Um sich auf die Einführung von KI in Ihrer Organisation vorzubereiten, gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Ziele definieren: Identifizieren Sie zu lösende Probleme oder potenzielle Möglichkeiten für den KI-Einsatz.
2. Strategie entwickeln: Erstellen Sie eine Roadmap für KI-Initiativen, ROI-Bewertung und Ressourcen-Bereitstellung.
3. Team aufbauen: Bringen Sie KI-Experten zusammen, darunter Datenwissenschaftler und Ingenieure.
4. Ethische Aspekte beachten: Bedenken Sie Datenschutz, Verzerrungen und Transparenz in KI-Systemen.
5. Daten prüfen: Stellen Sie Datenqualität und Zugänglichkeit für KI-Anwendungen sicher.
6. Klein anfangen und skalieren: Testen Sie KI-Lösungen mit Pilotprojekten und skalieren Sie später.
7. Mitarbeiter schulen: Vermitteln Sie notwendige Kenntnisse und Fähigkeiten für KI-Technologien.
8. Leistung überwachen: Evaluieren Sie kontinuierlich KI-Lösungen und passen Sie sie bei Bedarf an.
9. Innovation voranbringen: Fördern Sie Experimentieren und Zusammenarbeit.
10. Auf dem Laufenden bleiben: Informieren Sie sich stets über Neuigkeiten bei KI-Fortschritten und Best Practices.

Lesen Sie das KI-Manifest von Pega für Tipps, wie KI-Mehrwert verantwortungsvoll skaliert werden kann.

Effektive KI-Governance erfordert einen umfassenden Rahmen, der Innovationen mit Verantwortung in Einklang bringt und sicherstellt, dass KI-Systeme ethisch arbeiten und gleichzeitig einen geschäftlichen Mehrwert bieten. Der Pega-Ansatz integriert Governance während des gesamten KI-Lebenszyklus mit integrierten Guardrails und Transparenzmechanismen, die Compliance wahren und gleichzeitig die Vorteile von KI-Technologien optimal ausnutzen. Unter anderem stehen folgende wichtige Funktionen zur Verfügung:

• Erklärungs-API für adaptive Modelle: Bietet sowohl lokale als auch globale Erklärungen für KI-gesteuerte Entscheidungen, sodass Benutzer die Gründe für spezifische Prognosen und das allgemeine Modellverhalten verstehen und so Vertrauen zu Kunden und Regulierungsbehörden aufbauen können.
• Bias-Prüfungen für Entscheidungen und Modelle: Setzt ethische Bias-Simulationen ein, um unerwünschte Verzerrungen in KI-Systemen zu identifizieren und zu mildern, Verzerrungen in geschützten Bereichen wie Alter oder Geschlecht zu messen und Compliance-Begrenzungen festzulegen, um diskriminierende Ergebnisse zu verhindern.
• Transparenz-„T-Switch“-Einstellungen: Definiert Transparenzschwellen für verschiedene Geschäftsprobleme in Prediction Studio, um sicherzustellen, dass Modelle mit den Richtlinien zur Erklärbarkeit des Unternehmens übereinstimmen und Unternehmen die Leistungsfähigkeit komplexer Modelle mit der Notwendigkeit der Interpretationsfähigkeit in Einklang bringen können.
• Entscheidungstransparenz: Bietet Stakeholdern klaren Einblick in die Gründe für KI-gesteuerte Entscheidungen, insbesondere in regulierten Branchen, in denen Erklärbarkeit eine Compliance-Anforderung ist.
• Knowledge Buddy Quellenzitate: Stellt sicher, dass KI-generierte Antworten zu ihren Quellen zurückverfolgt werden können, indem Referenzen bereitgestellt werden, die die Informationen validieren und die Verifizierung von KI-Outputs ermöglichen.
• Next Best Action (NBA) Empathie – Priorisierung von NBAs: Bezieht den Kontext und die Anforderungen des Kunden in die Next-Best-Action-Empfehlungen ein, um sicherzustellen, dass KI-gesteuerte Vorschläge relevant, aktuell und rücksichtsvoll auf die Kundensituation sind.
• Filterung personenbezogener Daten in der GenAI-Architektur: Implementiert starke Datenmaskierungsfunktionen, die sensible persönlich identifizierbare Informationen in Eingabeaufforderungen und Vervollständigungen schützen und so Compliance und Sicherheit verbessern.
• Datenschutz-Funktionen: Unterstützt das Recht auf Vergessenwerden durch Funktionen, die die Entfernung personenbezogener Daten ermöglichen, wobei Compliance mit den Datenschutzbestimmungen gewährleistet und gleichzeitig die Systemfunktionalität erhalten bleibt.
• Laufende Überwachung und Berichterstellung: Bietet Tools für die laufende Überwachung von KI-Modellen, die es ermöglichen, Drift- oder Performance-Probleme frühzeitig zu erkennen, um langfristig Genauigkeit und Fairness zu erhalten.
• Verwaltung des Modell-Lebenszyklus: Implementiert strukturierte Governance-Prozesse für Modellentwicklungen, Tests, Bereitstellungen und Abschaltungen, wobei angemessene Kontrollen in jeder Phase gewährleistet sind.

Pega bietet ein umfassendes Datenintegrations-Framework, das sich nahtlos mit verschiedenen Datenquellen verbindet und gleichzeitig robuste Datenschutzkontrollen und Sicherheitsmaßnahmen aufrechterhält. Unter anderem stehen folgende wichtige Funktionen zur Verfügung:

• Integration von Live-Daten: Liefert die richtigen Daten an die richtigen Prozessschritte zur richtigen Zeit, verwaltet Datenanfragen hinter den Kulissen und passt sich problemlos an neue Datenquellen über Tausende von Benutzern an, ganz ohne benutzerdefinierten Code.
• Datenfluss: Ermöglicht komplexe Massen-, Echtzeit- und Event-Streaming-Datenverarbeitung durch Beschaffung, Transformation und Speicherung von Daten.
• Datensätze: Unterstützt mehrere Typen, darunter „Datenbanktabelle“ (relationale Datenbanken), „Datei“ (gespeicherte Daten), „Streaming“ (kontinuierliche Daten) und „Zusammenfassung“ (aggregierte Stream-Daten).
• Streaming-Support: Integriert sich in Apache Kafka (Verarbeitung mit hohem Durchsatz), Amazon Kinesis (Großvolumenverarbeitung) und WebSockets (persistente Verbindungen).
• Anbieterspezifische Integrationen: Bietet native Konnektoren für Google BigQuery, Google Pub/Sub und andere Cloud-Datenservices.
• Datenschutz- und Sicherheitsfunktionen:
  • Schutz personenbezogener Daten: Implementiert Datenmaskierung zum Schutz sensibler Informationen vor dem Aufruf externer GenAI-Services
  • Rollenbasierte Zugriffskontrolle: Schränkt den Zugriff auf der Grundlage von Benutzerrollen ein
  • Datenverschlüsselung: Gewährleistet, dass nur autorisierte Benutzer sensible Daten entschlüsseln können
  • Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Unterstützt DSGVO und HIPAA durch Client-basierte Zugriffskontrolle