Top-Tipps zur Bewältigung dieser 6 Herausforderungen bei der KI-Integration

Da das Zeitalter der künstlichen Intelligenz Gestalt annimmt, suchen Unternehmen zunehmend nach Möglichkeiten, künstliche Intelligenz optimal in ihre bestehenden Systeme zu integrieren. Nehmen wir Coca-Cola Europacific Partners, ein globales Getränkeunternehmen, das KI-gestützte Analysen als Teil seiner Beschaffungstransformation integriert hat. Diese Maßnahme führte zu mehr als 40 Millionen US-Dollar an Gesamtgeschäftsvorteilen, darunter 5 Millionen US-Dollar an jährlichen Kosten- und Vermeidungseinsparungen. ¹

Die Einbindung von KI in Geschäftsprozesse ist eine wesentliche Komponente digitaler Transformationsinitiativen. KI automatisiert sich wiederholende Aufgaben, steigert die Effizienz, hilft bei der Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse und führt zu schnellerer und intelligenterer Entscheidungsfindung.

Die KI-Integration variiert je nach Branche, Geschäftsbedarf und Anwendungsfällen. E-Commerce-Händler beispielsweise könnten vorausschauende Analyse für Forecasting, Empfehlungsmaschinen für maßgeschneiderte Produktvorschläge und virtuelle Assistenten mit natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) einsetzen, um die Customer Experience zu verbessern. Fertigungsunternehmen könnten ihrerseits KI-Agenten für die Bestandsverwaltung und die Optimierung der Lieferkette, vorausschauende Wartung für Roboter und Chatbots wie ChatGPT für den Kundensupport einsetzen.

Für viele Unternehmen verläuft die Integration von KI jedoch alles andere als reibungslos. Sie können auf Hürden wie Kompatibilitätsprobleme, technische Probleme oder Störungen im Geschäftsbetrieb stoßen.

Hier finden Sie häufige Herausforderungen, denen Unternehmen begegnen könnten, sowie Tipps, wie Sie diese bewältigen können, um einen reibungsloseren KI-Integrationsprozess zu gewährleisten.

In einer Studie des IBM Institute for Business Value (IBV) geben 72 % der CEOs an, dass proprietäre Daten der Schlüssel sind, um das Potenzial generativer KI auszuschöpfen. ² Aber viele Unternehmen haben mit unvollständigen, veralteten oder isolierten Datensätzen zu tun. Laut einer weiteren Studie von IBV zählen Zugänglichkeit, Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Integrität zu den größten Hürden, mit denen Chief Data Officers bei der Nutzung der Daten ihres Unternehmens für KI-Anwendungen konfrontiert sind. ³

Top-Tipps:

• Führen Sie Audits durch, um Datenquellen in Ihrem Unternehmen zu identifizieren und den aktuellen Zustand Ihrer Daten zu bewerten, wobei Sie Lücken oder Schwächen markieren.²

• Investieren Sie in Datenbereinigung, Formatierung und Kennzeichnung.

• Schaffen Sie ein Framework, das hochwertige Daten sicherstellt, unter anderem Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz.²

• Nutzen Sie eine cloudnative Datenplattform, die Echtzeit-Zusammenarbeit über Silos hinweg fördert und Daten unabhängig von ihrem Speicherort zugänglicher macht.²

• Erstellen Sie eine Daten-Governance-Strategie, die als Roadmap für eine effektive Datenverwaltung bei der Erfassung, Speicherung und Nutzung dient.

Der Integrationsprozess erfordert spezielle Kenntnisse und Fähigkeiten, um KI-Systeme zu bauen, bereitzustellen und zu pflegen. Für Unternehmen kann es schwierig sein, ein ausgewogenes Team mit allen richtigen Experten zu bilden – seien es KI-Architekten, Data Scientists oder Experten für maschinelles Lernen.

Top-Tipps:

• Investieren Sie in die Weiterbildung Ihrer bestehenden Belegschaft durch KI-Trainings- und Entwicklungsprogramme.

• Stellen Sie neue Talente mit den erforderlichen Fachkenntnissen ein, sofern dies in Ihrem Budget liegt.

• Betrachten Sie Drittanbieter-Berater oder Spezialisten, die KI-Integrationsdienste anbieten. Diese Anbieter können kurzfristige Qualifikationslücken schließen, während Sie Ihre langfristigen KI-Fähigkeiten ausbauen.

Die Kosten für die KI-Integration können hoch sein, vor allem am Anfang. Um mit den aktuellen KI-Technologien Schritt halten zu können, müssen Unternehmen möglicherweise ihre IT-Infrastruktur aufrüsten und Altlast-Anwendungen modernisieren. Auch die laufenden Instandhaltungskosten müssen berücksichtigt werden. All diese Ausgaben summieren sich und belasten die finanziellen Ressourcen.

Top-Tipps:

• Verfolgen Sie einen schrittweisen Ansatz und beginnen Sie mit kleinen Projekten für weniger wichtige Funktionen. Dies gibt Ihnen einen Überblick über die anfänglichen Kosten, ermöglicht Ihnen die Einschätzung von Wert und Skalierbarkeit und bietet Ihnen die Möglichkeit, den ROI der KI zu messen.

• Setzen Sie bei der Modernisierung veralteter Systeme auf kostengünstigere Lösungen wie cloudbasierte Plattformen, APIs oder Middleware sowie auf vortrainierte KI-Modelle, die Sie feinabstimmen können, anstatt sie von Grund auf neu zu trainieren .

KI-gesteuerte Systeme erlernen unbeabsichtigt Verzerrungen, die in Trainingsdaten vorhanden sein und in maschinellen Lernalgorithmen auftreten könnten. Diese erlernten Verzerrungen können sich bis zur Modellimplementierung auswirken und zu potenziell schädlichen Ergebnissen führen, beispielsweise wenn Bewerberverfolgungsplattformen aufgrund des Geschlechts diskriminieren oder prädiktive KI-Tools im Gesundheitswesen für historisch benachteiligte Gruppen weniger genaue Ergebnisse liefern.

In der Zwischenzeit entstehen KI-Halluzinationen, wenn generative KI-gestützte Computer Vision-Tools oder große Sprachmodelle scheinbar korrekte, aber völlig erfundene oder gänzlich ungenaue Ausgaben produzieren. KI-Halluzinationen sind ein intrinsisches Merkmal der nichtdeterministischen Natur dieser Modelle und treten meist bei komplexem Denken, ausgedehnten Interaktionen oder langen Sequenzen auf.

Die effektive Integration von KI erfordert eine aktive Handhabung der Risiken, die mit KI-Verzerrungen und Halluzinationen verbunden sind, da beide für ein Unternehmen schädlich sein können, wenn sie nicht adressiert werden.

Top-Tipps:

• Führen Sie Praktiken ein, die Fairness und Genauigkeit fördern, wie zum Beispiel die Zusammenstellung vielfältiger KI-Entwicklungsteams, den Einsatz repräsentativer Trainingsdatensätze und die Integration eines Human-in-the-Loop-Ansatzes oder menschlicher Überwachung während des gesamten Integrationsprozesses.

• Implementieren Sie Prozesse zur Minderung von Verzerrungen und Halluzinationen über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg. Dies beinhaltet die Auswahl des am besten geeigneten Lernmodells, die Definition von Grenzen, die mögliche Ergebnisse begrenzen, und klare probabilistische Schwellen, rigorose Tests, fortlaufende Überwachung und kontinuierliche Verfeinerung.

• Entwickeln Sie eine KI-Governance-Strategie, die Frameworks, Richtlinien und Standards umfasst, die eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung und -Nutzung steuern.

Die Wahrung der Vertraulichkeit und Sicherheit von Daten muss für Unternehmen oberste Priorität haben. „Unkontrollierte KI-Systeme sind anfälliger für Sicherheitslücken und verursachen im Falle eines Angriffs höhere Kosten“, so der IBM-Bericht Cost of a Data Breach 2025.^⁴ Während der Bericht ergab, dass nur ein kleiner Prozentsatz der untersuchten Bevölkerung (13 %) Sicherheitsverletzungen von KI-Modellen oder Anwendungen erlebte, fehlten von den Kompromittierten 97 % angemessene KI-Zugangskontrollen. ⁵ Infolgedessen führten 60 % der KI-bezogenen Sicherheitsvorfälle zu kompromittierten Daten, während 31 % zu Betriebsstörungen führten. ⁵

Top-Tipps:

• Verstärken Sie die Identitätssicherheit, indem Sie moderne, Phishing-resistente Authentifizierungsmethoden wie Passkeys einführen und robuste operative Kontrollen für nicht-menschliche Identitäten wie KI-Agenten implementieren.⁴

• Stärken Sie die Cybersicherheitsgrundlagen, einschließlich Zugriffskontrolle, Verschlüsselung und Schlüsselverwaltung. ⁴

• Informieren Sie Ihre Mitarbeiter regelmäßig über neue KI-Bedrohungen und bewährte Verfahren.

• Aktualisieren und testen Sie Ihre Strategien zur Reaktion auf Vorfälle regelmäßig, um relevante Szenarien einzubeziehen, die die einzigartigen Komplexitäten und Risiken durch KI Adresse.

Veränderung bringt typischerweise Widerstand mit sich. Ein solcher Widerstand Ihrer Teams kann sich in Form von Bedenken hinsichtlich Arbeitsplatzsicherheit und Arbeitsplatzverdrängung, dem Vermeiden der Mitarbeit an neue Technologie oder der Skepsis gegenüber der Anpassung an veränderte Workflows zeigen. Es spielt keine Rolle, wie ausgeklügelt Ihre KI-Tools sind oder wie gut sie in Ihr Unternehmen eingebettet sind, wenn die Akzeptanz gering ist, sind alle Ihre Bemühungen umsonst.

Top-Tipps:

• Beziehen Sie Ihre Mitarbeiter von Anfang an mit ein und berücksichtigen Sie ihr Feedback während des gesamten Prozesses der KI-Integration.

• Leiten Sie ein Umdenken ein und betrachten Sie KI als ein System, das die menschlichen Fähigkeiten ergänzt und nicht ersetzt, damit sich die Mitarbeiter auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können.

• Bieten Sie gezielte Schulungen an, z. B. indem Sie mit Ihren Teams einen bestimmten Workflow durchgehen, damit sie sofort den Nutzen erkennen können.

• Bieten Sie fortlaufende Unterstützung nicht nur bei der Anwendung von KI-Technologien, sondern auch bei der Interpretation der Erkenntnisse, um fundierte Entscheidungsfindung zu treffen.

• Fördern Sie eine kollaborative, KI-fähige Kultur und entwickeln Sie Strategien für eine konstruktive Zusammenarbeit mit KI.

Wenn Sie sich dieser Herausforderungen bewusst sind und wissen, wie Sie sie überwinden können, sind Sie auf dem besten Weg, den Prozess der Integration zu rationalisieren und das volle Potenzial von KI für Ihr Unternehmen auszuschöpfen.