Wie die Now Platform den ROI von Künstlicher Intelligenz im Auge behält

Die Now Platform behandelt KI-Modelle und KI-Agenten wie alle anderen IT-Assets und verfügt nun über ein Dashboard, über das alle wesentlichen Parameter seines Betriebs, inklusive der generierten Wertschöpfung, sichtbar werden.

„Ohne Messung der generierten Wertschöpfung ist KI nur ein interessantes und meist teures wissenschaftliches Experiment“, sagt Vijay Kotu, Chief Analytics Officer bei ServiceNow. Seine nüchterne Feststellung wird derzeit von vielen Unternehmen geteilt, denn laut einer aktuellen Umfrage von IBM (PDF) hat in den letzten drei Jahren nur jede vierte KI-Initiative einen positiven Return-on-Investment verbuchen können. Je mehr KI-Produkte Unternehmen einsetzen und je mehr KI- und Machine-Learning-Modelle sie entwickeln, umso dringlicher ist es, dass sie einen Weg finden, um diese Produkte auch zu managen und zu überwachen, um ihren ROI bewerten und maximieren zu können.

„Als KI-Pionier stand ServiceNow sehr früh vor dieser Aufgabe“, sagt Vijay Kotu. Das Potenzial dieser Technologie sei im Unternehmen sehr früh erkannt worden und die Fachabteilungen begannen, eigene KI-Agenten zu entwickeln und einzusetzen, um ihre Geschäftsprozesse zu verbessern. Die Leistungsbewertung im Vergleich zum Aufwand war jedoch keine triviale Aufgabe. 

KI erfordert enorme Datenmengen, Rechenleistung, Entwicklung, Wartung und die Einhaltung von Vorschriften. Eine abteilungs- und teamübergreifende Überwachung und Bewertung der Modelle erwies sich selbst für ein Unternehmen wie ServiceNow, das sich auf die Orchestrierung fachbereichsübergreifender Geschäftsprozesse spezialisiert hat, als Neuland. Um das Potenzial der KI voll auszuschöpfen, war eine unternehmensweit kohärente Strategie nötig. Aus diesem Grund hat das Team um Vijay Kotu das AI Dashboard entwickelt, das nun Teil des eben vorgestellten AI Control Towers ist. 

Was ist das AI Dashboard?

Das AI Dashboard ist ein umfassendes KI-Asset-Register und Lifecycle-Management-System, das den Wert von KI-Modellen über ein einziges Dashboard für das gesamte KI-Asset-Portfolio bewertet. Im Einzelnen ist es für folgende Aufgaben verantwortlich:

• Tracking und Organisation der KI-Modelle von ihrer Entstehung bis zu ihrer Stilllegung
• Priorisierung der Einhaltung von Datenschutz, Sicherheit und gesetzlichen Vorschriften bei gleichzeitiger Verbesserung der Risikokontrollen
• Gewährleistung der vollständigen Transparenz der KI-/ML-Abläufe im Unternehmen mit minimalen Eingriffen
• Messung der Wertschöpfung und Bewertung der Sicherheitsrisiken der Anwendungen auf der ServiceNow-Plattform

Führungskräfte können KI-Assets nun im Hinblick auf den Gesamt-ROI bewerten und so entscheiden, welche Anwendungsfälle sich für den Produktiveinsatz eignen bzw. welche neu bewertet werden müssen. „Jede Anwendung bietet eine konsolidierte Ansicht mit Drill-Down-Metriken für Leistung und Akzeptanz und bietet einen leicht zugänglichen Prüfpfad für Compliance- und Qualitätsprüfungen“, sagt Vijay Kotu. „Da KI-Modelle aus komplexen Datensätzen erstellt werden, die sich im Laufe der Zeit ändern, ist das AI Dashboard eine einheitliche Quelle der Wahrheit, um den Anteil jeder Fachabteilung und jedes Produktverantwortlichen an den Kosten und der Wertschöpfung dieser Assets zu verfolgen.“

KI-Transparenz in der Praxis

Das AI Dashboard erhöht die Sichtbarkeit von KI-Assets durch folgende vier Anwendungsbereiche:

1. KI-Registrierung und Lebenszyklus 

Das AI Dashboard bietet ein zentrales Register für KI-Modelle, das dazu beiträgt, den Zweck, die Eigentümerschaft und den Einsatzstatus der Modelle transparent zu machen. Außerdem standardisiert es die Lebenszyklusprozesse von der Entwicklung bis zur Stilllegung, um die Effizienz zu steigern.

2. KI-Risiken und Governance

Für Governance und Risikomanagement legt das AI Dashboard Richtlinien und Leitplanken fest, um Risiken aus Ursachen wie Voreingenommenheit, Sicherheitsbedrohungen und die Nichteinhaltung rechtlicher Vorschriften zu minimieren. Die Einhaltung ethischer und rechtlicher Standards wird durch Überwachungs- und Auditing-Funktionen gewährleistet.

3. KI-Betrieb

Das AI Dashboard überwacht kontinuierlich die Leistung im Vergleich zu den vordefinierten regulatorischen Anforderungen und verringert so die Risiken der Nichteinhaltung von Vorschriften. Es ermöglicht die proaktive Erkennung von Anomalien und die Durchsetzung von Richtlinien zur Aufrechterhaltung der betrieblichen Integrität.

4.Messung der KI-Wertschöpfung

Um die Wertschöpfung zu maximieren, misst AI Dashboard die geschäftlich relevanten Auswirkungen eines KI-Produkts anhand von Leistungsindikatoren und Leistungsanalysen, um sie mit den Unternehmenszielen abzugleichen. Durch die Möglichkeit der Optimierung und kontinuierlicher Verbesserung kann die Anwendung den ROI über die Zeit verbessern und so die durch KI-Initiativen erzielten Wettbewerbsvorteile sichern.

Lifecycle Management und Überwachung in einem

„Das Management von KI-Assets passiert nicht einfach so nach der Inbetriebnahme“, sagt Vijay Kotu. „Erst das AI Dashboard stellt sicher, dass es in jeder Phase des Lebenszyklus der KI-Assets stattfindet. Es sorgt für eine gesunde Ideen- und Nachfrage-Pipeline, eine ordnungsgemäße Registrierung von Modell-Metadaten, die Einhaltung von Compliance-Vorschriften während der Entwicklung, transparente Kommunikations-Workflows für die Entwickler und eine kontinuierliche Überwachung der Wertschöpfung für Stakeholder und Führungskräfte.“

Durch die Verbindung von KI-Strategie, Technologie, Sicherheit und Compliance mit einer einzigen Quelle der Wahrheit auf der ServiceNow-Plattform lassen sich:

• Ein sofortiger Mehrwert für Stakeholder und Führungskräfte schaffen
• Eine bessere operative Übersicht für die Sicherheitsteams erreichen
• Die Entwicklungs- und Lebenszyklusprozesse für die KI-Entwickler rationalisieren

„Die Implementierung des AI Dashboards hat unsere Teams in die Lage versetzt, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die die KI-Leistung verbessern und den ROI steigern“, fasst Vijay Kotu zusammen. „Da sich KI weiterentwickelt, ist die Verfügbarkeit eines zentralisierten, Ansatzes zur Leistungsmessung entscheidend für die Einhaltung der Vorschriften, die Verbesserung der Genauigkeit und die Optimierung der Ergebnisse für das Unternehmen.“

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