Navigation in der generativen KI-Landschaft: Ein strategischer Leitfaden für CEOs und CIOs

Im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) hat sich generative KI als absoluter Game-Changer erwiesen. Das Potenzial dieser Technologie, unsere Arbeitsweise zu revolutionieren, veranlasst CEOs zu fragen: „Was ist unsere Strategie für generative KI?“ und CIOs zu fragen: „Wie setze ich das um?“ [...]

Tom Godden, Enterprise Strategist and Evangelist AWS (c) AWS
Tom Godden, Enterprise Strategist and Evangelist AWS (c) AWS

Die Einführung generativer KI ist für Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen, notwendig. Die Herausforderung besteht darin, nicht im Versuchsstadium stecken zu bleiben und die transformative Kraft dieser Technologie voll auszuschöpfen. Dabei ist es wichtig, sofort zu starten. Die frühzeitige Einführung generativer KI ermöglicht es, wertvolle Erfahrungen und Fachwissen aufzubauen und eine KI-fähige Kultur sowie ein Talentpool zu fördern. Das positioniert Unternehmen, sich einen First Mover-Vorteil zu verschaffen.

Generative KI-Modelle sind vortrainiert und ermöglichen die Entwicklung erster Anwendungsfälle innerhalb kurzer Zeit. Anstatt sich in Hypothesen zu verlieren, sollten Führungskräfte generative KI mit Dringlichkeit angehen und gleichzeitig verantwortungsvolle KI-Praktiken befolgen.

1. Lohnenswerte Anwendungsfälle identifizieren: Den Geschäftswert priorisieren

Die Energie rund um generative KI sollte in die Identifizierung und Priorisierung von Anwendungsfällen kanalisiert werden, die messbare Auswirkungen auf Geschäftskennzahlen haben. Zu Beginn sollten Gelegenheiten identifiziert werden, bei denen generative KI nahtlos integriert werden kann, wie z.B. Inhaltserstellung, Datenanalyse oder Kundensupport-Automatisierung. Der Fokus sollte auf Initiativen liegen, die direkt zu Umsatzwachstum, Kosteneinsparungen oder verbesserter Kundenzufriedenheit beitragen.

Es ist wichtig, die gesamte Organisation einzubeziehen und durch gezielte Kampagnen und Workshops das kollektive Wissen und die Kreativität der Mitarbeitenden zu nutzen. Darauf aufbauend sollten die Bemühungen erweitert werden, indem funktionsübergreifende Teams und Stakeholder einbezogen werden. Termine zur Ideenfindung können durchgeführt werden, um innovative Anwendungsfälle zu identifizieren. Mitarbeitende haben oft ein tiefes Verständnis für die Herausforderungen und Ineffizienzen in ihren Bereichen. Wenn man sie dazu ermutigt, ihre Ideen und Erkenntnisse mitzuteilen, kann dies eine wertvolle Quelle für potenzielle Anwendungsfälle für generative KI sein. Durch die Förderung eines Umfelds, das die Beiträge der Mitarbeitenden wertschätzt, können Unternehmen eine Innovationskultur kultivieren und die Wahrscheinlichkeit erhöhen, wirkungsvolle Möglichkeiten für den Einsatz generativer KI zu erkennen. Eine strukturierte Priorisierung, die Faktoren wie strategische Ausrichtung, erwarteten Return On Invest, Ressourcenanforderungen und Implementierungskomplexität berücksichtigt, ist dabei entscheidend.

2. Die Denkweise transformieren: Einen Paradigmenwechsel annehmen

Während Teams potenzielle Anwendungsfälle bewerten, sollten Annahmen über Arbeitsabläufe in Frage gestellt und neue Möglichkeiten durch generative KI erkundet werden. Ein Umfeld, das mutige Ideen und kalkulierte Risiken fördert, ist entscheidend. Die Integration von generativer KI hängt von strategischen Fragen, dem Hinterfragen von Annahmen und der Ausrichtung an wichtigen Geschäftszielen ab. Teams sollten schnell vorankommen, ohne ins Grübeln zu verfallen, und durch Experimentieren und Nutzung lernen.

Schnelle, funktionsübergreifende Zusammenarbeit und die Möglichkeit des Wissensaustauschs helfen, ein kollektives Verständnis für die Technologie zu fördern. Verschiedene Perspektiven und offene Diskussionen über die Veränderungen durch generative KI sollten ermutigt werden. Eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Anpassung ist wichtig, da sich generative KI schnell weiterentwickelt. Investitionen in Schulungs- und Entwicklungsprogramme sind notwendig, um Mitarbeitende mit den erforderlichen Fähigkeiten auszustatten.

3. Skalierbare Erfolge suchen: Die Macht der Replikation nutzen

Eine der größten Stärken der generativen KI ist ihre Vielseitigkeit und Fähigkeit, über verschiedene Anwendungsfälle hinweg repliziert zu werden. Anfangseinsätze zielen oft auf einen bestimmten Prozess ab, können aber erweitert werden, um organisationsweit Wert zu schaffen, besonders in Bereichen wie der tiefen Informationsbeschaffung, die Erkenntnisse aus großen Mengen unstrukturierter Datenquellen extrahiert.

Kluge Führungskräfte verstärken die Wirkung ihrer Investitionen, indem sie wertvolle generative KI-Fähigkeiten identifizieren, die breite Anwendbarkeit haben. Zum Beispiel kann eine Lösung zur Informationsbeschaffung auch für die Due Diligence der Rechtsabteilung oder das Aufzeigen von Risiken für Prüfer genutzt werden. Dieser Replikationsansatz ermöglicht es, die Übertragbarkeit der KI über Geschäftsbereiche hinweg mit geringen Kosten zu nutzen. 

4. Überforderung vermeiden: Agile Experimente annehmen

Im sich ständig verändernden Bereich der generativen KI ist der Versuch, jede Herausforderung oder Gelegenheit auf einmal anzugehen, ein Rezept für Überforderung und Ineffizienz. Führungskräfte müssen eine agile Denkweise annehmen, die sich auf schnelle Experimente und iterative Verfeinerung konzentriert. Anstatt große, ressourcenintensive Initiativen zu starten, sollten fokussierte Piloten mit Zeitlimits durchgeführt werden, um priorisierte Anwendungsfälle zu testen. Funktionsübergreifende Teams sollten ermutigt werden, kalkulierte Risiken einzugehen, mit verschiedenen Ansätzen zu experimentieren und aus Fehlern zu lernen.

Es ist wichtig, eine flexible und anpassungsfähige Denkweise beizubehalten und zu erkennen, dass nicht alle Anwendungsfälle die erwarteten Ergebnisse liefern. Führungskräfte müssen bereit sein, Initiativen, die den gewünschten Geschäftswert nicht liefern, anzupassen oder einzustellen und Ressourcen auf vielversprechendere Anwendungsfälle umzuleiten. Durch diese Herangehensweise können Unternehmen die Effizienz steigern und die besten Nutzungsmöglichkeiten für generative KI identifizieren.

5. Vertrauen aufrechterhalten: Auf ethische und verantwortungsvolle KI bestehen

Während Geschwindigkeit, Innovation und Kreativität auf der Reise mit generativer KI unerlässlich sind, sollte das Vertrauen der Kunden immer an erster Stelle stehen. Führungskräfte müssen proaktiv ethische Bedenken ansprechen und den verantwortungsvollen Einsatz dieser leistungsstarken Technologie sicherstellen.

Es ist wichtig, einen robusten Governance-Rahmen und Richtlinien zu etablieren, die Transparenz, Rechenschaftspflicht und Fairness bei der Entwicklung und Bereitstellung generativer KI-Lösungen durchsetzen. Ebenso sollten rigorose Test- und Validierungsprozesse implementiert werden, um potenzielle Verzerrungen, Fehler oder unbeabsichtigte Konsequenzen zu mindern.

Fazit

Die Revolution der generativen KI stellt Führungskräfte vor Herausforderungen, aber auch immense Chancen. Ein strategischer und pragmatischer Ansatz ist notwendig, um durch diese sich schnell entwickelnde Landschaft zu navigieren. Durch einen schnellen Einsatzplan, Innovationsmentalität, Identifizierung hochwirksamer Anwendungsfälle, skalierbare Erfolge, agile Experimente und ethische KI können die transformative Kraft der generativen KI genutzt und Vertrauen bewahrt werden.

Diese Reise erfordert mutige Führung, die Bereitschaft, Annahmen zu hinterfragen, und kontinuierliches Lernen. Die Belohnungen sind erhöhte Effizienz, gesteigerte Kreativität und ein nachhaltiger Wettbewerbsvorteil in einer Ära disruptiven technologischen Wandels.

*Der Autor Tom Godden ist Enterprise Strategist and Evangelist bei AWS.


Mehr Artikel

News

Schulungsbedarf in den Bereichen KI, Cybersecurity und Cloud

Der IT Skills & Salary Report 2024 unterstreicht den wachsenden Bedarf an Weiterbildung und Umschulung von Arbeitskräften, um mit dem technologischen Fortschritt Schritt zu halten. Künstliche Intelligenz steht bei Entscheidungsträgern ganz oben auf der Liste der Investitionsschwerpunkte, da hier die Team-Kompetenzen am niedrigsten eingestuft werden. […]

News

KI-gestützte Effizienzoptimierung im Lager

Die österreichische TeDaLoS GmbH, Anbieter von smarten Lagerstandsüberwachungssystemen, hat ein Kapital-Investment erhalten, mit dem das Unternehmen eine beschleunigte internationale Expansion und den Ausbau von KI-gestützten Lösungen zur Optimierung der Materialbewirtschaftung vorantreiben will. […]

Helmut Reich, Managing Director proALPHA Software Austria (c) Erich Reismann
Interview

ERP auf dem Weg zum Digital Twin

Die in einem ERP-System hinterlegten Daten spiegeln in der Regel die Wirklichkeit nur bedingt wider. Mit Hilfe der künstlichen Intelligenz soll sich das bald ändern. proALPHA entwickelt seine Kernapplikation im Zusammenspiel mit seiner schnell wachsenden ERP+-Familie in Richtung eines Digital Twin weiter. Das Ziel: die 1:1-Abbildung der realen Wirtschaftswelt. […]

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*