Künstliche Intelligenz (KI) ist mehr als nur ein Trend – sie verändert die Geschäftsprozesse in Unternehmen tiefgreifend. Viele Organisationen sehen das Potenzial von KI, doch scheitern oft an der Umsetzung.
Gerade für Fachabteilungen ist es entscheidend, frühzeitig und strategisch in die Vorbereitung zu gehen, um KI sinnvoll und effizient einzusetzen.
Der folgende Artikel beleuchtet die Schritte und Maßnahmen, die Fachabteilungen und Unternehmen ergreifen sollten, um KI erfolgreich in ihre Strukturen und Prozesse zu integrieren.
Viele Unternehmen setzen KI sofort und unvorbereitet ein.
Unsere fachliche Einschätzung hierzu: So wird die KI-Implementierung fehlschlagen. Hier sind Warnsignale, auf die Fachabteilungsleiter achten sollten:
Diese Anzeichen deuten darauf hin, dass entweder die Vorbereitung unzureichend war oder Anpassungen erforderlich sind, um die KI optimal an die spezifischen Anforderungen anzupassen.
In 7 Schritten für die KI vorbereiten
Schritt 1 | Strategische Ziele und Potenzialanalyse
Bevor KI-Implementierungen geplant werden, ist eine klare Zieldefinition notwendig. Hierfür sollten sich Unternehmen und Abteilungen folgende Fragen stellen:
Soll die KI ein Problem lösen? Gibt es repetitive Aufgaben, die KI übernehmen könnte, oder analytische Herausforderungen, die KI besser als der Mensch lösen kann?
Welche Ziele verfolgt die Abteilung mit KI? Soll KI die Produktivität steigern, Kosten senken oder neue Erkenntnisse liefern?
Diese Fragen helfen, die Anforderungen zu präzisieren und sicherzustellen, dass KI-Implementierungen direkt auf die Abteilungsziele ausgerichtet sind.
Tipps zur Potenzialanalyse:
- Führen Sie Workshops mit verschiedenen Stakeholdern durch, um die Erwartungen und Bedürfnisse zu identifizieren.
- Erstellen Sie eine SWOT-Analyse, um Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken einer KI-Einführung abzuwägen.
Schritt 2 | Datenbasis aufbauen und Datenqualität sichern
Daten sind das Herzstück jeder KI-Anwendung. Die Qualität und Verfügbarkeit der Daten bestimmen maßgeblich den Erfolg eines KI-Projekts.
Datenqualität prüfen und verbessern: Unstrukturierte oder fehlerhafte Daten führen oft dazu, dass KI-Modelle ungenaue Ergebnisse liefern. Daten sollten vollständig, aktuell und korrekt sein.
Datensilos auflösen: In vielen Unternehmen sind Daten in unterschiedlichen Systemen isoliert, was den Zugriff erschwert. Eine zentrale Datenplattform kann hier helfen, um einen nahtlosen Datenfluss zu gewährleisten.
Datenkonsistenz und -sicherheit gewährleisten: Sicherstellen, dass alle Datenstrukturen und -formate kompatibel sind, sodass Daten nahtlos von KI-Systemen verarbeitet werden können. Dazu zählt auch, der KI einen gesicherten Zugriff auf die Daten bereitstellen zu können.
Maßnahmen zur Verbesserung der Datenbasis:
| Maßnahme | Beschreibung |
|---|---|
| Reports | Reports (z.B. mit Power BI) können helfen, Datenlücken aufzudecken. |
| Datenhaltungskonzept | Ein einheitliches Datenhaltungskonzept hilft der KI, die Daten zu verarbeiten und zu verstehen. |
| KI | KI selbst kann eingesetzt werden, um Lücken oder Ungereimtheiten in Daten zu finden. |
| Schulungen | Schulung der Mitarbeitenden im Umgang mit Daten und Sensibilisierung für die Bedeutung der Datenqualität |
Schritt 3 | Technologische Infrastruktur schaffen
Eine leistungsfähige Infrastruktur ist essenziell für die Implementierung und Nutzung von KI. Fachabteilungen sollten sicherstellen, dass ihre technologische Umgebung auf die spezifischen Anforderungen von KI-Anwendungen ausgelegt ist.
| Betroffen | Anforderung |
|---|---|
| Hardware | Für selbstentwickelte, rechenintensive KI-Modelle werden starke Server und ggf. GPUs benötigt. Cloud-Services wie z.B. Copilot können hier ebenfalls eine Option sein, die ohne eigene Hardware auskommen. |
| Anbindung eigener Services | Daten liegen häufig verteilt in verschiedenen Systemen oder Cloud-Services. Binden Sie diese an die KI an, um der KI und damit den Mitarbeitern ein ganzheitliches Bild zu ermöglichen. |
| Skalierbarkeit der Systeme | Die Infrastruktur sollte flexibel erweiterbar sein, um sich verändernden Anforderungen gerecht zu werden. |
Checkliste für die Infrastrukturplanung
- 1Prüfen, ob eine eigene KI benötigt wird, oder ob eine aus der Cloud verwendet werden kann. Bei einer eigenen: Bedarf an Rechenleistung ermitteln.
- 2Prüfen, wo die Datenquellen liegen und ggf. einen Umzug in die Cloud erwägen.
- 3Sicherheit und Compliance bei der Datenverarbeitung sicherstellen.
Schritt 4 | Kompetenz aufbauen, Mitarbeitende schulen
Eine entscheidende Voraussetzung für den Erfolg eines KI-Projekts ist das Wissen der Mitarbeitenden. Das betrifft sowohl technisches Know-how als auch das Verständnis dafür, wie KI die Arbeit verändern kann.
| Maßnahme | Beschreibung |
|---|---|
| Schulung der Mitarbeitenden | Regelmäßige Weiterbildungen zu Datenanalyse, Prompting und speziellen KI-Tools sind wichtig. |
| Förderung der KI-Akzeptanzkultur | KI wird oft als Bedrohung gesehen. Eine offene und klare Kommunikation, wie KI den Arbeitsalltag verbessern kann, hilft, mögliche Ängste abzubauen. |
| KI-Spezialisten einbeziehen | In vielen Fällen ist es hilfreich, Experten mit spezifischem KI-Wissen in Projekte zu integrieren, sei es durch interne Fortbildungen oder durch externe Berater. |
Empfohlene Schulungsmaßnahmen
Schritt 5 | Schrittweise Implementierung und Pilotprojekte
Eine KI-Einführung ist komplex und sollte daher schrittweise erfolgen, idealerweise in Form von Pilotprojekten. Diese Projekte ermöglichen es, KI-Modelle in kleinerem Umfang zu testen, bevor sie abteilungs- oder unternehmensweit ausgerollt werden.
Pilotprojekt planen: Ein spezifisches Problem oder Anwendungsfall auswählen, das klar definierte Erfolgskennzahlen hat.
Iteratives Vorgehen: Während des Pilotprojekts kontinuierlich Rückmeldungen einholen und die KI-Modelle optimieren.
Erfolg messen: Nutzen Sie KPIs, um den Erfolg des Projekts zu evaluieren und die Entscheidungsgrundlage für eine Skalierung zu schaffen.
Beispielhafte KPIs für ein KI-Pilotprojekt:
| KPI | Beschreibung |
|---|---|
| Zeitersparnis durch KI | Wie viel schneller werden Prozesse durch KI? |
| Fehlerquote | Sind durch KI weniger Fehler entstanden? |
| Mitarbeitenden-Akzeptanz | Akzeptieren die Nutzenden die KI-Lösungen? |
Schritt 6 | Monitoring und kontinuierliche Optimierung
KI-Projekte sind keine „Einmal-Aufgaben“, sondern erfordern eine kontinuierliche Anpassung und Verbesserung. Sobald KI in einer Fachabteilung implementiert ist, sollte ein ständiges Monitoring stattfinden.
| Maßnahme | Beschreibung |
|---|---|
| Ergebnisse analysieren | Regelmäßige Auswertungen der KI-Ergebnisse sind wichtig, um deren Effizienz zu bewerten und Anpassungen vorzunehmen. |
| KI-Modelle trainieren und verbessern | Da sich Geschäftsbedingungen ändern können, sollten die KI-Modelle regelmäßig mit neuen Daten nachtrainiert werden. |
| Feedback-Schleifen implementieren | Die Endnutzer, also die Mitarbeitenden in den Fachabteilungen, sollten regelmäßig Feedback geben können, um sicherzustellen, dass die KI ihre Bedürfnisse erfüllt. |
Wichtige Monitoring-Aspekte:
- 1Regelmäßige Kontrolle der Modellgenauigkeit und deren Anpassung
- 2Systematische Erfassung und Analyse von Fehlern und Abweichungen
- 3Zusammenarbeit mit Data Scientists, um potenzielle Verbesserungen umzusetzen
Schritt 7 | Kulturwandel und Change Management
Die Implementierung von KI bringt oft Veränderungen in Arbeitsabläufen und Rollen mit sich, was nicht immer auf Akzeptanz stößt. Change Management ist daher ein wichtiger Faktor.
Mitarbeitende frühzeitig einbeziehen: Transparente Kommunikation über den Nutzen und die Ziele von KI ist essenziell.
Veränderungen als Chance begreifen: Den Mitarbeitenden sollte aufgezeigt werden, wie KI sie entlasten und ihnen mehr Raum für wertschöpfende Aufgaben bieten kann.
Kontinuierliche Unterstützung: Mit Schulungen und Coachings wird die Anpassung an neue Prozesse erleichtert.
Wenn Sie Hilfe bei der Umsetzung benötigen, sind wir da.
Um Unternehmen bei der Einführung von KI zu unterstützen, setzen wir auf eine strategische Partnerschaft mit Microsoft. Als zertifizierter Partner im Microsoft AI Content Partner Program bieten wir Zugang zu den neuesten Technologien und bewährten Methoden.
Wir begleiten unsere Kunden durch den gesamten KI-Implementierungsprozess – von der Bedarfsanalyse bis zur Anpassung und Weiterentwicklung der Lösungen.
Unser Service umfasst:
| Name | Beschreibung |
|---|---|
| Bedarfsanalyse und Beratung | Analyse spezifischer Anforderungen und Entwicklung maßgeschneiderter Strategien. |
| Datenaufbereitung | Unterstützung bei der Bereinigung und Strukturierung von Daten, um eine optimale Basis für KI-Anwendungen zu schaffen. |
| Integration und Anpassung | Nahtlose Einbindung der KI-Tools in bestehende Workflows, um Effizienzsteigerungen zu ermöglichen. |
| Schulung und Change Management | Unterstützung bei der Schulung der Mitarbeitenden und beim Abbau möglicher Vorbehalte. |
| Support und Weiterentwicklung | Auch nach der Implementierung bleiben wir an der Seite unserer Kunden, um die Lösungen regelmäßig zu evaluieren und weiterzuentwickeln. |
Unsere Partnerschaft mit Microsoft stellt sicher, dass unsere Kunden von fortschrittlicher KI-Technologie profitieren. Damit können Fachabteilungen das volle Potenzial der KI nutzen, ohne sich um die technischen Details der Implementierung kümmern zu müssen.
Fazit
Für Unternehmen mit 250+ Mitarbeitenden, die KI erfolgreich in ihren Fachabteilungen einsetzen wollen, ist eine gründliche Vorbereitung entscheidend. Von der Datenqualität über die technische Infrastruktur bis hin zu Schulungen und Pilotprojekten – jeder Schritt hat seine Relevanz, um die Implementierung zu einem Erfolg zu machen.
Die Einführung von KI ist mehr als nur eine technologische Entscheidung; sie ist eine strategische Neuausrichtung, die das Potenzial hat, Arbeitsprozesse tiefgreifend zu verbessern.
