DAIN Studios Deutschland-CEO Dirk Hofmann und Senior AI Consultant James Keirstead sprachen letzte Woche beim Pre-Work Talk von IXDS in Berlin und München zum Thema "Chancen und Fallstricke des Prototypings mit Künstlicher Intelligenz". IXDS ist ein führendes Innovations- und Service-Design-Studio in Deutschland, das sich dem Thema "Prototype der Zukunft" verschrieben hat. Ihre monatlichen Pre-Work Talks bringen eine Gemeinschaft von Service-Designern, Ingenieuren und Forschern zusammen, um sich über die neuesten Entwicklungen in diesem Bereich zu informieren.
Während und nach den Vorträgen stellten die Zuhörer aufschlussreiche Fragen darüber, wie man organisatorische Fähigkeiten aufbaut, die das KI-Prototyping unterstützen, wie man mit Rückschlägen beim KI-Prototyping umgeht und welche Rolle der Mensch in KI-gestützten Systemen spielt. Es scheint, dass es eine Nachfrage nach weiteren Ausarbeitungen zu diesen Themen gibt, also bleiben Sie dran für unsere kommenden Beiträge!
Hier sind die Highlights der Veranstaltungen:
Fortschritte bei KI-Technologien und -Plattformen machen es heute einfacher denn je, Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die intelligent auf Benutzer und ihre Kontexte reagieren. Abgesehen von all dem Hype und der Begeisterung, die der Einsatz von KI in verschiedenen Märkten, Branchen und Geschäftsbereichen mit sich bringt, könnte man sich immer noch fragen, wann es überhaupt sinnvoll ist, KI einzusetzen und ob sie überhaupt die richtige Lösung für ein bestimmtes Problem ist. Für den Anfang können die folgenden Fragen sehr nützlich sein, um zu beurteilen, ob der aktuelle Stand der KI beim Prototyping nützlich sein könnte:
- Beschreiben; Wie würde ein "theoretischer" Mensch diese Aufgabe heute erfüllen?
- Wenn der menschliche Experte diese Aufgabe ausführen würde, wie würden Sie reagieren, damit er sich beim nächsten Mal verbessern kann?
- Wenn ein Mensch diese Aufgabe ausführen würde, welche Annahmen würde der Benutzer von ihm erwarten?
Die verschiedenen Anwendungsfälle für das Prototyping mit KI wurden zusammen mit den dafür benötigten Datenquellen untersucht – seien es neue Daten oder das Entwerfen mit vorhandenen Daten. Da Daten die Grundlage der KI sind, erfordert es, um die Möglichkeiten des Prototypings mit KI zu nutzen, ein neues, intensiveres Modell der Zusammenarbeit zwischen Service-Designern, Datenexperten und Strategen, nicht zu vergessen den Endnutzern – von Anfang an.
Der Ansatz für den Einsatz von KI im Design, oder Data Driven Design, wie Dirk es ausdrückt, hat enge Parallelen zum Design Thinking-Ansatz von IXDS.
Auch wenn die Hürde für den Einstieg in Data Driven Design und die verfügbaren Tools niedrig sein mag, sollte man sich dennoch der häufigsten Fallstricke bewusst sein:
- Der Hype: Beginnen Sie sofort mit der KI-Lösung und überspringen Sie das sinnvolle Problem, das es zu lösen gilt.
- Glauben Sie an die Black Box: Mangelndes Verständnis für lizenzierte Algorithmusergebnisse schränkt das Innovationspotenzial ein.
- Mangel an Daten: Ein Modell, das nicht mit den richtigen Daten mit dem richtigen Ziel trainiert wurde, führt zu mangelnder Stabilität und Nutzbarkeit der Ergebnisse;
- Perfect World Driven: Die erstellte Lösung löst die kritischsten Grenzfälle nicht und schafft es daher nicht, Vertrauen und Engagement aufzubauen.
- Fail to Scale: Es fehlen die Führungsteams, die Infrastruktur und die Anpassung relevanter Prozesse, um sich kontinuierlich weiterzuentwickeln;
- Versuchen Sie, eine Abkürzung zu finden: Der Versuch, den Prozess der Datenerfassung, Algorithmenentwicklung und des Testens zu überspringen.