Wie Sie die KI-Bremse lösen

„Künstliche Intelligenz ist eine, wenn nicht die wichtigste Zukunftstechnologie für Unternehmen.“ Diese Aussage bejahen 70 Prozent der Befragten der jüngsten Bitkom-Studie zu KI. Aber nur 10 Prozent aller Unternehmen haben KI-Technologie aktiv im Einsatz, lediglich 30 Prozent planen und diskutieren deren Anwendung. Was ist der Grund für diese große Diskrepanz?

Vor dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI, englisch AI) steht die Frage: „Wie kann ich in meinem Unternehmen Künstliche Intelligenz sinnvoll und vor allem gewinnbringend einsetzen?“ Die Technik ist noch nicht so etabliert, dass jedem CEO gleich mehrere Anwendungsfelder einfallen. Dazu ist auch ein Grundverständnis notwendig, was mit KI möglich ist und wann sich der Einsatz lohnt.

Abhilfe schafft ein strukturierter Beratungsansatz. Er betrachtet verschiedene Aspekte, um von der reinen Kostensicht über die Identifikation der möglichen Einsatzbereiche von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen zu einer ROI-Sicht zu kommen. Es geht darum, den Mehrwert von Einzelmaßnahmen zu beziffern, eine Priorisierung vorzunehmen und Synergien sichtbar zu machen. Damit fallen auch längerfristige Entscheidungen auf strategischer Ebene leichter.

KI-Transformation verstehen

Künstliche Intelligenz ist keine Anwendung, sondern eine Basistechnologie. Unstrittig wird sie Einzug in alle Unternehmensbereiche finden. Wer als Unternehmen nicht abgehängt werden will (und wer will das schon), muss die eigenen Kernprozesse und das eigene Geschäft vor dem Hintergrund der geänderten technologischen Möglichkeiten neu bewerten. Für die Umsetzung sollten Unternehmen die KI-Einführung umfassend betrachten: also die technische Seite analysieren, aber auch ethische Fragen beantworten, die Organisationsentwicklung berücksichtigen und die möglichen Erwartungen prüfen. Dann sind mit moderatem Aufwand beeindruckende Resultate möglich.

AI-Patterns

Am Anfang des KI-Einsatzes ist vielen Verantwortlichen noch nicht klar, in welchen Bereichen sich KI gewinnbringend einsetzen lässt (und in welchen nicht). Überall wo komplexe Zusammenhänge schwer zu verstehen sind, eine Automatisierung manueller Tätigkeiten noch vorherrschend ist oder große Datenmengen zu analysieren sind, kann KI das Business beflügeln.

Mit dem AI-Patterns-Ansatz werden mit einem Unternehmen alle möglichen Anwendungsszenarien durchgegangen, bei denen KI sinnvoll eingesetzt werden kann. Ein AI Pattern ist also ein verallgemeinertes Einsatzszenario, das eine bestimmte Art von Herausforderung löst. Zur leichteren Einordnung enthält es auch die Beschreibung einiger Einsatzbeispiele. Dieser Ansatz fördert das Verständnis von KI, führt die relevanten Begriffe ein, zeigt die Nutzeffekte deutlich auf und sorgt dafür, dass alle relevanten Einsatzmöglichkeiten auch durchdekliniert werden.

Verschiedene KI-Technologien

KI-Anwendungen lassen sich anhand der Nachfrage, die wir aktuell sehen, grob in fünf verschiedene Bereiche gliedern:

• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Sie hilft, Medien- und Modalitätsbrüche, bei denen Informationen aus einem Medium in ein anderes überführt werden müssen (E-Mail → Anwendung, Rechnung → Buchhaltungssystem) zu automatisieren; auch Chatbots im Support und Spracherkennung in Telefon-Dialog-Systemen gehören dazu.
• Bild- und Video-Verarbeitung: Hierzu zählen die Umgebungserfassung (etwa für Autos, Roboter), Biometrie-Systeme für die Zutrittskontrolle und Qualitätssicherung in der Produktion.
• Zeitreihenanalysen: Gemeint ist, Trends – etwa bei Preis- und Nachfragesystemen – zu erkennen und darauf zu reagieren. In der Produktion gehören dazu die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) und die Überwachung von Produktionssystemen.
• Strategie-Entwicklung: Diese Art von KI kann nicht nur vorhersehen, was passieren wird, sondern auch konkrete Handlungen vorschlagen und aus Fehlern lernen. Einsatzbereiche sind Trading-Strategien, Anlagensteuerung und die Optimierung von Konsum-Empfehlungen.
• Weitere Techniken: In diese Rubrik fallen KI-Techniken, die zu spezifisch sind, um eine eigene Kategorie zu bilden, etwa die Entwicklung kreativer Fähigkeiten.

Einsatzgebiete im Unternehmen

Die diversen KI-Techniken lassen sich in verschiedenen Unternehmensbereichen einsetzen:

• Produktion: Um den Automatisierungsgrad zu erhöhen, die Qualitätssicherung zu verbessern oder auch das Produktdesign und -optimierung bei kleinen Losgrößen zu forcieren.
• Produkte: Um die eigenen Produkte mit KI-Funktionalität auszustatten und um neue Anwendungsmöglichkeiten zu schaffen.
• Marketing & Sales: Für eine bessere Kundensegmentierung, die zielgenaue Ansprache, den Einsatz von Chatbots, die Automatisierung bei Terminvergaben und Umfragen.
• Logistik: Für die Steuerung von automatisierten Lagern, Digitalisierung von Papier-Unterlagen, Supply-Chain-Prognosen und -Optimierungen bei Störungen.
• Aber auch in anderen Unternehmensbereichen, wobei hier nach Relevanz für das Kerngeschäft und die Marktpositionierung priorisiert wird.

Vorgehen

Für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen gilt es, in einem ersten Schritt die Anwendungsmöglichkeiten zu identifizieren und deren Machbarkeit, mögliche Akzeptanz und Nützlichkeit zu analysieren.

Der zweite Schritt ist ein Workshop, um mit unterschiedlichen Stakeholdern Potenziale herauszuarbeiten. Darin begleiten KI- und Digitalisierungsexpert:innen die Verantwortlichen bei der Erarbeitung einer Umsetzungsplanung mit Aufwands- und Machbarkeitsbeurteilung.

Der finale Schritt zur Vorbereitung der Umsetzung besteht aus einer Kosten-Nutzen-Analyse sowie einer ROI-Abschätzung als Basis für eine Priorisierung.

Ergebnisse

Nach etwa einer Woche intensiver Arbeit steht eine erste Dokumentation für die Einführung von KI im eigenen Unternehmen mit Wirtschaftlichkeitsbetrachtungen nach Geschäftsbereich gegliedert. Diese Umsetzungs-Roadmap dient als Basis für alle weiteren Schritte. Darunter fällt nicht nur eine software-technische Umsetzung und Einführung, sondern auch eine mögliche Neugestaltung der Geschäftsprozesse, Rollen und Aufgabenverteilungen. Als weiterer Nebeneffekt hat sich das Know-how für den KI-Einsatz auf allen Unternehmensebenen deutlich verbessert. Dies führt dazu, dass bei neuen Projekten und Anpassungen das Thema Künstliche Intelligenz gleich mitgedacht wird.

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