Ein KI Projekt richtig umsetzen : So geht’s

Sie wollen in Ihrem Unternehmen Kosten senken und effizientere Workflows einführen? Dann haben Sie vielleicht schon darüber nachgedacht, Prozesse mit Künstlicher Intelligenz zu automatisieren. Für einen gelungenen Start, besprechen wir nun, wie ein KI-Projekt abläuft und wie man es richtig umsetzt.

Wir von DATANOMIQ und pixolution teilen unsere Erfahrungen aus Deep Learning Projekten, wo es vor allem um die Optimierung und Automatisierung von Unternehmensprozessen rund um visuelle Daten geht, etwa Bilder oder Videos. Wir stellen Ihnen die einzelnen Projektschritte vor, verraten Ihnen, wo dabei die Knackpunkte liegen und wie alle Beteiligten dazu beitragen können, ein KI-Projekt zum Erfolg zu führen.

1. Erstgespräch

In einem Erstgespräch nehmen wir Ihre Anforderungen auf.

• Bestandsaufnahme Ihrer aktuellen Prozesse und Ihrer Änderungswünsche: Wie sind Ihre aktuellen Prozesse strukturiert? An welchen Prozessen möchten Sie etwas ändern?
• Zielformulierung: Welches Endergebnis wünschen Sie sich? Wie genau sollen die neuen Prozesse aussehen? Das Ziel sollte so detailliert wie möglich beschrieben werden.
• Budget: Welches Budget haben Sie für dieses Projekt eingeplant? Zusammen mit dem formulierten Ziel gibt das Budget die Wege vor, die wir zusammen in dem Projekt gehen können. Meist wollen Sie durch die Einführung von KI Kosten sparen oder höhere Umsätze erreichen. Das spielt für Höhe des Budgets die entscheidende Rolle.
• Datenlage: Haben Sie Daten, die wir für das Training verwenden können? Wenn ja, welche und wieviele Daten sind das? Ist eine kontinuierliche Datenerfassung vorhanden, die während des Projekts genutzt werden kann, oder muss dafür erst die Grundlage geschaffen werden?

2. Evaluation

In diesem Schritt evaluieren und planen wir mit Ihnen gemeinsam die Umsetzung des Projekts. Das bedeutet im Einzelnen folgendes.

Begutachtung der Daten und weitere Datenplanung

Wir sichten von Ihnen bereitgestellte Trainingsdaten, z.B. gelabelte Bilder, und machen uns ein Bild davon, ob diese für das Training sinnvoll verwendet werden können. Da man für Deep Learning sehr viele Trainingsdaten benötigt, ist das ein entscheidender Punkt. In die Begutachtung der Daten fließt auch die Beurteilung der Qualität und Ausgewogenheit ein, denn davon ist abhängig wie gut ein KI-Modell lernt und korrekte Vorhersagen trifft.

Wenn von Ihnen keinerlei Daten zum Projektstart bereitgestellt werden können, wird zuerst ein separates Projekt notwendig, das nur dazu dient, Daten zu sammeln. Das bedeutet für Sie etwa je nach Anwendbarkeit den Einkauf von Datensets oder Labeling-Dienstleistungen.
Wir stehen Ihnen dabei beratend zur Seite.

Während der gesamten Dauer des Projekts werden immer wieder neue Daten benötigt, um die Qualität des Modells weiter zu verbessern. Daher müssen wir mit Ihnen gemeinsam planen, wie Sie fortlaufend diese Daten erheben, falsche Predictions des Modells erkennen und korrigieren, sodass Sie diese uns bereitstellen können. Die richtig erkannten Daten sowie die falsch erkannten und dann korrigierten Daten werden nämlich in das nächste Training einfließen.

Definition des Minimum Viable Product (MVP)

Wir definieren mit Ihnen zusammen, wie eine minimal funktionsfähige Version der KI aussehen kann. Die Grundfrage hierbei ist: Welche Komponenten oder Features sollten als Erstes in den Produktivbetrieb gehen, sodass Sie möglichst schnell einen Mehrwert aus
der KI ziehen?

Ein Vorteil dieser Herangehensweise ist, dass Sie den neuen KI-basierten Prozess in kleinem Maßstab testen können. Gleichzeitig können wir Verbesserungen schneller identifizieren. Zu einem späteren Zeitpunkt können Sie dann skalieren und weitere Features aufnehmen. Die schlagenden Argumente, mit einem MVP zu starten, sind jedoch die Kostenreduktion und Risikominimierung. Anstatt ein riesiges Projekt umzusetzen wird ein kleines Mehrwert schaffendes Projekt geschnürt und in der Realität getestet. So werden Fehlplanungen und
-entwicklungen vermieden, die viel Geld kosten.

Definition der Key Performance Indicators (KPI)

Key Performance Indicators sind für die objektive Qualitätsmessung der KI und des Business Impacts wichtig. Diese Zielmarken definieren, was das geplante System leisten soll, damit es erfolgreich ist. Key Performance Indicators können etwa sein:

• Durchschnittliche Zeitersparnis des Prozesses durch Teilautomatisierung
• Garantierte Antwortzeit bei maximalem Anfrageaufkommen pro Sekunde
• Parallel mögliche Anfragen an die KI
• Accuracy des Modells
• Zeit von Fertigstellung bis zur Implementierung des KI Modells

Planung in Ihr Produktivsystem

Wir planen mit Ihnen die tiefe Integration in Ihr Produktivsystem. Dabei sind etwa folgende Fragen wichtig: Wie soll die KI in der bestehenden Softwareumgebung und im Arbeitsablauf genutzt werden? Was ist notwendig, um auf die KI zuzugreifen?

Mit dem Erstgespräch und der Evaluation ist nun das Fundament für das Projekt gelegt. In den Folgeschritten treiben wir die Entwicklung nun immer weiter voran. Die Schritte 3 bis 5 werden dabei solange wiederholt bis wir von der minimal funktionsfähigen
Produktversion, dem MVP, bis zum gewünschten Endprodukt gelangt sind.

3. Iteration

Wir trainieren den Algorithmus mit dem Großteil der verfügbaren Daten. Anschließend überprüfen wir die Performance des Modells mit ungesehenen Daten.

Wie lange das Training dauert ist abhängig von der Aufgabe. Man kann jedoch sagen, dass das Trainieren eines Deep Learning Modells für Bilder oder Videos komplexer und zeitaufwändiger ist als bei textbasierten maschinellen Lernaufgaben. Das liegt daran, dass wir tiefe Modelle (mit vielen Layern) verwenden und die verarbeiteten Datenmengen in der Regel sehr groß sind.

Das Trainieren des Modells ist je nach Projekt jedoch nur ein Bruchstück des ganzen Entwicklungsprozesses, den wir leisten. Oft ist es notwendig, dass wir einen eigenen Prozess aufbauen, in den das Modell eingebettet werden kann, wie z.B. einen Webservice.

4. Integration

Ist eine akzeptable Qualitätsstufe des Modells nach dem Training erreicht, liefern wir Ihnen eine erste Produktversion aus. Üblicherweise stellen wir Ihnen die Version als Docker Image mit API zur Verfügung. Sie beginnen dann mit der Integration in Ihr System und Ihre Workflows. Wir begleiten Sie dabei.

5. Feedback erfassen

Nachdem die Integration in den Produktivbetrieb erfolgt ist, ist es sehr wichtig, dass Sie aus der Nutzung Daten sammeln. Nur so können Sie beurteilen, ob die KI funktioniert wie Sie es sich vorgestellt haben und ob es in die richtige Richtung geht. Es geht also darum, zu erfassen was das Modell im Realbetrieb kann und was nicht. Diese Daten sammeln Sie und übermitteln sie an uns. Wir speisen diese dann in nächsten Trainingslauf ein.

Es ist dabei nicht ungewöhnlich, dass diese Datenerfassung im Realbetrieb eine gewisse Zeit in Anspruch nimmt. Das ist natürlich davon abhängig, in welchem Umfang Sie Daten erfassen. Bis zum Beginn der nächsten Iteration können so üblicherweise Wochen oder sogar Monate vergehen.

Die nächste Iteration

Um mit der nächsten Iteration eine signifikante Steigerung der Ergebnisqualität zu erreichen, kann es notwendig sein, dass Sie uns mehr Daten oder andere Daten zur Verfügung stellen, die aus dem Realbetrieb anfallen.

Eine nächste Iteration kann aber auch motiviert sein durch eine Veränderung in den Anforderungen, wenn etwa bei einem Klassifikationsmodell neue Kategorien erkannt werden müssen. Das aktuelle Modell kann für solche Veränderungen dann keine guten Vorhersagen treffen und muss erst mit entsprechenden neuen Daten trainiert werden.

Tipps für ein erfolgreiches KI Projekt

Ein entscheidender Knackpunkt für ein erfolgreiches KI Projekt ist das iterative Vorgehen und schrittweise Einführen eines KI-basierten Prozesses, mit dem die Qualität und Funktionsbreite der Entwicklung gesteigert wird.

Weiterhin muss man sich darüber klar sein, dass die Bereitstellung von Trainingsdaten kein statischer Ablauf ist. Es ist ein Kreislauf, in dem Sie als Kunde eine entscheidende Rolle einnehmen. Ein letzter wichtiger Punkt ist die Messbarkeit des Projekts. Denn nur wenn die Zielwerte während des Projekts gemessen werden, können Rückschritte oder Fortschritte gesehen werden und man kann schließlich am Ziel ankommen.

Möglich wurde dieser Artikel durch die großartige Zusammenarbeit mit pixolution, einem Unternehmen für AI Solutions im Bereich Computer Vision (Visuelle Bildsuche und individuelle KI Lösungen).

About Author

Benjamin Aunkofer

Benjamin Aunkofer ist Gründer von DATANOMIQ und Hochschul-Dozent für Data Science und Data Strategy. Darüber hinaus arbeitet er als Interim Head of Business Intelligence und gibt Seminare/Workshops zu den Themen BI, Data Science und Machine Learning für Unternehmen.

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