5 Schritte zur Implementierung von KI in Ihrem Unternehmen

Welche Schritte braucht man um Künstliche Intelligenz (KI) im Unternehmen einzuführen?

Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ beschreibt eine Vielzahl von unterschiedlichen Methoden, Verfahren und Technologien. Heutzutage lassen sich KI Technologien in beinahe allen Bereichen eines Unternehmens einsetzen, um beispielsweise Prozesse effizienter zu machen oder Routineaufgaben zu übernehmen. Die Einsatzgebiete sind mittlerweile so vielfältig, dass es sich für Unternehmen oft schwierig gestaltet den richtigen Ausgangspunkt zu finden.

Damit die Integration von künstlicher Intelligenz gelingt und vor allem auch den gewünschten Erfolg erzielt sollten sich Unternehmen ihre Schritte genau überlegen.

1. Use Case identifizieren und bestimmen

Statt sich von den umfangreichen Fähigkeiten aller angebotenen Lösungen blenden zu lassen sollte überlegt werden wo (welche Use Cases) KI eingesetzt werden könnte und welche bekannten Pain Points damit verbessert oder eliminiert werden können..

Sie werden schnell bemerken, dass es viele Ansatzpunkte gibt für eine Einführung gibt. Alle gleichzeitig zu bearbeiten ist aber wenig effizient. Es ist sinnvoll für den Start einen konkreten Use Case aus einer bestimmten Fachabteilung auszuwählen und sich Gedanken zu machen wie dieser durch KI optimiert werden kann.

2. Erfolgskriterien definieren und festlegen

Ist der richtige Use Case einmal gefunden, lassen sich auch einfacher die weiteren Schritte wie die Definition von Erfolgskriterien festlegen. Nicht jede verfügbare Lösung ist für jeden Use Case geeignet. Daher gilt es sogenannte „Success Criteria“ im Vorfeld festzulegen.

Diese bestehen aus:

  • Business Needs
  • Datenquellen und Datenqualität
  • Semantic Relationships und Extraction
  • ROI Kalkulation

Unter Business Needs versteht man die Abweichung zwischen dem Istzustand und dem Sollzustand bei optimaler Umsetzung. Nachdem die konkreten Abweichungen ausgearbeitet und die Anforderungen für die Umsetzung definiert wurden, müssen Unternehmen identifizieren welche Daten es aus welchen Datenquellen braucht um die gewünschten Ziele zu erreichen

Um aus diesen vorhandenen Daten, Informationen zu extrahieren und nutzbar zu machen müssen die Zusammenhänge zwischen den unterschiedlichen Informationen extrahiert, Modelle aufgebaut und weitere Informationen richtig interpretiert und verknüpft werden.

Im Sinne es Wirkungscontrolling ist es notwendig, bereits vorab aussagekräftige und sowohl für Mitarbeiter als auch für andere Beteiligte verständliche KPIs (Key Performance Indicators) zu definieren. Diese dienen als Basis für die ROI-Berechnung und Messung des Erfolgs

3. Hands-on mit Unternehmensdaten ausprobieren

Ein Proof of Concept (PoC) ist ein wichtiger Meilenstein bei der Einführung von KI-Lösungen.  Er legt den Grundstein für weitere Entscheidungen und soll helfen bei den Anbietern die Spreu vom Weizen zu trennen.

Der Kunde soll direkt mit seinen eigenen Daten testen, ob die identifizierten Anforderungen sich auch tatsächlich mit der Lösung umsetzbar sind.

Ein nicht zu unterschätzender Faktor stellt dabei die Qualität der vorhandenen Unternehmensdaten dar. „Datenmüll“ kann den Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz erheblich erschweren (garbage-in-garbage-out Prinzip).

Um dies zu vermeiden sollten die vorhandenen Daten in den unterschiedlichen Datenquellen im Vorfeld gesichtet, verstanden und bereinigt werden. Diese Schritte sind in kürzester Zeit ausführbar aber enorm wichtig für die Qualität der Ergebnisse.

4. Ganz wichtig: Die Anwender miteinbeziehen

Konnte die KI-Lösung im PoC für den ausgewählten Use Case aus technischer Sicht überzeugen gilt es die Experten aus dem entsprechenden Fachbereich miteinzubeziehen. Daher sollten im Sinne eines kontinuierlichen Change Management die Mitarbeiter bereits in dieser Phase eingebunden werden. Sie kennen ihre Abläufe und können am besten beurteilen, wo die Lösung noch verbessert werden muss oder liefern wertvollen Input besonders wenn es um das Trainieren der KI-Lösung geht.

5. ROI Kalkulation validieren

Sind die Test zufriedenstellend verlaufen erfolgt der Übergang in den Echtbetrieb. Dabei können sämtliche Einstellungen vom PoC direkt übernommen werden und die zu Beginn erstellte ROI Kalkulation validiert werden. Ist das Projekt erfolgreich angelaufen, lässt sich das KI-System auf weitere Abteilungen oder Tätigkeitsfelder ausrollen, bis es schließlich im gesamten Unternehmen eingesetzt wird und dadurch sämtliche Prozesse transformiert werden (Business Process Transformation).

KI richtig eingesetzt kann die Leistungsfähigkeit eines Unternehmens enorm steigern, beispielsweise durch Automatisierung von wiederkehrenden Geschäftsabläufen, besseres Kundenverständnis, höherer Effizienz sowie zufriedenere Mitarbeiter.

Daniel Fallmann beschäftigt sich seit frühester Jugend mit den Themen Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning. Im Jahr 2005 gründete er im Alter von 23 Jahren das Unternehmen Mindbreeze. Dieses zählt heute zu den führenden internationalen Anbietern im Bereich angewandte künstliche Intelligenz und Wissensmanagement mit tausenden Kunden weltweit.

Die Kommentarfunktion ist geschlossen.