Strategien


Künstliche Intelligenz

Die größten Hindernisse bei KI-Projekten

Christiane Pütter ist Journalistin aus München. Sie schreibt über IT, Business und Wissenschaft. Zu ihren Auftraggebern zählen neben CIO und Computerwoche mehrere Corporate-Publishing-Magazine, vor allem im Bereich Banken/Versicherungen.
Noch profitieren die wenigsten Unternehmen von Artificial Intelligence (AI). Accenture identifiziert vier Schritte, wie sich das ändern lässt. Sie um Eco-Systeme, Qualifizierung – und den festen Glauben an KI.
  • Unternehmen sollten sich zu "Industry X.0"-Firmen entwickeln. die "Applied Intelligence" anwenden.
  • Applied Intelligence kombiniert intelligente Technologien mit genuin menschlichen Stärken, Analytics und Branchenwissen.
  • Das größte Hindernis der Digitalisierung besteht in der Datenqualität

Jedes zweite Unternehmen, das der Aktienindex Standard & Poor’s derzeit zu den weltweiten Top 500 zählt, könnte aufgrund der Digitalen Transformation vom Markt verschwinden. Das behauptet jedenfalls der Berater Accenture in der Studie "Turning possibility into productivity". Wer zur anderen Hälfte zählen will, sollte laut Accenture vier Schritte vollziehen.

Datenqualität gilt als größter Schwachpunkt bei der Digitalisierung.
Datenqualität gilt als größter Schwachpunkt bei der Digitalisierung.
Foto: Accenture

Ziel muss sein, sich in ein "Industry X.0"-Unternehmen zu entwickeln, das "Applied Intelligence" anwendet. Applied Intelligence kombiniert intelligente Technologien mit genuin menschlichen Stärken, Analytics und Branchenwissen. Wer diesen Mix auf sein Kerngeschäft anwenden und skalieren kann, praktiziert Industry X.0.

Die Consultants stützen sich auf Angaben von rund 500 Industriefirmen aus sechs Ländern (China, Deutschland, Frankreich, Italien, Japan und die USA). Sie repräsentieren Automotive (Hersteller und Zulieferer), Industrie-Anlagen, Elektrik und Gebrauchsgüter. Keinem der Befragten mangelt es an Enthusiasmus, schreibt Accenture.

Die größten Hindernisse bei KI-Projekten

Das größte Hindernis sehen die Unternehmen in ihrer Datenqualität (51 Prozent). Schwierigkeiten bereiten ihnen auch Daten- und Cybersicherheit sowie die Entscheidung, sich aus eigener Kraft zum AI-Nutzer zu entwickeln oder sich dafür Partner zu suchen (jeweils 45 Prozent). Als weitere Knackpunkte gelten Data Sharing/IP Protection (40 Prozent), Kundenwahrnehmung (39 Prozent), die Definition der AI-Algorithmen (37 Prozent) und die Komplexität der Mensch-Maschine-Interaktion (36 Prozent).

Accentures Vier-Punkte-Plan

C-Level-Managern rät Accenture zu diesen vier Schritten:

1. An die Möglichkeiten von KI glauben: Die Führungsriege des Unternehmens muss von KI überzeugt sein und das intern wie extern deutlich machen. Dies kann etwa über Newsletter und öffentliche Plattformen geschehen. Zulieferer, Partner im Feld Forschung und Entwicklung sowie weitere Player im Eco-System des Unternehmens sollen einbezogen werden.

2. Eine Vision definieren: Wie sieht das digitalisierte Produkt oder der digitale Service aus, den wir anbieten wollen, und welchen Wert hat er für welche Bereiche des Unternehmens – diese Fragen müssen Entscheider beantworten. Sie starten mit einem konkreten Produkt und testen die Reaktion der Kunden des Unternehmens. Besteht das Produkt, brauchen sie sowohl eine Daten-/Digitalisierungsstrategie als auch eine Vermarktungsstrategie dafür.

Entscheider müssen einen Business Case entwickeln und einschätzen, welche Investitionen für Design und Produktion nötig sind. Verfügt ihr Eco-System nicht über die passenden Partner, müssen sie neue suchen, insbesondere im Hinblick auf Daten-Verarbeitung und Daten-Sicherheit.

3. Sich auf Transformation festlegen: Die gesamte Geschäftsführung muss sich verbindlich zur Transformation bekennen und ein Vorgehen festlegen. Dessen Motto lautet "Design, Engineer, Develop, Deliver". Alle Partner brauchen Klarheit über das vereinbarte Investitionsvolumen. Die Führungsriege braucht ein Mitglied, das sich um strategische wie auch um taktische Partnerschaften kümmert, um die nötigen Skills ins Unternehmen zu holen. Die oberste Führungsetage muss sich mit dem mittleren Management zusammensetzen, um Geschäfts- und Betriebsmodelle zu besprechen.

Für die nächsten drei Jahre kündigen chinesische Unternehmen die höchsten Investitionen in die Aufwertung ihrer Angebote mit KI an, während die USA das Schlusslicht bilden.
Für die nächsten drei Jahre kündigen chinesische Unternehmen die höchsten Investitionen in die Aufwertung ihrer Angebote mit KI an, während die USA das Schlusslicht bilden.
Foto: Accenture

4. Innovations- und Eco-Systemgetriebene Geschäftsmodelle umsetzen: Das Unternehmen braucht eine Blaupause für den Lifecycle neuer digitaler Produkte und muss die Umsatzerwartungen einschätzen. Das neue Motto lautet "Fail fast!" Falls das bisherige Eco-System nicht genug Innovationskraft bietet, muss es ergänzt werden. Das Unternehmen muss die eigene Belegschaft qualifizieren, dafür eignen sich Lerneinheiten, die die Mitarbeiter on-the-Job durchführen. Wichtig: Das Lernen muss Spaß machen!

Vom CIO zum Digitalisierungschef bei Schneider Electric

Als ein Beispiel eines Vorreiter-Unternehmens nennt Accenture Schneider Electric. Der Konzern mit Hauptsitz in Frankreich ist nach dem genannten Modell vorgegangen und hat die Frist von der Idee eines neuen Produktes bis zu dessen Marktreife um 80 Prozent verkürzt. 2017 brachte das Unternehmen mehr als 40 digitale Service-Angebote heraus, in diesem Jahr sind bereits weitere 20 in der Pipeline.

Chief Digital Officer Hervé Coureil treibt die Transformation voran, er trägt diesen Titel seit Juni 2017 und war zuvor rund acht Jahre lang CIO. Schneider Electric bezeichnet sich selbst als "führend bei der digitalen Transformation von Energiemanagement und Automatisierung in Haushalten, Gebäuden, Rechenzentren, Infrastruktur und der Fertigungsindustrie".

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