KI-Integration: 6 Fehler, die Sie vermeiden sollten

Künstliche Intelligenz (KI) hat die Welt im Sturm erobert. ChatGPT war der ultimative Nachweis der Machbarkeit und hat die Leistungsfähigkeit von großen Sprachmodellen und KI allen verständlich vor Augen geführt. Es ist daher nur natürlich, dass Wirtschaftsführer die Produktivitätsvorteile, die sich aus der Integration von KI in die Geschäftsabläufe ergeben, unbedingt nutzen wollen.

Doch trotz ihres Eifers müssen die Unternehmen noch einiges tun, um sich auf die KI-Integration vorzubereiten. KI ist keine Zauberei – und daher benötigt man einen soliden Plan für den Einsatz von integrierter KI in den End-to-End-Prozessen. Heute stellen wir Ihnen sechs Hürden bei der Integration von KI vor – und wie Sie diese überwinden können.

Durch den Druck der Führungsebene und der Angst, etwas zu verpassen (auch FOMO genannt), laufen Unternehmen Gefahr, übereilt KI um ihrer selbst willen einzusetzen. Aber eine derartige Jagd nach KI kann zu einer Verschwendung von Ressourcen führen und sie daran hindern, echte Geschäftserfolge zu erzielen. Es mag zwar durchaus sinnvoll sein, mit KI zu experimentieren, um ihre Fähigkeiten zu testen, aber Unternehmen sollten sich bei der Einführung von KI vor allem auf klare Anwendungsfälle konzentrieren, die einen echten Mehrwert für das Unternehmen schaffen.

Machen Sie die Ziele Ihres Unternehmens oder Ihrer Abteilung zu Ihrem strategischen Fixstern und fangen Sie klein an, indem Sie KI zur Lösung eines bestimmten Problems einsetzen. Wenn Sie beispielsweise die Kosten für Ihren Kundensupport oder das Call-Center senken möchten, könnten Sie entscheidungsorientierte KI nutzen, um E-Mails zu klassifizieren und an die entsprechenden Mitarbeiter weiterzuleiten. Dies führt zu einer schnelleren Falllösung und einer höheren Kundenzufriedenheit. Oder Sie entscheiden sich für generative KI, um Routineaufgaben wie etwa die Kundenkommunikation zu automatisieren. Dabei werden E-Mails für den Kundenservice aufgesetzt und von menschlichen Mitarbeitern vor dem Versand überprüft. Wenn Sie mit einem bestimmten Ziel beginnen, können Sie die Anwendungsfälle für KI festlegen. Dies kann dazu beitragen, die direkten Auswirkungen von KI aufzuzeigen, um die Zustimmung für weitere Projekte zu gewinnen.

Ich habe in diesem Beitrag bereits erwähnt, dass Unternehmen zunehmend die Zustimmung der Geschäftsleitung zu Initiativen für künstliche Intelligenz erhalten. Dies ist zwar ein allgemeiner Trend, aber es gibt noch Luft nach oben in dieser Hinsicht. Wenn Sie wollen, dass die Einführung von KI erfolgreich ist, müssen die Führungsteams uneingeschränkt hinter dem Vorhaben stehen. Sie haben die Macht, die notwendigen Ressourcen für die jeweilige Initiative bereitzustellen und das Unternehmen durch mögliche Übergangsphasen zu führen.

Außerdem sollten Sie den möglichen Widerstand in einem Unternehmen berücksichtigen. Zunächst einmal werden sich einige Teams durch die Einführung von KI bedroht fühlen, weil sie das Gefühl haben, dass die KI ihre Aufgaben übernimmt und den Wert, den sie bieten, schmälert. Andere sind einfach zu sehr mit ihren täglichen Aufgaben beschäftigt, um eine neue Technologie anzunehmen. Wenn Sie KI zu einer Führungsinitiative von oben machen, können Sie den Wandel steuern, Sorgen über den Verlust von Arbeitsplätzen ausräumen und sicherstellen, dass die Teams bei der Stange bleiben und an ihren KI-Zielen mitarbeiten.

Die Zustimmung von oben ist zwar wichtig, aber nicht ausreichend. Wenn Sie künstliche Intelligenz implementieren wollen, müssen Sie Experten aus dem gesamten Unternehmen hinzuziehen, die die Sponsoren beraten und die besonderen Herausforderungen in Ihrem Unternehmen verstehen. Deshalb ist es wichtig, ein Kompetenzzentrum für künstliche Intelligenz (CoE) aufzubauen, das Ihre Projekte im Bereich der KI leitet.

Wählen Sie die Mitglieder des CoE-Teams auf der Grundlage der von Ihnen festgelegten Anwendungsfälle aus. Wenn Sie ein neues prädiktives KI-Modell einführen möchten, das Ihnen bei der Preisprognose helfen soll, sollten die Teammitglieder aus Datenwissenschaftlern, Ingenieuren, UX-Designern und Stakeholdern des Unternehmens bestehen, die das KI-Modell verwenden werden. Wenn Sie bestehende Prozesse wie die Dokumentenverarbeitung mit einer Plattform für Prozessautomatisierung optimieren, um Modelle für die Verarbeitung von Inhalten zu entwerfen und freizugeben, benötigen Sie kein Team von Datenexperten, sondern lediglich ein paar Low-Code-Entwickler, die den Stapel von Dokumenten hochladen und das Modell bei Bedarf neu trainieren. Aber unabhängig vom Anwendungsfall kann ein starkes CoE-Team den Fortschritt verfolgen, die Unternehmensleitung über Probleme im Prozess informieren und das Projekt gegebenenfalls korrigieren.

Profi-Tipp: Vergewissern Sie sich, dass Sie Technologiegruppen wie etwa IT- und Cybersicherheitsteams in Ihre KI-CoE-Bemühungen einbeziehen. So können Sie den Infrastrukturbedarf planen und auf Sicherheitsprobleme prüfen, was für die Verringerung von KI-Projektrisiken und die Steigerung des Erfolgs entscheidend ist.

Es ist kein Geheimnis, dass KI Probleme mit dem Datenschutz mit sich bringen kann. Selbst Google, ein starker Befürworter von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, hat seine Mitarbeiter vor der Eingabe vertraulicher Daten in KI-Chatbots gewarnt. Aber es sind nicht nur Chatbots, die solche Probleme verursachen. Wenn Sie einen großen öffentlichen Cloud-Anbieter nutzen, um einen Teil der Infrastruktur und der vorgefertigten Modelle für Ihr Unternehmen bereitzustellen, teilen Sie Ihre Daten möglicherweise mit einem öffentlichen Anbieter, der Ihre Daten dann für eigene Zwecke wie etwa das Training seiner eigenen Modelle nutzen kann. Auf diese Weise helfen Sie allen, die diesen Algorithmus verwenden – auch Ihren Mitbewerbern!

Deshalb sollten Sie unbedingt nach Unternehmen suchen, die sich dem Datenschutz für KI im Geschäftsleben verschrieben haben. Wenn Sie Ihre Daten abschirmen und sicherstellen können, dass Sie nie die Kontrolle über sie verlieren (zusammen mit einer starken internen Sicherheit und der Sicherheit Ihres Anbieters), bleiben Ihre Informationen vertraulich. Für Unternehmen in stark regulierten Branchen ist dies sogar von noch größerer Bedeutung.

[Wussten Sie, dass Sie nicht zwischen der Nutzung von KI und der Geheimhaltung Ihrer Daten wählen müssen? Erfahren Sie mehr über Private KI implementieren: Ein praktischer Leitfaden.]

KI beruht auf einem Fundament von Daten. Ohne eine solide Grundlage lassen sich KI-Initiativen nur schwerlich effektiv umsetzen. In zu vielen Unternehmen sind die Daten über verschiedene Data Warehouses und Data Lakes im gesamten Unternehmen verstreut. Die fehlende Zentralisierung macht es schwer, KI zu operationalisieren oder KI-Modelle zu entwickeln, die dem Unternehmen wirklich nützen.

Eine Lösung für dieses Problem ist die Verwendung einer Data Fabric. Mit einer Data Fabric können Sie mit Daten in einer virtuellen Schicht arbeiten, so dass Sie bei einem Wechsel der Datenbank weder Daten migrieren noch Code überarbeiten müssen. Dies ermöglicht einen einfachen Datenzugriff, wodurch die KI bessere Vorhersagen und eine höhere Genauigkeit erzielt.

KI ist derzeit in aller Munde. Aber sie ist nicht der einzige Spieler auf dem Feld. Es ist verlockend zu denken, dass KI mit Automatisierung gleichzusetzen ist, aber Automatisierung ist ein Teamsport. Manchmal ist KI besonders sinnvoll, ein anderes Mal sollte die robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) den Eckstoß ausführen. Wenn es sich zum Beispiel um eine sich wiederholende Aufgabe handelt, die Routineschritte beinhaltet, kann RPA die Aufgabe mit höchster Präzision erledigen. Und einige KI-Plattformen machen es extrem einfach, diese Bots mit RPA-Aufgabenerfassern zu erstellen, welche die einzelnen Arbeitsschritte am Bildschirm aufzeichnen und dann einen automatisierten Bot erstellen, der diese Aufgabe übernimmt. RPA ist nur ein Werkzeug unter vielen – genau wie KI. So bahnbrechend sie auch sein mag, ist KI immer noch nur eine Technologie. Achten Sie darauf, das passende Werkzeug für die jeweilige Aufgabe zu verwenden.

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Wenn es um Automatisierung geht, müssen Unternehmen in großen Zusammenhängen denken. Unternehmen müssen alle ihnen zur Verfügung stehenden Werkzeuge nutzen, um so viele Abläufe wie möglich zu automatisieren. Gartner® bezeichnet dies als „Hyperautomation“. Wie kann man das erreichen? Lesen Sie den Bericht von Gartner Gartner Hyperautomation Report: Emerging Tech Impact Radar.