KI-Erfolg ist nicht nur eine Frage der Technologie

Die Mehrheit der Unternehmen beschäftigt sich mit KI. Sie wollen das enorme Potenzial der Zukunftstechnologie nutzen oder fürchten, im KI-Wettrennen zurückzufallen. Allerdings werden ihre Erwartungen oft enttäuscht, wenn Initiativen wegen des Fachkräftemangels, fehlender Expertise, regulatorischen und rechtlichen Hürden sowie Infrastrukturdefiziten scheitern oder sich deutlich verzögern. [...]

Meiner Erfahrung nach setzt sich der Aufwärtstrend in KI-Projekten klar fort, und der Fokus verschiebt sich zunehmend von Pilotversuchen hin zum produktiven Einsatz. Dabei gilt es, vom reinen Technologiebezug wegzukommen und weiter zu denken, um Fehlschläge zu vermeiden. Laut OECD gibt es gerade eine starke Konzentration auf KI-Modelle und neue Tools, doch es fehlt der Transfer in die Anwendungen und der Blick auf das große Ganze – eine übergeordnete Strategie, die dem KI-Einsatz einen Rahmen gibt und eben mehr als nur die Technologie berücksichtigt. Dadurch kommen Unternehmen nie oder nur mit großen Schwierigkeiten aus der Experimentierphase heraus und in einen Zustand, in dem sie mit KI tatsächlich Wettbewerbsvorteile erzielen.

Wollen sie das ändern, müssen sie „AI First“ werden und KI ganzheitlich betrachten. Denn im Grunde sind für den langfristigen unternehmerischen KI-Erfolg neben der Technologie folgende Faktoren entscheidend: die strategische Verankerung des Themas im Unternehmen, Fähigkeiten und Kultur sowie die operative Umsetzung und Skalierung. Denn KI funktioniert nicht als IT-Spielerei oder isolierter Use Case. Unternehmen brauchen eine übergreifende Strategie, klare Zielbilder, Rollen, Entscheidungsprozesse und ethische Leitplanken.

Unternehmen brauchen eine übergreifende Strategie

Häufig denken Unternehmen viel zu klein und sehen KI vor allem als praktisches Hilfsmittel, um effizienter zu werden und Kosten zu senken. Das Potenzial steckt jedoch darin, Kunden und Märkte besser zu verstehen, Produkte und Services weiterzuentwickeln, innovative neue Lösungen zu schaffen und sogar völlig neue Geschäftsmodelle aufzubauen. Allein die Einführung eines Chatbots oder eines smarten Analysetools kann eine solche Business-Transformation nicht anstoßen. Dafür braucht es Mitarbeiter mit KI-Kompetenzen, interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Domänenexperten und organisatorische Veränderungen.

Letztlich erfolgt die Transformation hin zu einem „AI First“-Unternehmen mit der operativen Umsetzung und Skalierung von Strategien und Projekten sowie dem Aufbau grundlegender KI-Fähigkeiten und -Kompetenzen bei allen Mitarbeitern. Denn ganz egal, ob sie in der Produktentwicklung, im Vertrieb oder im Controlling arbeiten – sie alle benötigen Wissen und praktische Erfahrungen, damit sie KI sinnvoll einsetzen, Daten bewerten und neue Anwendungsfälle für KI erkennen können. Ohne entsprechende Schulungen für ihre KI-Tools sind Vertriebsmitarbeiter kaum in der Lage, mögliche neue Kunden zuverlässig zu identifizieren und alle Verkaufschancen tatsächlich zu nutzen. Mit den Trainings einher gehen Anpassungen von Jobprofilen und das Schaffen neuer Rollen, aber auch die Einführung neuer Tools. Erst auf dieser Basis lassen sich KI-Modelle entwickeln oder verfeinern, die beispielsweise vorausschauend Kundenprobleme identifizieren oder Produktionsparameter in Echtzeit optimieren.

AI First

Wer „AI First“ ernst meint, braucht in der Regel Partner, die Strategie und Umsetzung verbinden, denn erfahrungsgemäß reichen das vorhandene Knowhow und die internen Ressourcen meist nicht aus. Ein solcher Partner muss selbstverständlich nicht nur tiefgehende technologische Expertise mitbringen, sondern auch die aufgezeigten unternehmerischen KI-Erfolgsfaktoren verstehen, sprich: Wie das Unternehmen sein Geld verdient, wo es möglicherweise Kunden verliert und wie ihm KI konkret helfen kann. Am besten geeignet ist zudem die Zusammenarbeit in einem kooperativen Modell mit gemischten Teams aus externen und internen Spezialisten, die KI-Projekte von Ende zu Ende betreuen – von der Konzeption der Lösung über die Umsetzung und erste Prototypen bis hin zum Produktivbetrieb und der Skalierung. Auf diese Weise stellen sich KI-Erfolge schneller ein und die Projekte bergen deutlich weniger Risiken. Im Grunde ist „AI First“ ein umfassender Transformationsansatz, der darüber entscheidet, ob KI eine Vision bleibt oder zur Realität wird.