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ISSN-Nr. 2199-9430

Herausgegeben von der

Deutschen Akademie für Management

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Entwicklung einer KI-Journey im eigenen Unternehmen

Die Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Gesellschaft und Wirtschaft grundlegend zu verändern. Trotz allem besteht nach wie vor eine große Unsicherheit darüber, wie und vor allem wie schnell sich diese Technologie entwickeln wird. Sie sollten für Ihr Unternehmen nicht auf einen Wait-and-See-Ansatz setzen. Er könnte – nicht in den nächsten zwei bis drei Jahren – aber später zu gravierenden Wettbewerbsnachteilen führen. Sie sollten besser schon heute auf den Start der KI-Journey setzen, um das KI-Potenzial für Ihr Unternehmen stufenweise zu heben.

 

Mit diesem Ziel vor Augen sollten Sie Ihre KI-Journey beschleunigen, wenn Sie diese nicht schon umfassend gestartet haben. Die folgenden Voraussetzung für eine erfolgreiche KI-Integration sind in Ihr Unternehmen zu schaffen:                                                                        

  • Aufbau eigener KI-Kompetenzen durch die Gewinnung neuer wie auch durch die Schulung vorhandener Mitarbeiter und/oder die Sicherung des Zugriffs auf externe KI-Ressourcen
  • Definition des Zielkorridors für den KI-Einsatz, bspw. eine Prozessoptimierung, die Entwicklung von Produkt- und Service-Innovationen oder die Erschließung neuer Geschäftsfelder, um zur nachhaltigen Weiterentwicklung des Unternehmens beizutragen
  • Aufbau eines eigenen Daten-Eco-Systems durch die Schaffung einer ausgewogenen und großen Datenbasis zum Training der Algorithmen oder Zugriff auf bzw. Mitwirkung bei einem externen Daten-Eco-System
  • Entwicklung leistungsstarker Algorithmen für spezifische Anwendungsfälle
  • Vorbereitung eines Change-Managements, um die gesamte Organisation und jeden einzelnen Mitarbeiter mit auf die KI-Journey zu nehmen

 

Um diesen Prozess erfolgreich zu gestalten, können Sie sich am nachfolgenden Phasen-Konzept der KI-Journey orientieren.

 

Phase 1: Umfassende Informationsbeschaffung

 

Bevor Sie eine KI-Strategie (weiter) entwickeln, ist es unerlässlich, dass Sie und Ihre Mitarbeiter sich umfassend über den Gesamtbereich der Künstlichen Intelligenz informieren. Gehen Sie über die Buzzwords sowie die Medien-Euphorie bzw. den Medien-Pessimismus hinaus, der Ihnen aller Orts entgegenschwingt. Entwickeln Sie einen Meta-Blick durch ein sorgfältig ausgewähltes KI-Kompetenz-Team, das Ihnen hilft, die unterschiedlichen KI-Ansätzen zu erfassen.

Die Notwendigkeit und Dringlichkeit eines KI-Einsatzes für Ihr Unternehmen können Sie anhand einer KI-spezifischer Adaptionen des Business-Model-Canvas ermitteln. Der Begriff „Canvas“ steht für „Leinwand“, auf dem ein solches Konzept – gut sichtbar – entwickelt werden kann (vgl. vertiefend Kreutzer, 2018, S. 75-78). In der Abbildung (Abb.: Canvas zum Einsatz der Künstlichen Intelligenz, Quelle: Kreutzer/Sirrenberg, 2019, S. 282) ist ein Canvas-Konzept zum Einsatz der Künstlichen Intelligenz zu finden. Anhand dieses Konzepts können Sie die Relevanz der Künstlichen Intelligenz für Ihr Unternehmen ermitteln. Der Vorteil dieses Canvas-Ansatzes besteht darin, dass Sie diesen in unternehmensinternen Workshops gut einsetzen können, um gemeinsam an KI-Themen zu arbeiten.

Phase 2: Systematische Vorbereitung des KI-Einsatzes

Eine wichtige Grundlage für den erfolgreichen KI-Einsatz stellt der Aufbau eines eigenen Daten-Eco-Systems dar. Orientiert an den in Phase 1 definierten Business-Cases starten Sie hier mit der Beschreibung der Daten, die für die ausgewählten Anwendungsfälle relevant sind. Anschließend prüfen Sie, welche dieser Daten bereits im Unternehmen vorliegen und auf welche davon Ihr Unternehmen ggf. sogar einen

exklusiven Zugriff hat. Durch einen Abgleich zwischen Daten-Soll und Daten-Haben werden Sie mehr oder weniger große Daten-Gaps ermitteln. Jetzt beginnt die spannende Aufgabe, weitere wichtige Datenquellen zu erschließen. Hierbei sollten Sie die Kriterien berücksichtigen, die bei der Datenauswahl zu berücksichtigen sind.

 

Phase 3: Entwicklung von KI-Anwendungen

 

Sie sollten sich darüber bewusst sein, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz meist keinen kurzfristigen Erfolg verspricht. Sowohl die Nutzenstiftung für die Kunden wie auch ein ROI wird sich bei KI-Anwendungen erst später einstellen. Deshalb müssen Sie in Ihrem Unternehmen eine ständige Test- und Prototypen-Mentalität schaffen, die genügend Raum zum Scheitern lässt. Dafür benötigen Ihre Manager „Skill-to-kill”, um Projekte – ohne eigenen Reputationsschaden – zu beenden, wenn sich die in sie gesetzten Erwartungen nicht erfüllen. Das klingt zunächst frustrierend, ist aber auf lange Sicht erfolgsentscheidend. Gleichzeitig dürfen Sie bei den ROI-Erwartungen von KI-Projekten nicht zu ungeduldig sein; sonst werden Sie manche Projekte beenden, noch bevor sich diese bewähren konnten.

 

Phase 4: Integration von KI-Anwendungen und KI-Ergebnissen in das Unternehmen

 

Die Integration von KI-Anwendungen sowie von den durch Künstliche Intelligenz erzielten Ergebnissen stellt jede Organisation vor mehr oder weniger umfassende Herausforderungen. Zum einen kann es zu einem Prozess-Redesign kommen. Basierend auf neuen Erkenntnissen bzw. durch neue Möglichkeiten der Prozessgestaltung können Abläufe und Verfahren im Unternehmen in Frage gestellt werden. Vorhandene Prozesse können komplett automatisiert werden (etwa bei Verwaltungs-, Produktions- und/oder Logistikaufgaben). Hier steht die Maschine-zu-Maschine-Schnittstelle im Mittelpunkt. In anderen Fällen kann eine Anreicherung menschlicher Tätigkeiten durch KI-Ergebnisse erfolgen. Hier können den Mitarbeitern im Customer-Service-Center oder im Wartungsbereich relevante Information in Echtzeit zur Verfügung gestellt werden. Damit handelt es sich um die Ausgestaltung der Mensch-Maschine-Schnittstelle – bspw. zwischen digitalen Assistenten oder Expertensystemen und den Mitarbeitern im Unternehmen.

Die zielorientierte Einführung der Künstlichen Intelligenz im Rahmen einer solchen KI-Journey stellt für alle bestehenden Unternehmen einen großen Kraftakt dar – aber ohne diesen, wird es nicht gelingen (vgl. vertiefend Kreutzer/Sirrenberg, 2019, S. 278-313).

Ralf T. Kreutzer ist Autor mehrerer Studienbriefe an der DAM

 

Literaturverzeichnis

Kreutzer, R. (2018): Toolbox für Marketing und Management, Wiesbaden, 2018

Kreutzer, R./Sirrenberg, M. (2019): Künstliche Intelligenz, Grundlagen – Use-Cases – KI-Journey, Wiesbaden

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