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Expertentipps

5 Erfolgsaspekte für den KI-Einstieg

04.03.2019
Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet eine ganz neue Dimension der Effizienz – entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Das spornt immer mehr Unternehmen an, in Sachen KI aktiv zu werden. Doch, was gibt es zu beachten, damit der KI-Einstieg gelingt? Zwei Experten aus der Praxis zeigen 5 Aspekte auf, auf dies es ankommt.
Denken Sie im Zuge der Einführung Künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen auch an Ihre Mitarbeiter. Vertrauen, Sicherheit und Perspektive sind essenziell bei der Veränderungsbegleitung.
Denken Sie im Zuge der Einführung Künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen auch an Ihre Mitarbeiter. Vertrauen, Sicherheit und Perspektive sind essenziell bei der Veränderungsbegleitung.
Foto: kentoh - shutterstock.com

Der massive Zuwachs geschäftskritischer Daten erhöht den Zeit- und Kostendruck auf Unternehmen erheblich - auch wegen oft knapper Personalressourcen. Das ruft Lösungen auf den Plan, mit denen sich der Spagat zwischen Datenflut und Prozesseffizienz meistern lässt. KI kann Teil solcher Lösungen sein. Denkt man nur an das Automatisieren von Prozessen mittels Machine Learning oder Optimieren von Prozessen mittels analysegestützter Prognosen und Handlungsempfehlungen.

KI-Tools sind heute gut verfügbar und auch keineswegs nur für große Unternehmen erschwinglich. Entsprechend schnell wächst die Zahl derer, die mit KI-Vorhaben technologisches Neuland betreten. Für den effizienten Einsatz dieser Lösungen ist es hilfreich, einen Blick in die Praxis zu werfen und aus Best Practices beziehungsweise Lessons learned Schlüsse für das eigene Unternehmen zu ziehen. Carlo Dannies vom Hamburger Beratungshaus und Cloud-Spezialisten Bright Skies und Marc Launhardt von Prodware zeigen aus ihrer Erfahrung in Kundenprojekten 5 Aspekte auf, auf die es sich bei AI-Projekten zu achten lohnt.

1. Erstellen Sie einen Business-Case

Die Kosten-Nutzen-Relation ist bei KI-Vorhaben weniger leicht greifbar als bei IT-Projekten oftmals üblich. Nicht zuletzt, weil sich der nötige Aufwand zum Bereitstellen KI-tauglicher Daten im Vorfeld selten exakt bestimmen lässt. Umso wichtiger ist ein Business-Case. Er zeigt Schwarz auf Weiß, ob sich ein Vorhaben betriebswirtschaftlich und strategisch lohnt.

Dabei sind auch Risiken ins Kalkül zu ziehen. Eine Kernfrage in diesem Zusammenhang ist, wo das Projekt-Know-how verortet sein soll - im Unternehmen oder beim Projektpartner? Bewährt hat sich, konkretes AI-Know-how auch intern vorzuhalten, um Kontinuität etwa bei einem Partnerwechsel zu gewährleisten. Inwieweit das gewollt oder machbar ist, hängt von der eigenen Sourcing-Strategie und den verfügbaren Ressourcen ab.

2. Nutzen Sie inkrementelle Projektansätze

Ob ein Unternehmen agile Verfahren einsetzt, wie Scrum, oder kleinste "Wasserfall"-Projekte aneinanderreiht: Für den KI-Einstieg eignet sich ein inkrementeller Ansatz, bei dem in kleinen Schritten vorgegangen wird, am besten. Zum einen entfallen langwierige Konzeptphasen, riesige Pflichtenhefte und riskante Big-Bang-Freigaben. Zum anderen sind Arbeitspakete besser überschaubar und Golive-Termine früher möglich. So erzielen Unternehmen einen schnelleren Nutzen und ROI. Anwender können sich sukzessive mit der neuen Arbeitsweise von KI vertraut machen. Das Projektteam erhält frühzeitig Feedback, tut sich mit Änderungen leichter und gewinnt wertvolle Erkenntnisse für Folgeaufgaben.

3. Setzen Sie sich kleine SMARTe Ziele

Aus den gleichen Gründen, die fürs inkrementelle Vorgehen sprechen, sollten KI-Einstiegsprojekte kleine Optimierungen anpeilen, etwa für einzelne Arbeitsschritte. Dies erleichtert ein Formulieren "SMARTer" Ziele (Spezifisch, Messbar, Attraktiv, Realistisch, Terminiert), die KI-Einsteigern in puncto Orientierung und Erfolgskontrolle gute Dienste leisten. Für die Zielformulierung lohnt ein Blick in den Business-Case. Dort finden sich meist schon recht klare Ziele, die attraktiv und realistisch sind, sowie Hinweise auf mögliche Kennzahlen beziehungsweise Messbarkeitskriterien.

4. Wählen Sie passende Werkzeuge

KI-Tools sind in der Regel plattformbezogen. Also ist die Frage nach passenden Werkzeugen eher eine Frage nach der passenden Plattform. In der bisherigen Praxis haben sich Cloud-Plattformen bewährt. Damit lassen sich KI-Infrastrukturen effizient bereitstellen und betreiben sowie Kollaborationspartner sehr leicht einbinden. Auch gibt es in der Cloud schon viele fertige KI-Services, die quasi nur noch konfiguriert werden müssen. Unabhängig davon lohnt die Wahl einer etablierten Plattform, wie etwa Microsoft Azure.

Etablierte KI-Plattformen verfügen über ein solides Software- und Partner-Ökosystem, auf das Nutzer langfristig bauen können. Bietet eine solche Plattform neben standardisierten KI-Services auch noch alle benötigten Tools - umso besser. Letztlich muss sie aber vor allem eins: zum Unternehmen passen.

5. Change Management: Machen Sie Veränderungsbegleitung zur Chefsache

KI verändert Arbeitsweisen maßgeblich, und Mitarbeiter können schwer einschätzen, was das für sie bedeutet. So entsteht Unsicherheit bis hin zur Angst, der Technik weichen zu müssen. Um die Mitarbeiter für KI-Vorhaben zu gewinnen, ist eine Veränderungsbegleitung essenziell. Mitgetragen vom Management, sollte sie insbesondere Folgendes umfassen:

  • Vertrauen schaffen - Mitarbeiter frühzeitig über Veränderungen informieren und sie in die Veränderungsgestaltung einbinden

  • Sicherheit geben -Mitarbeitern KI-Mechanismen verständlich machen und ihnen aufzeigen, dass KI sie entlastet, nicht ersetzt

  • Perspektive bieten - Mitarbeiter in Richtung KI weiterentwickeln, um sie für eine zunehmend KI-gestützte Arbeitswelt zu qualifizieren

Mindestens ebenso wichtig sind für die Mitarbeiter Strukturen und Vorbilder zur Orientierung: von einer stabilen Veränderungskultur bis hin zu Vorgesetzten, die mit gutem Beispiel vorangehen. Dann lassen sich KI-Initiativen und -Erfolge im Unternehmen nachhaltig verankern.

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