Ein Titelgewinn im Mannschaftssport ist in den meisten Fällen eine Kombination aus harter Arbeit, starkem Gemeinschaftssinn und gutem Timing. Um die Weichen schon vor Saisonbeginn in Richtung Erfolg zu stellen, gilt daher im Sport wie auch für KI-Modelle: durch ein gelungenes Training können Trainer und Team die Spielsituationen bestmöglich vorbereiten und Einzelspieler aufeinander einstellen.
Pegasystems erklärt, wie durch das richtige Training und die Ausrichtung von KI-basierten Agenten und Komponenten eine Anwendung entsteht, die das Saisonziel dauerhaft erreicht.
1. Trainerstab
Der Trainerstab formt aus individuellen Spielerpersönlichkeiten eine Mannschaft, die gemeinsam an einem Ziel arbeitet. Dazu entwickelt er ein Spielsystem und taktische Repertoires, testet diese in der Praxis und schwört das Team darauf ein. Der Trainingsstab im KI-Team besteht aus Product-Ownern, Applikationsmanagern und Solution-Designern, die dafür verantwortlich sind, dass aus einzelnen Technologiebausteinen eine anwendbare Applikation entsteht. Dafür muss der Trainerstab die Anforderungen an das Produkt definieren, den Entwicklungsprozess technologisch begleiten und am Schluss den Erfolg in der Saison verantworten.
2. Spielerkader
Auch wenn jeder Trainer gerne möglichst viele große Namen im Kader hätte, limitiert ihn das Vereinsbudget. Das ist nicht generell von Nachteil, denn auch umgekehrt ist eine Mannschaft aus Koryphäen noch lange kein schlagkräftiges Team. Im Spielerkader der KI müssen deshalb kleine und große Technologien, von Machine Learning bis zu Neuronalen Netzen und LLMs, zu einer funktionierenden Anwendung zusammengebaut werden.
3. Spielstätte
Grüner Rasen, blauer Himmel und sonniges Wetter, dazu gesundes Essen und abwechslungsreiche Plätze. Eine ansprechende Spielstätte sorgt für den Wohlfühlfaktor und rundet ein gutes Trainingslager ab. Denn neben der Infrastruktur sind es die vielen Kleinigkeiten, mit denen der Aufenthalt besonders nachdrücklich auf das Team wirkt. Auch für Künstliche Intelligenz ist die Trainingsstätte von besonderer Bedeutung: sie sorgt für die passende Infrastruktur und ist der Koordinationsort, mit dem die unterschiedlichen Technologien betrieben werden. Das ist entscheidend, um die Leistung aller Beteiligten in der Entwicklung und im Betrieb sicherstellen zu können.
4. Trainingsplan
Ein Trainingslager ist bekanntlich kein Urlaub, sondern soll die Mannschaft fit für die anstehende Saison machen. Dazu braucht es einen ausgefeilten Trainingsplan, der Kraft- und Konzentrationseinheiten, Spielübungen, Regenerationsphasen und vieles mehr enthält. Wenn KI ins Trainingslager geschickt wird, muss ebenfalls alles darauf ausgerichtet werden, die Systeme in kurzer Zeit so fit wie möglich zu machen. Dazu werden Szenarien gezielt zusammengestellt, um den Nutzungskontext abzubilden und die verschiedenen Technologien zu einer Anwendung über zahlreiche Schritte und Iterationen zusammenwachsen zu lassen.
5. Testgegner
Mit Testgegnern im Trainingslager können Trainer verschiedene Variationen und Simulationen in der Aufstellung testen, um sich auf unterschiedliche Gegner und ihre Stärken einzustellen. Allerdings gibt es hierbei Grenzen: aufgrund des Kaders kann oft nicht jede Idee realisiert werden. Die Testgegner für KI ermöglichen im Rahmen einer überwachten Lernsituation das Training der Künstlichen Intelligenz. Die Trainingsdaten sollten relevant, repräsentativ, fehlerfrei und vollständig gewählt sein, damit die KI schnell, sicher und zielgerichtet eingesetzt werden kann. Wie auch beim Sport gilt: nicht alle Wunschdaten sind verfügbar oder bezahlbar.
6. Medizinstab
Im Hochleistungssport gehen Athleten an ihre körperlichen und psychischen Grenzen. Die tägliche Gesundheits-Prävention ist deshalb ebenso wichtig wie die Heilung von Verletzungen. Ein Gesundheitsstab aus Ärzten, Psychologen und Mentaltrainern unterstützt Spieler dabei, die maximale Leistung abzurufen. Auch KI-Modelle und Algorithmen müssen während des Einsatzes stetiges Feintuning erhalten und an neue Entwicklungen angepasst werden. Diese Kleinigkeiten können oft einen großen Unterschied im Endprodukt machen.
„Wer KI-Anwendungen langfristig und erfolgreich im Unternehmen etablieren möchte, muss eine KI-Governance etablieren. Diese stellt sicher, dass richtig trainiert, zusammengestellt und monitort wird. Wenn Verantwortliche die KI-Anwendungen kontinuierlich und compliant begleiten, steht einer stetigen Verbesserung nichts mehr im Wege“, erklärt Florian Lauck-Wunderlich, Senior Project Delivery Leader bei Pegasystems.