Strategischer Leitfaden zur KI-Einführung: Bewährte Schritte für Unternehmenserfolg

Enterprise AI ermöglicht Unternehmen, digitale Transformation durch Nutzung von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning voranzutreiben.

Nicht nur verbessert es tägliche Geschäftsoperationen, sondern beschleunigt Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen.

Laut McKinsey wird KI bis 2030 13 Billionen USD zur Weltwirtschaft beitragen und das kumulative BIP um 16 % steigern.

Für progressive Unternehmen scheint der Zeitpunkt richtig, die Vorteile von KI zu nutzen.

Doch obwohl diese Technologie im Business Mainstream wird, haben wir bemerkt: Viele Organisationen sind noch nicht bereit für KI-Adoption.

Studien zeigen: 79 % der US-Führungskräfte erkennen KI-Auswirkungen auf ihre Unternehmen an. Aber nur 36 % hatten eine Change-Management-Strategie für KI-Adoption.

In diesem Leitfaden diskutieren wir, wie Sie Ihr Unternehmen auf erfolgreiche KI-Implementierung vorbereiten.

Los geht’s.

Warum sollten Unternehmen in KI investieren?

Foto: (Platzhalter)

Business-Leader suchen stets Wege zu Umsatzsteigerung, besserer Effizienz, exzellentem Kundenerlebnis. All das erreichen Sie mit KI an Ihrer Seite.

Schauen Sie sich um – Beispiele für KI-Adoption in vielen Sektoren: Intelligente Chatbots, selbstfahrende Autos, sprachbasierte persönliche Assistenten sind Business-Realität.

Betrachten Sie Ergebnisse einer globalen KI-Umfrage zu Umsatzsteigerungen in verschiedenen Sektoren.

Business-Anwendungen haben sich seit den Tagen einfacher, alter Berichterstattung weiterentwickelt und verbessert.

Heute können Anwendungen lernen und vorhersagen – was Sie tun könnten, wohin Sie gehen könnten, wen Sie treffen könnten, sogar was Sie essen möchten.

Bewaffnet mit dieser neuen Waffe zur Vorhersage von Kundenverhalten, können Sie Kundenservice-Strategie optimieren, Prozesse verbessern, substanzielle Kosten einsparen.

Diese KI-gestützten Apps liefern personalisierte Erlebnisse statt „One-size-fits-all“. Auch können sie relevante Ereignisse weit im Voraus vorhersehen und Entscheidungsträger auf Outcomes vorbereiten.

Kurz: Investition in KI hilft Ihnen:

• Geschäftsoperationen und damit Produktivität verbessern
• Entscheidungsfindung beschleunigen
• Kundenbindung und -engagement erhöhen
• Massive Daten analysieren und actionable Insights gewinnen

KI gilt nicht mehr als lang versprochene Business-Lösung. Stattdessen entwickelt sie sich als realer Funke, der Veränderungen entzündet.

Die echte Herausforderung für Unternehmen: Beste Strategie für Wertschöpfung aus heutigen KI-Investitionen finden und Landminen auf dem Weg identifizieren und überwinden.

Finden wir heraus, wie wir das schaffen und Wettbewerbern vorausbleiben.

Ihr Unternehmen auf KI-Adoption vorbereiten – Schlüsselschritte

Trotz immenser KI-Vorteile für Unternehmen ist die Zahl der Firmen, die KI-Pilotinitiativen skalierten, nicht beeindruckend.

Tatsächlich erleiden die meisten KI-Projekte Budgetkürzungen, weil sie nicht schnell genug Ergebnisse liefern.

Ist KI als Technologie schuld?

Nein. Das echte Problem ist nicht Technologie. Es ist Unternehmenskultur und -struktur, designed für ein Pre-KI-Zeitalter.

Für nahtlose KI-Adoption müssen Organisationen eine Kultur entwickeln, in der Business- und Technical-Teams leicht kollaborieren.

Kurz: Damit KI wirklich für Ihr Business nützlich ist, müssen Sie gut vorbereitet sein.

Wenn Sie KI für Ihr Business in Betracht ziehen, lesen Sie weiter und notieren Sie alle kritischen Schritte.

1. Mit KI vertraut machen

Typischerweise fokussieren Unternehmen zu stark auf die Kernentwicklung von KI-Anwendungen. Denken Sie daran: KI ist nicht primär für Softwareentwickler und Ingenieure gedacht.

Zwar sind IT-Teams zweifellos für das Bauen „smarter“ KI-Anwendungen verantwortlich, aber KI-Skills werden zunehmend für alle wichtig – inkl. Non-IT-Manager.

„KI wird Manager nicht ersetzen, aber Manager, die KI nutzen, werden jene ersetzen, die es nicht tun“, sagte Rob Thomas, Senior VP von IBM Cloud & Data Platform, zu CNBC.

Was Sie tun können?

• Schritte unternehmen, um KI-Bewusstsein im gesamten Unternehmen zu steigern.
• Zeit nehmen, um zu lernen und andere darüber aufzuklären, was KI kann.
• Internen oder externen KI-Unterricht entscheiden, basierend auf bestehender KI-Reife im Unternehmen.
• Interne KI-Akademie mit On-the-Job-Training aufbauen.

Sie können auch verschiedene Ressourcen nutzen, um Team-Learning zu verbessern. Viele Ressourcen führen durch KI-Grundkonzepte. Beispiel: TechCode Accelerator hat Partnerschaften mit Stanford University und Corporates im KI-Bereich.

2. Probleme identifizieren & kurzlisten, die KI lösen soll

Sobald Sie KI und ihre Vorteile verstehen, gehen Sie zum zweiten Adoptionsschritt: Identifizieren Sie Probleme, die KI lösen würde. So geht’s:

• Verschiedene Ideen erkunden, KI-Fähigkeiten zu Ihren Services hinzuzufügen.
• Spezifische KI-Use-Cases im Blick behalten, die Business-Probleme lösen und Wert bieten.
• Verständnis für prominente Use Cases zur KI-Adoption aufbauen – hält Dinge auf Kurs.

Stellen Sie sicher, dass der primäre Grund für KI-Adoption die Realisierung spezifischer Business-Outcomes ist – nicht bloßer Technologiefortschritt.

In dieser Phase gängige Fallstricke vermeiden:

• Nicht hängen bleiben an welchem Service, Tool, Vendor die „beste“ KI-Lösung bietet.
• Fokus nicht verlieren auf welche Business-Bereiche Sie mit KI erkunden wollen.

3. KI-Initiativ-Wert bewerten & priorisieren

Es ist essenziell, den finanziellen Wert Ihrer KI-Initiative zu kennen. Das hilft, basierend auf Unternehmenswert zu priorisieren.

• Potentiellen Business- und Finanzwert der kurzlisteten KI-Implementierungen bewerten.
• Nicht in zu vielen Initiativen verlieren.
• Kurzlistete Initiativen direkt an ihren Business-Wert koppeln.

4. C-Suite an Bord holen

Um den vollen KI-Wert zu realisieren, müssen Sie die C-Suite des Unternehmens mit ins Boot holen.

Warum?

Senior Manager und C-Level-Execs haben tiefes Verständnis für Unternehmensvision, Business-Ziele, Herausforderungen. Wenn sie KI-Bewusstsein aufbauen, können sie:

• Klares Verständnis dafür entwickeln, wie KI-Technologien funktionieren (ML, Machine Vision, NLP)
• High-Value-KI-Use-Cases im Unternehmen erkennen
• Spezifische KI-Tools & -Techniken shortlisten, die das Unternehmen für Business-Ziele nutzen kann
• Barrieren zur KI-Adoption und Auswirkungen auf Rollen identifizieren
• Angemessene Investitionsentscheidungen treffen

C-Suite muss folgende Fragen beantworten können:

• Welche Business-Herausforderungen kann KI für das Unternehmen lösen?
• Wie wird KI-Adoption in den nächsten Jahren unser Unternehmen vom Wettbewerb differenzieren?
• Können wir mit KI-Unterstützung wachsen und Marktanteile gewinnen?
• Welche Schritte sind heute nötig bezüglich Datenverfügbarkeit, Talent, Kulturwandel für KI-Adoption?

5. Internen Skill Gap bewusst sein

Wenn Sie eine Lücke zwischen dem, was Sie mit KI erreichen wollen, und der Fähigkeit Ihres Unternehmens, dies in einem gegebenen Zeitrahmen zu schaffen, finden, haben Sie einen internen Skill Gap identifiziert.

Unternehmen müssen wissen, was sie technisch und prozessual können und was nicht, bevor sie vollwertige KI-Implementierung starten.

In Gartners CIO Survey 2018 nannten 47 % der Befragten fehlende spezialisierte KI/ML-Skills als größten Pain Point.

Bei Skill Gap müssen Sie auf externe Service-Provider setzen oder neue Talente mit passenden Skills einstellen.

Sie können den internen Kapazitätsgap auch adressieren, indem Sie identifizieren, was Sie erwerben müssen und welche Prozesse intern evolvieren müssen, bevor Sie beginnen.

6. Internes KI-Team aufbauen / mit KI-Vendors partneren

Eine KI-App zu bauen ist ein langwieriger Prozess. Daher brauchen Sie einen verlässlichen Technologiepartner wie Imaginovation, der es für Sie tut.

Finden wir heraus, wann welche Strategie passt.

Sie können auch mit KI-Vendors partneren, um spezifische KI-Tools oder Module für Large-Scale-Systeme bauen zu lassen. Besonders wertvoll: Vendor mit Erfahrung im Bau des perfekten Tools für einen spezifischen Use Case. Vendor-Expertise verkürzt die KI-Lernkurve für neues internes KI-Team.

7. Experten hinzuziehen & Pilotprojekt starten

Klein starten und Ziele priorisieren. Bewusst sein, was Sie über KI wissen und was nicht. Genau hier beweist sich der Wert externer Experten oder KI-Berater.

Nicht viel Zeit in erstes Projekt investieren. Für Pilotprojekt sind 2–3 Monate ein guter Rahmen. Interne und externe Leute in kleinem Team von 4–5 Personen zusammenbringen.

Nach Pilotabschluss entscheiden Sie über das längerfristige, elaboriertere Projekt.

8. Datensilos aufbrechen

Daten in Organisationen liegen in verschiedenen Formen in verschiedenen Abteilungen vor. KI muss auf alle Daten zugreifen. Das Problem: Abteilungen speichern Daten in Silos.

Silos sind Systeme, nur für spezifische Teams zugänglich. Nicht für alle zugänglich zu sein, ist signifikante Barriere für KI-Adoption.

Können wir Datensilos aufbrechen und Daten integrieren?

Ja, aber nicht über Nacht.

Nicht in teure, große Datentransformation vor KI-Implementierung investieren. Am besten beides parallel – Daten transformieren gemäß Bedarf Ihrer KI-Initiativen.

Task Force über verschiedene Business Units bilden für Datenmanagement. Diese Force verantwortlich für Integration verschiedener Datensets und Beseitigung von Inkonsistenzen. Macht Daten präzise und konsistent.

9. Kleine Testfälle durchführen

Ich bin sicher, Sie stimmen zu: Eine brandneue KI-Strategie unternehmensweit zu implementieren braucht Zeit, Aufwand, Geld.

Aber nicht entmutigen lassen und KI-Adoption aufgeben.

Sie können einen Bereich wählen, um KI initial zu testen. Deutlich geringeres Risiko zu scheitern.

Warum? Weil effiziente Systeme langsam, Stück für Stück, gebaut werden leichter. Jede Iteration lässt Raum für Verbesserung. Gleichzeitig prüfen Sie, was KI bringt: welche Parameter erreicht wurden, Gesamtergebnis der Initiative.

Danach sind Sie besser positioniert, weitere KI-Implementierung zu planen und Executives zu überzeugen, warum Investition in KI jetzt lohnt.

Beispiel: Starten Sie mit KI-Chatbots. Allein dies reduziert Arbeitsstunden, die Ihr Team für banale Tasks aufwendet.

10. Budget für Integration & Change Management

Sie können Groundwork für KI-Adoption legen durch unternehmensweites KI-Bewusstsein kombiniert mit Employee Buy-in für die KI-Initiative.

Reicht das für reibungslose KI-Integration in alle Business-Prozesse?

Nein. Neben diesen Aktivitäten müssen Sie Budget für Adoption-Aktivitäten einplanen – genau wie für Development.

Lassen Sie mich klären, wie Sie KI-Tools mit Business-Prozessen integrieren.

Nun, KI-Tool-Integration involviert Workflow-Redesign, Training sowie Change Management. Sie müssen all diese Supporting-Aktivitäten lange vor Deploy der KI-Lösung starten. Das bereitet Ihr Team auf neue Tools vor und vermeidet unangenehme Überraschungen. Gut gemacht, stellt es sicher, dass das Team sich seines essenziellen KI-Weges bewusst und involviert fühlt.

Zudem hilft Planung und Vorbereitung der Enterprise für KI-Adoption, potenzielle Adoptionsbarrieren zu identifizieren.

Sie ergreifen dann Korrekturmaßnahmen – vielleicht Workflow redesignen oder KI-Tool modifizieren.

Wie Barrieren angehen?

KI hat unbegrenztes Potenzial, Ihr Business zu transformieren. Obwohl sie signifikante Rolle in Wachstum und Erfolg spielen wird, können Sie noch Herausforderungen bei der Implementierung face.

Sehen wir uns einige Pain Points an und was wir tun, um sie zu überwinden:

Fehlende richtige Skills

KI im Business ist noch emerging. Daher ist Expertenzahl begrenzt.

KI-Adoption braucht Support von relevanten Subject-Matter-Experts und Data Scientists. Aber Sie werden sie nicht leicht und günstig finden. Zudem müssen Sie sicher sein, die richtigen Leute zu bekommen. Sind Sie kein Experte, wissen Sie nicht, ob Ihr neuer Data Scientist gut ist.

Als kleines Unternehmen haben Sie begrenztes Budget für Ihre KI-Initiative.

Wie vorgehen bei Expertenknappheit und hohen Kosten?

Sie können einen Vendor für Ihre KI in Betracht ziehen. Beim Outsourcing schauen Sie auf Vendor-Portfolio – welche Projekte lieferten sie?

Nicht nur ist KI-Adoption teuer, sondern ebenso zeitintensiv. Externes Team mindert Risiko: Sie starten mit kleinem Systemteil.

Datenqualität & -quantität managen

KI funktioniert am besten mit riesigen Mengen hochwertiger Daten. Sie lernt aus verfügbarer Information wie wir Menschen. Aber um aus Mustern zu lernen, braucht KI viel mehr Information, um Features zu erkennen oder Konzepte zu verstehen.

Ohne ausreichende Daten – oder wenn Situation keinem vergangenen Datenmatch entspricht – wird KI straucheln.

Am besten machen Sie Ihre Daten richtig.

Nicht nur auf öffentlich verfügbare Infos verlassen. Dann haben Wettbewerber dieselben Infos – kein Vorteil.

Angst vor dem Unbekannten

Viele Unternehmen verstehen die Vorteile von KI am Arbeitsplatz nicht fully. Dann gibt es Angst vor Jobverlust, Maschinen übernehmen Menschen, Change Management.

Strategie entwickeln, um KI-Wissen im Unternehmen zu steigern.

Auch Quantifizierung von KI-Vorteilen ist nicht immer einfach. Während manche Benefits wie Umsatzsteigerung, Zeitersparnis klar quantifizierbar sind, sind andere wie verbessertes Kundenerlebnis schwer präzise zu definieren und messen.

Sie können Wege suchen, alle Arten von Benefits zu quantifizieren und an spezifische KPIs zu koppeln.

Arbeiten Sie an Change-Management-Strategie für Ihr Business.

Ihr Unternehmen auf KI-Adoption vorbereiten mit Imaginovation

Suchen Sie Wege, Business-Probleme innovativ zu lösen, Ausgaben und Zeit zu senken?

Wir helfen Ihnen, Verständnis für KI zu formen und wie sie Ihnen hilft, Services für die Zukunft zu bauen.

Wenn Sie KI-Technologie erkunden wollen, aber unsicher sind, wie Sie vorgehen – wir helfen Ihnen, eine Strategie für die KI-Revolution Ihres Business zu entwickeln.

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