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# Generatives KI-Reifegradmodell Stufe 1: Envision
Diese grundlegende Ebene dient als kritischer Ausgangspunkt, an dem Unternehmen generative KI-Konzepte untersuchen, das Unternehmensbewusstsein stärken und potenzielle Anwendungsfälle identifizieren, die ihren Geschäftszielen entsprechen. Durch die Schaffung dieser grundlegenden Grundlagen können Unternehmen eine klare Vision für ihre KI-Entwicklung entwickeln und gleichzeitig wichtige Aspekte in den Bereichen Geschäft, Mitarbeiter, Unternehmensführung, Plattform, Sicherheit und Betrieb berücksichtigen.
**Topics**
+ [Fokus und Kriterien](#level-1-focus)
+ [Wichtigste Aktivitäten](#level-1-activities)
+ [Transformationsstrategie, um das nächste Level zu erreichen](#level-1-transformation)
## Fokus und Kriterien
Ziel auf dieser Ebene ist es, ein grundlegendes Verständnis und Bewusstsein für generative KI-Technologien und neue Branchentrends im Zusammenhang mit dieser Technologie aufzubauen. Dazu gehören die Bewertung potenzieller Anwendungen und die Identifizierung von Bereichen, in denen generative KI dem Unternehmen zugute kommen könnte. Diese Stufe konzentriert sich darauf, Interessengruppen über generative KI aufzuklären und damit zu beginnen, Anwendungsfälle zu untersuchen und eine Bewertung der Risiken und der kulturellen Eignung durchzuführen.
Für diese Stufe gelten die folgenden Kriterien:
+ Die Organisation hat Grundkenntnisse der generativen KI nachgewiesen.
+ Die Organisation hat das Bewusstsein für generative KI-Anwendungen und -Möglichkeiten in der Industrie dokumentiert.
+ Die Organisation hat zunehmend Verständnis dafür entwickelt, dass sie kulturell bereit ist, KI zu nutzen.
+ Die Organisation hat eine erste Untersuchung potenzieller Anwendungsfälle und Vorteile durchgeführt.
+ Die Organisation hat erste Überlegungen zu den Verwaltungs- und Sicherheitsanforderungen angestellt.
## Wichtigste Aktivitäten
In der folgenden Tabelle sind die wichtigsten Aktivitäten für die einzelnen Adoptionssäulen aufgeführt.
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| Säule der Adoption | Aktivitäten |
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| Geschäft | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/de_de/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-1.html) |
| Personen | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/de_de/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-1.html) |
| Governance | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/de_de/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-1.html) |
| Plattform | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/de_de/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-1.html) |
| Sicherheit | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/de_de/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-1.html) |
| Operationen | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/de_de/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-1.html) |
## Transformationsstrategie, um das nächste Level zu erreichen
Um den nächsten Reifegrad zu erreichen, sollten Sie die folgenden Aspekte berücksichtigen:
+ **Richten Sie funktionsübergreifende generative KI-Teams ein —** Bilden Sie funktionsübergreifende generative KI-Teams mit klaren Rollen und Verantwortlichkeiten. Zu den Teams sollten IT-Vertreter, Unternehmensvertreter, Akteure aus den Bereichen Sicherheit und Unternehmensführung sowie generative KI gehören, SMEs die Experimente leiten können. Diese Gruppe wird später, wenn Sie Ihre generativen KI-Bemühungen skalieren, die Grundlage für ein formal definierteres Center of Excellence (CoE) bilden.
+ **Identifizieren und priorisieren Sie Anwendungsfälle** — Entwickeln Sie eine Anwendungsfallmatrix, die Ihnen hilft, Projekte auf der Grundlage der Machbarkeit, der geschäftlichen Auswirkungen und der Ausrichtung auf strategische Ziele zu priorisieren. Für Machbarkeitsnachweise (PoCs) erstellen Sie eine kurze Liste der wichtigsten Anwendungsfälle.
+ **Bereitstellung von Ressourcen für Pilotprojekte** — Sicherung von Budget und Personal für die Durchführung kleiner Projekte. PoCs
+ **Entwickeln Sie generative KI-Fähigkeiten** — Qualifizieren Sie Ihre Mitarbeiter in Bezug auf bestimmte Tools und Technologien wie [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html), [SageMaker KI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs.html), [Amazon Q Business, Amazon Q](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/what-is.html) [Developer](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/what-is.html), [Prompt Engineering](https://aws.amazon.com/what-is/prompt-engineering/), [Retrieval Augmented Generation (RAG)](https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation/) sowie agentische KI und Workflows.
+ **Vollständige vorläufige Steuerung** — Richten Sie eine vorläufige Steuerung ein, die den Einsatz generativer KI steuert. Sie sollte die Einhaltung von Vorschriften, das Risikomanagement und ethische Überlegungen umfassen.
+ **Kulturelle Bereitschaft** — Beginnen Sie mit der Planung des organisatorischen Change-Managements für die unternehmensweite Einführung generativer KI.
+ **Identifizieren Sie Erfolgsmetriken** — Definieren Sie für jeden PoC die Erfolgskriterien sowie die geschäftlichen und technischen Kennzahlen.
Wenn Unternehmen diese Maßnahmen ergreifen, können sie Folgendes erwarten:
+ Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit generativen KI-Technologien.
+ Validieren Sie die Machbarkeit und die potenziellen Auswirkungen bestimmter Anwendungsfälle.
+ Bauen Sie interne Fähigkeiten und Fachkenntnisse im Bereich generativer KI auf.
+ Identifizieren Sie potenzielle Herausforderungen und Risiken im Zusammenhang mit der Einführung generativer KI.
+ Verbessern Sie die Bereitschaft zur Einführung generativer KI, um die nächste Stufe zu erreichen.