4 Schritte für einen sinnvollen und planbaren Einstieg in die Welt der Künstlichen Intelligenz

Die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) hat Unternehmen in den letzten Monaten stark beschäftigt und wird weiterhin als treibende Kraft hinter Innovation und Wachstum angesehen. Von kleinen und mittleren Unternehmen bis hin zu großen Konzernen –  die Einführung von KI wird die Arbeitsweise in nahezu allen Branchen und nicht zuletzt im Kundenservice verändern.

Doch der Auswahlprozess und der Weg zur Implementierung von KI-Technologien ist nicht immer klar definiert und viele Unternehmen haben sich bisher lediglich ausprobiert und wenig koordiniert verschiedene KI-Lösungen getestet. Wie also können Unternehmen ihre KI-Reise professionalisieren und einen sinnvollen und planbaren Einstieg zur Nutzung dieser vielversprechenden Technologien finden?

Ein möglicher Ansatz besteht darin, den Einstieg über KI-Prototypen und eine strukturierte Vorgehensweise in vier Schritten zu planen:
 

Schritt 1: Discovery Workshop

Der erste Schritt auf der Reise in die Welt der KI beginnt mit einer Discovery Phase.
Hierbei geht es darum, sich mit den verschiedenen KI-Lösungen in den Bereichen Textverarbeitung, Sprachverarbeitung, Prozessoptimierung und Datenanalyse vertraut zu machen. Ein multidisziplinäres Team aus internen und externen Experten - gerne losgelöst von bestehenden klassischen Abteilungsstrukturen - sollte Ideen und Use Cases für den möglichen Einsatz von KI in der Organisation entwickeln.

Es ist wichtig, dabei die relevanten Rahmenbedingungen zu kennen oder festzulegen, wie zum Beispiel Governance, Compliance, Sicherheit, Schutz des geistigen Eigentums, akzeptierte KI-Plattformen und mögliche Betriebsmodelle.

Die KI-Lösungen sollten natürlich auch die Ziele und Wünsche der Nutzer, sei es die eigenen Mitarbeiter oder die der Kunden, unterstützen und nicht gegen sie arbeiten (AI-Alignment).
Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Entscheidungen sind entscheidend, um das Vertrauen in die Technologie zu gewinnen und damit die Akzeptanz und Nutzung bestmöglich zu unterstützen.

Das Ziel der Discovery Phase ist die Entwicklung eines klaren Zielbilds für den Einsatz von KI in der Organisation, die Bewertung erster Ideen und Use Cases hinsichtlich ihrer Machbarkeit, des Aufwands und des erwarteten Nutzens sowie die Skizzierung einer Roadmap inklusive der Festlegung der jeweiligen Projekt-Teammitglieder und deren Verantwortlichkeiten.
 

Schritt 2: Proof of Value

Nachdem die ersten Ideen und Use Cases identifiziert wurden, ist es an der Zeit, Prioritäten zu setzen und eine Entscheidung über einen ersten Proof of Concept oder Piloten zu treffen. Hierbei sollte ein heterogenes Team aus internen und externen Fachexperten und KI-Experten zusammenarbeiten.

Der Proof of Concept sollte schnell umsetzbar sein, keine kritischen Geschäftsdaten verwenden und keine bzw. keine aufwändigen Integrationen in vorhandene Applikationen benötigen. Er dient dazu, ein technisches Verständnis für die KI-Lösung zu gewinnen und deren Nutzen in der Organisation zu demonstrieren. Die Ergebnisse sollten in vorher festgelegten Dimensionen analysiert und bewertet werden. Dies können sowohl qualitative als auch quantitative Bewertungen sein.

In dieser Phase können auch verschiedene Lösungsanbieter oder KI-Modelle mit überschaubarem Aufwand miteinander verglichen werden.
 

Schritt 3: Prototyp

Bei einer positiven Bewertung des Proof of Concept geht es darum, einen Prototyp zu erstellen. Dieser verwendet reale Geschäftsdaten und bildet bereits die Betriebs-Architektur für einen späteren Übergang in den operativen Live-Betrieb ab. Die Auswahl der Betriebsplattform und die Berücksichtigung weiterer Integrationen spielen deshalb eine wichtige Rolle.

In dieser Phase geht es um ein vertieftes Lernen über die KI-Lösung und die weitere Evaluierung, dabei vor allem der Gewinnung von messbaren Ergebnissen.
 

Schritt 4: Skalierung und Operativer Betrieb

Wenn der Prototyp erfolgreich bewertet wurde, kann die systematische Skalierung beginnen. Dabei sollten Unternehmensstandards und die Übergabe an die IT-Organisation zwingend berücksichtigt werden.

Die Einführung in den operativen Betrieb erfordert oft einen Change-Prozess. Es ist dabei wichtig, die Akzeptanz der KI-Lösung innerhalb der Organisation und bei den Kunden sicherzustellen. Schulungen, Nutzer-Feedbacks und eine kontinuierliche Analyse und Optimierung der KI-Lösung ist dabei entscheidend, auch natürlich in puncto ihrer Wirksamkeit und Effektivität.

Es ist wichtig, den Prozess vor dem Hintergrund der eigenen Geschäftsprozesse und der sich ständig weiterentwickelnden KI-Lösungen regelmäßig zu überdenken, eingeführte Lösungen in Frage zu stellen und nach neuen Möglichkeiten für den Einsatz von KI zu suchen.

Insgesamt ist ein sinnvoller und planbarer Einstieg in die Welt der Künstlichen Intelligenz möglich, wenn Unternehmen einen strukturierten Ansatz verfolgen und die genannten Schritte Discovery Phase, Proof of Value, Prototyp und Skalierung sorgfältig durchlaufen.

Dies ermöglicht es ihnen, den Einsatz und die Vorteile der Künstlichen Intelligenz optimal zu testen und zu nutzen - und dadurch ihre Wettbewerbsposition im Markt zu stärken. Zudem minimieren Sie bei diesem Einstieg so auch das finanzielle und operative Risiko bei der Einführung neuer KI-Lösungen und steigern gleichzeitig deren interne und externe Akzeptanz.