Deutsche Führungskräfte sind sich der Bedeutung von KI wohl bewusst. Allerdings zeigen sie sich beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz eher zurückhaltend, weil sie aktuell den Nutzen für ihr Unternehmen nicht sehen. Für Regulierung plädieren sie dennoch.
Aktuell sehen Unternehmenslenker durchaus das Potenzial von Künstlicher Intelligenz. Aber offenbar fehlt es an Vorstellungskraft, entsprechende Anwendungsgebiete für Unternehmen zu erschließen.
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Viele Unternehmen in Deutschland sehen für sich keine Anwendungsfelder für Künstliche Intelligenz (KI). Das ist das Ergebnis einer Studie des TÜV-Verbandes (VdTÜV) unter 500 Unternehmen ab 50 Mitarbeiter. Befragt wurden Geschäftsführer und IT-Verantwortliche. Demzufolge erkennt aktuell jedes zweite Unternehmen keine sinnvollen Einsatzgebiete für KI.
Wenn es um den bereits praktizierten Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der deutschen Wirtschaft geht, fällt das Ergebnis noch frappierender aus. So nutzt derzeit nur eines von zehn Unternehmen Artifizielle Intelligenz. Lediglich vier Prozent haben konkrete Planungen dafür, rund 15 Prozent diskutieren zumindest darüber. "Gerade der Mittelstand traut sich an Künstliche Intelligenz noch nicht ran. Vielen Unternehmen fehlt es an Know-how, was zu Unsicherheiten beim Einsatz der Technologie führt", sagt Dirk Stenkamp, Präsident des TÜV-Verbandes.
Hürden beim KI-Einsatz in Unternehmen
Die Gründe für die Zurückhaltung beim Thema Artificial Intelligence sind dabei vielfältig. Neben fehlenden Anwendungsmöglichkeiten, fürchten 42 Prozent, sich rechtlich auf dünnem Eis zu bewegen, jeweils 41 Prozent sehen Datenschutzprobleme beziehungsweise mangelndes Fachwissen und Personal als Hemmnisse. Sicherheitsbedenken führen 27 Prozent der Unternehmen ins Feld. Rund ein Viertel hat ethische Vorbehalte.
Obwohl beinahe acht von zehn Unternehmen angeben, KI bringe Unternehmen Wettbewerbsvorteile und mehr als 50 Prozent darin eine Technologie sehen, die sie besser vor Cyber-Angriffen schützen könne, bleibt der Einsatz in Deutschland noch die große Ausnahme. Dennoch ist neun von zehn Unternehmen eine gesetzliche Regelung wichtig, um die Haftung bei Schäden durch KI-Systeme zu klären.
Blockaden überwinden und eine KI-Strategie entwickeln
Künstliche Intelligenz hat also offenbar im Management ein Akzeptanzproblem. Und es scheint an kreativen Ideen zu mangeln, wie KI in die digitale Transformation der Wirtschaft integriert werden kann. Unternehmen müssen daher zunächst das Potenzial von Künstlicher Intelligenz gezielt ermitteln, schreiben Philipp Gerbert, Jan-Hinnerk Mohr, Michael Spira und Benjamin Niestroj. Im Buchkapitel "Roadmap zur Unternehmenstransformation durch den Einsatz künstlicher Intelligenz" geben Sie auf Seite 205 ff. eine Empfehlung für ein entsprechendes Vorgehensmodell:
- Strategieentwicklung: Unternehmen sollten zunächst so genannte Value Pools identifizieren und die eigene Position im Kampf um Wettbewerbsvorteile bestimmen beziehungsweise geeignete Strategien definieren. Die zentrale Frage dabei ist, wie Unternehmen mit KI-Innovationen digitale Überlegenheit gewinnen können.
- Spezifische Anwendungsfälle (Use Cases): Zudem ist ein Vorgehensmodell erforderlich, um KI-Anwendungsfälle zu erstellen, zu priorisieren und umzusetzen. Welche Kundenbedürfnisse sollen befriedigt, welche Prozesse oder Datenpools durch Künstliche Intelligenz verbessert werden?
- Transformation des operativen Modells: Hier geht es um die Industrialisierung der IT- und Datenumgebung, von Prozessen und Organisation, Mitarbeitern und Fähigkeiten sowie Einbettung in ein Ökosystem.
Das St. Galler Management Modell für KI
Eine andere Möglichkeit für Unternehmen, sich einen Zugang zu Artificial Intelligence zu erschließen ist das St. Galler Management Modell für KI, welches Benjamin van Giffen, Damian Borth und Walter Brenner in dem Artikel "Management von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen" vorstellen, der in der Zeitschrift "HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik", Ausgabe 1/2020 erschienen ist.
Die Autoren definieren sieben KI-bezogene Handlungsbereiche, die Unternehmen gezielt angehen sollten: Neben dem Management sind Organisation, Recht, Compliance, Lebenszyklus, Technologie-Infrastruktur und Cyber-Sicherheit die Bereiche für ein Managementsystem, das einen Überblick über die Chancen und Herausforderungen gibt, die in der Steuerung von KI liegen.