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Recruiting und Change-Management für AI

AI ist nicht nur etwas für Informatiker

21.02.2019
Damit der Einsatz von AI zum gewünschten Erfolg führt, müssen organisationsseitig die Voraussetzungen dafür geschaffen werden. Dieser Artikel zeigt Meilensteine auf dem Weg zum AI-Unternehmen auf.

Im Zuge der Einführung von AI-Technologien sind Unternehmen mit einer ganzen Reihe von Fragen konfrontiert: Wer übernimmt die Initiative? Wo fängt man am besten an? Welche Prozesse müssen gegeben sein? Wie müssen die Unternehmenskultur und die Prozesskultur aufgesetzt sein, damit AI effizient und sinnvoll genutzt werden kann? Und welches Personal braucht man und woher nimmt man es?

Kein Unternehmen wird AI-Projekte ins Leben rufen, nur um die neueste Technologie im eigenen Betrieb zu haben. In der Regel gibt es eine Herausforderung im Tagesgeschäft, eine wiederkehrende Anwendung etwa, die viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nimmt, und die möglicherweise ein Kandidat dafür ist, mit AI automatisiert und so effizienter gemacht zu werden.

AI braucht ein neues Skillset. Gebraucht werden Datenanalysten, Machine-Learning-Experten und oft auch Menschen, die garnichts oder wenig mit Informatik zu tun haben.
AI braucht ein neues Skillset. Gebraucht werden Datenanalysten, Machine-Learning-Experten und oft auch Menschen, die garnichts oder wenig mit Informatik zu tun haben.
Foto: SFIO CRACHO - shutterstock.com

"Dort etwa wo Massendaten verarbeitet werden oder wo ein großer manueller Aufwand für die Bearbeitung von Informationen entsteht kann man oft mit der Automatisierung von Prozessen und einer gewissen Intelligenz Synergien und Vorteile erzielen", sagt Carlo Dannies, Chief Operating Officer beim Microsoft-Partner BrightSkies. Diese Herausforderung kann der Aufhänger für AI sein und der erste Einstieg.

Die Unternehmensführung

Der Unternehmensführung kommt die tragende Rolle bei der Einführung von AI zu. Der Leitung sollte klar sein, dass die Digitalisierung einen tiefgreifenden Wandel darin erfordert, wie sich Unternehmen wahrnehmen und wie sie ihre Produkte entwickeln und verkaufen.

Grundsätzlich sollten sich Unternehmen zuallererst fragen, ob es für sie und die hergestellten Produkte weiter einen Markt geben wird. Bestimmte Branchen und Unternehmen werden ihren Geschäftszweck vollständig ändern müssen. Unternehmen, die vielleicht vor kurzem noch ein ganz klassisches manuelles Produkt erzeugt haben, werden möglicherweise in Zukunft zu Plattform-Anbietern. Ist also das Vertriebsmodell noch zeitgemäß? Ist eventuell die Umstellung auf ein Subscription-Modell erforderlich?

Abwarten und Tee trinken ist die schlechteste Strategie. "Als Entscheidungsträger muss ich mir bewusst sei, dass ich bei den neuen Technologien nicht sagen kann: Ich warte mal ab, wie sich das entwickelt. Stimmt das Umfeld und gibt es einen Business-Case dann sollte man die Gelegenheit am Schopf packen und Digitalisierungs- und AI-Projekte angehen", erklärt Carlo Dannies.

Die Organisationsstruktur

Um AI-Technologien einzuführen braucht es keine "AI-Abteilung": Das wäre sogar kontraproduktiv: AI ist ein Teil der digitalen Transformation und muss ein Teil der Transformation des Unternehmens werden. Der Einsatz von AI sollte deshalb im Rahmen der bestehenden Unternehmensstrukturen erfolgen.

Was sich allerdings ändert, ist die Rolle der IT. "Die IT-Abteilung wird im Zuge der Digitalisierung immer mehr zum Inhouse-Berater. Die klassische Administratorengruppe, die man in der Vergangenheit irgendwo im Keller vermutet hat, wird nach und nach verschwinden", sagt Dannies.

Eine wichtige Rolle bei der Initiierung von AI-Projekten haben spezialisierte Experten inne, die die IT-Prozesse und gleichzeitig die Business-Prozesse bestens kennen. Sie sollten in die Fachbereiche gehen und dort erklären, wie man bestimmte AI-Prozesse etabliert. "Es wird nicht jeder IT-ler der große Datenanalyst sein, aber grundsätzlich haben wir in der IT Leute mit großem technischem Sachverstand, die es gewohnt sind, ihren Mitmenschen bestimmte Sachverhalte näher zu bringen."

Die bestehenden Mitarbeiter

Ein hochsensibles Thema ist der Umgang mit Mitarbeitern. In der Vergangenheit wurden bestimmte Sachbearbeitertätigkeiten mit einem hohen Aufwand betrieben. In Zukunft werden durch die Automatisierung und durch das Einbeziehen von KI klassische Prozesse und Sachbearbeitertätigkeiten überflüssig - Aufgaben wie Dokumentenerfassung etwa oder die Auswertung von Anträgen.

Dies erfordert, Mitarbeiter wie Buchhalter auf solche Veränderungen vorzubereiten - schlicht, weil es Buchhaltungsaufgaben in der Form wie heute nicht mehr geben wird. "Deshalb sollten die Verantwortlichen immer auch begleitend tätig sein, die Mitarbeiter mitnehmen und ihnen Optionen aufzeigen, die ihnen auch noch in fünf oder zehn Jahren eine attraktive Arbeit ermöglichen."

Soweit wie möglich sollte die Weiterqualifizierung des bestehenden Personals vorangetrieben werden. Das erfordert Motivation: "Ich brauche für die neue Arbeitswelt ein anderes Anforderungsprofil, damit motivierte Leute genau in diesem Kontext arbeiten können." Der Sachbearbeiter kann sich - um nur ein Beispiel zu nennen - zum Citizen Data Scientist im Sinne von Gartner fortbilden, der Muster in den Daten erkennen und entsprechende Handlungsempfehlungen geben kann.

Recruiting neuer Mitarbeiter

Eine Qualifizierung in Richtung AI nur mit bestehendem Personal wird nicht gelingen. Notwendig sind darüber hinaus hochqualifizierte Mitarbeiter, die ganzheitlich reflektieren können und die nicht in jedem Fall im Mitarbeiterstamm zu finden sein werden. Deshalb kann es auch notwendig sein, externe Leute dazu zu holen.

"Wir haben festgestellt, dass für AI ein etwas anderes Klientel als das typische Informatikerpersonal notwendig ist," sagt Carlo Dannies. Es seien nicht mehr die klassischen Informatiker, IT-ler, Admins, und Consultants, vielmehr forme sich gerade eine ganz neue Gruppe von Fachleuten. Gebraucht würden Datenanalysten, Machine-Learning-Experten - oft auch Menschen, die nichts oder wenig mit Informatik zu tun hätten.

"Wir beschäftigen beispielsweise Physiker, Mathematiker und auch Biologen. Diese Fachleute findet man nicht fertig ausgebildet auf der Straße. Unternehmen sollten ein Profil definieren und versuchen, Mitarbeiter zu finden, die zu ihnen passen. Und sie dann in die Lage versetzen, sich weiterzubilden und zu entwickeln."

Change-Management: Die Schritte

Wie geht man AI-Projekte konkret an? Ein häufiger Fehler ist, dass Verantwortliche zu viel von einer Technologie erwarten. Die eierlegende Wollmilchsau hat sich noch immer als Schimäre erwiesen. Statt als großangelegte Top-Down Projekte sollte AI von unten angegangen werden.

In kleinschrittigen Prozessen sollten die Verantwortlichen Mechanismen finden, die das Tagesgeschäft einfacher machen. Das Ziel sollte sein, sich auf bestimmte erfolgversprechende Bereiche zu fokussieren und in kleinen, iterativen Prozessen zu lernen und so Mehrwerte zu schaffen.

Eine gute Möglichkeit, AI-Technologien sukzessive und ohne viel Aufwand einzuführen, sind die regelmäßigen Update-Zyklen. "Viele Unternehmen haben beispielsweise immer noch den SQL Server 2008 im Einsatz, dessen Support in kurzer Zeit ausläuft. Den könnte man dann zum Beispiel durch eine gemanagte Cloud-Datenbank ablösen, die automatisch AI-Werkzeuge mitbringt."

Mit solchen Datenbanken lassen sich zum Beispiel in großen Dokumentenbibliotheken über Bild- und Texterkennung ganz neue Anwendungen genieren. Und das ohne großes außerplanmäßiges Invest. Deswegen wird der normale technologische Update-Zyklus dazu führen, dass AI sukzessive in jedes Unternehmen Einzug halten wird - so oder so.

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