Was ist KI-Transformation?

Die KI-Transformation ist ein dynamischer Prozess. KI-Anwendungsfälle und -Implementierungen sehen in jedem Unternehmen anders aus. Bevor ein Unternehmen jedoch eine KI trainiert und einsetzt, befolgt es in der Regel die folgenden Planungsprozesse, um die Effektivität seiner Strategie zu gewährleisten:

Informationsbeschaffung: In dieser Phase führt das Unternehmen Forschungen durch, um ein Verständnis für Tools wie generative KI, maschinelles Lernen, Computer Vision und andere Technologien zu erlangen. In dieser Erkundungsphase fertigen Stakeholder zum Beispiel eine Liste der Geschäftsprobleme an, die KI lösen kann, und skizzieren, welche Vorteile sich daraus ergeben könnten. 

Bewertung aktueller Ressourcen und Einschränkungen: Vor der Erstellung eines umfassenden Plans prüft ein Unternehmen in der Regel sein bestehendes Geschäft und überprüft die Kapazität seiner IT-Abteilung sowie den Umgang mit Daten. 

Definition der Ziele: In dieser Phase legt das Unternehmen fest, welche spezifischen Probleme es zu lösen hofft und wie der Erfolg während der Implementierung gemessen werden soll. 

Erstellung einer Roadmap: Bei der Erstellung einer Roadmap wählt das Unternehmen KI-Projekte auf der Grundlage praktischer Bedürfnisse aus und bestimmt, welche Art von Unterstützung erforderlich sein könnte – und welche Partner oder Anbieter mit KI-spezifischem Fachwissen einbezogen werden sollten. 

Sobald diese strategischen Planungsphasen abgeschlossen sind, kann mit dem Entwerfen, Erstellen, Trainieren, Validieren und Abstimmen eines KI-Modells begonnen werden. Zu den Phasen, die eine verantwortungsvolle und effektive KI-Bereitstellung erleichtern, gehören: 

• das Erfassen und Verwalten von Daten

• die Organisation von Daten

• der Aufbau, die Schulung und Optimierung von KI-Modellen

• die Automatisierung von Workflows und das Hinzufügen von KI zu Anwendungen

• der Einsatz von KI im gesamten Unternehmen

In der ersten Phase der KI-Transformation werden die Rohdaten identifiziert und nutzbar gemacht, die für das Trainieren und Optimieren einer KI verwendet werden. Das beinhaltet auch die Bestimmung, welche Daten von Drittanbietern verwendet werden könnten. Oft sind Unternehmen durch starre Architekturen und Datensilos eingeschränkt, die eine grundlegende Reorganisation erfordern.

Dieser Prozess kann das Abrufen von Daten aus verschiedenen Abteilungen und Unterabteilungen, die Digitalisierung vorhandener Datensätze oder die Implementierung eines robusteren Datenverwaltungssystems umfassen. Da dieser Prozess umfassende Kenntnisse im Bereich Data Science erfordert, ist möglicherweise die Einstellung von Spezialisten oder die Weiterqualifizierung interner Mitarbeiter erforderlich.

Datenqualität und gute Datenverwaltungsmethoden sind das Rückgrat einer erfolgreichen KI-Transformation. Während dieses Prozesses bemüht sich das Unternehmen darum, die Genauigkeit und Sauberkeit seiner Datenpipeline, deren Auffindbarkeit und die Einhaltung geltender Regeln sicherzustellen. Dies kann die Automatisierung ausgewählter Workflows mit DataOps-Tools, die Optimierung von Data Warehouses und Infrastrukturen sowie die Investition in Datenverwaltungslösungen wie ein Data Lakehouse umfassen.

Während der Organisationsphase legen die Unternehmensleiter außerdem fest, wem die Daten gehören, welche Datenschutzmaßnahmen getroffen werden und unter welchen Bedingungen die Daten verwendet werden dürfen. Dieser Prozess schafft eine Self-Service-Pipeline, die Daten für die richtigen Personen zur richtigen Zeit zugänglich macht.

Mit diesen sauberen, organisierten Daten kann ein Unternehmen eigene KI-Modelle erstellen, trainieren, validieren und abstimmen. Wenn intern genug KI-Engineering-Fachkräfte vorhanden sind, kann dieser Prozess intern durchgeführt werden. Viele Unternehmen entscheiden sich für die Zusammenarbeit mit Drittanbietern, die bereits eine Erfolgsbilanz vorweisen können.

Während dieser Phase „lernen“ KI-Modelle aus großen Datensätzen und werden auf kleinere, aufgabenspezifische Datensätze abgestimmt. Nach dieser anfänglichen Entwicklungs- und Testphase laufen die Validierungs- und Testworkflows weiter, was die Konsistenz gewährleistet, während das Modell weiter lernt.

Wenn die KI bereit ist, wird sie in zuvor identifizierte Workflows und Anwendungen im gesamten Unternehmen integriert. Typischerweise wird KI zusammen mit anderen Technologien und Techniken eingesetzt. KI-Einsatz erfordert die Zusammenarbeit zwischen IT-, Technik- und Infrastrukturteams sowie anderen Stakeholdern. Da KI Routinegeschäftsabläufe ergänzt und Teil des täglichen Betriebs eines Unternehmens wird, kann eine starke Change-Management-Strategie erforderlich sein, wenn sich Rollen in einem Unternehmen verschieben.

Auf der Grundlage einer starken Automatisierung und intelligenten Anwendungspraktiken können Unternehmen KI tiefer in ihr Geschäft integrieren und die Arbeitsweise des Unternehmens verändern. Da die Mitarbeiter für Routineaufgaben weniger Zeit aufwenden müssen, sind eventuell unternehmensweit Veränderungen erforderlich, damit sie kreativere und wertvollere Arbeit leisten können. Und auf dieser Ebene lassen sich auch komplexere Workflows vollständig durch eine Kombination aus KI-gestützten Tools ersetzen.

Die KI-Transformation könnte auch eine KI-gestützte Analyse von Geschäftspraktiken auf Unternehmensebene umfassen, z. B. durch die Bereitstellung von Erkenntnissen über das Verbraucherverhalten oder Prognosen. Nach vollständiger Integration der KI in das Unternehmen kann dieses auch den KI-Lebenszyklus automatisieren, die Geschwindigkeit beim Experimentieren erhöhen und zweckspezifische Modelle schneller erstellen.

Eine KI-Transformation kann die Leistung in allen Aspekten eines Unternehmens verbessern. Mit ihr können Unternehmen Verwaltungsaufgaben automatisieren, hyperpersonalisierte Kundenerfahrungen ermöglichen und den IT-Prozess durch automatische Codegenerierung modernisieren.

Zu den Beispielen für Anwendungsfälle gehören: 

• IT-Modernisierung

• Workflows im Kundendienst

• Lieferketten

• Personal- und Talentmanagement 

• Vertrieb und Marketing 

• Zentrale Geschäftsabläufe 

KI-Modelle finden in IT-Prozessen und -Abläufen vielfältige Verwendung. KI kann die Agilität der IT rasch erhöhen und komplexe Prozesse wie die App-Modernisierung oder Plattform Engineering bewältigen.

So kann generative KI beispielsweise Code generieren, Code von einer Sprache in eine andere konvertieren, Code zurückentwickeln und die Transformationsplanung vorantreiben.

Diese Tools können auch ein verbessertes Site Reliability Engineering für Entwickler bieten und Testprozesse automatisieren – was letztendlich den IT-Prozess rationalisiert und es den Mitarbeitern ermöglicht, sich auf kreativere Aufgaben zu konzentrieren, die den Menschen erfordern.

Generative KI kann verändern, wie Customer Experience geschaffen wird, ein Unternehmen von der Konkurrenz abheben und ihm einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. KI-Tools können maßgeschneiderte Empfehlungen präsentieren, den Kundensupport zu jeder Tageszeit übernehmen und nahtlos personalisierte Inhalte wie Social-Media-Beiträge, personalisierte Nachrichten oder Website-Texte erstellen.

Durch die Analyse großer Datenmengen und die Analyse von Stimmungen kann KI Muster erkennen und so Vorhersagen über das zukünftige Verbraucherverhalten treffen. Beispielsweise könnte eine Bank personalisierte, automatisierte Portfolioverwaltungsdienste bereitstellen oder eine Behörde könnte Korrespondenzen automatisch in mehrere Sprachen konvertieren.  

Mithilfe von KI können Unternehmen den Beschaffungsablauf bis zur Bezahlung automatisieren und den Ressourcenbedarf verwalten. Das reduziert Ineffizienz und Verschwendung. So können KI-Tools beispielsweise Lieferungen sichten, die kosteneffizientesten und ökologisch nachhaltigsten Möglichkeiten zur Auftragsausführung auswählen oder historische Daten analysieren, um die Nachfrage vorherzusagen.

KI-gestützte Order-Intelligence-Systeme bieten einen schnellen Einblick in die Workflows der Auftragsverwaltung und ermöglichen es Führungskräften, potenzielle Störungen zu identifizieren oder Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten. In Kombination mit digitalen Zwillingen, die reale Prozesse oder Geräte nachbilden, kann KI Prozesse wie Wartung und Planung optimieren, um die Effizienz zu steigern.

Mit KI-Funktionen lässt sich die Effizienz und Mitarbeitererfahrung im gesamten Personallebenszyklus steigern, von der Verbesserung der Bewerbererfahrung bis hin zur Bereitstellung personalisierter, hochwertiger Karriereentwicklungsberatung. KI kann sich wiederholende, aber wichtige Aufgaben zur Talentgewinnung wie Stellenausschreibungen und die Planung von Vorstellungsgesprächen automatisieren. Für vorhandene Mitarbeiter kann KI personalisiertes Feedback wie Leistungsbeurteilungen geben oder Anträge auf Urlaub über Chatbots verwalten, so dass sich Personalverantwortliche auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können.

In Vertrieb und Marketing kann KI Personalisierung in großem Maßstab erzeugen und auf der Grundlage der Kaufhistorie und anderer Daten automatisch Produktempfehlungen und Verbraucherkommunikation generieren. Die Technologie kann zukünftige Trends und das Kundenverhalten vorhersagen, sodass Marketingteams Ressourcen in der gesamten Inhaltslieferkette effizienter zuweisen und die Customer Experience insgesamt verbessern können. Mit diesen Tools können Vertriebsmitarbeiter ihre Zeit für höherwertige Aufgaben nutzen, die Entscheidungsfindung verbessern und die Produktivität steigern.

Die Einführung von KI auf Unternehmensebene hat das Potenzial, die Kernabläufe eines Unternehmens zu rationalisieren und zu erweitern. KI kann bei der Produktentwicklung helfen.

Ein Gesundheitsunternehmen könnte beispielsweise die Entwicklung neuer Medikamente mit Hilfe eines KI-Modells beschleunigen, das darauf trainiert ist, molekulare Strukturen abzuleiten.

Ein Produktteam kann KI einsetzen, um ein Produkt während seines Lebenszyklus zu testen und zu optimieren. Die Technologie kann auch für das Bedrohungsmanagement und die Entscheidungsunterstützung eingesetzt werden. Diese Funktionen verkürzen die Reaktionszeiten auf Vorfälle und helfen Führungskräften dabei, künftige Risiken proaktiv zu planen und zu bewältigen. 

Ein starkes, verantwortungsvolles KI-Projekt mit einer sorgfältig ausgearbeiteten Methodik kann die Leistung verbessern und Unternehmen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Aber wie bei allen digitalen Transformationen sind eine erfolgreiche Einführung und spürbare Auswirkungen auf das Geschäft alles andere als garantiert.

Laut McKinsey haben 90 % der befragten Unternehmen mit irgendeiner Form der digitalen Transformation begonnen. Allerdings wurde nur ein Drittel der erwarteten Umsatzvorteile realisiert.¹ Um die positiven Auswirkungen von KI voll auszuschöpfen, muss ein Unternehmen möglicherweise einige allgemeine Herausforderungen bewältigen. Dazu gehören:

Die Skalierung von KI in einem Unternehmen kann eine Herausforderung darstellen. Entscheidungsträger und Stakeholder brauchen Zeit und Energie, um herauszufinden, wie sich die Technologie in ihr Unternehmen integrieren lässt. Im Rahmen einer KI-Transformation müssen möglicherweise große Datenmengen verwaltet werden und es ist eine erhebliche Rechenleistung notwendig, um gesteckte Ziele zu erreichen.

Erfolgreiche Implementierungen erfordern in der Regel umfangreiche Untersuchungen dazu, welche KI-Modelle für das Unternehmen geeignet sind, sowie erhebliche Investitionen in die Infrastruktur zur Unterstützung von KI-Lösungen. Um eine großflächige Einführung und Bereitstellung zu unterstützen, ziehen Unternehmen zunehmend Hybrid-Cloud-Modelle in Betracht.  

Eine gute Data Governance setzt voraus, dass die Daten, die für das KI-Training verwendet werden, sauber, konsistent und sicher sind. Das bedeutet, dass Unternehmen, die KI einführen wollen, auch zu Datenunternehmen werden. Die Eingaben, die zum Training großer Sprachmodelle (LLMs) verwendet werden, müssen beispielsweise ordnungsgemäß organisiert und gespeichert sein – und zwar so, dass keine voreingenommenen oder proprietären Daten verwendet werden.

Eine gute Data Governance trägt außerdem dazu bei, dass die Modellergebnisse beobachtbar und erklärbar sind. Unternehmen, die an einer erfolgreichen KI-Transformation arbeiten, überwachen in der Regel die Datenaktivität und überprüfen ihre Cybersicherheitspraktiken kontinuierlich. Sie verschlüsseln sensible Daten auch in Übereinstimmung mit den lokalen Vorschriften. Diese Phase könnte mehrere Prozesse beinhalten, um die Datensicherheit vor Ort, in der Cloud und in Software-as-a-Service (SaaS)-Apps zu erhöhen.

Die Integration von KI-Systemen in die bestehende IT-Infrastruktur, Workflows und Geschäftsprozesse kann komplex und zeitaufwändig sein. Und die Einführung von KI ist mit erheblichen organisatorischen und kulturellen Veränderungen verbunden. Unternehmen könnten sich dafür entscheiden, in Change-Management-Initiativen zu investieren, eng mit Stakeholdern zusammenzuarbeiten und Partnerschaften mit vertrauenswürdigen Dritten einzugehen, um eine Kultur der Befähigung und Weiterbildung zu fördern.

KI-Projekte können hochqualifizierte Fachkräfte verschiedenster Fachbereiche erfordern, beispielsweise Dateningenieure, Data Scientists und Datenanalysten. Einige Unternehmen könnten beschließen, die Fähigkeiten der vorhandenen Belegschaft zu verbessern, während andere möglicherweise zahlreiche neue Mitarbeiter einstellen müssen, um eine reibungslose und verantwortungsvolle KI-Transformation zu gewährleisten. Dies kann auch Arbeitskräfte aus Personalabteilungen oder sorgfältig verwaltete Übergangsprogramme umfassen.