KI ist das Technologiethema unserer Zeit. Viele Unternehmen haben mittlerweile Pilotprojekte und Anwendungen auf den Weg gebracht und gute Erfahrungen gesammelt. Auch auf dem Weltwirtschaftsforum (WEF) in Davos waren wir uns einig: Künstliche Intelligenz wird Unternehmen radikal verändern.
Gleichzeitig warnt der aktuelle Global Risks Report des WEF vor den Gefahren: KI könnte als Generator potenzieller Falschinformationen ganze Volkswirtschaften destabilisieren – und damit auch Unternehmen gefährden. Hinzu kommt, dass mittlerweile viele Menschen mit etwas Misstrauen auf künstliche Intelligenz blicken, wie unsere globale Studie „Trust in artificial intelligence“ zeigt.
Doch wie so oft bei neuen Hypes oder auch Megatrends teilt sich das Lager schnell in euphorische Befürworter:innen und mahnende Kritiker:innen. Das weiß ich aus vielen Jahren der Digitalisierungs- und Modernisierungsberatung in Unternehmen.
Generative KI, maschinelles Lernen oder Automatisierung: Was genau passt zu Ihrem Unternehmen?
Deshalb rate ich meinen Kunden: Springen Sie nicht blindlings auf den KI-Zug auf. Nehmen Sie sich die Zeit, sich das Potenzial der KI in Ruhe anzuschauen – und entscheiden Sie entsprechend Ihrem ganz individuellen Bedarf, inwiefern der Einsatz der neuen Technologie Ihnen helfen kann. Dazu gehört auch beim Thema KI zunächst einmal eine klare Begriffsdefinition und Abgrenzung. Denn nur wenn wir genau wissen, wovon wir sprechen, können wir optimal entscheiden, welche Entwicklung nützt – und welche nicht.
Denn es ist ja vor allem die generative KI, die aktuell so viel Aufmerksamkeit erhält. Sie erledigt Aufgaben, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, und entwickelt neue und kreative Inhalte. Damit weckt sie bei vielen Unternehmen zurecht große Hoffnungen auf künftige neue Geschäftschancen.
Im unternehmerischen Mainstream längst angekommen hingegen sind Technologien, die zwar mit künstlicher Intelligenz in Verbindung gebracht werden, aber eigentlich gut ohne sie auskommen.
Dazu gehört zum Beispiel Automatisierung. Beim Einsatz der sogenannten Robotic Process Automation (RPA) werden etwa Software-Roboter oder auch „Bots“ genutzt, um repetitive, regelbasierte Aufgaben zu übernehmen. Ihr Ziel ist, Prozesse zu optimieren, Fehler zu vermeiden und Menschen zu entlasten. Das ist Usus seit den Nullerjahren. Später wurde die RPA mit Hilfe von Low Code für den Citizen-Developer-Bereich erweitert. Das heißt, dass auch nicht-professionelle Programmierer:innen die Technologie einsetzen können und sie somit deutlich mehr Unternehmen zur Verfügung steht. Mittlerweile nutzen zwar einige fortgeschrittene Systeme auch KI-Anwendungen, um intelligentere Entscheidungen zu treffen oder sich an neue Umgebungen anzupassen – zwingend nötig ist sie jedoch nicht.
Ebenfalls längst gerne unter dem Begriff künstliche Intelligenz subsummiert ist das maschinelle Lernen (ML). Dabei gibt es einen Unterschied zur klassischen KI: ML reduziert sich auf die Fähigkeit von Maschinen, aus Erfahrung zu lernen, ohne selbst Neues zu generieren. Tatsächlich lassen sich ML-Systeme gegebenenfalls sogar schneller anlernen. Wenn es darum geht, Daten auszuwerten, ist ML vermutlich sogar auch die günstigere Wahl.
Ihr Weg zur KI-Strategie: Träumen erlaubt
Klar ist also, künstliche Intelligenz ist extrem vielfältig – und nicht immer geht es gleich um generative KI.
Entsprechend wichtig ist es, eine sorgfältige KI-Strategie zu entwerfen. Dabei kommt es vor allem auf diese drei Tipps an:
- Aus meiner Erfahrung weiß ich: Sie sollten sich und Ihrem Team zunächst keine Grenzen bei der Entwicklung von Ideen setzen. Gehen Sie zunächst einmal davon aus, dass die KI-Technologie alles Träumen Sie ein bisschen und erlauben Sie Gedankenspiele: Was wäre wenn…? Lassen Sie sich und Ihr Team einfach von Ideen und potenziellen Möglichkeiten der KI begeistern.
- Im nächsten Schritt formulieren Sie, welche expliziten Vorteile die Umsetzung Ihrer Ideen hätte. Halten Sie konkret fest: Wieviel effizienter würden Mitarbeitende mit der KI arbeiten? Wie viel besser würden die Prozesse, wie zufriedener die Kunden? Dabei sollten Sie auch ein Hauptziel definieren: Wollen Sie mit der KI neue Geschäftsmöglichkeiten erschließen? Wollen Sie vor allem das Kundenerlebnis verbessern oder in erster Linie die Effizienz steigern?
- Als nächstes geht es darum, Ihr Zielbild in einzelne Schritte aufzuteilen und festzuhalten. Damit ist es auch an der Zeit für ein POC, also Proof of Concept. Testen Sie an einem Beispielprojekt, ob Ihr Ansatz und die KI-Technologie sich als sinnvoll erweisen. Tun sich bei der KI an dieser Stelle Risiken und Grenzen auf, seien Sie nicht gleich enttäuscht. Vielmehr ist es sinnvoll, sich professionelle Hilfe zu holen und im Team mit Expert:innen aufzuarbeiten, warum ein Einsatz der KI in bestimmten Fällen nicht die gewünschten Ergebnisse gebracht hat.
Kurzum: Auch wenn KI gerade überall zu sein scheint: Bewahren Sie einen kühlen Kopf. Achten Sie darauf, dass die Technologie – falls Sie sie einsetzen – einen echten Mehrwert für das Unternehmen schafft und definieren Sie entsprechende klare Ziele.
Wollen Sie mehr erfahren? Melden Sie sich bei mir. Ich freue mich auf Sie.
Außerdem empfehle ich unseren virtuellen Zukunftsgipfel: „Governance & Performance – Im Spannungsfeld zwischen Digitalisierung und Ethik“. Hier geht’s direkt zur Anmeldung.
