Datengetriebene Geschäftsarchitektur – Executive Leitfaden Künstliche Intelligenz (KI)

Die Reise zur künstlichen Intelligenz (KI) und der datengetriebenen Geschäftsarchitektur

Künstliche Intelligenz (KI), oder auf Englisch „Artificial Intelligence“ (AI) ist ein Begriff, der seit einige Zeit zum einen als Allheilmittel und zum anderen als Schreckensgespenst durch Medien und Unternehmen kreist.

Während immer mehr Unternehmen eigene KI-Expertise aufbauen und KI-Systeme in den Produktivbetrieb übernehmen, stellt sich für andere Unternehmen weiterhin die Frage, welchen Mehrwert Künstliche Intelligenz mit sich bringt oder ob es gegebenenfalls nur ein „Hype“ ist, der ausgesessen werden kann.

Die Artikelreihe „Der Executive Leitfaden zu Künstlicher Intelligenz“ soll ihnen dazu das Thema von unterschiedlichen Gesichtspunkten aus beleuchten und Klarheit bringen. Im ersten Teil dazu, widmen wir uns erst einmal der generellen Frage, warum eine datenzentrische Unternehmensstrategie in Zukunft für die Digitaltransformation eines Unternehmens so wichtig ist und welchen Beitrag Künstliche Intelligenz darin leistet.

Digitalisierung befähigt kundenzentrisches Denken

Unternehmen sehen sich mit einer beispiellosen Verflechtung von technologischen, sozialen und regulatorischen Kräften konfrontiert. Die fortschreitende Digitalisierung sowie Künstliche Intelligenz (KI), Automatisierung, Internet der Dinge, Blockchain und 5G sind allgegenwärtig, und verändern  die Standard-Geschäftsarchitekturen. Seit 2000 sind 52% der Fortune-500-Unternehmen entweder in Konkurs gegangen, wurden übernommen oder wurden aufgelöst.

Doch wäre es falsch, Digitalisierung und Technologien wie KI alleinig als Disruptor zu benennen, denn:

  • Netflix hat nicht den Videotheken-Riesen Blockbuster zerstört, sondern lächerliche Spätgebühren von Leihfilmen.
  • Uber zerstörte das Taxigeschäft nicht, sondern begrenzte Zugänglichkeit und Fahrpreisekontrolle.
  • Apple zerstörte nicht die Musikindustrie, sondern der Zwang, Vollängealben zu kaufen.
  • Airbnb zerstört nicht die Hotellerie, sondern begrenzte Verfügbarkeiten und Preisgestaltungen taten es.

Diese vier Beispiele machen schnell klar, dass sich gerade unzählige Branchen im Wandel befinden. Sie zeigen jedoch auch, dass die Digitalisierung und Technologie inkl. KI selbst nicht nur Disruptor sondern auch als Befähiger fungiert, mit den Produkten und Dienstleistungen noch viel kundenzentrierter gestaltet werden können.

 

Die Digitaltransformation der Unternehmen wandelt sich

Die Entwicklung der Digitalisierung eine sehr spannende: Die letzten zehn Jahre war die Digitaltransformation der Unternehmen „outside-in“ getrieben. Das heißt, externe Faktoren wie veränderte Kundenerwartungen und umfassende Interkonnektivität haben maßgeblich die Digitalisierung getrieben. Heutzutage weicht die Digitalisierungs-Entwicklung dem „inside-out“ Potenzial der Daten, welches mit exponentiellen Technologien, wie Künstliche Intelligenz, Blockchain und dem Internet der Dinge (IoT), Daten für das Unternehmen nutzbar macht.

Laut Gartner wird die Menge der generierten Unternehmensdaten bis 2020 um 800 Prozent steigen. Das ist eine enorme Menge, die auch in verschiedenen Formaten verfügbar ist und an verschiedenen Orten gelagert wird. Gewinner ist heutzutage der, der

  • das meiste aus Daten machen kann und damit die besten und individuellsten Produkte und Services anbieten kann und
  • diese Daten nutzt und mehrwertstiftende Geschäftsplattformen aufbaut.

 

Künstliche Intelligenz ist für eine effektive Datenverarbeitung essentiell

Um diese Prozesse umzusetzen, werden die Fähigkeiten von exponentiellen Technologien benötigt. In diesem Zuge wird auch der Einsatz auch von Künstlicher Intelligenz immer wichtiger. Denn ca. 80% der Unternehmensdaten sind unstrukturiert, wie zum Beispiel E-Mails, Videos, PDF-Dateien oder Papierdokumente. Indem KI-Algorithmen in Daten Muster erkennen ist es erstmalig für eine Maschine möglich, unstrukturierte Daten im Kontext zu verarbeiten und kontinuierlich durch neue Daten, Feedback oder Interaktionen zu lernen.

Durch KI-Algorithmen können Maschinen intelligentes, menschliches Verhalten nachahmen und Daten in einer Art und Weise verarbeiten, die vorher nur mühevoll durch regelbasierte Systeme aufwändig programmiert werden mussten.

 

Das KI-unterstützte Geschäftsmodell der nächsten Generation ist das Cognitive Enterprise

Unternehmen können Künstliche Intelligenz bereits heute produktiv einsetzen, um Geschäftsprozesse intelligent zu automatisieren und zu beschleunigen, valide Voraussagen zu treffen, ansprechendere und personalisiertere Kundeninteraktionen oder sogar neue Produkte zu schaffen und schließlich den bestmöglichen Ansatz zur Bewertung eines Geschäftsproblems zu empfehlen. Um KI-Systeme jedoch effektiv zu nutzen, diverse Daten zu integrieren, zu skalieren und mit anderen Technologien zu kombinieren müssten Unternehmen ganzheitlich denken und sollten ihre langfristige Unternehmensstrategie hinsichtlich eines „Cognitive Enterprise“, der Etablierung eines datengetriebenen Geschäftsmodells, ausrichten. Die Vision eines KI-durchdrungenen Unternehmens beinhaltet vor allem folgende sieben Komponenten:

  • Aufbau von internen und/oder externen Geschäftsplattformen, die tiefes Fachwissen, offene Arbeitsabläufe und Datensynergien mittels KI nutzen, um Expansionspotenziale innerhalb eines Ökosystems zu erschließen.
  • Durch eine unternehmensweite Datenintegration proprietäre und heterogene Daten kombinieren, um  tiefe Zusammenhänge und Erkenntnisse zu schaffen.
  • Unternehmensstruktur- und -Architektur aufbauen, die Agilität und Flexibilität ermöglichen und nicht nur für heutige Technologien und KI-Infrastrukturen, sondern auch für zukünftige Technologiefortschritte geeignet sind.
  • Strategische Geschäftsprozesse und Workflows neu überdenken und von Anfang bis Ende durch KI humanisieren und automatisieren. KI-Systeme können Arbeitsabläufe neu gestalten, indem sie Interaktionen zwischen intelligenten Maschinen und noch intelligenteren Menschen orchestrieren.
  • Agilität aktiv in die Unternehmenskultur und -Prozesse integrieren, um sich schnell zu verändern, sich neu auszurichten und neue Dinge aufbauen zu können. KI-Systeme funktionieren nicht im linearen Vorgehen (Wasserfallmodell).
  • Mitarbeiter aktiv weiterbilden und anstatt auf Grundlage spezifischer technischer oder beruflicher Fähigkeiten, auf der Grundlage von Neugier, Eignung und Können einstellen.
  • Gesundes Sicherheits-Gleichgewicht finden, indem übertriebene Vorsicht eingeschränkt, aber notwendige Sicherheit gewährleistet wird.

 

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz erfordert permanenten Wandel

Der Wandel hin zu einem Cognitive Enterprise und auch der Aufbau umfassender KI-Systeme ist keine Aufgabe, die über Nacht erledigt werden kann, genauso wie der Prozess der „Digitalisierung“ nie abgeschlossen sein wird.

Die ersten Unternehmen aus verschiedenen Branchen nutzen bereits das Potenzial von KI-Technologie und sind auf dem besten Weg, ein Cognitive Enterprise zu werden.

Heutige Unternehmen sind einem permanenten Wandel unterworfen, der sich kontinuierlich beschleunigt. Aber wie immer in der Geschichte werden die Gewinner die Unternehmen und Menschen sein, die sich am besten und schnellsten an diese Veränderungen anpassen.

 

Im zweiten Teil der Reihe „Der Executive Leitfaden zu Künstlicher Intelligenz“ werde ich detaillierter darauf eingehen, wie man Anwendungen für KI in ihrem Unternehmen identifiziert und implementiert.

    Britta Daffner ist Abteilungsleiterin im Bereich Artificial Intelligence (AI) & Data in der Beratungssparte von IBM. Der Schwerpunkt der Wirtschaftsinformatikerin mit Executive Master liegt auf komplexen und innovativen Lösungen der digitalen Transformation und darauf, wie vernetzte Daten im Rahmen der AI, Big Data- und Digitalisierungsinitiativen wertschöpfend eingesetzt werden können. Daneben berät und coacht Frau Daffner junge Talente innerhalb und außerhalb der IBM bei ihrer selbstbestimmten Karriereentwicklung in Unternehmen. Denn sie ist fest davon überzeugt: Wo ein Wille ist, ist ein riesiges Potential für Erfolg.

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