de.wedoany.com-Bericht: Unternehmen stehen vor großen Hürden, wenn sie von KI-Prototypen zu produktionsreifen Systemen übergehen – ein zentrales Hindernis für die Umsetzung von KI. Die KI-Basisorganisation von Capital One hat durch die enge Verknüpfung von Grundlagenforschung und praktischer Anwendung einen Weg gefunden, KI in der realen Welt skalieren zu lassen.
Das KI-Team von Capital One stellte in der Praxis fest, dass viele Modelle, die in Offline-Tests hervorragende Ergebnisse lieferten, den Anforderungen an Latenzzeiten und die Komplexität von Echtzeit-Produktionsdaten in der realen Welt nicht gewachsen waren. Das Team setzte auf ein integriertes Modell, das Grundlagenforschung und stark anwendungsorientierte Problemlösungen in einem Rahmen vereint, sodass Forscher gleichzeitig Basistechnologien erkunden und den Bezug zu tatsächlichen Geschäftsanforderungen wahren können. Dieser Ansatz beschleunigt Lernzyklen, vermeidet Sackgassen und berücksichtigt frühzeitig reale Einschränkungen.
Am Beispiel des Finanzdienstleistungssektors verbesserte Capital One mit dieser Methode die Betrugserkennung, das digitale Kundenerlebnis und die Kundendiensttechnologie. Dabei wurde die Forschung zu Multi-Agenten-Architekturen genutzt, um verschiedene Aufgaben zu koordinieren, etwa die gleichzeitige Analyse des Kundenhintergrunds und die Vorbereitung von Dokumenten, was die Einführung der Chat Concierge-Lösung für den Autokauf unterstützte. Diese Lösung simuliert menschliches Denken, liefert nicht nur Informationen, sondern führt auch Aktionen im Namen des Kunden auf dessen Anfrage hin aus. Das Team forscht zudem an den Fronten von Agentendiensten und KI-Personalisierung, um durch die enge Verzahnung von Forschung und Anwendungsfällen Durchbrüche zu beschleunigen, die tatsächlich in der Produktion skalieren können.
Nicht alle KI-Ideen eignen sich für den direkten Einsatz in der Produktion. Capital One betrachtet die drei Phasen Proof of Concept, Pilot und Produktion als ehrliche Bewertungsstufen. Der Proof of Concept muss funktional sein und nicht nur theoretisch bleiben – die Maschine muss tatsächlich messbare Aufgaben ausführen. In der Pilotphase sind negative Ergebnisse erlaubt; sie werden als Entscheidungspunkte und nicht als Verpflichtung zur Produktion betrachtet, um wertvolle Daten zu gewinnen, ob der Ansatz tatsächlich hilft, reale Arbeit zu erledigen. Der Eintritt in die Produktionsphase erfordert multidisziplinäre Zusammenarbeit aus Softwareentwicklung, Wissenschaft, Produkt- und Design, technischem Projektmanagement und Betrieb – technische Durchbrüche sind nur ein Teil davon.
Während des gesamten Prozesses ist die Messung ein entscheidender Input. Capital One verwendet die Kundenzufriedenheit als endgültigen ROI-Indikator und berücksichtigt gleichzeitig eine Reihe von KI-Leistungskennzahlen wie Genauigkeit und Latenz, um sicherzustellen, dass die Kundenanforderungen erfüllt werden. Nachhaltige KI-Innovation hängt sowohl von Technologie als auch von Kultur ab. Organisationen müssen Kurskorrekturen fördern und „dieser Weg führt nicht zum Ziel“ als normales Feedback und nicht als Misserfolg betrachten, sodass Teams auf Basis ehrlicher Bewertungen rechtzeitig Anpassungen vornehmen oder Anstrengungen einstellen können. Capital One ermöglicht durch den Aufbau eines Ökosystems, in dem Teams wagen, schnell lernen und sicherstellen, dass KI nützlich, zuverlässig und sicher ist, die Transformation von der Forschung zur Realität.
Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der KI müssen Führungskräfte nicht nur in Werkzeuge investieren, sondern auch in Forschungsprozesse und kulturelle Grundlagen, damit Innovation verantwortungsvoll skaliert werden kann. Die Verbindung von Forschung und Anwendung, die Priorisierung kontinuierlicher Bewertung und Messung sowie die Schaffung eines Umfelds, in dem Teams lernen und sich anpassen, sind der Schlüssel für nachhaltige Auswirkungen von KI in der realen Unternehmensskalierung.
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