AI and feature experimentation: Mitigating risk and maximizing value of AI-driven solutions

In nur wenigen Monaten hat die künstliche Intelligenz (KI) die Welt im Sturm erobert und ist (wohl) das wichtigste Schlagwort des Jahres geworden. Und da Unternehmen versuchen, ihre Produkte, Prozesse und Kundenerfahrungen zu verbessern, hat das Potenzial von KI große Aufmerksamkeit erregt .

Mit einem großen Potenzial gehen jedoch auch berechtigte Bedenken einher, und Unternehmen sind zu Recht vorsichtig, was die möglichen Fallstricke und Risiken angeht, die mit dem Einsatz von KI verbunden sind, wie z. B. technische Einschränkungen, fehlende menschliche Note, Fehlinterpretationen und Integrationsprobleme, um nur einige zu nennen .

Die Lösung: Experimentieren mit Funktionen. Es ist das perfekte Werkzeug für Unternehmen, um:

1. Generative KI-Algorithmen schnell zu optimieren
2. Kontrolle, Steuerung und Messung von KI-Investitionen zu erhalten

Lassen Sie uns eintauchen .

Optimierung von generativen KI-Algorithmen

KI um der KI willen bedeutet nichts ohne greifbare Ergebnisse. Wenn es also um die Implementierung geht, müssen Sie sicherstellen, dass Sie es richtig machen. Durch die Nutzung von Funktionsexperimenten können Unternehmen:

1. Verkürzung der Zeit bis zur Wertschöpfung
   Durch schnelles Testen verschiedener Funktionen und Konfigurationen für bestimmte Anwendungsfälle können Teams erfolgreiche Varianten identifizieren, die zu besseren Benutzererlebnissen, höherer Kundenzufriedenheit und besseren Geschäftsergebnissen führen. Dieser iterative Prozess ermöglicht es Produktteams, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die eine kontinuierliche Feinabstimmung ihrer KI-Modelle ermöglichen, wodurch die Zeit bis zur Erzielung greifbarer Ergebnisse erheblich verkürzt wird.
2. Reduzieren Sie die Bereitstellungskosten
   Kosteneffizienz ist für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung, und herkömmliche KI-Implementierungsmethoden sind oft mit erheblichen Vorabinvestitionen oder kostspieligen Trial-and-Error-Ansätzen verbunden. Mit Hilfe von Funktionsexperimenten können Unternehmen jedoch die effektivsten Konfigurationen und Variablen ermitteln, ohne ungetestete Algorithmen in großem Umfang einzusetzen. Unternehmen können die Entwicklungskosten minimieren und die Ressourcenzuweisung optimieren, indem sie ihre Ressourcen auf bewährte, hochwertige KI-Modelle konzentrieren.

Weniger Risiko bei KI-Investitionen

Eine der Hauptbedenken im Zusammenhang mit KI-Einsätzen ist das Potenzial für unvorhergesehene Risiken. Feature-Experimente sind eine wichtige Leitplanke, die Unternehmen die Kontrolle, Steuerung und Messung bietet, die sie benötigen, um diese Risiken zu minimieren. Durch den Einsatz von Funktionsexperimenten können Unternehmen:

1. Testen und Optimieren von KI-Implementierungen
   Anstatt KI-Funktionen für die gesamte Benutzerbasis freizugeben, können Unternehmen sie für eine Untergruppe von Benutzern einführen. Diese kontrollierte Freigabe ermöglicht eine Echtzeitüberwachung und -anpassung auf der Grundlage von Benutzerfeedback, wodurch eine optimale Leistung sichergestellt und die Auswirkungen potenzieller Probleme minimiert werden.
2. Sicheres Rollout und Rollback von Funktionen
   Durch die Durchführung von Experimenten in einer kontrollierten Umgebung können Unternehmen das von ihnen gewählte KI-Modell sicher einführen, die Auswirkungen quantifizieren und es bei Bedarf wieder zurücknehmen. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass der Einsatz den Erwartungen entspricht, ohne dass es zu erheblichen Störungen oder potenziellen negativen Auswirkungen kommt.
3. Nutzen Sie Daten zur Quantifizierung des ROI
   Feature-Experimente ermöglichen es den Teams, während der Experimente Daten zu sammeln und zu analysieren, die wertvolle Erkenntnisse über die Auswirkungen auf die Geschäftsergebnisse liefern. Durch die Messung von Schlüsselmetriken und den Vergleich von Versuchsergebnissen können Unternehmen ein tiefes Verständnis für den Wert ihrer Investitionen gewinnen.

Beispiel für einen Anwendungsfall

Betrachten wir ein praktisches Szenario: Sie sind ein großer Einzelhändler, der einen neuen generativen KI-Chatbot einführen möchte. Sie haben eine ganze Reihe von Fragen zu klären :

Sollen wir GPT-3 oder GPT-4 verwenden ?

Sollen wir den Chatbot mit zusätzlichem Kontext, z. B. aus der Support-Basis, trainieren und feinabstimmen?

Wie können wir verschiedene Modelle, Variablen und Parameter testen, bevor wir sie einsetzen ?

Wie können wir den Wert der Integration generativer KI in unsere Kundenerfahrung messen?

Würden die Support-Tickets zurückgehen? Würden Bot-Antworten für unsere Kunden tatsächlich hilfreich sein ?

Mit Feature Experimentation kann Ihr Unternehmen:

1. Testen Sie verschiedene GPT-Algorithmen gegeneinander sowie spezifische Konfigurationen innerhalb des Algorithmus.
   
   
   
2. Quantifizierung verschiedener Rollouts und Messung der Auswirkungen anhand von Geschäftskennzahlen wie erstellte Support-Tickets, Nutzerzufriedenheit usw.
   
   

Fazit

Generative KI bietet enorme Chancen für Unternehmen, birgt aber auch Risiken in sich. Um diese Herausforderungen effektiv zu meistern, ist die Erprobung von Funktionen ein sicheres Paar Hände. Durch die Nutzung von Experimenten können Unternehmen ihre generativen KI-Algorithmen optimieren, das Risiko ihrer Investitionen verringern und die Ergebnisse messen, um sichere, datengestützte Entscheidungen zu treffen.