2022/7 | Fachbeitrag | Digitalisierung

Die vier Säulen einer erfolgreichen KI-Strategie

Künstliche Intelligenz weckt in vielen Unternehmen enorme Erwartungen. Um aber nicht nur "irgendwas mit KI" zu machen, sondern die Zukunftstechnologie zielgerichtet für den Unternehmenserfolg einzusetzen, brauchen sie eine KI-Strategie.

Bildquelle: (C) Gerd Altmann / Pixabay

Von der Verwendung des Begriffs "KI" als Schlagwort und der Hoffnung auf eine Verbesserung von Produkten und Services bis zum erfolgreichen Einsatz der Zukunftstechnologie in sinnvollen Implementierungen durchlaufen Unternehmen in der Regel eine Entwicklung. Eine KI-Strategie ist Voraussetzung, diese Entwicklung zu beschleunigen und den vollen Nutzen aus KI zu ziehen.

Nach Erfahrung von Pegasystems, Anbieter innovativer Software zur drastischen Vereinfachung komplexer Arbeitsprozesse, beruht eine KI-Strategie auf vier Säulen, die das C-Level-Management aufbauen, stärken und orchestrieren muss:

  1. Anwendungsfälle: KI ist kein Selbstzweck und trägt erst dann zum Unternehmenserfolg bei, wenn sie im richtigen Kontext eingesetzt wird. Die wichtigste Voraussetzung dafür ist die kontinuierliche Identifizierung strategischer Anwendungsfälle - schließlich sollen sich die KI-Aktivitäten nicht nur auf einige Pilotprojekte beschränken, sondern Prozesse, Produkte und Dienstleistungen immer weiter verbessern. Dafür muss KI fest in die Betriebsmodelle und damit verbundenen Abläufe integriert werden, insbesondere in die Produkt- und Service-Lebenszyklen. Ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess hilft, stetig neue Anwendungsfälle zu identifizieren, die dann bewertet und priorisiert werden - unter anderem nach Nutzen, Kosten und Machbarkeit.

  2. Mitarbeiter: KI ist kein reines Technologiethema, denn die Entwicklung und der Einsatz einer verantwortungsvollen KI erfordert neue Fähigkeiten und Spezialisten. Die Aufgabe von KI-Experten ist indes nicht allein, eine KI zu entwickeln und zu trainieren, sondern den Menschen auch zu erklären, wie sie funktioniert und wie sie sich auf den Arbeitsalltag und die Gesellschaft auswirkt. Mitarbeiter müssen den Nutzen von KI-Systemen für ihre Tätigkeiten und den Unternehmenserfolg kennen, damit sie die neuen Tools annehmen und deren Empfehlungen vertrauen. Diese Transformations- und Veränderungsprozesse brauchen Zeit und gelingen nur in enger Zusammenarbeit mit der Personalabteilung.

  3. Daten: Ohne Daten keine KI - so lautet die einfache Wahrheit. Für jeden Anwendungsfall müssen Unternehmen klären, ob sie über die zur Umsetzung benötigten Daten verfügen oder sich diese beschaffen lassen. Mit den wachsenden Datenmengen steigen jedoch die Anforderungen an das Datenmanagement und die Data Governance - beides Disziplinen, die bisher oft vernachlässigt wurden. Unternehmen brauchen einen strategischen Ansatz, um die Datenqualität zu steigern, Daten verfügbar zu halten und dort mit ausreichender Performance bereitzustellen, wo sie gebraucht werden. Dabei müssen sie Daten vor Missbrauch und Verlust schützen und Sorge tragen, dass regulatorische und gesetzliche Vorgaben wie die DSGVO eingehalten werden. Die Auswahl geeigneter Architekturen und Plattformen ist hier der Schlüssel.

  4. Center of Excellence: Mit einem Center of Excellence (CoE) lassen sich KI-Initiativen in Unternehmen schneller und erfolgreicher vorantreiben. Im CoE KI bündeln Unternehmen ihre KI-Kompetenzen, sodass qualifizierte und erfahrene Mitarbeiter in allen Unternehmensbereichen bei KI-Projekten unterstützen können. Sie helfen bei der Identifizierung von Anwendungsfällen, der Auswahl von Tools und Plattformen, der Entwicklung und dem Training von Algorithmen, beim Betrieb der Lösungen sowie beim Projektmanagement. Experten bringen Best Practices ein, wissen, was funktioniert, und wo Stolperfallen lauern. Zugleich trägt das CoE dazu bei, KI-Talente im Unternehmen zu entdecken und weiterzuentwickeln - immerhin sind KI-Spezialisten rar und im freien Markt nur schwer zu gewinnen.

"KI hat das Hype-Stadium längst verlassen und sich in unzähligen Anwendungsfällen bewährt", betont Florian Lauck-Wunderlich, Project Delivery Leader bei Pegasystems. "Es ist deshalb höchste Zeit, dass Unternehmen das Thema koordiniert angehen und ihre Ressourcen nicht länger in unzähligen, unabhängig voneinander laufenden Projekten und Initiativen vergeuden. Eine KI-Strategie hilft, alle Aktivitäten in geordnete Bahnen zu lenken und KI zielgerichtet für den langfristigen Unternehmenserfolg einzusetzen."



Der Autor:

Florian Lauck-Wunderlich ist Project Delivery Leader bei Pegasystems. Pegasystems liefert innovative Software, mit der sich komplexe Arbeitsprozesse drastisch vereinfachen lassen. Die Pega-Technologie nutzt Echtzeit-KI und intelligente Automatisierung, weist eine skalierbare Architektur auf und bietet eine Low-Code-Plattform.

Bildquelle: (C) Pegasystems

Website: www.pega.com/de

Diese Artikel könnten Sie auch interessieren

Werkbank 4.0: Sechs smarte Einsatzszenarien für GenAI und Co.

Generative KI, Agentic AI und Physical AI bringen frischen Wind in die Industrie. Während klassische KI längst für Predictive Maintenance und Qualitätskontrolle eingesetzt wird, eröffnen diese Technologien ganz neue Möglichkeiten entlang des gesamten Fertigungsprozesses - von der Konstruktion über den laufenden Betrieb bis hin zur Mensch-Roboter-Interaktion. Doch welche Einsatzszenarien sind fü...

Weiterlesen

IT-Security im Spannungsfeld von KI, Krisen und Compliance

WISSENplus
Neue Technologien bringen stets zusätzliche Risiken mit sich, die verstärkte Investitionen in die IT-Sicherheit erfordern. Das ist bei KI nicht anders. Allerdings birgt sie gleichzeitig auch enormes Potenzial für neue, ausgefeilte Abwehrmechanismen mit hohem Automatisierungsgrad....

Weiterlesen

Mit KI fit für die Zukunft: Wie intelligentes Dokumenten- und Wissensmanagement Prozesse optimiert und Mitarbeiter entlastet

WISSENplus
Immer mehr Unternehmen setzen künstliche Intelligenz ein. Laut einer Umfrage des Digitalverbandes Bitkom nutzt etwa jedes dritte deutsche Unternehmen (36 Prozent) bereits KI-Anwendungen. Zudem plant oder diskutiert fast jeder zweite Betrieb (47 Prozent) den KI-Einsatz. Doch die Nutzung ist derzeit noch sehr punktuell und fällt vor allem in die Bereiche Kundenkontakt (88 Prozent) sowie Marketing und K...

Weiterlesen

Wissen in Zeiten von KI-Agenten: Warum Wissensmanagement zur strategischen Infrastruktur wird

Generative KI verändert, wie Unternehmen arbeiten - und sie schafft eine neue Anforderung: Wissen muss nicht nur für Menschen, sondern auch für KI-Assistenten und KI-Agenten zuverlässig nutzbar sein. Denn Agenten erledigen Aufgaben nicht „im Chat“, sondern greifen auf Informationen zu, folgen Regeln und Prozessen und liefern Ergebnisse - idealerweise mit Quellen und Nachvollziehbarkeit. Der Alltag z...

Weiterlesen

Ressortübergreifende Zusammenarbeit: Kollaboration in der Verwaltung

WISSENplus
In einer Zeit, die von grundlegenden technologischen Transformationen und neuen geopolitischen Rahmenbedingungen geprägt ist, steht der öffentliche Sektor vor der Herausforderung, zunehmend komplexe Prozesse und Maßnahmen effektiv umzusetzen und dabei Informationssicherheits- und Datenschutzstandards einzuhalten. Die Zusammenarbeit über Ressort- bzw. Behördengrenzen hinweg unterliegt besonderen An...

Weiterlesen

Ältere Fachkräfte & Digitalisierung: Wird Erfahrung unterschätzt?

WISSENplus
Ältere Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer leisten - ebenso wie jüngere Beschäftigte - einen wichtigen Beitrag zum betrieblichen Erfolg und auch zum Fortschritt in Fragen der Digitalisierung, sowohl in öffentlichen Ämtern als auch in der Privatwirtschaft. Sie haben im Laufe ihres Berufslebens fachliche Erfahrung und Resilienz erworben und nehmen damit im betrieblichen Workflow eine zentrale, mitunt...

Weiterlesen

Hochschullehre neu gedacht: Studieren mit KI

WISSENplus
Studierende nutzen KI längst. Laut Umfragen greifen über 86 Prozent während ihres Studiums regelmäßig auf KI-Tools zurück. Während viele Hochschulen noch über Verbote oder Detektion diskutieren, zeigt die Realität: KI ist Teil des Studienalltags. Die Frage ist nicht mehr, ob Studierende KI nutzen, sondern wie. Kontrolle führt dabei in eine Sackgasse, der Aufbau von Kompetenzen weist hingegen ...

Weiterlesen

Wenn aus Abfall Daten werden

Aus den Augen, aus dem Sinn - so geht es vermutlich vielen Leuten beim Thema Abfall. Für die Münchner MARTIN GmbH geht der Job dann aber erst los. Seit über 100 Jahren baut das Unternehmen thermische Abfallbehandlungsanlagen zur Energiegewinnung. Und neuerdings auch mit hochmoderner IoT-Datenauswertung. Um etwa den Zustand der Anlagen oder die Ausschüttung von Emissionen zu überprüfen, kommt mittlerwi...

Weiterlesen