‚Künstliche Intelligenz‘ (KI) in Unternehmen in sieben Schritten

Die nachfolgende Liste ist ein grober Leitfaden, wie sich – speziell ertragsorientierte, mittelständische – Unternehmen dem Thema Künstliche Intelligenz oder allgemeiner den Herausforderungen der Digitalisierung (Einfach <KI> durch <Digitalisierung> ersetzen) widmen könnten.

Bedarfsanalyse

Identifizieren Sie aktuelle Herausforderungen und Bedürfnisse Ihres Unternehmens. Überlegen Sie, welche Prozesse automatisiert oder optimiert werden könnten bzw. sollten und ob und wie KI/ML (Machine Learning) dazu überhaupt beitragen könnte. Beachten Sie Ihre primären Unternehmensziele (Vision und Mission), die realen und realistischen Stakeholder-Bedarfe (extern und intern) sowie den Wettbewerb. Schauen Sie genau auf bestehende Prozesse und Abläufe: Wo gibt es eventuell Engpässe, „Schmerzen“, Ineffizienz oder Probleme im Unternehmen, die einer Optimierung bedürfen. Priorisieren Sie dann alle identifizierten Bedarfe entsprechend Ihrer Unternehmensziele.

Machbarkeitsstudie

Untersuchen Sie die organisatorische, technische und finanzielle Machbarkeit von KI-Lösungen in Ihrem Unternehmen. Dies beinhaltet die Bewertung der erforderlichen Infrastruktur, Ressourcen und Kosten. Die zentrale Ressource dabei sind die ausführenden und betroffenen Menschen (Zeitbudget, Aufwand, Befähigung, Wollen/Neugier/Offenheit). Erst danach folgen technologische, ggf. regulatorische sowie rein monetäre Betrachtungen.

Business Cases identifizieren

Erarbeiten Sie konkrete Anwendungsfälle für KI in Ihrem Unternehmen. Dies können z.B. Prozessautomatisierung, Datenanalyse, Kundenkommunikation oder Content-Erstellung sein. Um so konkreter und genauer diese Fälle entwickelt und beschrieben werden, um so erfolgversprechender ist es! Hier ist eine enge Zusammenarbeit und ein offener, inhaltlicher Austausch („Das habe ich nicht noch verstanden, bitte erkläre das noch einmal“) zwischen unternehmens- und fachspezifischem sowie KI/IT-Know-how maßgeblich für einen späteren Erfolg. Beachten Sie hierbei immer, wo und wodurch bzw. durch wen die Wertschöpfung im Unternehmen letztlich erfolgt.

Pilotprojekt/e

Starten Sie Pilotprojekte, um KI-Lösungen in ausgewählten Bereichen Ihres Unternehmens zu testen. Dadurch können Sie die Wirksamkeit und den Nutzen der Technologie bewerten, bevor Sie sie im größeren Maßstab einführen. Berücksichtigen Sie dabei aktuelle technologische Entwicklungen und Innovationen, die für Ihr Unternehmen relevant sind. Diese können zusätzliche Möglichkeiten für Verbesserungen oder Wachstum bieten. (Wettbewerbsvorteil) Achten Sie auf eine seriöse, aber ambitionierte Zeitplanung.

Erfolgsmessung

Legen Sie Key Performance Indicators (KPIs) fest und überwachen und analysieren Sie diese KPIs, um die Auswirkungen auf die Wertschöpfung in Ihrem Unternehmen zu beurteilen. Führen Sie eine Kosten-Nutzen-Analyse (KNA) – inklusive Null-Option und bezogen auf die KPIs – durch, um den Erfolg oder Misserfolg von KI-Lösungen in Ihrem Unternehmen zu messen.

Skalierung und Integration

Wenn das/die Pilotprojekt/e erfolgreich ist/sind und die gewünschten Ergebnisse liefern, versuchen Sie, die KI-Lösungen zu skalieren und integrieren Sie sie in Ihre bestehenden Systeme und Prozesse. (“Lessons learned” / ökonomisch sinnvolle Mehrfachnutzung)

Weiterbildung und Change Management

Schaffen Sie ein Umfeld, in dem Ihre Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen die neuen Technologien annehmen und effektiv nutzen können. Investieren Sie in Weiterbildung und Change Management, um die Akzeptanz der KI-Lösungen im Unternehmen zu fördern.