5 Rollen, die jedes Team braucht, um gute KI-Assistenten zu bauen
Die Entwicklung guter KI-Assistenten für Unternehmen setzt ein Team voraus, in dem unterschiedliche Fachkräfte effektiv zusammenarbeiten. Es bedarf nicht nur Techniker:innen, sondern ebenso Fachexpert:innen, Kommunikator:innen, Designer:innen und Strateg:innen.
Von der/dem Fachexpert:in (“Domain Expert”), Software Developer:in bis hin zur Person, die ständig nach Feedback fragt: Wir zeigen, welche 5 Rollen zentral sind und welche Aufgaben sie zu lösen haben.
Sie möchten vorab noch wissen, mit welchen 8 Praxistipps Teams erfolgreiche KI-Assistenten bauen können?
Diesen Praxisleitfaden finden Sie hier:
Die 5 zentralen Rollen und ihre Aufgaben
Die / der Fachexpert:in (aka “Domain Expert”)
Die Person mit dem Unternehmens-spezifischen Wissen
Ja, KI kann beeindruckende Ergebnisse liefern, doch sie kann keine Wunder vollbringen. Es ist ein Irrglaube, dass Sprachmodelle wie GPT ohne weiteres in der Lage sind, sich tiefgreifendes, unternehmensspezifisches Wissen anzueignen, wenn man sie nur mit genügend Dokumenten “füttert”. Diese Fähigkeit, die komplexen Details, Nuancen und Verknüpfungen einer Firma zu verstehen, bleibt vorrangig menschlichem Know-how vorbehalten.
Dieses Wissen liegt bei den Fachexperten des Unternehmens, die wir bei Trustbit im Rahmen des Domain Driven Design als “Domain Experts” bezeichnen. Sie sind unerlässlich, um die feinen Details und Zusammenhänge des Geschäftsumfelds in KI-Projekte zu integrieren.
Die wichtigsten Aufgaben zusammengefasst:
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Domain Experts übertragen ihr tiefgehendes Verständnis von unternehmensspezifischen Prozessen, Produkten und Services auf das KI-System, um dieses realitätsnah und effektiv zu gestalten.
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Sie sind verantwortlich für das Prüfen und Bewerten der KI-Leistung, um kontinuierliche Verbesserungen und Anpassungen an den Geschäftszielen sicherzustellen.
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Durch ihr spezialisiertes Wissen identifizieren Domain Experts neue Einsatzmöglichkeiten für die KI innerhalb des Unternehmens und tragen zur strategischen Weiterentwicklung der KI-Anwendungen bei.
Der / die Domain Model Expert:in
Die Person, die das fachwissen in ein Domain Model übersetzt
Der Domain Modelling Experte im Rahmen von Domain Driven Design (DDD) spielt eine zentrale Rolle in der Strukturierung der Geschäftslogik, die für die Entwicklung von guten KI-Systemen benötigt wird.
Diese Person analysiert und modelliert die “Geschäftsdomäne” auf Basis des Inputs der Fachexperten (Domain Experts), um ein tiefes Verständnis der Geschäftsprozesse, Regeln und Abhängigkeiten innerhalb des Unternehmens zu schaffen. Er beziehungsweise sie übersetzt dieses Fachwissen letztlich in ein sogenannte “Domain Modell” (man könnte es auch Knowledge Map, also “Wissens-Landkarte” nennen), mit dem die KI-Assistenz Software letztlich angereichert wird, um Ergebnisse zu generieren, die den geschäftsspezifischen Logiken und Details entsprechen.
Die wichtigsten Aufgaben zusammengefasst:
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Erleichterung der Kommunikation zwischen technischen Teams und Fachexpert:innen um sicherzustellen, dass die KI-Entwicklung eng mit den Geschäftszielen und -strategien verknüpft ist.
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Erfassen und Verstehen der Kernkonzepte und -prozesse des Unternehmens, um ein detailliertes Modell der Geschäftsdomäne zu erstellen.
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Entwickeln eines kohärenten und vereinfachten Modells, das die Geschäftslogik für die KI-Entwicklung abbildet und als Brücke zwischen technischer Implementierung und Geschäftsanforderungen dient.
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Zusammenführen von Expertenwissen aus verschiedenen Bereichen des Unternehmens, um eine ganzheitliche Sicht auf die Domäne zu gewährleisten und das KI-System entsprechend zu informieren.
Die / der zentrale Kommunikator:in
Die Person, die ständig nach feedback fragt
Die Person, die ständig nach Feedback fragt und als zentraler Kommunikator fungiert, ist das Bindeglied zwischen dem Projektteam und den Endnutzern. Ihre Hauptaufgabe ist es, eine kontinuierliche Kommunikation zu gewährleisten, um sicherzustellen, dass die Entwicklung des Produkts oder der Dienstleistung stets an den Bedürfnissen der Nutzer:innen ausgerichtet ist. Sie sammelt systematisch Rückmeldungen, analysiert diese und leitet die Erkenntnisse an das Team weiter, um die Produktqualität und Benutzererfahrung kontinuierlich zu verbessern.
Die wichtigsten Aufgaben zusammengefasst:
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Dient als Hauptkommunikationskanal zwischen Nutzer:innen und dem Entwicklungsteam sowie den Stakeholdern im Unternehmen, um Bedürfnisse, Erwartungen und Erfahrungen effektiv zu übermitteln.
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Regelmäßige Erhebung von Nutzerfeedback durch Umfragen, Interviews und Nutzertests, um ein tiefes Verständnis der Nutzererfahrungen und -bedürfnisse zu gewinnen.
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Entscheidungen über die Produkt-Roadmap und die Priorisierung von Aufgaben treffen, basierend auf dem Nutzerfeedback und den Geschäftsanforderungen.
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Sicherstellen, dass alle Teammitglieder auf gemeinsame Ziele ausgerichtet sind, und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Funktionen und Rollen im Team effektiv koordinieren.
Der / die Developer:in
Die Person, die den code schreibt und sich dabei nicht in komplexer architektur verliert
Die Person, die programmieren kann und ein Verständnis für Muster, Fallstricke und der Nutzung von KI-Modellen hat, ist der technische Kern des Teams. Sie nutzt ihre Expertise, um robuste und effiziente KI-Systeme zu entwickeln, die auf soliden Algorithmen und Datenstrukturen basieren. Durch ihre Erfahrung mit den Nuancen der KI kann sie nicht nur innovative Lösungen erstellen, sondern auch potenzielle Probleme frühzeitig erkennen und beheben.
Besonders wichtig: Diese Person weiß, dass komplexe Architekturen nichts zur Produktqualität beitragen und man sich in iterativen Schritten, geleitet durch Userfeedback, Schritt für Schritt ans Ziel bewegt.
Die wichtigsten Aufgaben zusammengefasst:
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Programmierung von KI-Systemen unter Berücksichtigung des Domain Models, um die KI-Modelle mit den fachspezifischen Wissen zu verknüpfen.
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Vermittlung von technischem Know-how an das Team, um ein tiefgreifendes Verständnis der KI-Prinzipien und -Praktiken zu fördern.
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Um die Qualität des KI-Assistenten iterativ zu testen, startet der / die Developer:in mit der Bereitstellung eines Prototypen. Im Anfangsstadium des Projektes braucht es noch kein perfekt designtes User Interface, denn dies wäre vorerst Zeitverschwendung.
(Die Expertise eines / einer UX und Design Expert:in wird zu einem späteren Zeitpunkt aber sehr wohl benötigt.)
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Adaptierung des vorhandenen Systems auf Basis der Daten, die durch den zentralen Kommunikator und durch das Feedback der Domain Experts generiert wurde.
Der / die UX Product Designer:in
Die Person, die die oberfläche des ki-assistenten (das user interface) gestaltet
Der / die UX Product Designer:in ist die Person, welche die Benutzeroberfläche und die sogenannten “Nutzerführung” (die Art und Weise, wie man durch die Software geleitet wird und diese nutzt) gestaltet.
Durch ihr tiefes Verständnis für die Anwender:innen des KI-Assistenten schafft sie leicht zu bedienende Interfaces, die nicht nur zur effektiven Nutzung des Produkts anleiten, sondern auch dazu motivieren, wertvolles Feedback zu teilen, welches für die Weiterentwicklung des KI-Assistenten unerlässlich ist.
Die wichtigsten Aufgaben zusammengefasst:
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Gestaltung intuitiver Benutzeroberflächen, die die Nutzer:innen nahtlos durch die Funktionen des KI-Systems leiten und zum Austausch von Feedback ermutigen.
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Direkte Interaktion mit den Endnutzer:innen, um deren Erfahrungen und Bedürfnisse tiefgreifend zu verstehen und in das Produktdesign einfließen zu lassen.
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Nutzung des Nutzerfeedbacks als Grundlage für kontinuierliche Verbesserungen der Benutzererfahrung und zur Anpassung der KI-Funktionalitäten.
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Klare Kommunikation der Design-Lösungen an jene Teammitglieder, die das Design umsetzen und die Benutzeroberfläche programmieren.