Die KI-Revolution antreiben:
Die entscheidende Rolle von KI-fähigen Daten
Strategien zur Auswahl vertrauenswürdiger und effektiver KI-Systeme
Gen AI ist bereits
seinen Wert beweisen ...
Generative KI ist ein Katalysator für die Modernisierung von Unternehmen, nicht nur eine weitere technologische Weiterentwicklung. Unternehmen erzielen erhebliche finanzielle Gewinne, gesteigerte Effizienz und nachhaltiges Wachstum, indem sie dies strategisch in ihre Betriebsabläufe integrieren. Die Botschaft an CEOs ist klar: Generative KI ist unverzichtbar, um in einem sich schnell entwickelnden Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Laut einem aktuellen Bericht von Google Cloud:
3 von 4
Organisationen (74 %) erzielen derzeit einen ROI aus ihren Investitionen in generative KI.
+6%
Umsatzwachstum: 86% der Unternehmen, die generative KI in der Produktion einsetzen und ein Umsatzwachstum verzeichnen, schätzen, dass der gesamte Jahresumsatz des Unternehmens um 6% oder mehr steigt.
84 %
von Organisationen setzen eine Idee für einen generativen KI-Anwendungsfall innerhalb von sechs Monaten erfolgreich in die Produktion um.
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…aber KI ist nur so gut wie die Daten, die dahinterstehen.
Generative KI ist ein Katalysator für die Modernisierung von Unternehmen, nicht nur eine weitere technologische Weiterentwicklung. Unternehmen erzielen erhebliche finanzielle Gewinne, gesteigerte Effizienz und nachhaltiges Wachstum, indem sie dies strategisch in ihre Betriebsabläufe integrieren. Die Botschaft an CEOs ist klar: Generative KI ist unverzichtbar, um in einem sich schnell entwickelnden Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Laut einem aktuellen Bericht von Google Cloud:
43 %
legen den Schwerpunkt auf Investitionen in Datenqualität und Wissensmanagement.
Datenherausforderungen
Wie jeder, der öffentlich zugängliche Chatbots mit generativer KI genutzt hat, festgestellt hat, können allgemeine große Sprachmodelle (LLMs) in ihrer Fähigkeit eingeschränkt sein, Ergebnisse zu liefern, die relevant und genau genug sind, um geschäftliche Entscheidungen zu unterstützen. Die Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus generativer KI steht vor Herausforderungen, für deren Bewältigung diese LLMs entwickelt wurden.
Normalisierung: Unterschiedliche unstrukturierte Datensätze wie Verkaufsgesprächsnotizen, Support-Tickets und Umfrageergebnisse erschweren die Verarbeitung und Analyse.
Genauigkeit: LLMs, die ausschließlich mit öffentlichen Internetdaten trainiert wurden, neigen zu Halluzinationen, die es schwierig machen, ihren Antworten zu vertrauen.
Vollständigkeit: LLMs können nicht ohne Weiteres Daten aus anderen Anwendungen oder Integrationen abrufen, um sicherzustellen, dass die Analyse die entsprechenden Eingaben berücksichtigt.
Relevanz: Nicht angepasste LLMs greifen häufig auf Daten zurück, die für die durchgeführte Analyse nicht relevant sind, wodurch die Genauigkeit und Klarheit beeinträchtigt werden.
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Sind Ihre Daten bereit für KI?
67 %
von Organisationen sagen, dass sie den für die Entscheidungsfindung verwendeten Daten nicht vollständig vertrauen.
49 %
Geben an, dass unzureichende Tools zur Automatisierung von Datenqualitätsprozessen der wichtigste Faktor sind, der eine hohe Datenqualität verhindert.
75 %
75 % der Organisationen erwarten, mit ihren KI-gesteuerten Datensystemen vor Herausforderungen hinsichtlich der Skalierbarkeit zu stehen.
Lösung: ein zweckorientierter Ansatz
Große Sprachmodelle (LLMs) sind leistungsstarke Werkzeuge, aber wenn es darum geht, geschäftskritische Entscheidungen zu unterstützen, benötigen Sie eine speziell entwickelte Datenpipeline, um Qualität und Vertrauenswürdigkeit zu gewährleisten. Dies erfordert eine mehrschichtige Strategie, von der anfänglichen Datenerfassung und -strukturierung bis hin zur Nutzung fortschrittlicher Cloud-Fähigkeiten für das Training und die Anwendung von KI-Modellen. Die ideale Lösung sollte Folgendes bieten:
Kuratierte Datensätze bei denen Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Relevanz der Daten im Vordergrund stehen. Das bedeutet, dass sichergestellt werden muss, dass die Daten korrekt sind, ausreichenden Kontext haben, einheitlich sind und für die Aufgabe relevant sind.
Datenstrukturierung und -normalisierung, um unstrukturierte Daten in ein strukturiertes, normalisiertes Format umzuwandeln, das von KI-Modellen verstanden und effektiv genutzt werden kann.
Eine leistungsstarke Cloud-Plattform zum Erstellen, Trainieren und Feinabstimmen von Modellen für maschinelles Lernen. Diese Tools helfen auch bei der Verwaltung und Verarbeitung großer Datensätze, und gewährleisten die Datenqualität in großem Maßstab.
Pendo und Google Cloud helfen Unternehmen dabei, ihre KI-Datenpipelines maßgeschneidert aufzubauen.
Angetrieben von der Datenverarbeitung von Google Cloud sammelt die Software-Erlebnisplattform von Pendo Daten über die Nutzung und das Engagement Ihrer Anwendung, um einen 360-Grad-Blick auf das Nutzerverhalten zu ermöglichen. Dadurch erhalten Teams einen Überblick darüber, was funktioniert und was nicht, sodass sie datengestützte Entscheidungen zur Verbesserung ihrer Anwendungen treffen können.
Optimieren Sie die Produktnutzung und steigern Sie die Akzeptanz durch rückwirkende Analysen, Segmentierung und gezielte In-App-Anleitungen.
Optimieren Sie die Compliance und bieten Sie unternehmensgerechte Erlebnisse mit In-App-Workflows, BigQuery-Reporting und Vertex AI-gestützten Prüfungen.
Verbessern Sie die F&E-Effizienz, indem Sie Feedback zentralisieren, datengestützte Priorisierungsentscheidungen treffen und Ideen schneller validieren.
Optimieren Sie die Belegschaft, indem Sie Reibungsverluste in Mitarbeiter-Apps aufdecken, Prozessänderungen steuern und die Einarbeitungszeit verkürzen.
Beschleunigen Sie das Wachstum und unterstützen Sie Ihre Kunden dabei, erfolgreich zu sein, indem Sie die Benutzererfahrung verbessern und die Akzeptanz neuer kostenpflichtiger Funktionen fördern.
Kuratierte Daten hinein, umsetzbare Analysen heraus
Die Qualität der Erkenntnisse, die KI liefern kann, hängt von der Qualität der Daten ab, die sie informieren. Die ideale KI-gestützte Anwendung sollte auf sorgfältig kuratierten Zuflüssen von Unternehmensdaten basieren, die:
1. Genau
Die bereitgestellten Erkenntnisse und Empfehlungen weisen nur minimale Halluzinationen auf.
2. Vollständig
Enthält alle Daten, die für ein klares Bild erforderlich sind.
3. Konsistent
So formatiert, dass eine KI es interpretieren kann.
4. Relevant
Versorgen Sie die KI nur mit relevanten Daten und entfernen Sie überflüssige Informationen.
RAG für den Sieg
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, die die Fähigkeiten von LLMs verbessert, indem sie ihnen den Zugriff auf und die Einbindung von Informationen aus externen Wissensquellen ermöglicht. RAG bietet in mehrfacher Hinsicht einen erheblichen geschäftlichen Mehrwert.
Verbesserte Genauigkeit: Durch die Verankerung der Antworten in realen Daten reduziert RAG das Risiko, dass LLMs ungenaue oder erfundene Informationen generieren.
Verbesserte kontextuelle Relevanz: RAG ermöglicht es LLMs, differenziertere und kontextbezogene Antworten zu geben, indem sie relevante Informationen aus bestimmten Domänen oder Wissensdatenbanken heranziehen.
Echtzeitinformationen: Mit RAG können Unternehmen auf Echtzeitinformationen zugreifen und diese einbeziehen, um aktuelle Antworten zu geben und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Aktuellere Ergebnisse: Anstatt große Sprachmodelle ständig aufgrund sich ändernder Daten neu zu trainieren, ermöglicht RAG die Aktualisierung der externen Daten, sodass die Ergebnisse immer auf dem neuesten Stand sind.
Unstrukturierte Daten normalisieren
Der Erfolg einer KI-gestützten Anwendung hängt nicht nur von der Menge der qualitativ hochwertigen Daten ab, die sie auswerten kann, sondern auch von der Vielfalt der Daten aus mehreren relevanten Quellen, einschließlich unstrukturierter Daten wie Verkaufsgespräche, Support-Tickets oder Umfragen. Eine erstklassige KI-Anwendung normalisiert unstrukturierte Daten, indem sie diese in eine strukturierte Version umwandelt, die ein LLM verstehen kann, um sie auf die Anfrage eines Benutzers zurückzuführen.
Zum Beispiel
Ein Benutzer fragt, wie viele Support-Tickets sich auf ein Problem innerhalb des Projektmanagement-Tools Jira beziehen. Die unstrukturierten Rohdaten werden in saubere Daten umgewandelt, die eine 360-Grad-Sicht auf die Benutzererfahrung rund um dieses Problem ermöglichen.
Fallstudie
Wie ESO mit KI-gestützten Kundenanalysen Signale im Rauschen findet
ESO, ein Softwareunternehmen, das sich auf die Verbesserung der Gesundheit und Sicherheit von Gemeinden durch Daten konzentriert, stand vor Herausforderungen aufgrund unorganisierten Benutzerfeedbacks, die es dem Unternehmen erschwerten, Prioritäten zu setzen und effizient zu handeln. Um dieses Problem anzugehen, nutzte ESO die KI-Tools von Pendo Listen, um Feedback zu sammeln, zu analysieren und zu validieren. Dadurch konnten sie drei Probleme gleichzeitig angehen: Feedback sammeln und analysieren, Produktideen validieren und Benutzer und Stakeholder transparent beteiligt halten.
Feedback sammeln und analysieren: Reduzieren Sie die Analysezeit drastisch, indem Sie große Mengen an Feedback schnell sortieren, um Muster zu erkennen und zu vermeiden, dass blinde Flecken übersehen werden.
Validieren Sie Produktideen: Verbesserte Entdeckung mit vorgeschlagenen Ideen und schneller In-App-Validierung, um Risiken bei Roadmap-Entscheidungen zu reduzieren.
Benutzer & Stakeholder auf dem Laufenden halten: Demokratisierte Erkenntnisse über Teams hinweg, was zu schnelleren Kundenreaktionen und weniger überlasteten Produktmanagern führt.
Nutzen Sie eine Cloud-Plattform, die für Datenanalysen und KI entwickelt wurde.
Eine erstklassige Cloud-Plattform bietet mehrere Vorteile, um KI-Lösungen leistungsfähiger zu machen. Dazu gehören:
KI- und maschinelle Lernfunktionen.<1> KI-Anwendungen nutzen integrierte Tools, um Daten zu analysieren, Prognosen zu erstellen oder Benutzererlebnisse in großem Umfang anzupassen.
Datenverarbeitung und -analyse. Die Verarbeitung und Analyse von Cloud-Daten liefert ein umfassendes Bild eines komplexen Bereichs wie der Kundenerfahrung.
Skalierbare Infrastruktur. Eine skalierbare Infrastruktur ermöglicht es Organisationen, riesige Datenmengen zu verarbeiten und Sicherheit auf Unternehmensniveau zu bieten, selbst bei Spitzenauslastung, ohne Kompromisse bei Leistung oder Datenschutz einzugehen.
Leistungsstarke Rechenressourcen. Nur die Cloud kann die enormen Rechenressourcen bereitstellen, die für eine leistungsfähige KI über mehrere Pipelines hinweg erforderlich sind, um Vorhersagen und Pattern-Matching-Ebenen zu erstellen.
Fallstudie
Wie Thomson Reuters dem Suchfeld immer einen Schritt voraus ist
Thomson Reuters hat die Interaktionen der Benutzer in Pendo verfolgt, um Einblicke zu gewinnen.
In drei entscheidende Phasen der Sucherfahrung ihrer Benutzer. Dies gab
ihnen ein vollständiges Bild der Leistung einer Anwendungsfunktion
und wie sich dies auf die Benutzerbewertung auswirkte.
Optimieren Sie Software-Erfahrungen mithilfe fortschrittlicher Analysen und KI-gestützter Erkenntnisse, um die Benutzerbindung und die Geschäftsergebnisse mit Pendo auf Google Cloud zu fördern.
Die Pendo Software Experience Management (SXM)-Plattform nutzt die Leistungsfähigkeit von Google Cloud, um vertrauenswürdige KI-Erkenntnisse zu generieren, die strikten Best Practices im Datenmanagement entsprechen. Es kombiniert qualitative, quantitative und visuelle Daten, um einen 360-Grad-Überblick über die Benutzeraktionen zu bieten. Anschließend werden diese komplexen Daten mithilfe von KI kombiniert, um die richtigen Ergebnisse für Ihr Unternehmen zu erzielen.
Gemeinsam ermöglichen Pendo und Google Cloud Ihnen, außergewöhnliche Benutzererlebnisse zu entwickeln und bereitzustellen. Pendo basiert auf der KI-bereiten Infrastruktur und den robusten KI-Fähigkeiten von Google Cloud und bietet eine skalierbare, sichere und intelligente Lösung.
Pendo auf Google Cloud hilft Ihnen dabei, Ihre Produkte und Dienstleistungen zu differenzieren, indem es eine All-in-One-Lösung bietet, die quantitative, qualitative und visuelle Einblicke kombiniert. Auf diese Weise können Sie die Softwarenutzung verstehen und optimieren, das Engagement und die Akzeptanz steigern sowie Compliance und Prozessoptimierung sicherstellen. Pendo nutzt die KI- und Machine-Learning-Funktionen von Google Cloud, darunter Vertex AI und Gemini, um Mitteilungen und Erkenntnisse in großem Umfang zu personalisieren und Unternehmen so weiter von ihren Mitbewerbern zu differenzieren.
Pendo ist im Google Cloud Marketplace verfügbar.
Erfahren Sie mehr darüber, wie Pendo in Google Cloud Ihnen dabei hilft, die von Ihnen entwickelten, gekauften und verkauften Apps zu verbessern, damit Sie Ihren Kunden und Mitarbeitern bessere Erlebnisse bieten können.
