Mit dem aufkommenden KI-Trend wollen immer mehr Unternehmen KI-Lösungen in ihre Geschäftsabläufe implementieren, wissen aber nicht, ob sie als Unternehmen oder Organisation für die Einführung von KI bereit sind. Viele Faktoren müssen berücksichtigt werden, wenn ein Unternehmen „AI-ready“ sein will, und sie können in drei Kategorien unterteilt werden: Technologie, Organisation und Umfeld. Wie in vorherigen Blog-Beiträgen erläutert, ist die Analyse von Aspekten rund um Daten wie Datenqualität, Datenverfügbarkeit, Datenzugänglichkeit, Datenspeicherung, Data Governance, Datenmanagement usw. unumgänglich (Verlinkung zu diesem Blogpost: Structured vs. Unstructured Data: Challenges and Opportunities for Language Models (hico-group.com)), aber neben der Technologiebewertung müssen auch die organisatorischen Aspekte eines Unternehmens bewertet werden und sind ein entscheidender Bestandteil der AI-Readiness eines Unternehmens. Dieser Blogbeitrag befasst sich ausschließlich mit den organisatorischen Aspekten, die ein Unternehmen vor der Implementierung von KI-Lösungen in seinem Unternehmen vorweisen sollte.
Strategie
Ein sehr wichtiger Aspekt der AI-Readiness ist es, eine Gesamtstrategie und eine Vision dafür zu haben, wie KI in die aktuellen Geschäftsprozesse integriert werden soll und welches Ziel durch die Implementierung von KI in dem Unternehmen erreicht werden soll. Da es verschiedene Ansätze zur Integration von KI in ein Unternehmen gibt, ist es wichtig zu entscheiden, wie KI im Unternehmen eingeführt werden soll:
- Soll KI nur in einer Abteilung eingesetzt werden?
- Soll KI abteilungsübergreifend eingesetzt werden?
- Was sind die Anwendungsfälle für KI?
- Was sind die aktuellen Herausforderungen und Pain-Points im Unternehmen, die KI lösen kann?
- Was sind Business Cases bezüglich AI?
Die Beantwortung dieser Fragen ist von entscheidender Bedeutung, bevor die Implementierung von KI in einem Unternehmen in Angriff genommen wird. Darüber hinaus ist es unumgänglich, eine Datenstrategie zu haben, die sich auf die folgenden Punkte konzentriert:
- Wie steht es um die Datenqualität?
- Kann man den Daten, die für KI verwendet werden, trauen?
- Werden die Daten überprüft und kontrolliert?
Damit ein Unternehmen AI-ready ist, muss es auch die Unterstützung der obersten Führungsebene erhalten. Wenn die Geschäftsleitung den Business Value von KI nicht erkannt hat, kann die KI-Implementierung eine Herausforderung sein, da die Geschäftsleitung Ressourcen für dieses Thema bereitstellen und freigeben muss.
Unternehmenskultur
Ein weiterer entscheidender Faktor für die AI-Readiness ist die Unternehmenskultur. Die Mitarbeiter des Unternehmens müssen offen und bereit sein, sich auf die Einführung und Nutzung von KI einzustellen, KI-Chancen zu erkennen und Verantwortung für das Datenmanagement zu übernehmen. Diese Anpassungsbereitschaft ist ein wichtiger Faktor für die AI-Readiness eines Unternehmens. Andernfalls ist das Risiko, dass einmal implementierte KI-Lösungen nicht genutzt werden, sehr hoch. Selbst wenn die beste KI-Lösung im Unternehmen implementiert ist, bedeutet dies nicht, dass die Lösung auch von den Mitarbeitern genutzt wird. Aus diesem Grund ist die Unternehmenskultur eine entscheidende Komponente der AI-Readiness. Ein weiterer entscheidender Faktor für die AI-Readiness bezüglich der Unternehmenskultur ist ein „data-driven“ Mindset zu haben. Wenn die Mitarbeiter die Bedeutung von Daten nicht erkennen, kann es zu Problemen mit der Datenqualität kommen, die verhindern, dass KI-Lösungen die bestmöglichen Ergebnisse für die Nutzer liefern, und die Gefahr von Halluzinationen und Verwirrung mit sich bringen. Da die Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen mit vielen Tests und Verbesserungen verbunden ist, ist es wichtig, die Denkweise von „Trial and Error“ in das Unternehmen einzubringen. Ein Unternehmen muss bereit sein zu scheitern, um aus Fehlern zu lernen und die bestehende Lösung zu verbessern und nicht nach dem ersten Misserfolg aufzuhören. Dies kann in einem Unternehmen durch eine agile Denkweise umgesetzt werden, die es den Mitarbeitern ermöglicht, in verschiedenen Zyklen zu testen, zu scheitern und zu verbessern.
Kompetenzen und Wissen
Neben der Unternehmenskultur und -strategie ist es auch wichtig, über ausreichende Kompetenzen und Wissen im Unternehmen zu verfügen. Welche Art von Wissen und Wissenstiefe ein Unternehmen benötigt, um KI im Unternehmen zu implementieren, hängt von der KI-Strategie des Unternehmens ab: Sollen KI-Lösungen nur von internen Mitarbeitern entwickelt werden, oder sollen externe Dienstleister mit der Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen beauftragt werden? Je nach Antwort auf diese Frage wird das Wissen, das für die Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen wie Machine Learning-Lösungen oder KI-Chatbots mit GenAI benötigt wird, intern oder extern beschafft. Der Umfang des erforderlichen Wissens hängt daher stark von der Strategie ab und liegt zwischen dem Einsatz von Data Scientists und Data Engineers, die wissen, wie Daten im Unternehmen verwaltet werden und verwenden externe Hilfe bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen oder dem Einsatz eines ganzen internen KI-Teams mit ausgewiesenen KI-Ingenieuren, die Machine Learning- und GenAI-Lösungen entwickeln und Use Cases unter Berücksichtigung der Ziele des Unternehmens identifizieren und priorisieren können. Im Allgemeinen muss das Unternehmen in beiden Extremfällen Kenntnisse über das Datenmanagement und Data Governance des Unternehmens haben, auch wenn externe Dienstleister die KI-Lösung für das Unternehmen entwickeln. Werden KI-Lösungen intern im Unternehmen eingesetzt, ist auch eine Schulung der Mitarbeiter erforderlich, um die korrekte Nutzung der KI-Anwendung zu gewährleisten, da sonst möglicherweise nicht die gewünschten Ergebnisse erzielt werden.
Ressourcen
Das letzte Thema, das berücksichtigt werden muss, ist die Zuweisung von Ressourcen für KI. Wie jedes andere Projekt erfordern auch KI-Projekte und die Implementierung von KI die Bereitstellung von finanziellen und zeitlichen Ressourcen für dieses Thema, andernfalls kann ein Unternehmen nicht AI-ready sein. Auch hier hängt die Dimension der Ressourcen stark von der Strategie des Unternehmens ab. Es ist möglich, internes Wissen und Mitarbeiter zu nutzen oder externe Dritte mit der Umsetzung von KI-Lösungen zu beauftragen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass jede Organisation, die sich auf die Implementierung von KI vorbereitet, nicht nur die technologischen und Umfeld-bezogenen Aspekte einer solchen Implementierung berücksichtigen sollte, sondern dass die organisatorische Bewertung ebenso wichtig ist. So sollten ganzheitliche KI-Strategien entwickelt werden, die Daten, Kultur, Ressourcen sowie Kompetenz und Wissen berücksichtigen.
*Disclaimer: Die Erkenntnisse zu AI-Readiness wurden aus Interviews mit Fachexperten für KI, AI-Readiness und AI Maturity gewonnen.
Der Autor: Melanie Kloppenburg – AI Consultant
