Ein Leitfaden zum Maximieren des Wachstums von Startups mithilfe von KI–gestützter Analytik

Angesichts schlanker Betriebsabläufe, der begrenzten Budgets und des Wachstumsdrucks, dem Startups häufig ausgesetzt sind, kann künstliche Intelligenz (KI) diesen Unternehmen Fähigkeiten und Effizienzen bieten, die meist größeren Unternehmen mit tieferen Taschen vorbehalten sind.

Das sind großartige Neuigkeiten – diese Demokratisierung der KI-Analytik hilft Führungskräften von Startups, gleiche Wettbewerbsbedingungen mit ihren besser etablierten Mitbewerbern zu schaffen. Zudem werden auch Nutzern ohne technische Vorkenntnisse eine strategische Entscheidungsfindung und eine Bereitstellung tiefgreifender Erkenntnisse zur Verfügung gestellt.

Im Folgenden finden Sie eine vom Team Amazon Web Services (AWS) erarbeitete Zusammenstellung verschiedener Vorgehensweisen. Anhand dieser Vorgehensweisen können Sie erkennen, wie Sie mithilfe KI-gestützter Analytik die Prozesse und Produkte Ihres Startups optimieren können. Wir werden uns Beispiele aus verschiedenen Branchen anschauen und erläutern, was Sie bei der Entscheidung für den am besten abgestimmten Analyseansatz berücksichtigen sollten.

KI-Datenanalytik ist eine moderne Form von Business Intelligence, bei der mithilfe von Logik und Reasoning – ähnlich wie beim menschlichen Denken – Daten in großem Umfang und mit hoher Komplexität analysiert werden, was herkömmliche Tools meist nicht bewältigen können.

Diese KI-gestützten Lösungen automatisieren anhand von Technologien wie Machine Learning, neuronalen Netzwerken und der Verarbeitung natürlicher Sprache Prozesse, für die früher ein Eingreifen des Menschen in erheblichem Umfang erforderlich war.

Beispielsweise können Sie im Gesundheitswesen mithilfe von Bilderkennung mit neuronalen Netzwerken MRT-Untersuchungen analysieren. Das spart den Ärzten Zeit und erhöht die Genauigkeit von Diagnosen. Bei Nutzung von AWS stehen Ihnen Services wie Amazon SageMaker zur Verfügung, eine Plattform, mit der Sie in großem Maßstab Modelle für Machine Learning erstellen, trainieren und bereitstellen können. SageMaker vereinfacht den gesamten Workflow für Machine Learning, vom Daten-Labeling bis hin zur Bereitstellung des Modells.

KI-Analytik kann schnell tiefe Einblicke liefern und dadurch zu besseren Entscheidungen in Ihrem Startup führen. Durch die Integration mit anderen AWS-Services wie Amazon Lex für Benutzeroberflächen in natürlicher Sprache oder Amazon Forecast für Zeitreihenprognosen können Sie neue Wachstumschancen erschließen und gleichzeitig Kosten senken und die Umsetzung von Innovationen beschleunigen.

Die analytischen Fähigkeiten einer jeden KI-gestützten Lösung für Analytik werden in erster Linie durch das zugrundeliegende KI-Modell bestimmt.

Die zur Erstellung von Lösungen für die KI-Analytik verwendeten Modelle fallen in der Regel in eine der folgenden vier Kategorien:

1.  Machine Learning

Algorithmen für Machine Learning (ML) können zwar entweder beaufsichtigt oder unbeaufsichtigt ausgelegt werden, Analytik mit unbeaufsichtigtem Machine Learning bieten jedoch oft die größte Wirkung in Bezug auf Zeitersparnis, Effizienz und Nutzen insgesamt.

Unbeaufsichtigtes Machine Learning wird häufig zum Identifizieren versteckter Muster in den zu analysierenden Datensätzen genutzt. (Dies kann neue Muster beinhalten, die Ihr Startup nicht erkannt oder sogar selbst noch nicht benannt hat.)   

So kann AWS Startups bei der Implementierung helfen:

●  Nehmen wir als Beispiel ein Startup auf dem Gebiet der Cybersicherheit. Das Startup kann mithilfe von Amazon SageMaker Daten im Netzwerkverkehr nahezu in Echtzeit analysieren und Anomalien identifizieren, die Hinweis auf Sicherheitsverstöße sein könnten. Dieser proaktive Ansatz spart Zeit und reduziert manuelle Kontrollen. Dadurch können sich Gründer auf das Wachstum des Kerngeschäfts konzentrieren.

●  Amazon SageMaker bietet eine vollständig verwaltete Plattform für das Erstellen, das Trainieren und die Bereitstellung von ML-Modellen in großem Maßstab. (Dies ist besonders hilfreich für schlanke Teams, die schnell und zuverlässig ML-Pipelines einrichten müssen.)

●  Amazon Personalize: Hilft bei der Erstellung personalisierter Benutzerempfehlungen in Echtzeit. Das kann für E-Commerce- oder Medien-Startups, die Kundenbindung und Konversionen steigern möchten, von unschätzbarem Wert sein.

●  ML-Workflows und MLOps: AWS bietet verwaltete Tools (z. B. Amazon SageMaker  Model Monitor) für die Automatisierung der Nachverfolgung des Verhaltens des Systems. Wenn es zu Modelldrift kommt und das Modell erneutes Training benötigt, werden Sie entsprechend gewarnt.

2.  Wissensbasierte Methoden und Reasoning-Methoden

Dieses Analysemodell generiert aus Daten anhand von durch Wenn/Dann-Logik-Regeln vorgegebenen Randbedingungen und anhand von Reasoning auf der Grundlage einer vorhandenen Wissensdatenbank Erkenntnisse und Schlussfolgerungen.

Dieser Ansatz für KI-Analytik zielt darauf ab, Erkenntnisse und Reasoning innerhalb festgelegter Parameter zu strukturieren, um eine höhere Geschwindigkeit und Konsistenz zu erreichen und menschlichen Analytikern zu helfen, anstatt zu versuchen, eigenständig auf Einschränkungen beruhendes Reasoning anzuwenden. Dieser Ansatz kann leicht umgesetzt werden, wenn ein Chatbot-System beim Kundensupport hilft. Mithilfe von Wissensdatenbanken zu Produkten und Services können Chatbots auf Fragen von Kunden schnell und stimmig antworten.

So kann AWS Startups bei der Implementierung helfen:

● Mit Amazon Lex können Startups Benutzeroberflächen mit KI in natürlicher Sprache wie Chatbots und Sprachassistenten erstellen. Durch die Integration Ihrer vorhandenen Wissensdatenbank können Sie große Mengen an Fragen von Kunden abarbeiten. (Beispielsweise kann eine SaaS-Kundensupportplattform anhand von Amazon Lex Fragen von Benutzern beantworten und Informationen aus einer Produkt-Wissensdatenbank abrufen. Das reduziert die Belastung der Live-Kundendienstmitarbeiter und liefert schnelle, stimmige Antworten – was wiederum die Benutzerzufriedenheit steigert.)

●  AWS Lambda wird auf Anforderung ausgelöst und kann Logikprüfungen durchführen oder Daten aus einem Wissensspeicher abrufen und dadurch stimmige, aktuelle Antworten in Echtzeit bereitstellen.

●  Mit AWS Step Functions können Sie Serverless-Orchestrierung für moderne Anwendungen automatisieren und betreiben. Es orchestriert Aufgaben und Services zu automatisierten Workflows. Das ist hilfreich, wenn das wissensbasierte System Ihres Startups mehrere Logikprüfungen miteinander verknüpfen muss. (Ein Beispiel wäre die Überprüfung von Angaben einer Bestellung und das anschließende Abrufen von Aktualisierungen zum Versand.)

3.  Entscheidungsalgorithmen

Ein Entscheidungsalgorithmus analysiert Daten und gewinnt Erkenntnisse, die in Einklang mit einer Entscheidung stehen, die ein menschlicher Benutzer treffen muss. Der Algorithmus nutzt datengesteuerte Techniken wie Machine Learning zum Verarbeiten von Informationen und zum Empfehlen von Maßnahmen oder Entscheidungen, die in Einklang mit vordefinierten Zielen stehen.

Entscheidungsalgorithmen sind meist auf das Identifizieren einer empfohlenen Entscheidung oder auf die Abgabe einer quantitativen Bewertung ausgelegt, um die endgültige Entscheidung zu unterstützen. Beispielsweise kann ein Fintech-Startup einen Algorithmus zur Kreditbewertung entwickeln, der das Kreditrisiko von Kreditantragstellern einschätzt.

So kann AWS Startups bei der Implementierung helfen:

●  Ein Fintech-Startup, das Kreditanträge genauer bewerten möchte, könnte Amazon Fraud Detector in seine Plattform integrieren und so den Prozess der Risikobewertung automatisieren. In der Zwischenzeit kann Amazon Forecast demselben Startup helfen, den Kapitalbedarf vorherzusagen und sich auf Marktschwankungen vorzubereiten.	●  Amazon Forecast: liefert Zeitreihenprognosen durch automatisches Durchforsten von Vergangenheitsdaten. Dies kann für die Bestandsplanung, Umsatzprognosen und das Lieferkettenmanagement nützlich sein.
●  Amazon Fraud Detector: identifiziert mithilfe von ML potenziell betrügerische Aktivitäten. Sie können diese Erkenntnisse direkt in den Workflow Ihrer App einbetten und dadurch Genehmigungen automatisieren oder weitere Überprüfungen auslösen.	●  Kombination mehrerer AWS-Services: Sie können die Datenanalyse zentralisieren und die Entscheidungsfindung optimieren, indem Sie Amazon Forecast oder Fraud Detector mit AWS-Datentools wie Amazon Redshift oder Amazon S3 integrieren.

4.  Suchmethoden und Optimierungstheorie

Dieses Modell der KI-Analytik gewinnt aus einem großen Datensatz Erkenntnisse und schlägt mögliche Lösungen für ein bestimmtes Problem vor. Das Problem gibt Randbedingungen vor, die den KI-Suchprozess bei der Suche nach der optimalen Lösung leiten.

Suchmethoden und Optimierungstheorie werden häufig zum Identifizieren effizienterer, produktiverer oder leistungsfähigerer Strategien genutzt. Mögliche Ziele dieses Ansatzes für die KI-Analytik sind die Erhöhung der Energieeffizienz, die Verbesserung der Ressourcenzuweisung und die Steigerung des Nutzens für Kunden.

So kann AWS Startups bei der Implementierung helfen:

●  Ein Logistik-Startup könnte AWS IoT für das Nachverfolgen von Fahrzeugen in Echtzeit und Amazon EMR zum Verarbeiten riesiger Mengen an Streckendaten integrieren. Anschließend könnte das Startup anhand spezieller Optimierungsalgorithmen kostengünstige, zeitsparende Routen generieren.	●  Amazon Kendra: Ein Service für intelligente Suche, der mithilfe von ML hochgenaue Suchergebnisse aus internen Dokumenten oder Wissensspeichern liefert.
●  AWS IoT: Für Startups, die auf Sensordaten angewiesen sind (Lösungen auf den Gebieten Logistik, Fertigung oder Energie), speisen die Services von AWS IoT Echtzeit-Metriken in Ihre Optimierungsalgorithmen ein und sorgen so für bessere Suchergebnisse.

Wie jede andere Investition in Technologie auch, sollte die KI-Analytik zu Ergebnissen führen, die Ihr Unternehmen auf andere Weise nicht erzielen könnte. Beim Abwägen der Optionen für das Einführen einer Lösung für KI-Analytik in Ihr Unternehmen sollten Sie wohl an erster Stelle ermitteln, welche potenziellen Ergebnisse oberste Priorität haben.

Im Folgenden sind einige der häufigsten Methoden aufgeführt, mit denen andere Startups KI-gestützte Analytik nutzen:

Schnellere Entscheidungsfindung	KI-Systeme – insbesondere solche, die mit Amazon SageMaker oder anderen KI-Services von AWS erstellt wurden – analysieren große Datensätze in einem Bruchteil der Zeit, die ein menschliches Team benötigen würde. Schnellere Analysen ergeben eine agilere Entscheidungsfindung. Beispielsweise setzen E-Commerce-Startups häufig auf Amazon Personalize, wenn es um Produktempfehlungen und Preisstrategien in Echtzeit geht.
Optimierte Abläufe	Suchmethoden und andere KI-Lösungen können die Effizienz täglicher Abläufe steigern. Ein Transport-Startup könnte aus Daten von Sensoren und Echtzeitereignissen optimale Fahrstrecken ermitteln. Sie können diese Erkenntnisse mit nur minimalem Aufwand an Infrastruktur orchestrieren, indem Sie AWS-Serverless-Technologien wie AWS Lambda oder AWS Step Functions nutzen.
Unterstützung für schnelles Wachstum	Da KI-gestützte Analytik große, komplexe Datensätze abhandeln kann, können Sie die Analytik problemlos mit Ihrem expandierenden Startup skalieren. Wenn Sie Cloud-basierte Lösungen nutzen, können Ihre Systeme einen Anstieg der Datenerfassung ganz ohne Engpässe bei der Performance bewältigen. Diese Agilität ist besonders in schnell wachsenden Branchen wie Fintech, Gesundheitstechnologie oder Marketplace-Apps wertvoll.
Vorwegnahme von Wachstumstrends	Vorhersagemodelle – wie die mit Amazon Forecast erstellten – helfen Ihrem Startup bei der Planung künftiger Änderungen beim Bedarf an Ressourcen, bei Kosten und bei der Datensicherheit. Sie können Ihre Strategien proaktiv anpassen oder umdenken, indem Sie Branchentrends vorweg erkennen. Auf diese Weise können Sie sich verändernden Marktbedingungen gerecht werden.

Es gibt keine für alle Anwendungsfälle am besten geeignete Lösung für Analytik mithilfe von KI. Bei der Entscheidung für ein KI-Modell zur Unterstützung von Analytik sollten Sie die Lösungen anhand von vier Schlüsselfaktoren bewerten, die sich auf das Verhalten des entsprechenden Modells und seinen Nutzen für Ihr Unternehmen im Laufe der Zeit beziehen:

1. Integrität skalierbarer Analytik

Theoretisch kann die Technologie, auf der KI-Analytik basiert, problemlos skaliert werden. Diese Skalierbarkeit kann jedoch durch den konkreten Anwendungsfall für die Analytik und die verwendeten Datensätze beeinträchtigt sein und zu Einschränkungen oder Komplikationen bei der Verwendung dieser Lösung führen.

Beispielsweise kann es bei einem Modell, das wissensbasierte Methoden und Reasoning-Methoden nutzt, zu Wachstumsproblemen kommen, wenn neue Kunden, neue Datenpunkte und neues Wissen in die Lösung integriert werden. Wird die Analytik nicht sachgerecht neu trainiert, kann dies die Qualität und die Genauigkeit der Erkenntnisse der Analytik beeinträchtigen.

2. Effizienz der Verarbeitung

Je mehr Überwachung, Technik und Verwaltung die KI-Analytik erfordert, desto weniger effizient wird diese Analytik. In vielen verschiedenen Anwendungsfällen kann eine Zuordnung von Ressourcen zur Beaufsichtigung durch Menschen erforderlich sein, z. B. zur Sicherstellung der Compliance mit gesetzlichen Vorschriften oder der Vermeidung von Bias. Dieses Engagement wird jedoch zu zusätzlichen Zeit- und Arbeitskosten führen, die sich auf die Effizienz Ihrer Investitionen in Analytik auswirken werden.

3. Genauigkeit und Präzision

Die Entwicklung eines KI-Modells, seine Vorhersagefähigkeiten und die Häufigkeitsrate von Datenfehlern wirken sich allesamt auf die Genauigkeit der anhand des Modells gewinnbaren Erkenntnisse insgesamt aus. Bei bestimmten Instances der KI-Analytik tritt möglicherweise ein höherer Fehlergrad auf als bei anderen.

Unbeaufsichtigtes Machine Learning erzielt beispielsweise Effizienzgewinne, indem die Aufsicht durch einen menschlichen Analysten auf einem Minimum gehalten wird. Dies bringt jedoch möglicherweise das Risiko mit sich, dass weniger genaue Erkenntnisse generiert werden. Erwägen Sie Datenqualitätssicherung, Algorithmusauswahl und kontinuierliche Überwachung, damit Präzision und Effizienz sichergestellt sind.

Zum Überprüfen auf Modelldrift und Datenprobleme können Sie Amazon SageMaker Model Monitor implementieren. Wenn Sie die Datenqualität von Anfang an sicherstellen und kontinuierlich optimieren, können Sie Ihre KI-gestützten Entscheidungen stets mit hoher Genauigkeit treffen.

4. Datenschutz

Bevor Sie eine Lösung für KI-Analytik implementieren, sollten Sie die Datenschutzrichtlinie dieser Lösung überprüfen. Ihr Startup sollte genau verstehen, wie der Drittanbieter diese Informationen sammelt, verarbeitet und speichert.

Möglicherweise möchten Sie auch evaluieren, welche Datentypen mit der Analytiklösung geteilt werden dürfen. In einigen Fällen können Einschränkungen der Datentypen, die Sie teilen möchten, den Nutzen dieser Technologie beeinträchtigen.

Thematisieren Sie den Datenschutz vom ersten Tag an. Bedenken Sie:

●  Verschlüsselung: Verschlüsseln Sie Daten im Ruhezustand mithilfe von AWS Key Management Service (AWS KMS). Um die Datenverschlüsselung während der Übertragung kümmert sich Transport Layer Security (TLS).

●  Identitäts- und Zugriffsmanagement: Mit AWS Identity and Access Management (IAM) und AWS Identity Center können Sie detaillierte Berechtigungen definieren.

Viele AWS-Services, wie Amazon S3, unterstützen Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung mithilfe von AWS Key Management Service (KMS). Für die Zugriffskontrolle sollten Sie AWS Identity and Access Management (IAM) oder das AWS Identity Center in Betracht ziehen, um Berechtigungen feinabzustimmen. Arbeiten Sie stets die konkreten Richtlinien zur Verarbeitung von Daten zu allen von Ihnen genutzten KI-Services durch.

Falls Sie über die Möglichkeiten der Nutzung KI-gestützter Analytik in Ihrem Unternehmen nachdenken, finden Sie hier einige Anregungen:

Entwicklung von Produkten und Anwendungen	Analysieren Sie Daten zu Produktnutzung, Benutzerinteraktionen und Performance-Metriken, um Bereiche zu identifizieren, in denen Ihr Produkt verbessert werden kann. Sie können Funktionen hinzufügen oder durch Ihre Lösung für KI-Analytik ausgewiesene Probleme beheben. Lösungen für die Entwicklung von KI-Anwendungen auf AWS helfen Startups dabei, ihre Architekturen und Produktionsprozesse zu optimieren und Basis- und Erweiterungsmodelle zu verwenden. Damit können Sie zuverlässig KI/ML-gestützte Produkte und Services entwickeln.
Betrugs- und Bedrohungserkennung bei Finanzdienstleistungen	Identifizieren Sie mithilfe der Erkennung anomaler Muster mögliche betrügerische Aktivitäten oder nicht autorisierte Käufe. Es können automatisierte Triggeraktionen implementiert werden, die anhand von Faktoren wie Ausgabenmustern oder Transaktionsvolumen das Risiko mindern. Amazon Fraud Detector unterstützt die Bewertung von Transaktionen in Echtzeit und spart Ihrem Team wertvolle Zeit und wertvolle Ressourcen.
Optimierung von Lieferketten in Transport und Logistik	Lieferflotten und Lieferketten können mithilfe von KI-Analytik Abläufe rationalisieren, Versandkosten senken, die Auftragsabwicklung beschleunigen und/oder auf potenzielle Störungen und Verzögerungen reagieren. Erfahren Sie mehr in unserem Leitfaden zur Optimierung von Lieferkettenprozessen mithilfe generativer KI auf AWS.
Prädiktive Analytik im Gesundheitswesen	Angehörige der Gesundheitsberufe nutzen bereits KI-Analytik zum Einbeziehen von Daten aus elektronischen Patientenakten (ePA) und anderen Quellen bei der Entwicklung von Behandlungsplänen und der Erleichterung der Patientenversorgung. Mit HIPAA-fähigen AWS-Services – wie Amazon SageMaker – können Sie Compliance sicherstellen und gleichzeitig Innovationen mit KI entwickeln.
Präventive Instandhaltung von Produktionsanlagen	IoT(Internet der Dinge)-Sensoren können Daten zum Betriebsverhalten von Fertigungsanlagen erfassen und diese Daten in eine Lösung der KI-Analytik einspeisen. KI kann Instandhaltungsmaßnahmen empfehlen, bevor Probleme eskalieren. Das vermeidet bzw. senkt mögliche Ausfallzeiten. AWS-IoT-Services lassen sich in KI-Analytik integrieren und ermöglichen somit vorausschauende Instandhaltung und Ressourcenoptimierung.
Energie- und Nachhaltigkeitsinitiativen	Trainieren Sie Suchmethoden und Optimierungsmodelle, damit Sie effizientere Energieverbrauchsansätze erkennen, die Energiekosten senken und Ihrem Startup beim Erreichen interner und externer Nachhaltigkeitsziele helfen können.

Neu bei KI-Analytik? Hier sind einige erste Schritte, die Ihnen am Anfang Ihres Weges helfen sollen:

●  Erkunden Sie die AWS-KI-Services: Sehen Sie sich zuerst die Übersicht zu AWS-KI an. Dort erfahren Sie, welche Angebote Ihren Anforderungen entsprechen, sei es Amazon SageMaker für Machine Learning oder Amazon Kendra für intelligente Suche.

●  Probieren Sie vorgefertigte Lösungen: Schauen Sie sich Amazon SageMaker JumpStart an. Dort finden Sie sofort bereitstellbare KI-Modelle, auch Modelle der generativen KI.

●  Nutzen Sie speziell auf Startups ausgelegte Ressourcen: Auf dem Portal AWS Startups finden Sie eine Reihe von Tools und Leitfäden und auch Kreditangebote. Berechtigte können über AWS Activate Guthaben und technische Schulungen erhalten.

●  Implementieren Sie bewährte Methoden: Entwickeln Sie mithilfe von AWS CodePipeline oder Git-basierten Workflows eine CI/CD-Pipeline (Continuous Integration/Continuous Delivery). Trainieren Sie Modelle regelmäßig neu, um mit sich änderndem Benutzerverhalten oder Dateneingaben Schritt zu halten.

Startups haben eine beispiellose Gelegenheit, die Leistungsfähigkeit KI-gestützter Analytik für nachhaltiges Wachstum und Innovation zu nutzen. Durch die Nutzung auf Gründer zugeschnittener Support-Ressourcen, verfügbar über AWS Activate, AWS Startup Partner Solutions und mehr, kann Ihr Startup schnell mit der Implementierung von Lösungen für anspruchsvolle KI-Analytik beginnen. Ganz gleich, ob Ihr Schwerpunkt auf betrieblicher Effizienz, Kundenerlebnis oder Produktentwicklung liegt, der Weg zum KI-gestützten Erfolg ist zugänglicher als je zuvor. 

Wenn Sie bereit sind, sich mit KI-Lösungen für Analytik zu befassen, besuchen Sie AWS Startups. Dort finden Sie speziell auf Gründer zugeschnittene Ressourcen und Leitfäden. Sie können sich auch AWS Activate zunutze machen und potenzielle Guthaben erhalten oder an einem Accelerator-Programm teilnehmen. Und wenn Sie speziellen Support benötigen, suchen Sie im Verzeichnis der Lösungen von AWS-Startup-Partnern nach Partnern, die Ihnen helfen können, Ihre Vision von KI-Analytik zum Leben zu erwecken.

Weitere Ressourcen: 

●  Berechtigte Startups können sich für AWS Activate bewerben. Dort können Startups Guthaben und technischen Support erhalten, um die Cloud-Einführung, einschließlich KI- und ML-Projekte, zu beschleunigen.

●  Suchen Sie auf der Seite Lösungen von AWS-Startup-Partnern nach spezialisierten Partnern, die Startups bei der Implementierung KI-gestützter Analytik unterstützen.

●  Auf der Seite AWS-Daten für Startups finden Sie Tools und Leitfäden zur effektiven Strukturierung und Verwaltung von Daten – eine wichtige Voraussetzung für den Erfolg mit KI.

●  Lassen Sie sich inspirieren, indem Sie auf der Ressourcenseite Apps für generative KI erfahren, wie Sie KI-gestützte Erlebnisse erstellen können.

●  Lernen Sie an diesem Cloud-optimierten Fallbeispiel aus dem echten Leben, wie die Skalierung von Serverless-Lösungen erfolgt.