10 entscheidende Fragen vor der KI-Einführung in Ihrer Organisation

KI (Künstliche Intelligenz) und ML (Machine Learning) können Organisationen Durchbrüche in Produktionssystemen und sogar Wettbewerbsvorteile bieten – wenn sie durchdacht und im richtigen Kontext eingesetzt werden. Digitale Transformation und ihre Fortschritte erzeugen Druck auf Unternehmen aus Angst, zurückzubleiben, was zu vorzeitiger Bereitschaft der Führungskräfte führt, diese Technologien zu implementieren.

Doch in den meisten Fällen bleiben fundamentale Barrieren bestehen, und wenige Unternehmen verfügen über die Basiskomponenten, die KI Wert im großen Maßstab generieren lassen. Klarheit über KI-Chancen und zentrale, definierte Strategien zur Beschaffung der benötigten Daten sollten der Ausgangspunkt für jede Entität sein, die sich in diese Transformation begibt.

Daher sollten Unternehmen vor Einführung einer KI- und ML-Strategie folgende Fragen stellen:

1. Welches Problem wollen Sie mit KI lösen?

Zentral ist die Probledefinition. Was sucht das Unternehmen? Ein ML-Modell, das es löst? Ist bekannt, wofür KI-Systeme konkret eingesetzt werden?

Wichtig: Erkennen, welche Aktivitäten ineffizient oder personalintensiv sind, und bestimmen, wie KI/ML diese Probleme mindern kann.

2. Wie plant das Unternehmen, KI zur Chance zu machen?

Wie will das Unternehmen das Problem angehen und die Lösung implementieren?

Hier ist essenziell, die Probledefinition in ein maschinelles Lernproblem umzuformulieren und so zu implementieren, dass kein Wertverlust oder Verlangsamung im Transformationsprozess entsteht.

3. Benötigt das Unternehmen eine temporäre oder permanente Lösung?

KI-Technologien müssen zum Kerngeschäft werden und von einem Mindset-Wechsel im Management begleitet sein. Die meisten Erfolgsgeschichten basieren auf digitaler Transformation auf allen Ebenen.

Je nachdem, ob ein KI-Modell für eine spezifische Aktion oder für tägliche Prozesse gebraucht wird, entscheidet man sich für ein maßgeschneidertes Produkt, eine standardisierte Lösung oder einen temporären Service.

4. Verfügt das Unternehmen über die nötigen Daten, um das KI-Modell zu füttern?

Die Qualität des KI-Modells hängt direkt von Qualität und Quantität verfügbarer Daten ab. KI-Nutzung bedeutet, ein präzises, aussagekräftiges Datenmodell zu trainieren, das KI-Systeme füttert, damit sie autonom funktionieren lernen – qualitative historische Daten sind der Schlüssel.

Hat mein Unternehmen genug Daten? Sind die Datenquellen, die KI nutzt, zuverlässig? Verfügt das Unternehmen über eine robuste Datenarchitektur? Um dies zu beantworten, braucht es einen soliden Rahmen aus Zielen und KPIs (Key Performance Indicators) und eine robuste Datenstrategie, um den maximalen Wert herauszuholen.

5. Sind diese Daten digitalisiert?

Liegen die Daten in digitalen Systemen vor? Für korrektes Datenmanagement müssen sie digitalisiert, zentralisiert, organisiert und in verschiedenen digitalen Tools (CRM, ERP, SCADA etc.) oder Datenbanken, CSV, Excel etc. integriert sein. Andernfalls kann Digitalisierung und KI-Nutzung lange dauern und manchmal unüberwindbare Investitionen erfordern.

6. Verfügt das Unternehmen über die notwendigen Ressourcen für die Implementierung?

Das Unternehmen muss realistisch einschätzen, ob es wirklich über nötige personelle und finanzielle Ressourcen verfügt, um den Wandel zu absorbieren. Wo finden wir Experten für KI-Deployment? Wie hoch ist das Budget für ein ML-Modell?

Für reibungslosen Übergang und korrekte Integration in interne Systeme ist ein technisches Team entscheidend, das das Unternehmen und den Entwickler/Data Scientist kennt. Zudem müssen diese Teams qualifiziert sein, die zu implementierenden Modelle in die Unternehmenssysteme zu integrieren.

Andererseits hängt die Genauigkeit des KI-Modells von Budget, Ausstattung und Zeit ab, die das Unternehmen für die Entwicklung aufbringt. All das bestimmt auch, ob das Unternehmen einen On-Demand-Service oder ein eigenes, vom Team implementiertes Modell wählt.

7. Welche Folgen hat ein KI-Versagen?

KI-Modelle arbeiten durch hochentwickelte Algorithmen und statistische Korrelationen, aber es gibt immer einen Fehlerpuffer. Will das Unternehmen KI in einem Prozess mit hoher Variabilität und niedriger Genauigkeit einsetzen – oder umgekehrt? Welche Risiken und wie viel Investition ginge verloren, wenn es nicht funktioniert?

Je nach verfügbaren Systemen und Daten muss das Unternehmen bewerten, ob die erwartete Genauigkeit hoch genug ist, um fortzufahren.

8. Wie wird KI in die Gesamtstrategie des Unternehmens integriert?

Wie integriert das Unternehmen KI mit Prozessen und Menschen? Gibt es Schnittpunkte, wo KI mit Prozessen kollidiert?

KI sollte nicht als Stand-alone-Technologie, sondern als integrierte Lösung implementiert werden, die in Synergie mit allen Unternehmensbereichen tritt, um Produktivität und Ergebnisse zu maximieren. Das Unternehmen muss prüfen, ob das KI-Modell mit den anderen Parteien zusammenarbeiten kann und welche Probleme entstehen könnten.

9. Wie wirkt sich diese Veränderung auf die Mitarbeiter aus?

Inwiefern wird KIs Fähigkeit, aktuell von Mitarbeitern ausgeführte Aktivitäten zu automatisieren, die Belegschaftsgröße beeinflussen? Mitarbeiter können skeptisch gegenüber Veränderung sein; das Unternehmen muss ethische Lösungen finden, damit sie nicht an Wert und Motivation verlieren.

Effektive Change-Programme fokussieren auf spezifische Schulungen und Interventionen, um Mitarbeiter und Führungskräfte einzubinden.

10. Welche Renditen werden von der Technologieanwendung erwartet?

Wie lange dauert die Amortisierung der Investition? Wie stark sinken die Kosten nach KI-Implementierung? Die Integration von KI/ML-Modellen impliziert Kosten und bedeutende Investition.

Daher muss eine realistische Schätzung der ROI-Parameter erfolgen. Dazu sollten mögliche Leistungskennzahlen (KPIs) festgelegt werden, um den Return zu messen und zu berechnen, wie viel Wert das Modell dem Unternehmen bringt.

Denken Sie über KI-Implementierung in Ihrem Unternehmen nach?

KI öffnet Türen zu unzähligen Möglichkeiten, aber wenn sie nur als Experiment eingesetzt wird, ohne spezifisches Problem und Aktionsplan, wird sie sich als wertlos erweisen und das Management sieht keinen ROI.

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