KI? Nie ohne Strategie! Lösungsansätze auf dem Weg von der Theorie zur Praxis
Künstliche Intelligenz (KI) gilt heute als einer der wichtigsten Treiber für Innovation und Fortschritt. Forschungseinrichtungen und Unternehmen setzen verstärkt auf deren Potenziale, um neue Anwendungen zu entwickeln und bestehende Prozesse zu optimieren. Die theoretischen Möglichkeiten sind dabei weitreichend und faszinierend. Doch die praktische Umsetzung stellt viele Unternehmen vor Herausforderungen. Es geht also darum, KI nicht nur als Konzept zu begreifen, sondern sie effektiv einzusetzen, um echten Mehrwert zu generieren und sich im Wettbewerb zu behaupten.
Tatsächlich scheint Europa – insbesondere Deutschland – in puncto KI-Investitionen aktuell hinter anderen Regionen zurückzubleiben. Eine Umfrage des Digitalverbands Bitkom zeigt: Zwei Drittel der deutschen Unternehmen betrachten KI als Schlüsseltechnologie der Zukunft. Allerdings schätzen sich 43 Prozent der Unternehmen als Nachzügler bei der Integration von KI in den Geschäftsalltag ein. Und 38 Prozent befürchten, den Anschluss bereits verloren zu haben.
Dennoch: Die Prognosen für KI-basierte Wertschöpfung in Deutschland sind optimistisch. Experten erwarten, dass diese bis zum Ende des Jahrzehnts rund 430 Milliarden Euro betragen könnte. Die entscheidende Frage lautet daher: Wie können Unternehmen KI aktuell erfolgreich implementieren und etablieren, um von diesen Potenzialen zu profitieren?
Um diese Herausforderung zu meistern, müssen sie KI-Strategien entwickeln, die sowohl auf ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnitten sind als auch die Dynamik des Marktes berücksichtigen. Unternehmen müssen also Wege finden, KI in ihre bestehenden Strukturen zu integrieren und ihre Mitarbeiter entsprechend schulen. Darüber hinaus ist es wichtig, die Entwicklungen in der KI-Forschung kontinuierlich zu verfolgen und gezielt in Anwendungen zu investieren, die auf die definierte KI-Strategie einzahlen.
Integration von KI in die Unternehmensstrategie
Theoretisch bietet die Nutzung von KI zahlreiche Vorteile. Dazu gehören etwa die Verbesserung der Effizienz, die Beschleunigung von Entscheidungsprozessen und die Optimierung der Kundenerfahrung. Unternehmen, die KI erfolgreich einsetzen, können schneller auf Marktveränderungen reagieren, ihre Wettbewerbsposition stärken und letztendlich ihren Umsatz steigern.
Doch wie oben bereits erwähnt ist die Einführung von KI mit besonderen Herausforderungen verbunden. Dazu zählen unter anderem:
Datenqualität und Datenverfügbarkeit
Für die Effektivität von KI-Systemen sind große Mengen an qualitativ hochwertigen Daten erforderlich. Unternehmen stehen oft vor dem Problem, dass sie entweder nicht genügend Daten haben – oder dass die vorhandenen Daten nicht gut strukturiert und wenig zuverlässig sind.
Integration in bestehende Systeme
Die Integration von KI in die bestehende IT-Infrastruktur kann komplex sein, insbesondere wenn diese veraltet ist und sie nicht (oder nur bedingt) mit neuen Technologien kompatibel ist.
Sicherheit und Datenschutz
KI-Systeme können anfällig für Cyber-Angriffe sein. Viele KI-Anwendungen sind zudem Black Boxes in Sachen Datenschutz. Der Umgang mit sensiblen Daten erfordert daher strenge Sicherheitsmaßnahmen.
Ethische und rechtliche Fragen
Neben dem Datenschutz sind mit der Einführung von KI auch weitere ethische und rechtliche Fragen verbunden. Dazu gehören etwa Transparenz in der Entscheidungsfindung und klare Verantwortlichkeiten.
Skalierung
Potenzielle Hürden, um KI-Lösungen nach erfolgreichen Pilotprojekten zu skalieren und in unternehmensweite Anwendungen zu integrieren, werden oftmals unterschätzt.
Akzeptanz im Unternehmen
Verstehen Mitarbeiter nicht, wie KI funktioniert, wie sie sich sinnvoll einsetzen lässt und welchen Mehrwert sie ihnen persönlich bietet, kann dies zu Widerständen gegen die Einführung bzw. Anwendung entsprechender Lösungen führen.
Erwartungsmanagement
Oft werden die Fähigkeiten von KI falsch bzw. überbewertet. Dies kann zu unrealistischen Erwartungen führen. Daher ist es essenziell, vorab ein klares Verständnis davon zu entwickeln, was KI leisten kann und was nicht.
Vor dem Hintergrund dieser Herausforderungen wird schnell klar: Um KI erfolgreich in Unternehmen zu implementieren, ist eine strategische Herangehensweise erforderlich. Ein entscheidender Schritt ist hier die nahtlose Integration der KI-Strategie in die generelle Unternehmensstrategie. Und um sich von der Vielzahl technologischer Möglichkeiten nicht überwältigen zu lassen, empfiehlt es sich, das Thema schrittweise zu evaluieren. Welche KI-Anwendungsfälle harmonieren mit den strategischen Zielen des Unternehmens? Welchen greifbaren Mehrwert bieten sie? Erst wenn Fragen wie diese geklärt und mit der Unternehmensstrategie abgeglichen sind, sollte die technologische Implementierung in Angriff genommen werden.
6 Erfolgsfaktoren für eine erfolgreiche Implementierung
Entscheidend bei dieser strategische Herangehensweise ist es, im Vorfeld ein übergeordnetes Zielbild zu definieren. Dieses sollte alle relevanten Prozesse im Unternehmen und die notwendigen Strukturen der einzelnen Geschäftsbereiche abbilden. Wichtige Kriterien sind dabei Transparenz, Flexibilität und eine gute Kommunikation. Aus unserer Sicht sind die folgenden 6 Punkte maßgeblich, um KI-basierte Lösungen erfolgreich im Unternehmen zu implementieren:
Strategische KI-Integration
Unternehmen sollten KI-Anwendungsfälle identifizieren, die zu ihren strategischen Zielen passen und einen klaren Mehrwert bieten. Die technologische Umsetzung sollte konsequent aus der Unternehmensstrategie abgeleitet werden.
Führungsunterstützte KI-Strategie
Die KI-Implementierungsstrategie muss von der Unternehmensführung unterstützt werden. Nur so lässt sich gewährleisten, dass die entsprechenden Ziele von allen Abteilungen und Mitarbeitenden mitgetragen werden.
Förderung einer Innovationskultur
Ebenso wichtig ist es, eine Innovationskultur zu etablieren, die Experimentierfreude und die Entwicklung neuer Ideen durch die Mitarbeitenden fördert. Wesentliche Voraussetzungen dafür: eine offene Kommunikationskultur, die Ermutigung zum Testen neuer Ansätze und die Betrachtung von Fehlern als Gelegenheit zum Lernen.
Datenschutz und Ethik
Vor der Implementierung müssen alle datenschutzrechtlichen und ethischen Fragen geklärt werden. Entsprechende Standards dienen nicht nur dazu, die gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen. Sie sind auch grundlegend, um das Vertrauen von Kunden und Stakeholdern aufrechtzuerhalten.
Kontinuierliche Evaluation & Optimierung
Die Implementierung von KI ist ein iterativer Prozess, der eine fortlaufende Bewertung und Feinabstimmung erfordert. Unternehmen sollten die Leistung ihrer KI-Anwendungen regelmäßig überprüfen, Feedback einholen und entsprechende Anpassungen vornehmen. Dies stellt sicher, dass die Lösungen tatsächlich zum Erreichen der Geschäftsziele beitragen. Eine wesentliche Rolle spielt dabei die Definition geeigneter Key Performance Indicators (KPIs).
Data Governance und Datenmanagement
Unternehmen sollten technologische und organisatorische Silos überwinden und eine flexible Datenarchitektur etablieren. Denn die grundlegende Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz einer KI-Lösung, ist die Datenbasis, mit der sie arbeitet.
Use Case: KI in der Datenanalyse
Wie groß die Bedeutung einer konsolidierten Datenbasis ist, zeigt ein Anwendungsfall aus dem Customer Experience Management. Unternehmen stehen dabei vor der Herausforderung, aus einer Flut an Daten wirklich wertvolle Erkenntnisse zu extrahieren. KI-Technologien können hier entscheidend dazu beitragen, um Trends zu identifizieren, operative Prozesse zu optimieren und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen.
Ihr großes Potenzial liegt dabei in ihrer Fähigkeit, in großen Datensätzen verborgene Muster zu entdecken, die für den Menschen nicht oder nur schwer erkennbar wären. Mit Hilfe dieser Erkenntnisse lassen sich z. B. Kundenpräferenzen, saisonale Schwankungen und Veränderungen besser verstehen. Unternehmen können diese Informationen nutzen, um ihre Strategien und Prozesse noch kundenzentrierter zu optimieren.
Auf Basis der gewonnenen Analysen lassen sich Datenmodelle erstellen, die es ermöglichen, die Beziehungen zwischen Kunden, ihren individuellen Präferenzen, Produktmerkmalen und Verkauf besser zu gestalten. Im Kundendialog dienen diese Modelle dann als Grundlage für hochpersonalisierte Interaktionen und effizientere, automatisierte Prozesse.
Der Einsatz von Machine Learning und Predictive Analytics kann also die Voraussetzungen schaffen, um deutlich individuellere und relevantere Kundenerlebnisse zu schaffen. Die Nutzung von Echtzeitdaten ermöglicht es dabei, sehr schnell auf Marktdynamiken oder unerwartete Situationen zu reagieren.
Doch gerade beim Einsatz KI-basierter Lösungen gilt: Der Input bestimmt den Output. Oder, anders ausgedrückt: Ohne gute Daten keine brauchbaren Resultate.
Fazit
Wollen Unternehmen die Potenziale von KI in der Praxis sinnvoll und erfolgreich nutzen, müssen sie vorab eine ganze Reihe kritischer Faktoren berücksichtigen. Dabei können sie sich dem Wandel auf unterschiedliche Weise nähern: Etwa durch „vorsichtiges Experimentieren“, erste Implementierungen einfacher KI-Anwendungen zur Unterstützung im Arbeitsalltag oder die vollständige KI-basierte Optimierung von Prozessen.
Maßgeblich für den Erfolg sind dabei eine klare strategische Verankerung, die Berücksichtigung von rechtlichen und ethischen Grundsätzen, eine offene Unternehmenskultur und ein tiefes Verständnis der eigenen Bedürfnisse. Ebenso wichtig ist die sorgfältige Auswahl von Anbietern und Technologien, der Aufbau interner Kompetenzen und die fortlaufende Optimierung.
Ein Blick auf einen Anwendungsfall im Bereich Predictive Analytics zeigt zudem exemplarisch, dass die Ergebnisse einer KI-basierten Lösung immer nur so gut sein können, wie die Datenbasis, mit der sie arbeitet.
Wird dies alles konsequent umgesetzt, können Unternehmen KI nicht nur erfolgreich in ihren Alltag integrieren, sondern auch dauerhaften Mehrwert für sich und ihre Stakeholder schaffen.
Eva-Christiane Diemar
M +491606859319
Weitere Posts
Künstliche Intelligenz (KI) gilt heute als einer der wichtigsten Treiber für Innovation und Fortschritt. Forschungseinrichtungen und Unternehmen setzen verstärkt auf deren Potenziale, um neue Anwendungen zu entwickeln und bestehende Prozesse zu optimieren. Die theoretischen Möglichkeiten sind dabei weitreichend und faszinierend. Doch die praktische Umsetzung stellt viele Unternehmen vor Herausforderungen. Es geht also darum, KI nicht nur als Konzept zu begreifen, sondern sie effektiv einzusetzen, um echten Mehrwert zu generieren und sich im Wettbewerb zu behaupten.