Achtung: KI-Tsunami-Warnung für die Geschäftswelt!

Die KI-Riesenwelle besteht aus Tools aus den Bereichen Machine Learning, Artificial Intelligence und Data, kurz MAD. Jedes Jahr gibt es dazu eine Übersicht in der MAD Landscape. Eine Übersicht, die von Jahr zu Jahr umfangreicher wird. Um genau zu sein, hat sie sich seit 2012 verzehnfacht. Von anfänglich ca. 140 Tools umfasst die aktuelle Übersicht über 1400. 1400 Tools, von denen Unternehmen profitieren können. Vor allem, um der Konkurrenz wegzuschwimmen.

Höchste Zeit, sich bestmöglich darauf vorzubereiten. Aber was können Unternehmen tun, die noch zu wenig Erfahrung mit digitaler Transformation haben? Unternehmen, bei denen aufgrund der fehlenden Erfahrung die Investitionen fehlschlagen könnten. Zumal viele Transformationsprojekte im Sande verlaufen.

Die Antwort darauf ist: Bestmögliche Vorbereitung, um das Risiko der darauffolgenden digitalen Transformation zu minimieren. Und dazu ist meist gar nicht so viel notwendig. Mache aus der Not eine Tugend. Vor allem in zwei Bereichen. Zertifizierung im Qualitätsmanagement sowie beim Umsetzen der Vorgaben aus dem Datenschutz.

Erster Schritt: Kenne deine Prozesse

Die Prozesse sind meist die wichtigste Grundlage für Veränderungen, Optimierungen oder Neuausrichtungen im Unternehmen. Umso unverständlicher, dass viele Unternehmer Zertifizierungen im Bereich Qualitätsmanagement als notwendiges Übel ansehen. „Hauptsache irgendwie zertifiziert“ ist größtenteils die Devise, mit der Kundenerwartungen erfüllt werden.

Ändre deine Zielsetzung und profitiere von der nächsten Zertifizierungsrunde, auch im Unternehmen. Hole dir einen guten Qualitäter mit ins Boot. Einen, der die Expertise der Mitarbeiter einholt, um die richtige Balance zwischen Standards und Freiraum der Prozesse zu finden. Schenke dem Qualitätsmanagementsystem die notwendige Aufmerksamkeit und Priorität. Denn so erhältst du die richtige Prozesslandkarte, mit der du die Reise fortsetzen kannst.

Zweiter Schritt: Ordne deine Daten

Prozesse erzeugen vor allem eins. Daten. Und von Daten kann jedes Unternehmen profitieren. Wenn er denn weiß, welche Daten vorhanden sind und wozu sie gebraucht werden. Wahllos Daten zu sammeln, bringt da keinen weiter. Auch nicht den Datenschutz.

Also wieso nicht von den Vorgaben der DSGVO, die ein Unternehmen erfüllen muss, nicht gleich ein Datenmanagementansatz ableiten? Es bietet sich regelrecht an, die geforderte Datensparsamkeit für sich zu nutzen. Sich einen Überblick zu verschaffen, sie zu kategorisieren und mögliche Analysen abzuleiten. Wer mit Daten Mehrwerte erzeugt, kann auch deren Notwendigkeit nachweisen.

Dritter Schritt: Entdecke dein Potenzial

Externe müssen erstmal eine IST-Analyse durchführen, um bei deinem Unternehmen die Potenziale aufzudecken. Meist tappen diese im Dunkeln und tasten sich bestenfalls langsam vor. Bestenfalls, wenn das Budget stimmt. Soll es doch schneller gehen, packen sie sich das Erstbeste und starten das Projekt von diesem Punkt aus. Kurzfristig günstiger, langfristig meist eine Katastrophe.

Daher gilt: Je besser du die ersten beiden Schritte durchgeführt hast, desto gezielter kannst du deine Potenziale identifizieren. Und das ist Goldwert. Jetzt kannst du an der richtigen Stelle den Hebel ansetzen, um mit wenig Kraft das meiste zu bewegen. Doch lieber einen Externen? Dann sorgt deine Vorbereitung dafür, dass der Berater einen hell erleuchteten Raum betritt und den IST-Zustand klar vor Augen hat. Eine vollständige Prozesslandkarte, klare Prozesse und aussagekräftige Datenstrukturen. Die besten Grundlagen, um KI-Projekte erfolgreich zu starten.

Das spart Zeit, Geld und minimiert das Risiko, mit neuer Umstellung im Unternehmen zu scheitern. Verschließe nicht die Augen vor den zahlreich vorhandenen KI-Tools. Werde aktiv und bereite dein Surfbrett vor, um bestmöglich auf der neuen Riesenwelle ganz vorn mitzureiten.

Gürcan Doguc

Angefangen im Bergbau, erlebte er hautnah, wie eine ganze Branche in Deutschland ausstarb. Seitdem lebt er mit dem festen Vorsatz, die Zukunft aktiv mitzugestalten. Heute begleitet er im Auftrag der Ministerien Forschungsprojekte als wissenschaftlicher Referent beim DLR Projektträger mit dem Themenschwerpunkt KI.