Überprüfen Sie Ihre Geschäftsideen mit einem PoC
Um die Bedeutung eines PoC für Ihr Unternehmen zu verstehen, werfen wir einen kurzen Blick darauf, was der Begriff „Proof of Concept“ (Machbarkeitsnachweis) bedeutet.
Ein PoC ist eine erste, kleinere praktische Umsetzung einer Geschäftsidee, mit der deren Machbarkeit getestet und ihre Durchführbarkeit demonstriert wird. Die Bedeutung und der Zweck eines Proof of Concept liegen darin, zu validieren, ob die Idee geschäftliche Probleme lösen, deren Anforderungen erfüllen, einen Mehrwert liefern und effizient innerhalb der bestehenden Infrastruktur operieren kann.
Aus Sicht der KI-Implementierung ist ein PoC, als wesentlicher Teil der KI-Entwicklung, ein zeitsparendes Experimentierprojekt, das hilft, das Potenzial der KI sowie mögliche geschäftliche Vorteile und den Mehrwert einer KI-Lösung zu erkunden.
Mit anderen Worten: Wenn Sie herausfinden möchten, ob die Perspektiven eines KI-Tools oder einer anderen Geschäftsinnovation zusätzliche Investitionen und Engagement wert sind, ist der Schritt eines Proof of Concept unerlässlich.
Was ist der AI-PoC-Prozess?
Obwohl die PoC-Entwicklung die Umsetzung eines kleinen Projekts bedeutet, kann ihre Bedeutung für das Unternehmen nicht überschätzt werden.
Ihr Ziel ist es, zu demonstrieren, ob die Idee mit den verfügbaren Ressourcen und der verfügbaren Zeit realisierbar ist, und mögliche Herausforderungen bei der Implementierung einer KI-Lösung schnell zu identifizieren. Aus einer weitergehenden Perspektive ermöglicht es, Risiken zu minimieren und die Idee zu validieren, bevor signifikante Ressourcen gebunden werden.
Obwohl ein PoC typischerweise als erste Stufe jeder Lösungs- oder Produktentwicklung betrachtet wird, gibt es Fälle, in denen ein Unternehmen eine Hypothese testen möchte, die nicht in Kürze entwickelt werden soll. Daher kann ein PoC auch als separates, fokussiertes Projekt betrachtet werden.
In beiden Fällen unterteilen wir den Prozess der PoC-Entwicklung typischerweise in Phasen, die jeweils für das Ergebnis entscheidend sind.
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Zieldefinition
Der erste Schritt definiert die gesamte Arbeit. Die gleiche Regel gilt für die PoC-Entwicklung. Wir arbeiten mit Ihrem Team oder Vertretern zusammen, die befugt sind, Ihre Geschäftsanforderungen und Ideen zu teilen.
Diese Kommunikationsphase ist notwendig, um das Problem, mit dem Sie konfrontiert sind, sowie die Ziele und Erfolgsmetriken, die Sie erreichen möchten, besser zu verstehen. Das Ergebnis dieser Phase ist eine Liste von Erfolgsmetriken und gewünschten Erkenntnissen zusammen mit dem initialen Technologie-Stack, der Anzahl der beteiligten Spezialisten, den Fristen und dem Projektbudget.
Hinweis! Manchmal reicht der Informationsaustausch während der Zieldefinition bereits aus, um zu erkennen, dass das Projekt nicht relevant ist und die Idee nicht realisierbar.
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Datenerfassung und -aufbereitung
Als nächstes sammeln wir alle notwendigen Daten, um mit der Arbeit zu beginnen. Im Hinblick auf die KI-Entwicklung bedeutet dies die Erfassung von Daten für den initialen Datensatz, der die Grundlage für das zukünftige Training des KI-Modells bildet.
Die erforderlichen Daten können sich auf Kauf- und Abonnementstatistiken, die firmeninterne Wissensdatenbank, Gesprächsaufzeichnungen, Website-Metriken und mehr beziehen. Sie können in tabellarischer, textueller, Audio-, Bild- oder Videoform vorliegen, abhängig vom Zweck des Projekts und den Aufgaben, die das KI-Modell lösen soll.
Der gesammelte Datensatz durchläuft einen Datenbereinigungsprozess, bei dem alle irrelevanten, fehlerhaften Werte, Metriken und anderen Datenelemente entfernt werden.
Diese Praxis haben wir in einem unserer Projekte zu einer KI-gestützten Predictive-Analytics-Lösung für die Landwirtschaft angewendet. Als das Unternehmen Daten zum Gesundheitszustand und zur Lebensgeschichte der Tiere auf seinen Farmen bereitstellte, erwiesen sich eine Reihe von Werten aus logischer und praktischer Sicht als irrelevant. Daher führten unsere Spezialisten einen zusätzlichen Datenbereinigungsprozess durch.
Das Ergebnis war ein einsatzbereiter Testdatensatz, der in ein KI-Modell geladen werden kann.
Hinweis! Die Datenerfassung und -aufbereitung ist die wichtigste Phase der PoC-Entwicklung, da die Ergebnisse direkt davon abhängen. Sie sollten dieser Phase große Aufmerksamkeit schenken.
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Entwicklung und Test
Unsere Entwickler nutzen alle gesammelten Daten, um einen Prototyp zu erstellen, der mit ihnen und den gesetzten Zielen übereinstimmen sollte.
Wenn Sie beispielsweise eine Lösung suchen, die auf generativen KI-Fähigkeiten basiert, können wir uns auf die ChatGPT API (oder andere fundamentale Large Language Models) stützen oder auf die Entwicklung eines individuellen LLMs mit spezifischen Frameworks wie PyTorch für die KI-Modellentwicklung und TensorFlow für dessen Deployment zurückgreifen.
In dieser Phase kann sich auch zeigen, dass einige Technologie-Stacks für die Zielerreichung ungeeignet sind und eine andere Lösung gefunden werden muss.
Diese Situation trat beispielsweise in einem unserer Projekte zum LLM-Deployment für eine Marketingagentur auf. Die ursprüngliche Idee, ein privates LLM auf einem Azure-Server zu betreiben, erwies sich schnell als zu kostspielig für den Kunden, sodass wir unsere Bemühungen auf eine kosteneffizientere Lösung verlagerten.
Silk Data hat einen umfassenden Blogbeitrag zu den geschäftlichen Vorteilen und Perspektiven der Nutzung von ChatGPT und anderen LLMs erstellt. Lesen Sie gerne hinein.
Wenn dies abgeschlossen ist, stellen unsere QA-Spezialisten sicher, dass das Ergebnis tatsächlich den Erwartungen entspricht und alle Funktionen korrekt arbeiten.
Im Falle der Entwicklung von KI-Lösungen bedeutet der Entwicklungsprozess den Aufbau und das Training der grundlegenden Architektur des KI-Modells (basierend auf dem Testdatensatz).
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Ergebnisanalyse
Wir testen die Ergebnisse und vergleichen sie mit den festgelegten Erfolgsmetriken. Anschließend wird ein detaillierter Bericht erstellt, der nützliche Erkenntnisse und mögliche Wege zur Skalierung enthält.
In anderen Fällen erklärt der Bericht, warum die Lösung nicht funktioniert hat und welche anderen Wege es gibt, das Ziel zu erreichen.
Die umfassende Expertise von Silk Data in der IT-Beratung und KI-Beratung ermöglicht es uns, Ihnen eine Reihe von Empfehlungen oder sogar vollständig operationale Lösungen anzubieten, die besser auf die Anforderungen und Erwartungen Ihres Unternehmens zugeschnitten sind. Suchen Sie ein vertrauenswürdiges Unternehmen für die PoC-Entwicklung? Besprechen Sie Ihre Idee mit unseren Managern!
Was macht einen guten PoC aus?
Ein erfolgreicher AI PoC (oder PoC im Allgemeinen) ist mehr als nur ein technisches Experiment – es ist ein strategisches Werkzeug für die Entscheidungsfindung. Hier sind die Punkte, die ihn effektiv machen.
Klare und realistische Ziele
Jedes erfolgreiche PoC-Projekt beginnt mit einer klar definierten Problemstellung und messbaren Zielen. Die Erfolgsmetriken sollten realistisch sein, und das Projekt sollte über relevante Fristen und angemessene Ressourcen verfügen.
Es ist wichtig zu bedenken, dass ein PoC dazu dient, die Idee zu testen und die Notwendigkeit und Effizienz zukünftiger, umfangreicher Veränderungen zu verstehen.
Datenqualität
Die PoC-Entwicklung und insbesondere die mit KI-Implementierung verbundene hängt maßgeblich von der Qualität der Ausgangsdaten ab.
Das Entwicklungsteam sollte Zugang zu relevanten, sauberen und ausreichenden Testdaten haben.
Beispielsweise können Sie nicht erwarten, dass ein KI-Modell wertvolle Erkenntnisse oder relevante Ergebnisse liefert, wenn die für sein Training verwendeten Daten fehlerhaft oder unzureichend sind.
Umsetzbare Erkenntnisse und Entwicklungspotenzial
Das Hauptergebnis eines Proof of Concept ist, dass er die Ergebnisse der Lösung zeigt, ohne übermäßige Ressourcen zu binden.
Es ist wichtig festzuhalten, dass ein PoC sowohl für technische Spezialisten als auch für Geschäftsverantwortliche wertvoll ist. Die erste Gruppe erhält nützliche Erkenntnisse und Empfehlungen zum Technologie-Stack und zu technischen Herausforderungen für die weitere Entwicklung, während die zweite Gruppe eine praktische Demonstration des geschäftlichen Mehrwerts und der Funktionalität des Produkts erhält.
Mit anderen Worten: Ihr PoC sollte wertvolle Informationen liefern – Daten, die Ihre Entscheidungsfindung verbessern und die Möglichkeiten einer weiteren Skalierung aufzeigen.
Was unsere C-Level-Experten sagen
"Heute liegt der Unterschied zwischen Erfolg und kostspieligen Fehlentscheidungen oft in der Validierung. Ein Proof of Concept ist nicht nur ein technischer Meilenstein, sondern ein strategischer Kompass für die weitere Geschäftsentwicklung. Bei Silk Data verwandeln wir Unsicherheit in Klarheit, indem wir Ihre KI- und Technologieideen mit realen Prototypen testen. Mit anderen Worten: Gemeinsam können wir Ihre Vision in einen umsetzbaren Fahrplan verwandeln."
Yuri Svirid, PhD. — CEO Silk Data
Häufig gestellte Fragen
Obwohl PoC und MVP (Minimum Viable Product) beide in der Produktentwicklung wichtig sind, sind sie nicht dasselbe.
Ein PoC konzentriert sich darauf, nachzuweisen, dass die Idee oder das Konzept technisch umsetzbar ist und spezifische Probleme lösen oder zu einem bestimmten Ergebnis führen kann. Es ist eine frühe Phase, die für Entwickler, Stakeholder und Investoren gedacht ist.
Ein MVP ist ein vereinfachtes Produkt in einer mittleren Phase, das dazu dient, die Kernfunktionalität eines Produkts mit echten Nutzern zu testen. Der Hauptzweck besteht darin, wertvolles Feedback für die weitere Entwicklung oder Fehlerbehebung zu erhalten.
Die benötigten Daten hängen vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Wenn Sie beispielsweise eine Predictive Analytics-Lösung für den Vertrieb suchen, benötigen wir einige historische und aktuelle Daten zu Vertrieb und Marketingstrategie.
In jedem Fall wird im ersten Schritt der Zieldefinition festgelegt und ausgewählt, welche Informationen wir für die Arbeit benötigen.
Die Fristen hängen von der Komplexität der Idee und des folgenden Projekts ab. Typischerweise dauert der vollständige PoC-Entwicklungszyklus mehrere Wochen (3-8) und kann durch viele Faktoren verkürzt oder verlängert werden.
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