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Generatives KI-Reifegradmodell Stufe 2: Experiment - AWS Präskriptive Leitlinien
Fokus und KriterienDie wichtigsten AktivitätenTransformationsstrategie

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Generatives KI-Reifegradmodell Stufe 2: Experiment

Die Stufe Experiment baut auf dem Grundlagenwissen auf, das in der vorherigen Stufe geschaffen wurde, und markiert einen entscheidenden Übergang von der theoretischen Erforschung zur praktischen Umsetzung generativer KI-Technologien. Auf dieser Ebene gehen Unternehmen über das konzeptionelle Verständnis hinaus und engagieren sich in praxisnahen PoC-Projekten und Pilotprogrammen. Diese PoC- und Pilotprojekte dienen dazu, den Geschäftswert zu validieren und Kernkompetenzen aufzubauen. Diese Stufe zeichnet sich durch strukturierte Experimente aus, bei denen Unternehmen spezielle Teams bilden, Rahmenbedingungen für die Unternehmensführung festlegen und mit der Entwicklung interner technischer Fachkenntnisse beginnen. Durch sorgfältig kontrollierte Pilotprojekte können Unternehmen ihre Hypothesen über das Potenzial generativer KI testen und gleichzeitig Risiken minimieren und Lernmöglichkeiten maximieren. Dies schafft die Voraussetzungen für eine breitere Umsetzung und Skalierung erfolgreicher Initiativen.

Fokus und Kriterien

Auf dieser Ebene gehen Unternehmen von der Erkundung zu praktischen PoC-Experimenten und Pilotprojekten mit generativen KI-Technologien über. Der Schwerpunkt liegt auf der Validierung des Geschäftswerts durch strukturierte Pilotprogramme und dem Aufbau von Kernkompetenzen. Diese Stufe konzentriert sich auf praktisches Lernen, den Aufbau interner Fähigkeiten und technisches Fachwissen sowie die Schaffung von Grundlagen- und Verwaltungsrahmen.

Für diese Stufe gelten die folgenden Kriterien:

  • Die Organisation führt aktive Pilotprojekte durch und führt derzeit Machbarkeitsstudien durch.

  • Engagierte, funktionsübergreifende Teams werden generativen KI-Initiativen zugewiesen.

  • Ein strukturiertes internes Schulungsprogramm wird eingerichtet.

  • Die Organisation hat KI-Modelle und -Tools ausgewählt und validiert.

  • Die Organisation hat ihre ersten Verwaltungs- und Datenrahmen definiert.

Die wichtigsten Aktivitäten

In der folgenden Tabelle sind die wichtigsten Aktivitäten für die einzelnen Adoptionssäulen aufgeführt.

Säule der Adoption Aktivitäten
Geschäft

  • Definieren und priorisieren Sie strategische Anwendungsfälle auf der Grundlage des Geschäftswerts und der Durchführbarkeit.

  • Für PoCs: Legen Sie Erfolgskennzahlen und Rahmenbedingungen für die Messung der Kapitalrendite (ROI) fest.

  • Erstellen Sie Scorecards zur Wertbeurteilung für jeden PoC.

  • Beschränken Sie den Umfang PoCs auf eine überschaubare Skala mit klaren Erfolgskennzahlen.

  • Messen Sie für jeden PoC den ROI und bewerten Sie, ob er die Erfolgskriterien erfüllt hat.
Personen

  • Implementieren Sie strukturierte Schulungsprogramme in den Bereichen Prompt Engineering, RAG und Modellfeinabstimmung.

  • Schaffen Sie generative KI-Zertifizierungspfade und Rahmenbedingungen für die berufliche Weiterentwicklung.

  • Stellen Sie Experten für generative KI und Datenwissenschaft ein.

  • Arbeiten Sie mit externen Spezialisten wie dem AWS Generative AI Innovation Center oder AWS Professional Services zusammen, um gemeinsam einen PoC aufzubauen, Unterstützung zu bieten und Wissen zu vermitteln.

  • Richten Sie KI-Zertifizierungspfade und Rahmenbedingungen für die berufliche Weiterentwicklung ein.
Governance

  • Entwickeln Sie vorläufige Rahmenbedingungen, die die Datenverwaltung für generative KI umfassen, z. B. die Qualität der für die Vektorsuche verwendeten Inhalte.

  • Legen Sie Bewertungskriterien und Qualitätskontrollen für Modelle fest.

  • Richten Sie Protokolle zur Risikobewertung für generative KI-Projekte ein.

  • Erstellen Sie Richtlinien für den ethischen und verantwortungsvollen Umgang mit generativer KI. Schulen Sie Entwickler, Datenwissenschaftler und Spezialisten für generative KI darin, diese Richtlinien einzuhalten.
Plattform

  • Richten Sie die grundlegende Infrastruktur für den PoC ein, z. B. eine AWS landing zone und die Berechtigungen, die Entwickler benötigen.

  • Richten Sie eine Umgebung für generative KI-Experimente und PoC-Entwicklung ein, z. B. einen Amazon Bedrock Playground oder eine Amazon SageMaker AI JupyterLab Space - oder Notebook-Instance.

  • Implementieren Sie einen RAG-Ansatz oder einen Agenten-Workflow, den Entwickler problemlos verwenden können. Für einen RAG-Ansatz sollten Sie Amazon Bedrock Knowledge Bases in Betracht ziehen, und für einen Agenten-Workflow sollten Sie Amazon Bedrock Agents in Betracht ziehen.

  • Richten Sie Frameworks oder Pipelines ein, die Eingabeaufforderungen, Modelle und Prompt-Evaluierungen verwalten. Diese Ressourcen sollen Entwicklern helfen, die Ergebnisse und die Leistung der PoC-Anwendung schnell zu bewerten.

  • Implementieren Sie Maßnahmen zur Datenintegration in der Frühphase, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Datenpipelines. Richten Sie Vektordatenbanken für RAG-Experimente ein.

  • Evaluieren Sie grundlegende Modelle auf der Grundlage von Kosten, Leistung und Eignung für Anwendungsfälle. Sie können Amazon Bedrock, Amazon SageMaker AI und Amazon SageMaker AI JumpStart verwenden.
Sicherheit

  • Implementieren Sie Datenzugriffskontrollen für das Training generativer KI-Modelle und stellen Sie sicher, dass diese den Compliance-Anforderungen entsprechen. Amazon Q Business kann die Implementierung von RAG vereinfachen, indem es feinkörnige Kontrollen ermöglicht, die es generativen KI-Workloads ermöglichen, nur die Daten abzurufen, für die der Benutzer berechtigt ist.

  • Entwickeln Sie eine Strategie zum Schutz personenbezogener Daten (PII) in Datensätzen, die zum Trainieren von Modellen verwendet werden.
Operationen

  • Erstellen Sie Dokumentations- und Unterstützungsprozesse für Folgendes:

    • PoC-Implementierungen und Erkenntnisse

    • Grundlegende Plattformkonfigurationen und Sicherheitskontrollen

    • Test- und Bewertungsverfahren

    • Übergabeprozesse für erfolgreiche Unternehmen PoCs , die in die Produktion übergehen

Transformationsstrategie, um das nächste Level zu erreichen

Organizations können auf die nächste Reifegradstufe übergehen, indem sie wie folgt vorgehen:

  • Schaffen Sie eine Infrastruktur auf Produktionsniveau zur Unterstützung generativer KI — Verwenden Sie AWS-Services sie zur Implementierung von CI/CD Pipelines, standardisierten Bereitstellungsmustern und geeigneten Skalierungsmechanismen für Produktionsbereitstellungen.

  • Implementierung von Governance — Richten Sie unternehmenstaugliche Governance-Frameworks ein, um die kontinuierliche Nutzung generativer KI und Modellaktualisierungen zu verwalten.

  • Implementierung von Beobachtbarkeit — Implementieren Sie Beobachtungs-, Überwachungs- und Protokollierungspraktiken, die speziell auf generative KI-Workloads zugeschnitten sind. Dazu gehören Modellleistungskennzahlen, Nutzungsmuster und die Bewertung der Antwortqualität.

  • Konzentrieren Sie sich auf die Einhaltung von Vorschriften — Stellen Sie sicher, dass Sie die Industriestandards und Vorschriften für Datenschutz und Sicherheit einhalten.

  • Stellen Sie engagierte KI-Teams zusammen — Richten Sie ein Team ein, das standardisierte Produktionspfade für generative KI-Lösungen erstellt und verwaltet.

  • Implementieren Sie operative Exzellenz — Schaffen Sie einen Prozess zur Reaktion auf Vorfälle und zur Eskalation. Legen Sie Vereinbarungen zum Servicelevel (SLAs) und Leistungskennzahlen fest. Implementieren Sie Strategien zur Kostenoptimierung.

Durch diese Maßnahmen können Unternehmen:

  • Stellen Sie sicher, dass generative KI-Anwendungen stabil und zuverlässig sind und dem Unternehmen kontinuierlich einen Mehrwert bieten.

  • Support Sie das Wachstum generativer KI-Lösungen, da Nachfrage und Nutzung in verschiedenen Abteilungen steigen.

  • Managen Sie Risiken, behalten Sie den Überblick und richten Sie KI-Initiativen an regulatorischen Standards aus, da sie zu einem integralen Bestandteil des Geschäftsbetriebs werden.

  • Sorgen Sie für kontinuierliche Überwachung, Verbesserung und Unterstützung generativer KI-Lösungen. Dies reduziert die Abhängigkeit von Ad-hoc-Projektteams oder temporären Projektteams.

  • Bereiten Sie die Organisation darauf vor, von isolierten Projekten zu einem strategischen und kohärenten Ansatz überzugehen, bei dem KI zu einem zentralen Faktor für Geschäftsprozesse wird. Die Organisation ist bereit für eine weitere Skalierung und eine breitere Akzeptanz.