Künstliche Intelligenz steuern: Von Paradoxien zu Leistungen
Künstliche Intelligenz (KI) transformiert die Art und Weise, wie Organisationen operieren, und bietet das Versprechen größerer Effizienz, tieferer Einblicke und neuer Innovationsmöglichkeiten. Doch mit diesem Versprechen kommen auch Unsicherheiten. Führungskräfte sehen sich schwierigen Fragen zu Datensicherheit, betrieblichen Störungen und Auswirkungen auf Arbeitsplätze gegenüber, ohne einfache Antworten zu finden.
Den meisten Unternehmen fehlen die grundlegenden Elemente, die für eine erfolgreiche KI-Implementierung entscheidend sind, wie robuste Daten und klare Governance-Richtlinien. Laut einer Umfrage glauben diejenigen, die Vertrauen in die Fähigkeit ihrer Organisationen haben, KI zu nutzen, eher, dass sie über KI-Governance-Richtlinien verfügen und etwa doppelt so wahrscheinlich qualitativ hochwertige Daten und spezifische Schulungen haben.
Eine zielgerichtete Governance etablieren
Die Schaffung eines effektiven KI-Governance-Rahmens muss ein Gleichgewicht zwischen dem Schutz der Organisation und der Freiheit der Mitarbeiter finden, KI effektiv zu nutzen. Zu restriktive Richtlinien können Innovationen einschränken und Mitarbeiter in riskante, unregulierte Schatten-KI-Tools drängen. Etwa die Hälfte der Mitarbeiter verwenden KI-Tools ohne klare Genehmigung, und mehr als vier von zehn geben zu, sie wissentlich unsachgemäß zu verwenden. Gleichzeitig kann der Einsatz von KI ohne klare Richtlinien schnell Chaos und Risiken schaffen.
Innovation zu steuern bedeutet nicht, den Fortschritt zu stoppen, sondern Geschwindigkeit mit Risiko auszubalancieren. Jeder Schritt muss sicher und an den strategischen Geschäftszielen ausgerichtet sein. Der Hauptzweck der Etablierung einer KI-Governance sollte darin bestehen, diese zu ermöglichen und den sicheren Weg zum einfachen Weg zu machen.
Eine effektive Governance-Struktur basiert auf mehreren entscheidenden Elementen. Sie beginnt mit einer Steuerungsgruppe von Führungskräften aus IT, Sicherheit, Recht, Personal, Prüfung und Beschaffung, sodass alle relevanten Perspektiven vertreten sind. Jeder benötigt klar definierte Rollen, gemeinsame Verantwortlichkeit und eine auf Prioritäten abgestimmte Führung. Diese funktionsübergreifende Gruppe, die gemeinsam und kollaborativ arbeitet, ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Governance den effektiven Einsatz von Tools erleichtert.
Auf einer Grundlage vertrauenswürdiger Daten aufbauen
Eine starke KI-Strategie ist grundsätzlich mit einer starken Datenstrategie verknüpft, da KI nur so gut ist wie die Daten, auf die sie angewiesen ist. Wenn Daten zufällig, schlecht gesteuert oder in Silos gespeichert sind, wird eine Handlung darauf nur eine schnellere Möglichkeit sein, falsch zu liegen. Das alte Prinzip „Müll rein, Müll raus“ gilt nach wie vor, egal wie fortgeschritten die Modelle werden.
Organisationen, die dieses Risiko ignorieren, werden wahrscheinlich feststellen, dass die KI-Einführung bestehende Schwächen in ihren Daten aufdeckt, von Lücken in der Vollständigkeit bis hin zu allgemeinen Inkonsistenzen. Durch Investitionen in eine dedizierte Datenverwaltung und ein tiefes Verständnis für den Ursprung, den Fluss und die Nutzung von Daten können Organisationen nicht nur die KI-Ergebnisse verbessern, sondern auch die Gesamtfunktionalität des Unternehmens stärken. Datenqualitätsinitiativen müssen grundlegend sein und nicht nur unterstützend für den KI-Erfolg.
Datensicherheit ist ebenfalls wichtig. Während KI die Geschäftsvorgänge beschleunigen kann, verstärkt sie auch potenzielle Schwachstellen. Unternehmen müssen bewerten, wie Daten von internen Systemen und externen Anbietern verwaltet werden. Dies erfordert, die richtigen Fragen zu stellen, wie: Wird meine Daten die Plattform verlassen? Wird sie zur Schulung externer Modelle verwendet? Kann sie bei Bedarf vollständig gelöscht werden? Die Antworten darauf wirken sich auf die regulatorische Compliance, das Risiko und die betriebliche Resilienz aus.
Messbaren ROI erzielen
Organisationen müssen ihren Fokus über die bloße Einführung der neuesten Technologie hinaus verschieben. Anstatt zu fragen, welches KI-Tool benötigt wird, sollten Führungskräfte zunächst die Probleme betrachten, die sie lösen möchten, und die Ergebnisse, die sie erzielen wollen. Probleme können oft durch bessere Prozesse oder bestehende Automatisierung gelöst werden, ohne dass brandneue KI-Lösungen erforderlich sind.
Der erste Schritt besteht darin, eine strategische Prüfung der aktuellen Abläufe und Schmerzpunkte durchzuführen. Dies erfordert einen sehr durchdachten und pragmatischen Ansatz, der auf klaren Geschäftsergebnissen basiert. Organisationen sollten nach Lösungen suchen, die entweder speziell für hochspezifische, wertvolle Aufgaben entwickelt wurden oder Werkzeuge, die die Zusammenarbeit fördern, indem sie verschiedene Teams verbinden und Datensilos aufbrechen. Durch die Priorisierung bestehender Plattformen mit eingebetteter KI können Organisationen auf einer Basis aufbauen, die bereits mit ihren Kernprioritäten übereinstimmt.
Der Erfolg erfordert auch realistische Erwartungen an den ROI. Führungskräfte sollten beginnen, eine Wert-Hypothese für den Anwendungsfall zu formulieren, den sie testen, und festlegen, wie sie diese Hypothese bewerten und den Wert messen werden. Der erste Fokus sollte auf schrittweisen Gewinnen liegen, wie Produktivitätssteigerungen, Zeitersparnissen und der Freisetzung von Mitarbeitern für wertvollere Tätigkeiten. Klare Messgrößen sollten basierend auf dem spezifischen Anwendungsfall definiert werden, wie die Anzahl der eingesparten Stunden oder die Zeit, die benötigt wird, um einen Prozess abzuschließen.
Da sich die Landschaft so schnell ändert, müssen Organisationen bereit sein, sich neuen Technologien anzupassen, sobald sie verfügbar werden und ihren Wert beweisen. Der letzte Schritt besteht darin, erfolgreiche Initiativen zu pilotieren, zu messen, zu validieren und zu skalieren. Wenn der erwartete Wert realisiert wird, können sie dann ihre Implementierung in größerem Maßstab ausbauen.
Die Lücke überbrücken
Der strategische Nutzen von KI liegt darin, bessere und schnellere Einblicke für Geschäftsentscheidungen zu generieren. Die Zukunft der Effizienz liegt in rollenspezifischer KI, die in Plattformen integriert ist, denen die Mitarbeiter bereits vertrauen. Es geht darum, Talente zur Analyse zu entfalten, nicht sie zu ersetzen.
Das Änderungsmanagement und die Umschulung, die in jedem Unternehmen erforderlich sind, könnten unterschätzt werden. Das Änderungsmanagement ist entscheidend, um die Spannung zwischen der Angst vor Überflüssigkeit und der Möglichkeit, neue Werkzeuge zu nutzen, zu navigieren. Organisationen müssen klar kommunizieren, warum KI eingeführt wird und wie sie sowohl die Geschäftsziele als auch die Arbeit der Mitarbeiter unterstützen wird.
In die KI-Literacy zu investieren, ist ebenfalls unerlässlich. Mitarbeiter sollten zunächst ein solides Basisverständnis von KI haben, das dann mit rollenspezifischem oder fortgeschrittenem Training, wie z. B. Prompts Engineering oder der Nutzung spezialisierter KI-Tools, erweitert werden kann. Neben diesen technischen Fähigkeiten werden kritisches Denken, Datenanalyse und die Fähigkeit, KI-Ausgaben zu bewerten, zunehmend wichtig, da Modelle komplexer werden. Während aller KI-Prozesse bleibt das menschliche Urteilsvermögen entscheidend, um sicherzustellen, dass die Technologie zuverlässig, verantwortungsbewusst und ethisch genutzt wird.
Eine pragmatische, enablement-orientierte KI-Strategie, die auf vertrauenswürdigen Daten basiert und auf klare Ergebnisse ausgerichtet ist, ist der Schlüssel, um das Potenzial von KI in echten, nachhaltigen Wert umzuwandeln. Organisationen sollten diese Reise jetzt beginnen, selbst mit kleinen, schrittweisen Maßnahmen. Frühe Maßnahmen schaffen Lernmöglichkeiten, bauen Momentum auf und positionieren Teams, um die Vorteile von KI zu maximieren, während sich die Technologie weiterentwickelt, ohne zurückgelassen zu werden.
