheitskontrollen effektiv zu planen. Gehen Sie dazu wie folgt vor:

Priorisieren von KI-Anwendungsfällen

Die strategische Priorisierung stellt sicher, dass Sie sich auf Projekte konzentrieren, die einen maximalen Wert bieten, während sie ihren Organisationsfunktionen entsprechen. Die Priorisierung von Anwendungsfällen reduziert das Implementierungsrisiko und beschleunigt die Zeit bis zum Wert. Bewerten Sie jeden Anwendungsfall anhand der Machbarkeit, des strategischen Werts und der Ressourcenanforderungen, um eine erreichbare Implementierungsroadmap zu erstellen. Gehen Sie dazu wie folgt vor:

1. Bewerten Sie Anwendungsfälle anhand Ihrer aktuellen KI-Reife und verfügbaren Ressourcen. Eine realistische Bewertung verhindert, dass Projekte über Ihre aktuellen Funktionen hinaus überlastet werden und eine erfolgreiche Implementierung gewährleistet wird. Diese Bewertung hilft Ihnen, sich auf erreichbare Ziele zu konzentrieren, die Dynamik für zukünftige Projekte schaffen. Überprüfen Sie Ihren KI-Reifegrad, die Datenverfügbarkeit, die technische Infrastruktur und die Personalkapazität für jeden anwendungstechnischen Fall, der in Ihrer KI-Strategie definiert ist.

2. Bewerten Sie Anwendungsfälle nach strategischem Wert und Implementierungsdurchführbarkeit. Die strategische Rangfolge hilft Ihnen bei der Zuordnung begrenzter Ressourcen zu Projekten mit der höchsten potenziellen Auswirkung und Erfolgswahrscheinlichkeit. Dieser Ansatz maximiert die Rendite von KI-Investitionen, während das Vertrauen in die Organisation aufgebaut wird. Bewertet jeden Anwendungsfall hinsichtlich geschäftlicher Auswirkungen, technischer Komplexität, Ressourcenanforderungen und Ausrichtung mit den Organisationszielen.

3. Erstellen Sie eine priorisierte Implementierungs-Roadmap mit klaren Erfolgskriterien. Eine strukturierte Roadmap bietet klare Richtungen für Implementierungsteams und ermöglicht die Fortschrittsnachverfolgung für definierte Meilensteine. Diese Roadmap hilft bei der Verwaltung der Erwartungen der Projektbeteiligten und der Ressourcenzuordnung. Wählen Sie Anwendungsfälle mit höchster Priorität aus, und definieren Sie bestimmte Erfolgsmetriken, Zeitachsen und Ressourcenanforderungen für jedes Projekt.

Erstellen von KI-Machbarkeitsstudien

Ein Machbarkeitsnachweis trägt dazu bei, das Implementierungsrisiko zu reduzieren, indem die technische Machbarkeit und der Geschäftliche Wert vor der vollständigen Entwicklung überprüft werden. PoCs helfen Ihnen, potenzielle Herausforderungen zu erkennen und Anforderungen in einer kontrollierten Umgebung zu verfeinern. Erstellen Sie fokussierte Validierungsprojekte, die Kernannahmen testen und Daten für fundierte Entscheidungsfindung sammeln. Gehen Sie dazu wie folgt vor:

1. Wählen Sie einen geeigneten Anwendungsfall für die Machbarkeitsprüfung aus. Die richtige PoC-Auswahl gleicht Lernmöglichkeiten mit verwaltbarem Risiko und Komplexität ab. Diese Auswahl stellt sicher, dass Sie aussagekräftige Einblicke sammeln, ohne Ihr Team oder Ihre Organisation zu überwältigen. Wählen Sie ein hochwertiges Projekt aus Ihrer priorisierten Liste aus, das Ihrem KI-Reifegrad entspricht. Beginnen Sie mit internen, nicht kundenorientierten Projekten, um Risiken zu begrenzen und Ihren Ansatz zu testen.

2. Implementieren Sie einen fokussierten Machbarkeitsnachweis mithilfe von Microsoft Anleitungen und Tools. Die strukturierte Implementierung reduziert die Entwicklungszeit und stellt sicher, dass Sie bewährte Methoden für Ihren gewählten KI-Ansatz befolgen. Dieser Ansatz maximiert das Lernen und minimiert gleichzeitig Ressourceninvestitionen. Verwenden Sie die folgenden Implementierungshandbücher basierend auf Ihrem KI-Typ:

   KI-Typ	Implementierungsanleitung
   Generative KI	Azure PaaS: Foundry und Azure OpenAI Microsoft Copilots: Copilot Studio und Microsoft 365 Copilot Erweiterbarkeit
   Maschinelles Lernen	Azure Machine Learning
   Analytische KI	Foundry Tools mit spezifischen Leitfäden für Inhaltssicherheit, benutzerdefinierte Vision, Dokumentintelligenz und andere Dienste

3. Verwenden Sie PoC-Ergebnisse, um Ihren Anwendungsfallpriorisierungs- und Implementierungsansatz zu verfeinern. PoC Insights zeigen praktische Herausforderungen und Chancen, die zukünftige Projektplanung und Ressourcenzuordnung informieren. Diese Feedbackschleife stellt sicher, dass Ihre KI-Roadmap realistisch und erreichbar bleibt. Dokumentieren Sie gelernte Erkenntnisse, technische Herausforderungen und geschäftlichen Wert. Passen Sie Ihre Anwendungsfallprioritäten basierend auf bewährter Machbarkeit und gemessener Wirkung an.

4. Verwenden Sie Machbarkeitsnachweise, um Implementierungszeitachsen für jeden Anwendungsfall zu schätzen. PoC-Daten bieten realistische Basiswerte, die die spezifischen Funktionen und Einschränkungen Ihrer Organisation berücksichtigen. Dieser Ansatz erzeugt präzisere Zeitpläne als theoretische Schätzungen. Dokumentieren Sie die Entwicklungszeit, Testzyklen und die Komplexität der Bereitstellung, die während der PoC-Implementierung beobachtet wurde.

5. Berücksichtigen Sie Reifegrad und Komplexitätsfaktoren der Organisation bei der Zeitplanung. Verschiedene KI-Lösungen weisen charakteristische Implementierungszeitachsen auf, die je nach Organisatorischer Bereitschaft und Projektumfang variieren. Dieses Verständnis hilft bei der Festlegung geeigneter Erwartungen an die Projektbeteiligten. Microsoft Copilots bieten in der Regel die kürzesten Zeitpläne für die Rendite (Tage bis Wochen), während benutzerdefinierte Azure AI + Machine Learning Workloads mehrere Wochen bis Monate benötigen, um die Produktionsbereitschaft zu erreichen.

6. Erstellen Sie Pufferzeit für Lernen, Iteration und unerwartete Herausforderungen. KI-Projekte begegnen häufig unvorhergesehenen technischen Herausforderungen und erfordern mehrere Iterationen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Pufferzeit verhindert Den Zeitplandruck, der Qualität oder ethische Überlegungen beeinträchtigen könnte. Rechnen Sie zu den anfänglichen Schätzungen 20-30% Zeit für Unvorhergesehenes hinzu und planen Sie mehrere Entwicklungszyklen ein.

Implementieren verantwortungsvoller KI

Verantwortungsvolle KI-Praktiken schützen Ihre Organisation vor ethischen, rechtlichen und reputationsrechtlichen Risiken und stellen gleichzeitig sicher, dass KI-Systeme den Organisationswerten entsprechen. Die frühzeitige Integration verantwortungsvoller KI-Prinzipien verhindert kostspielige Neugestaltungen und baut das Vertrauen der Beteiligten auf. Betten Sie ethische Überlegungen, Governanceframeworks und Sicherheitsmaßnahmen von Anfang an in Ihren Implementierungsplan ein. Gehen Sie dazu wie folgt vor:

1. Verwenden Sie verantwortungsvolle KI-Planungstools, um potenzielle Auswirkungen zu bewerten und ethische Systeme zu entwerfen. Systematische Bewertungstools helfen dabei, potenzielle Risiken zu erkennen und sicherzustellen, dass KI-Systeme ethische Standards und regulatorische Anforderungen erfüllen. Diese Tools bieten strukturierte Ansätze für komplexe ethische Überlegungen. Verwenden Sie die KI-Folgenabschätzungsvorlage,Human-AI eXperience Toolkit und das Responsible AI Maturity Model, um Ihren Planungsprozess zu leiten.

2. Implementieren Sie KI-Governance-Frameworks, um Projektentscheidungen zu leiten und das Systemverhalten zu überwachen. Governance-Frameworks bieten konsistente Entscheidungskriterien und stellen die Rechenschaftspflicht für KI-Projekte sicher. Diese Frameworks helfen Organisationen dabei, die Kontrolle über die KI-Entwicklung und -Bereitstellung zu behalten. Richten Sie Richtlinien ein, die Rollen, Zuständigkeiten, Complianceanforderungen und ethische Standards abdecken. Detaillierte Anleitungen zur Implementierung der Governance finden Sie unter "Verwalten der KI ".

3. Wenden Sie bewährte Methoden für KI-Sicherheit und -Vorgänge während des gesamten Implementierungslebenszyklus an. Sicherheit und betriebliche Exzellenz stellen sicher, dass KI-Systeme während ihres gesamten Lebenszyklus zuverlässig, sicher und kostengünstig bleiben. Diese Methoden verhindern Sicherheitsvorfälle und Betriebsfehler. Setzen Sie KI-Operations-Frameworks wie GenAIOps oder MLOps zur Nachverfolgung von Bereitstellungen und für das Leistungsmonitoring ein. Detaillierte Anleitungen zur Implementierung finden Sie unter Verwalten von KI und sicherer KI .

Nächster Schritt

Schließen Sie Ihre KI-Einführungsplanung ab, indem Sie die technische Grundlage für die Implementierung einrichten. Fahren Sie für benutzerdefinierte KI-Workloads mit Azure mit AI Ready fort, um Ihre technische Umgebung zu konfigurieren. Für die Annahme von Microsoft Copilot schreiten Sie voran zu KI-Governance, um die Organisationsaufsicht zu etablieren.