Wofür und wann kann AI sinnvoll eingesetzt werden?
Bevor wir zum Hauptthema kamen, der Demonstration einer AI-Anwendung, die Deimos für Swiss Olympic entwickelt hat, stellte unser Geschäftsführer Peter Mohn die Frage:
Ist AI ein Hype, ein Trend oder ein Wendepunkt?
Zunächst wurde beleuchtet, wo wir als Deimos in Bezug auf AI stehen. Wie wir die Entwicklung von AI einschätzen und wie und wo wir uns einbringen können und werden.
Die Deimos hat sich bezüglich AI klar positioniert und erste Projekte umgesetzt. Dazu gehört eine Strategie, die sich in drei Punkte gliedern lässt:
Technologie verstehen und anwenden: AI ist unter anderem Teil der Softwareentwicklung und wird von Programmierern eingesetzt. Daher ist es wichtig, dass wir die neuen Trends kennen und wenn sinnvoll auch nutzen können.
Technologie als Werkzeug: In der Softwareentwicklung wird AI schon lange als unterstützendes Werkzeug eingesetzt. Ein Beispiel ist der GitHub Copilot, ein AI-basiertes Programmierassistenz-Tool, das von GitHub in Zusammenarbeit mit OpenAI entwickelt wurde. Es nutzt maschinelles Lernen, um Programmierern Vorschläge für ganze Codezeilen oder -blöcke zu machen, die auf dem Kontext des aktuellen Codes und früheren Eingaben basieren.
Technologie für neue Anwendungsfälle: Es gibt Softwareprojekte, bei denen sich der Einsatz von AI lohnt. Andere, und heute noch die meisten, werden ohne AI-Prozesse auskommen. Um genau diese Frage zu beantworten, wo sich der Einsatz von AI lohnt, haben wir einen dreiteiligen Workshop entwickelt. Mehr dazu in der Grafik oben: AI-Anwendung - von der Frage zum Produkt
AI-Basics und Vorgehensmodell der Deimos
Im zweiten Teil der Impulsvorträge hat unsere Business Analystin Patrizia Mottl die Grundlagen der Artificial Intelligence wie folgt dargestellt:
Seit den 1980er Jahren hat sich das maschinelle Lernen (Machine Learning) als ein Bereich der künstlichen Intelligenz entwickelt, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen konzentriert, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und sich an sie anzupassen. Und ab 2020 entstanden Generative AI-Technologien, die in der Lage sind, eigenständig komplexe Inhalte wie Text, Bilder und Musik zu erzeugen.
Das Vorgehensmodell der Deimos zu AI-Anwendungen
Wie das obige Beispiel von Midjourney zeigt, schreitet die Entwicklung der AI-Möglichkeiten rasch voran.
Viele Unternehmen reagieren darauf und suchen nach Möglichkeiten, AI einzusetzen.
Um die richtigen Anwendungen zu finden, die idealerweise mit AI-Technologien umgesetzt werden, hat Deimos ein Workshop-Angebot entwickelt, das sich in drei Schritte gliedert:
- Welche Fragestellungen gibt es im Unternehmen?
- Welche dieser Fragen können mit AI unterstützt werden und welche Daten sollen und können dafür verwendet werden?
- Plausibilisierung als MVP/Prototyp für Go/No-Go-Entscheid entwickeln
Dieses Vorgehen schilderte Patrizia den Gästen und übergab damit an Stefan Ellenberger zur Präsentation des realisierten AI-Projektes für Swiss Olympic.
Der AI-Case von Swiss Olympic
Um uns einen Eindruck von Swiss Olympic zu verschaffen, gab uns Stefan Ellenberger, Leiter IT von Swiss Olympic, einen Überblick über die Organisation und die aktuelle IT-Landschaft.
Deimos hat unter anderem ein Gateway zur Synchronisation verschiedener Quellsysteme entwickelt und damit die Möglichkeit geschaffen, einfacher auf Daten zugreifen zu können. Dies erleichterte unter anderem die Entwicklung des AI-Projekts, welches komplexe Abfragen zur Athlet*innenbiografie ermöglicht.
Live-Demo der Abfrage zur Athlet*innenbiografie
Im Anschluss an die Vorträge bildete die Live-Demonstration der Athlet*innenbiografieabfrage den Höhepunkt des Abends.
Ziel war es, wie Nina Heyder eindrücklich demonstrierte, einer Person ohne Programmier- und Datenbankkenntnisse durch Prompts zu ermöglichen, Informationen über die Karriere der Athlet*innen und eine einfache Auswertung der Athlet*innendaten abzufragen.
Die von Nina an die AI-gestützte Abfrage gestellten Prompts lauteten unter anderem:
- Wie viel Fördergeld wurde 2022 pro Kanton an Frauen und Männer ausbezahlt?
- Wie viele Athleten habe 2021 an den olympischen Spielen teilgenommen, die bereits früher an olympischen Spielen teilgenommen haben?
- Wie viele Patenschaften gab es in den letzten 20 Jahren pro Jahr?
- Wie viele Athleten, die eine Patenschaft erhalten haben, besitzen eine Elite-Card?
Die nachstehende Grafik zeigt die AI-Architektur, welche beim Projekt von Deimos eingesetzt wurde.
Wir blicken auf eine gelungene Veranstaltung zurück, die nach den Referaten und der AI-Demo mit vielen Gesprächen fortgesetzt wurde.
Herzlichen Dank an Stefan Ellenberger von Swiss Olympic und allen Gästen für den Besuch. Wir freuen uns auf das nächste Treffen und wer bis dahin noch zu Themen rund um AI recherchieren möchte, kann sich jederzeit an uns wenden, wir helfen gerne weiter.
