Die transformative Kraft von Künstlicher Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und Innovationen vorantreiben. Diese können KI in vier Phasen erfolgreich integrieren und Vorteile daraus ziehen.
Fluch oder Segen? Generative Künstliche Intelligenz, etwa in Form von Chatbots zur Kundenkommunikation oder Chat GPT zur Erstellung von Texten, erhitzt die Gemüter.
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Durch den Einsatz Generativer Künstlicher Intelligenz verändert sich weltweit die Art der Zusammenarbeit, der Innovationen und des Handelns in Unternehmen. Dabei gibt es jedoch große Unterschiede: Einige Unternehmen haben bereits einen hohen Reifegrad in der KI-Implementierung erreicht, während andere bislang kaum oder gar nicht von den Möglichkeiten profitieren.
Laut einer aktuellen BCG-Studie setzen lediglich zehn Prozent der Unternehmen entsprechende Systeme in mehreren Unternehmensbereichen ein, während 40 Prozent noch keinerlei Maßnahmen ergriffen haben. Unternehmen, die fortgeschrittene KI-Technologien nutzen, verzeichnen laut der Studie innerhalb von drei Jahren ein 2,6-faches Umsatzwachstum, 38 Prozent mehr EBIT sowie höhere Marktanteile und eine gesteigerte Kundenzufriedenheit.
Künstliche Intelligenz bietet zahlreiche Chancen, um Arbeitsprozesse zu optimieren, kreative Inhalte zu generieren und komplexe Probleme zu lösen. Um diese Potenziale voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen jedoch ihre traditionellen Arbeitsweisen überdenken und sich an neue Paradigmen anpassen.
Durch Gespräche mit globalen Unternehmenskunden und eigene Forschung zeugt sich, dass Unternehmen, die Kognitive Systeme erfolgreich nutzen, bestimmte Gemeinsamkeiten aufweisen. Das Verständnis der wichtigsten Indikatoren und Hindernisse beschleunigt dabei die KI-Nutzung. Die folgenden Phasen zeigen auf, wie Unternehmen den Einsatz systematisch optimieren können.
Phase 1: Explorationsphase
In der Explorationsphase beginnen Unternehmen, die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz zu verstehen und zu prüfen, wie sie in ihren spezifischen Kontext integriert werden kann. Es geht darum, Teams in den Bereichen KI und maschinelles Lernen auszubilden, vorhandene Daten strategisch zu nutzen und bestehende Richtlinien für Datensicherheit, Datenschutz und ethische Standards zu etablieren. Ziel ist es, Initiativen in die bestehenden Governance-Praktiken zu integrieren, um Risiken zu minimieren und gesetzliche Vorgaben einzuhalten.
Eine starke Verankerung in etablierten Richtlinien bildet die Basis für einen verantwortungsvollen Einsatz von künstliche intelligenten Systemen. Dies stärkt das Vertrauen der Stakeholder und hilft, Schwachstellen zu identifizieren, die eine Anpassung erfordern, um KI erfolgreich einzuführen.
Phase 2: Testphase
In der Testphase experimentieren Unternehmen mit Technologien, um praktische Erfahrungen zu sammeln. Pilotprojekte und Proof-of-Concepts (Machbarkeitsnachweise) bieten die Möglichkeit, Artificial Intelligence (AI) gezielt für spezifische Herausforderungen einzusetzen. Diese Tests vermitteln den Teams wertvolle Erkenntnisse und stellen sicher, dass bestehende Richtlinien und Governance-Modelle beachtet werden.
Wichtige Schritte in dieser Phase:
- Ausbildung von AI-Champions: Diese Schlüsselmitarbeiter bilden das Kernteam, sorgen für abteilungsübergreifende Unterstützung und gewährleisten die unternehmensweite Ausrichtung.
- Gezielte Finanzierung: Durch die Finanzierung und Priorisierung spezifischer KI-Projekte können Unternehmen die Relevanz der Technologie für ihre Geschäftsziele sicherstellen und die Implementierung skalieren.
- Aufbau eines Governance-Teams: Dieses Team identifiziert Risiken, gewährleistet die Datenintegrität und sorgt für die Rechenschaftspflicht.
In dieser Phase ist Kommunikation entscheidend. Alle Teams sollten sich auf gemeinsame Ziele verständigen. Transparente Kommunikation über die Fortschritte und Veränderungen durch Ai innerhalb der Organisation stärkt das Vertrauen und verdeutlicht den Mehrwert.
Phase 3: Innovationsphase
In der Innovationsphase modernisieren Unternehmen ihre Infrastruktur, führen neue KI-Rollen ein und gestalten Arbeitsprozesse um. Gleichzeitig werden Richtlinien kontinuierlich überprüft und angepasst, während neue Prozesse in den regulären Betrieb überführt werden.
In dieser Phase werden die Vorteile von Kognitiver Systeme klar sichtbar. Unternehmen müssen Umschulungsprogramme anbieten, damit ihre Mitarbeiter die Fähigkeiten erwerben, die für den Umgang mit den neuen Technologien erforderlich sind. Zudem lohnt es sich, in leistungsfähige Rechenressourcen, Cloud-Plattformen und fortschrittliche Datenspeicherlösungen zu investieren, die den Anforderungen moderner KI-Workloads gerecht werden.
Phase 4: Realisierungsphase
In der Realisierungsphase wird AI vollständig in die Entscheidungs- und Betriebsprozesse eines Unternehmens integriert. Dies eröffnet neue Möglichkeiten, treibt Innovationen voran und stärkt die Wettbewerbsfähigkeit. Alles, was in den vorhergehenden Phasen erarbeitet wurde, wird nun im täglichen Geschäftsbetrieb angewendet.
Die kontinuierliche Umschulung der Belegschaft bleibt auch in dieser Phase ein zentraler Aspekt. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter die technischen Fähigkeiten und Führungskompetenzen besitzen, um KI-Technologien effektiv zu nutzen. Eventuelle Kompetenzlücken sollten durch gezielte Schulungsmaßnahmen geschlossen werden.
Gleichzeitig sollten veraltete Infrastrukturen entweder modernisiert oder abgeschafft werden, während die neu eingeführten Arbeitsprozesse unternehmensweit skaliert werden. Das Governance-Team spielt hierbei eine zentrale Rolle, indem es die Fortschritte überwacht und Richtlinien bei Bedarf aktualisiert.
Die AI Maturity, also der KI-Reifegrad, entwickelt sich in vier Phasen.
Skillsoft NETg GmbH
Fazit: Die erfolgreiche Einführung von Künstlicher Intelligenz bedeutet nicht nur, Prozesse effizienter zu gestalten, sondern erfordert auch eine empathische Führung mit emotionaler Intelligenz. Auf diese Weise entsteht eine Arbeitsumgebung, in der Mensch und Maschine harmonisch zusammenarbeiten und das Beste aus beiden Welten kombiniert wird.
