Die Herausforderungen der KI-Produktentwicklung

Jul 30, 2023

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10. August 2023 3 Minuten Lesezeit

von

Ben Linders

Die Entwicklung von Produkten für künstliche Intelligenz (KI) umfasst die Erstellung von Modellen und die Eingabe von Daten zu deren Training, das Testen der Modelle und deren Einsatz. Softwareentwickler können die Einführung von KI und maschinellem Lernen (ML) in Unternehmen unterstützen, indem sie ein Verständnis für die Technologien aufbauen, Experimente fördern und die Einhaltung von Vorschriften und ethischen Standards sicherstellen.

Zorina Alliata sprach auf der OOP 2023 Digital über die Entwicklung von KI-Produkten.

Um KI-Produkte wie Prognosesoftware oder Empfehlungsmaschinen zu entwickeln, müssen wir Modelle erstellen, die auf Mustern in historischen Daten basieren, erklärte Alliata. Um diese Modelle zu entwickeln, verwenden wir Entwicklungstechniken, die sich von der regulären Softwareentwicklung unterscheiden. Beispielsweise gebe es bei der Analyse der Daten viele Unbekannte, iterative Prozesse und Rätsel, sagte Alliata.

Laut Alliata basiert der maschinelle Lernprozess auf folgenden Schritten:

Daten seien äußerst wichtig, argumentierte Alliata. Die Algorithmen benötigen viele Daten, um Muster daraus zu lernen. Allein die Verfügbarkeit ausreichender Daten, sauberer Daten, fairer und vertrauenswürdiger Daten sei eine neue Ebene der Verarbeitung, die wir in der Vergangenheit nicht in diesem Umfang durchgeführt hätten, sagte sie.

Das Ergebnis der Produktentwicklung, das Modell, ist eine Reihe von Algorithmen, die verschiedene Informationen im Datenmeer identifizieren. Meistens müssen die Datenwissenschaftler mehrere Algorithmen ausprobieren, um herauszufinden, welcher für den jeweiligen Anwendungsfall am besten funktioniert, sagte Alliata . Dies macht es notwendig, verschiedene Ansätze zu iterieren und auszuprobieren, sodass Teamleiter verstehen sollten, dass sie während der Modellierungsphase genügend Zeit einplanen müssen.

Alliata sagte, dass ein KI-Produkt nach der Lieferung auch ständige Pflege und Überwachung benötigt, um sicherzustellen, dass es auch dann noch optimal funktioniert, wenn sich Muster ändern könnten. Gelegentlich muss das Modell neu trainiert werden, damit es aus den neueren Daten der Verbraucher sowie aus dem Feedback zu seinem eigenen Verhalten und seiner eigenen Leistung lernen kann.

Softwareentwickler können zur Einführung von KI und ML in ihren Unternehmen beitragen, indem sie ein Verständnis für diese neuen Technologien und ihre spezifischen Herausforderungen erlangen, sagte Alliata. Softwareentwickler können auch dazu beitragen, eine Umgebung zu schaffen, die zum Experimentieren und Lernen anregt, und Anleitung zu Best Practices für die KI-Entwicklung geben, fügte sie hinzu.

Darüber hinaus können Softwareentwickler dazu beitragen, sicherzustellen, dass ML-Modelle den relevanten Vorschriften und ethischen Standards entsprechen. Die Festlegung von Standards und ein klares Betriebsmodell werden eine bessere Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen allen technischen und geschäftlichen Teams ermöglichen, so Alliata abschließend.

InfoQ interviewte Zorina Alliata zur KI-Produktentwicklung.

InfoQ: Wie hängen KI-Transformationen mit Agilität zusammen?

Zorina Alliata : KI-Transformationen haben insofern etwas mit Agilität zu tun, als sie beide einen Übergangsprozess beinhalten. Agile Führungskräfte können eine wichtige Rolle bei KI-Transformationen spielen, indem sie eine schlanke Budgetierung, agile Teams und Teamteams, eine agile Bereitstellung, die schnell fehlschlägt, und spezifische Berichte zum Nachweis des erbrachten Werts fördern.

Agile Führungskräfte leisten einen Mehrwert für die KI-Transformation, indem sie ihr agiles Fachwissen bei der Verwaltung von Schulungsplänen und -inhalten, der Förderung technischer Exzellenz, der Überprüfung auf Compliance-/Voreingenommenheits-/Fairness-Merkmale und dem Vorschlagen von Änderungen an den aktuellen Prozessen bei Bedarf zur Ermöglichung der Skalierbarkeit einsetzen.

Agile Führungskräfte wissen auch, wie man korrekt und pünktlich liefert, Kennzahlen für wichtige KPIs und Trends erstellt und Einblick in die Arbeit schafft. All diese Fähigkeiten sind während einer KI-Transformation sehr nützlich und notwendig.

InfoQ: Was haben Sie aus der KI-Produktbereitstellung gelernt?

Alliata : Es besteht die Möglichkeit, dass Daten in Zukunft verändert werden – etwas, das ich auf die harte Tour herausgefunden habe! Dies geschieht beispielsweise, wenn wir eine Datenkorrektur durchführen und versehentlich alte Datensätze ändern, auch nur geringfügig. Dann trainieren wir das ML-Modell anhand dieser alten Daten und gehen davon aus, dass es den Zustand zum Zeitpunkt der Aufzeichnung erfasst hat, obwohl die Daten tatsächlich geändert wurden.

Dann ist da noch die Infrastruktur – Sie müssen das Modell trainieren, es dann freigeben und es dann auf dem neuesten Stand halten. Die Umgebung und die Tools, die Sie zum Schreiben von ML-Modellen und zur Überwachung von ML-Modellen verwenden, müssen den Sicherheitsstandards und gesetzlichen Anforderungen Ihres Unternehmens entsprechen. Die Infrastruktur ist für KI- und ML-Produkte unterschiedlich und erfordert einige Vorabinvestitionen sowie spezielle unterstützende Rollen wie Ingenieure für maschinelles Lernen.

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