Wer KI erfolgreich in Unternehmen einführen will, braucht Fachwissen, gute Planung und konkrete Ziele

Als Gartner kürzlich eine Umfrage unter 2.500 Führungskräften durchführte, erklärten 70 Prozent der Befragten, ihr Unternehmen würde künstliche Intelligenz (KI) untersuchen und erkunden, während 19 Prozent eine KI bereits im Pilot- oder Produktionsbetrieb verwenden. [...]

Daraus lässt sich leicht ableiten, dass die große Mehrheit der Unternehmen zumindest mittelfristig auf KI setzen und derzeit die Möglichkeiten dieser innovativen Technologie ausloten. Wer erfolgreich ein KI-Projekt beginnen möchte, muss jedoch Ziele, Datenanforderungen und ethische Erwägungen sorgfältig abwägen, ehe es losgehen kann. Führungskräfte können ihre Daten- und KI-Initiativen vorantreiben und erfolgreich umsetzen, wenn sie sich der möglichen Fehlerquellen und Best Practices bewusst sind. Worauf kommt es an, damit die KI-Einführung erfolgreich verläuft?

Den Zweck definieren und die richtigen Daten nutzen

Bevor ein Unternehmen ein KI-Projekt startet, sollte es zuerst das Problem definieren, das gelöst werden soll, und den genauen Zweck des KI-Programms festlegen. KI sollte als Mittel zum Zweck verstanden werden, und nicht als Selbstzweck um der Technologie willen.

Die betroffenen Interessengruppen einzubeziehen, ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass das KI-Programm die Erwartungen erfüllt und umsetzbare Ergebnisse liefert. So prüfen qualifizierte Fachleute für Datenwissenschaft und KI die Anforderungen an die zu verwendenden Daten und die Machbarkeit der angedachten KI-Lösungen.

Start eines KI-Projekts: ethische und rechtliche Überlegungen

Daten sind zwar die Grundlage eines jeden KI-Projekts, doch müssen Unternehmen vor der Datenerfassung die Rolle, ja die Bedeutung von Ethik sowie rechtliche Aspekte berücksichtigen. Ethische Aspekte müssen einen Rahmen für den Einsatz von KI setzen, um zentrale Werte menschlichen Zusammenlebens nicht zu gefährden.

„Der Einsatz von KI muss die menschliche Entfaltung erweitern und darf sie nicht vermindern“, sagte Alena Buyx, die Vorsitzende des Deutschen Ethikrates im März 2023 in einer Stellungnahme zu KI und Ethik. Die Beschaffung des richtigen Datensatzes – ob gezielt erhoben, von Dritten zur Verfügung gestellt oder bereits vorhanden – ist der Schlüssel zum Erreichen der gewünschten Ergebnisse. Die Organisationen müssen jedoch sicherstellen, dass sie über die Rechte zur Nutzung der erworbenen Daten verfügen.

Außerdem muss unbedingt geprüft werden, ob KI zur Lösung des jeweiligen Problems wirklich erforderlich ist. Manchmal reichen einfachere Ansätze aus, wodurch wertvolle Zeit und Ressourcen gespart werden können.

KI-Misserfolge vermeiden: Ziele definieren und Datenqualität sicherstellen

Mögliche Misserfolge von KI-Projekten sind oft auf einen Mangel an klar definierten Zielen und unzureichende oder qualitativ schlechte Daten zurückzuführen. Daher ist es wichtig, dass Datenwissenschaftler, KI-Ingenieure und Führungskräfte von Anfang an in das Projekt einbezogen werden.

Zusammen können sie sicherstellen, dass das Ziel klar definiert ist, die richtigen Daten zur Verfügung stehen und die Datenqualität den erforderlichen Standards entspricht. Für die erfolgreiche Integration von KI-Lösungen ist eine ganzheitliche Betrachtung unter Berücksichtigung technischer, sozialer, rechtlicher und kostenbezogener Aspekte entscheidend.

Schäden, Verzerrungen und Risiken eindämmen

Obwohl es in vielen Bereichen zu einer explosionsartigen Nutzung von KI kommt, sollten sich Unternehmen fragen, ob sie sich bei wichtigen Entscheidungen voll und ganz auf KI verlassen können. Organisationen, die ein KI-Projekt in Angriff nehmen, müssen sich diese Frage stellen. Das Maß an Vertrauen, das in KI gesetzt wird, sollte im Zusammenhang stehen mit dem Umfang und den potenziellen Auswirkungen der Konsequenzen einer Entscheidung.

Während bestimmte Entscheidungen vollständig an die KI delegiert werden können, erfordern andere möglicherweise die Beteiligung des Menschen mit Unterstützung der KI. Eine vertrauenswürdige KI benötigt menschliche Aufsicht während des Modelltrainings, kontinuierliches Feedback von Nutzern zur Verbesserung der Genauigkeit und eine sorgfältige Datensatzpflege, um Verzerrungen zu vermeiden.

Europäische Vorschriften, wie die vorgeschlagene KI-Haftungsrichtlinie, zielen darauf ab, den verantwortungsvollen und vertrauenswürdigen Einsatz von KI zu gewährleisten. Dies unterstreicht nicht zuletzt, wie wichtig ein umfassendes KI-Projektmanagement und eine angemessene Sorgfaltspflicht sind.

Erfolgsmaßstäbe schaffen und KI-Programme mit Geschäftsmodellen verknüpfen

KI-Programme bieten ein breites Spektrum an Dienstleistungen, darunter das Optimieren von Geschäftsmodellen und Organisationen sowie die Einführung neuer Dienstleistungen für Kunden und Nutzer.

Es ist wichtig, die Relevanz und Leistung dieser Programme zu bewerten, indem man die Genauigkeit ihrer Ergebnisse überwacht und beurteilt. Diese Bewertung muss regelmäßig durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass die angebotenen Dienstleistungen den Bedürfnissen der Nutzer gerecht werden und der Organisation wie erwartet dienen.

Auf einer höheren Ebene wird dadurch die Gesamtarchitektur, die durch das KI-Programm implementiert wurde, validiert. Diese Feedbackschleife vereinfacht die Sammlung zusätzlicher Daten auf einer detaillierteren Ebene, um kontinuierlich KI-Modelle zu trainieren und zu verbessern. Um KI-Programme erfolgreich zu nutzen und die Nutzungs- sowie die Wartungskosten solcher Programme langfristig zu senken, ist es wichtig, Teil dieses positiven Kreislaufs zu sein und von den Nutzern akzeptiert zu werden.

KI-Dienste können einen großen Nutzen in der Unternehmenskommunikation bringen, indem sie die Echtzeit-Interaktionen zwischen allen Beteiligten vereinfachen, sichern oder bereichern. Die Überprüfung der Relevanz und der Qualität des Dienstes ist einfach und hängt direkt mit der Anzahl an Nutzern zusammen. Außerdem führt der KI-Betrieb zu einem stetigen Datenfluss, der genutzt werden kann, um die Dienste kontinuierlich robuster und effizienter zu machen.

Durch Regulierung Privatsphäre schützen und Datenhoheit sichern

Die Regulierung von Künstlicher Intelligenz zielt darauf ab, die Privatsphäre zu schützen, die Hoheit über die Daten sicherzustellen und eine ethische Nutzung von Daten zu gewährleisten. Da der Datenschutz und die Datensicherheit immer wichtiger werden, müssen die Lösungen so konzipiert sein, dass sie den nationalen und den EU-Vorschriften entsprechen.

Die Anstrengungen der EU hinsichtlich vertrauenswürdiger KI, Datenschutz und Zertifizierung haben Auswirkungen auf die Branche und erhöhen den Bedarf an anpassungsfähigen Netzwerk- und Datenarchitekturen. Obwohl diese Vorschriften eine Herausforderung darstellen können, schaffen sie auch neue Möglichkeiten für Unternehmen, maßgeschneiderte hybride KI-Lösungen anzubieten, die auf die Präferenzen der Kunden zugeschnitten sind.

KI-Kultur entwickeln

In den schnell wachsenden Bereichen Künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft ist es wichtig, dass Initiativen zukunftssicher sind. Um dies zu gewährleisten, müssen qualifizierte technische Teams gebildet und gebunden werden, die die Lücke zwischen Technologie und Geschäftszielen schließen können.

Wenn im gesamten Unternehmen eine KI-Kultur entwickelt wird, führt dies zu einem ganzheitlichen Verständnis der Chancen und Risiken bei Kundeninteraktionen. Zusätzlich ist der Wissensaustausch mit anderen Branchen, etwa durch die Teilnahme an Veranstaltungen, innovationsfördernd und ermöglicht es Unternehmen, in der KI-Landschaft eine Führungsrolle zu übernehmen.

Fazit

Unternehmen führen ihre Daten- und KI-Initiativen dann zum Erfolg, wenn sie diese sorgfältig planen, Interessengruppen einbeziehen und auf das richtige Fachwissen setzen. Sie sollten ihre Ziele präzise definieren, passende Daten verwenden sowie ethische und rechtliche Implikationen berücksichtigen.

Um vertrauenswürdige KI-Praktiken zu etablieren, müssen Unternehmen potenzielle Probleme wie unklare Zieldefinition, schlechte Datenqualität, Verzerrungen und Risiken berücksichtigen. Stetige Verbesserung, Benchmarking anhand von Erfolgsmetriken und die Einbeziehung von KI-Anwendungen in Geschäftsmodelle fördern die Anpassungsfähigkeit und Reife.

Die Anpassung an neue Vorschriften und zukunftssichere Initiativen erfordert qualifizierte Teams, die den Austausch von Wissen fördern und maßgeschneiderte KI-Lösungen entwickeln. Unternehmen können mithilfe dieser Erkenntnisse und Best Practices in der KI-Landschaft navigieren und das volle Potenzial der datengesteuerten Entscheidungsfindung ausschöpfen.