Die Zeit für Experimente ist vorbei: Lösungen rund um die künstliche Intelligenz (KI) sind bereit für den Einsatz in Unternehmen. Die sogenannten Early Adopters ernten bereits die Früchte ihrer Arbeit und übertragen ihre Tests in großflächige Anwendungen.
Die Führungskräfte dieser Organisationen sind zuversichtlich, mithilfe von KI innerhalb in gerade einmal zwei Jahren etwa 30 Prozent neue Umsätze zu generieren und Kosten einzusparen.
Andere Unternehmen folgen nun diesem Beispiel und haben zum Ziel, den durch KI entstehenden Vorteil nicht zu verpassen. Firmen, die zulange mit der Entwicklung und Umsetzung ihrer eigenen KI-Strategie warten, werden schnell von der Konkurrenz überholt. Um in einer KI-gestützten Welt erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen jedoch zunächst drei Dinge richtig machen: Governance, Talent und Skills.
Die Einführung von KI in einem Unternehmen ist mehr als nur ein IT-Upgrade: Vielmehr handelt es sich um eine Revolution und wohl eine der wichtigsten IT-Entscheidungen, die eine Organisation in den nächsten Jahren treffen wird. Deshalb erfordert sie mehr strategische Planung und Überlegungen als jeder frühere Wandel im Bereich Computing – sei es die Einführung mobiler Endgeräte oder der Wechsel von Private zu Hybrid und Public Cloud Computing.
Für Unternehmensvorstände ist die Entwicklung und Umsetzung einer KI-Strategie damit fast die wichtigste geschäftliche Entscheidung, die sie treffen müssen. Wenn es um KI geht, reicht es einfach nicht aus, nur schnell zu handeln.
Die Wissenslücke adressieren
In zu vielen Unternehmen muss sich die Führungsriege jedoch noch das KI-Wissen und die strategischen Insights aneignen, die sie benötigt, um die richtigen Entscheidungen treffen zu können. Natürlich muss man kein Datenwissenschaftler sein, um es richtig zu machen; was Vorstandsmitglieder brauchen, ist ein gutes Verständnis der Chancen und Risiken, die mit der Einführung von KI in das Unternehmen einhergehen – denn eine falsche Entscheidung könnte weitreichende Konsequenzen in Sachen Corporate Governance mit sich ziehen und dem Ansehen des Unternehmens schaden. Führungskräfte sollten sich also schnellstmöglich das nötige Wissen aneignen. Falsche Entscheidungen oder Richtlinien bringen nicht nur das eigene Unternehmen in Schwierigkeiten, sondern können sogar der breiteren Akzeptanz der KI in der Gesellschaft schaden.
Darüber hinaus sollten Führungsebenen strenge Ethikrichtlinien für die Anwendung von KI und Big Data in ihrem Unternehmen entwickeln und kontrollieren. Dies ist jetzt besonders wichtig, da generischere KI-Lösungen hochspezialisierten KI-Tools weichen. Für Unternehmen sollte die Ethik und Governance von KI und Machine Learning ebenso wichtig sein wie die Identifizierung der richtigen technischen Lösungen.
Talente finden
Neben der Governance von Big Data und künstlicher Intelligenz gibt es eine weitere Hürde: Talente. Mittlerweile ist fast jede Organisation eine Art Technologieunternehmen – doch bald werden die meisten davon ebenso KI-Unternehmen sein. Wenn es also um das Einstellen spezialisierter Datenwissenschaftler oder KI-Experten geht, konkurrieren diese Unternehmen nicht nur mit dem Wettbewerb in der eigenen Branche, sondern auch mit Technologiegiganten wie Facebook, Amazon und Google. Anstatt die Fachbereiche Physik und Mathematik ihrer lokalen Universitäten nach Talenten zu durchsuchen, sollten sich Unternehmen anderweitig nach KI-Experten umsehen – und zwar auf ihrer eigenen Gehaltsliste.
Die meisten Firmen verfügen bereits über herausragende Talente in ihrer Belegschaft. Diese Potenziale gilt es zu nutzen: Unternehmen müssen ihre Mitarbeiter schulen und ihnen dabei helfen, die neuen Systeme zu erlernen. Dabei können Technologiepartner als Unterstützung eingesetzt werden – sofern diese plattformunabhängig sind –, so dass sie eine breite Palette von Technologien und Anwendungsfällen abdecken können.
Die Trainings werden auf zwei Ebenen durchgeführt. In der ersten Stufe lernen die Mitarbeiter das Programmieren und die Anwendung der technischen Aspekte der KI und des Machine Learnings. Sie müssen verstehen, wie man Bots oder Robotic Process Automation (RPA) einsetzt und Machine Learning nutzt, um mit Big Data zu arbeiten.
Unternehmen mit anspruchsvolleren KI-Bedürfnissen müssen auf die zweite Ebene gehen und KI-Kompetenzen aufbauen, indem sie Deep Dives in die Gebiete Data Science und Machine Learning sowie in die komplizierte Funktionsweise verschiedener KI-Lösungen anbieten. Um Wirkung zu erzielen, müssen diese Kurse produktionsfokussiert sein und mit realen Beispielen untermauert werden.
KI-Agilität erreichen
Die Schulung der eigenen Experten ist natürlich wichtig, geht aber meist nicht weit genug. Jeder Mitarbeiter muss über grundlegende KI-Kenntnisse verfügen. Indem man jeden in die Grundlagen der KI einführt, werden sowohl mögliche Missverständnisse über die Auswirkungen der KI auf das Leben und die Arbeit der Menschen angegangen als auch der Business Case für die KI vorangetrieben. Der Anwendungsfall für KI liegt nicht nur in der Prozessautomatisierung, sondern auch im Ausbau der Belegschaft um die KI – und das betrifft jeden.
Nur wenn Unternehmen alle drei Herausforderungen – Governance, Talent und Skills – angehen, können sie eine Organisation aufbauen, die KI-spezifisch ist und die enormen Potenziale der KI und des Machine Learnings ausschöpft.
