• Business-Plan schreiben, Bild: Pixabay

    #1 Der Business Case: Schnell in einen Trend zu investieren ist bei Künstlicher Intelligenz nicht ratsam. Zunächst sollte verstanden werden, was KI kann und wie es dem Unternehmen einen Mehrwert bringt. Wichtige Parameter sind dabei die technische Machbarkeit, das verfügbare Budget und das Optimierungspotenzial innerhalb des Unternehmens. Einen Business Case zu erstellen, ist bei Künstlicher Intelligenz kein Selbstläufer, warnt McKinsey. Noch würden die Informationen über KI Lücken aufweisen und Zweifel unter den Mitarbeitern sind verbreitet.

  • Deal, Bild: Pixabay

    #2 Kompetenzen verknüpfen: Experten in Sachen KI gibt es noch viel zu Wenige: In Deutschland fehlen derzeit rund 5.000 Fachkräfte und in den USA sind laut McKinsey nur 0,1 Prozent der Arbeitskräfte ausgebildete Datenwissenschaftler. Deshalb gilt es, unternehmensinterne Kompetenzen aufzubauen und diese mit den Ressourcen von Drittanbietern zu verknüpfen. Zum einen braucht es Entwickler, zum anderen Vermittler. Letztere bilden im Unternehmen die Schnittstelle zwischen Entwicklern und Management. Nur so lässt sich ein KI-zentriertes Unternehmen schaffen.

  • Infografik, Bild: Pixabay

    #3 Granulare Daten speichern und ordnen: Daten stellen die Grundlage jeder Künstlichen Intelligenz dar. Unternehmen müssen deshalb so viele granulare, also ausreichend detaillierte Daten wie möglich speichern und die Daten in einer relationalen, tabellenbasierten Datenbank nutzbar machen. Dabei kann es sich um Bilder und Sprachnachweise handeln, aber auch um Daten von Sensoren und Maschinen – eine inhomogene Menge, die es anzupassen gilt.

  • Daten übertragen, Bild: Pixabay

    #4 Ihr bestehendes Wissen mit KI kombinieren: Ohne den genauen Kontext zu beachten, wird KI keinen Erfolg bringen. Ein Unternehmen, das KI einführen will, kennt die eigene Branche, die technologische Umgebung und das Zusammenspiel von System, Technologien und Mitarbeitern am besten. Drittanbieter sind hier deshalb nicht ratsam. McKinsey empfiehlt daher, die eigenen Kenntnisse zu kodifizieren, also sie aufzuzeichnen und zu speichern, und sie dem Algorithmus der KI zuzuführen, um den Selbstlernprozess von Maschinen bestmöglich zu unterstützen.

  • Papierknäuel, Bild: Pixabay

    #5 Im agilen Prozess testen - verwerfen oder weitermachen: Das Einführen von KI sollte ein agiler Prozess sein: Mit Simulationen und Tests innerhalb der Teilbereiche eines Unternehmens lässt sich das Ergebnis immer weiter optimieren. Der KI wird Wissen zugeführt (Learning), sie lernt diese zu verstehen (Understanding) und später, das Wissen anzuwenden (Solving). Fehler bilden dabei die Grundlage zur Verbesserung. Wie lange der Pilot-Prozess dauert, hängt vom Umfang des Projekts ab. Eine KI-Taskforce könnte die Prozesse funktionsübergreifend überwachen und über neue Schritte entscheiden.

Intelligente Roboter und selbstlernende Computer werden die deutsche Industrie in den kommenden Jahren ordentlich ankurbeln: Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) könnte das Bruttoinlandsprodukt bis 2030 laut McKinsey jährlich um zehn Milliarden Euro wachsen. Die besten Chancen sieht die Unternehmensberatung in der Fertigung und den Geschäftsprozessen. Beispielsweise ließe sich durch gezielte Zusammenarbeit von Robotern und Mitarbeitern die Produktivität um 20 Prozent erhöhen, so McKinsey. Vorausgesetzt, Unternehmen binden Künstliche Intelligenz konsequent und so früh wie möglich in ihr Geschäftsmodell ein.

Bevor Unternehmen jedoch Künstliche Intelligenz in ihre Prozesse eingliedern, müssen sie nicht nur die in unserer Bildergalerie aufgeführten fünf Regeln beachten. Ganz am Anfang gilt es, an anderer Stelle anzusetzen: den kulturellen Faktoren. Sicherheits- und Datenschutzbedenken, die Sorge vor Stellenabbau und der Glaube, dass Maschinen niemals an das menschliche Urteilsvermögen herankommen, prägen viele Mitarbeiter. Jonas Albertson, Managing Director beim schwedischen Industriekonzern Atlas Copco, sagt: "Die größte Herausforderung liegt nicht in der Technologie. Entscheidend ist das Change Management mit Blick auf die Menschen." KI einzuführen erfordert ein Umdenken. Nur dann lässt sich verwirklichen, was McKinsey für 2030 vorausgesagt hat: ein Bruttoinlandsprodukt, das dank KI jährlich um 10 Milliarden Euro wächst.

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