Künstliche Intelligenz: Wo und wie sich der Einsatz in Ihrem Unternehmen lohnt.

16. November 2020 von Thomas Bierhance

Vor zwei Jahren hat die Bundesregierung ihre Strategie "Künstliche Intelligenz" verabschiedet. Mit dieser Strategie sollten die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten der KI in verschiedenen Bereichen der Gesellschaft etabliert werden, um so die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern und Deutschland und Europa zu einem führenden Standort für KI zu machen.

Doch wie weit sind die deutschen Unternehmen beim Einsatz von künstlicher Intelligenz heute? Und wie ist das in Ihrem Unternehmen? Realisieren Sie Wettbewerbsvorteile durch den Einsatz von KI? Wissen Sie bereits, wo sich der Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen lohnt?

 

Künstliche Intelligenz - KI-Workshops

 


Bei vielen Kunden, mit denen wir im Gespräch sind, zeichnet sich ein ganz unterschiedliches Bild ab. Die Bandbreite reicht dabei von Unternehmen, die das Thema als nicht relevant einstufen, bis hin zu Unternehmen, für die KI in vielen Prozessen ein wichtiger Bestandteil geworden ist. Andere Unternehmen sind sich noch unschlüssig was zu tun ist oder erproben die Möglichkeiten von KI. Wir ordnen diesen unterschiedlichen Umgang mit dem Thema KI in vier Reifegrade ein:

  • Ignore,
  • Observe,
  • Asses & Trial sowie
  • Adopt & Optimize.

 

Tabelle_KI

Die vier Reifegrade des Umgangs mit KI - © eXXcellent solutions

 

In ihrer Studie "Künstliche Intelligenz in Unternehmen" (Stand 11.2020) kommt die Unternehmensberatung pwc nach einer Befragung von 500 Unternehmen zu einem ähnlichen Bild. Das Ergebnis: 49% der Unternehmen halten KI nicht für relevant ("Ignore"), 28% halten das Thema für sehr relevant („Observe“), weitere 17% befinden sich in der Planungs- oder Testphase und 6% setzen auf den Einsatz von KI in produktiven Systemen und Prozessen („Adopt & Optimize“).

 

Balken-Diagramm

Studie "Künstliche Intelligenz in Unternehmen": KI Stadium von 500 befragten Unternehmen - © eXXcellent solutions

 

Eine weitere Frage war: "Wie hoch schätzen Sie Ihr Wettbewerbsrisiko gegenüber Firmen ein, die KI effektiv einsetzen?" Das Ergebnis: 67% der Befragten stufen das Risiko mittel bis sehr groß ein. Obwohl also eine deutliche Mehrheit der Unternehmen ein Wettbewerbsrisiko diagnostiziert, hat nur eine Minderheit (23%) konkrete Aktivitäten gestartet.

Unternehmen und Organisationseinheiten in großen Unternehmen, die sich an dieser Stelle zu passiv verhalten, laufen mittelfristig Gefahr, abgehängt zu werden. Doch auch die Organisationen, die in KI-Technik aktiv investieren, stehen vor der Herausforderung, an den richtigen Stellen zu investieren. So berichtet zum Beispiel Forbes, dass bis zu 65% der Unternehmungen keinen Nutzen aus ihren Investments im Bereich KI ziehen konnten. Auch das CIO Dive Magazin gab bereits bekannt, dass es bis zu 87% der Data-Science-Projekte nicht in den produktiven Einsatz schaffen.

 

Woran liegt es, dass nicht mehr Unternehmen KI erfolgreich in produktiven Prozessen einsetzen?


In unserer Beratungs- und Implementierungspraxis gehen wir grundsätzlich so vor, dass wir passende Lösungen entwickeln, die zu den Bedarfen und Motivationen unserer Kunden passen. Während diese bedarfsgerechte Entwicklung auch im Zusammenhang mit traditionellen, digitalen Technologien manchmal herausfordernd ist, muss gerade bei neuen und „hippen“ Themen wie KI mit besonderer Sorgfalt in den frühen Phasen vorgegangen werden. Wir finden es dafür hilfreich die Motivation, Fähigkeiten und Bedarfe zu betrachten

 

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Kreise-Bedarfe

Fähigkeiten, Bedarfe und Motivation der Unternehmen - © eXXcellent solutions

 

 

Die Menge „Motivation“ umfasst alle Lösungen, die die Organisationseinheit gerne umsetzen möchte. Diese Menge ist stark durch Emotionen und Wünsche geprägt und auch Impulse von draußen können eine Rolle spielen: „Ich finde das Thema KI total spannend.“, „Der CIO sagt, wir müssen was mit KI machen.“, „Es nervt einfach, dass ich jeden Monat diese Unmenge an Zahlen pflegen muss.“, „Der Schneider von der Konkurrenz setzt jetzt auch KI ein, so etwas brauchen wir auch.“, „Ich habe schon immer gewusst, dass wir diesen Prozess eigentlich automatisieren können.“ Die Motivationen sind eine großartige Kraft, um ein Vorhaben voranzutreiben, Widerstände zu überwinden und Beteiligte mitzunehmen.

 

Die Menge „Fähigkeiten“ umfasst alle Lösungen, die mit den technologischen und organisatorischen Möglichkeiten umgesetzt werden können. Diese Menge wird sowohl durch den aktuellen Stand der Technik, aber auch durch Fähigkeiten der Organisation eingeschränkt (z.B. durch die Verfügbarkeit von Geld, Ressourcen, Entscheidungsbefugnissen und Mitarbeitern). Eine realistische Einschätzung der Fähigkeiten ist sehr wichtig, damit die Lösung nicht nur eine bloße Idee bleibt.

 

Die Menge der „Bedarfe“ ist vielleicht die wichtigste Menge. Sie umfasst alle Lösungen, die von internen/externen Kunden und potenziellen Anwendern wirklich benötigt werden. Unserer Erfahrung nach werden gerade die Bedarfe häufig nicht mit der ausreichenden Tiefe betrachtet. Oft heißt es dann „Die Nutzer wissen gar nicht, was sie brauchen.“ oder „Die Nutzer können die Möglichkeiten von KI gar nicht einschätzen.“. Beide Aussagen können stimmen, befreien aber nicht von der Notwendigkeit, Lösungen zu entwickeln, die die Probleme von Nutzern lösen (auch wenn sie die Probleme nicht klar kommuniziert haben).

 

Welche Arten von Lösungen ergeben sich dann aus den vier Schnittmengen?

 

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Lösungsmöglichkeiten aus den Schnittmengen - © eXXcellent solutions

 

 

Elfenbeinturm-Lösung:

Unserer Einschätzung nach sind ein Großteil der gescheiterten Data-Science-Projekte Elfenbeinturm-Lösungen. Oft können digitale Innovationsteams aus dem IT-Bereich in die Falle tappen, eine solche Lösung zu entwickeln. Getrieben von einer hohen Motivation und sehr guter technischer Expertise entstehen gut funktionierende Prototypen, die aber leider an den Bedürfnissen der potenziellen Nutzer vorbei gehen. Beispielsweise wird eine Lösung, die die Kündigung eines Kunden vorhersagt im Vertrieb keine Nutzer finden, wenn der Vertrieb keine Möglichkeiten hat, auf diese Vorhersage adäquat zu reagieren (weil z.B. die Kunden wegen fehlender Inhalte kündigen, was der Vertrieb aber nicht ändern kann). Ein Mittelständler sollte zum Beispiel nicht mit dem Aufbau einer Data-Science-Plattform starten, wenn er nicht eine Handvoll Data Scientists beschäftigt, die die Plattform auch nutzen könnten.

 

Luftschloss-Lösung:

Daneben gibt es noch die Luftschloss-Lösungen. Für solche Luftschlösser sind besonders Teams anfällig, die ohne ausreichende Umsetzungs-Expertise Lösungen entwerfen oder sich von schlechten Beratern Szenarien erarbeiten lassen, die nur für Organisationseinheiten mit sehr viel mehr Geld und Personal sinnvoll umsetzbar wären. Zum Glück scheitern diese Lösungsansätze oft relativ schnell und das meistens schon nach der ersten Aufwandsabschätzung, noch bevor die Implementierung startet.

 

Aschenputtel-Lösung:

Eine aus unserer Sicht sehr interessante Schnittmenge nennen wir die „Aschenputtel-Lösungen“. Das sind Lösungen, für die es einen Bedarf gibt und die auch gut zu den Fähigkeiten der Organisation passen. Allerdings sind sie ungeliebt und es fehlt die Motivation sie anzugehen. Oft sind es Themen, die entweder wenig Glanz und Ruhm versprechen oder aber für die sehr hohe Widerstände überwunden werden müssten. Manchmal ist die Zeit für eine solche Lösung noch nicht reif, aber manchmal kann ein Ausweg auch sein, nach Unterstützern für die Lösung zu suchen.

 

Zauberhafte Lösung:

Optimal ist eine Lösung, die die drei Themen „Bedarfe“, „Fähigkeiten“ und „Motivation“ gleichermaßen abdeckt. So entsteht eine Lösung, die benötigt wird, umsetzbar und auch erwünscht ist.

 

Wie können Sie die ideale KI-Lösungen für Ihre Organisation finden?

Eigentlich ist es ganz einfach. Wenn Sie die richtigen Leute ins Boot holen und miteinander ins Gespräch bringen, ihnen Zeit, Raum und Expertise an die Hand geben, werden Sie gute KI-Lösungen auf den Weg bringen.

 

Bauen Sie ein Team auf!

Ein Team, das motiviert ist, das Thema KI anzugehen und Ihr Geschäft versteht. Menschen, die freiwillig in das Team kommen, sind oft höher motiviert als solche, die Sie zum Jagen tragen müssen. Schauen Sie dabei auch über die Grenzen von Abteilungen hinaus, um von Anfang an eine gemeinsame Ausrichtung zu schaffen.

 

Holen Sie potenzielle Nutzer in das Team!

Denn nur so entwickeln Sie Lösungen, die auch wirklich benötigt werden und keine Elfenbeinturm-Lösung werden. Holen Sie die Stimmen von echten Kunden ein.

 

Holen sie Experten dazu!

Experten können die technologischen und organisatorischen Möglichkeiten leichter einschätzen und so vermeiden Sie es, Luftschlösser zu bauen.

 

Und falls Sie das Gefühl haben, dass Sie dabei noch Hilfe brauchen, finden Sie in der eXXcellent solutions einen erfahrenen Partner.

 

Speziell für die frühen Phasen können Sie mit einem unserer „AI Design Sprint“ Workshops sehr schnell starten und KI-Lösungen entwickeln, mit denen Sie Ihre Organisation nach vorne bringen.

Und auch nach dem Workshop haben Sie mit uns einen erfahrenen Partner für die Umsetzung und den Roll-Out von KI-Lösungen.

 

AI Design Sprint

Mit den AI Design Sprints (entwickelt von unserem Partner 33a aus Kopenhagen) schließen wir die Lücke zwischen Business- und KI-Experten. Dabei berücksichtigen wir das gesamte Spektrum der gegenwärtigen AI-Technologien und nicht nur ausgewählte Anwendungsfälle, Standardprodukte und zugängliche Daten.

Mit unseren AI Cards (davon haben wir 60 an der Zahl) entwickeln auch „Business People“ ohne IT-Ausbildung in einem Team KI-Konzepte. Unsere AI Design Sprints passen sich dabei an Ihre aktuelle Ausgangssituation an.

 

ai-opportunity-mappingWenn Sie noch nicht richtig wissen, an welcher Stelle in Ihrer Organisation Sie starten könnten, können Sie im AI Opportunity Mapping einen Überblick gewinnen, an welchen Stellen der Einsatz von KI am vielversprechendsten ist.

 

 

process-automation-sprintFür die konkrete Entwicklung von Lösungen zur Automatisierung von Prozessen bieten wir den Process Automation Sprint an. Sie erhalten damit ein konkretes KI-Lösungskonzept, das zu Ihren Fähigkeiten und den Bedarfen Ihrer Kunden passt, eine Roadmap für die Entwicklung und einen Experience-Prototype.

 

Alles was Sie dafür brauchen, ist ein Team von 4-10 Mitarbeitern aus Ihrer Organisation. So bündeln Sie Know-How Ihrer Geschäftsbereiche, interdisziplinär und mit verschiedenen Perspektiven auf Prozesse und Zusammenhänge.

In kurzen Impulsen erarbeitet Ihr Team unterstützt von KI-Experten heraus, vor welchen Aufgaben und Herausforderungen Sie, aber auch Ihre Kunden stehen und generieren somit Ideen für verschiedene KI-Lösungsansätze.

Ihr Team entwickelt für die konkreten Aufgaben und Herausforderungen datengetriebene Lösungen. Zur Inspiration bringen wir typische Anwendungsfälle von KI und Data Science mit, lassen aber gleichzeitig großen Freiraum für die eigenen kreativen Ideen.

Aus der Bewertung des Nutzens, der Idee und ihrer Umsetzbarkeit, leitet sich eine Priorisierung ab. Für Sie stehen nun Ihre Lösungsideen zur schnellen und zielgerichteten Umsetzung bereit.

Haben Sie Interesse an unseren Workshops oder an KI-Themen im Allgemeinen? Oder möchten Sie wissen, wie Sie Ihre bestehenden Prozesse und Systeme mit "Machine Learning" und "Data Sience" ergänzen können? Gerne beantworte ich Ihre Fragen rund um diese Themen!

Treten Sie mit mir, Thomas Bierhance, in Kontakt.

 

Lesen Sie dazu auch unsere anderen Blogbeiträge zum Thema KI:

 

 

Weitere Informationen

Haben Sie weitere Fragen zum Thema Künstliche Intelligenz?

Schreiben Sie mir E-Mail. Ich freue mich auf Ihre Kontaktaufnahme!

emailthomas.bierhance@exxcellent.de

 

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Über Thomas Bierhance

Als “Practice Lead for Data Science & AI” verantwortet Thomas Bierhance die Aktivitäten der eXXcellent solutions, um für ihre Kunden Mehrwerte und Nutzen aus Daten zu schaffen. Nach dem Studium der Informationswirtschaft am KIT war er als Entwickler, Berater und Manager tätig. Er beschäftigt sich seit über 20 Jahren mit Anwendungen des maschinellen Lernens und verbindet dabei Geschäft und Technik.

Tags: Alle Blogbeiträge, Technologien, KI, Data Sience, Machine Learning

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