Künstliche Intelligenz hat unser tägliches Leben durchdrungen. Virtuelle Assistenten erledigen für uns den Lebensmitteleinkauf und heizen und kühlen selbstständig unsere Wohnungen. Auf der Kinoleinwand übernehmen sogar Tony Starks KI-gesteuerte Kumpel J.A.R.V.I.S. und F.R.I.D.A.Y. den größten Teil des Tagesablaufs. Unternehmen setzen künstliche Intelligenz nicht nur ein, um diese revolutionären Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, sondern auch, um ihre internen Systeme zu stärken.
Angesichts ihres Potenzials, nahezu jeden Aspekt des Lebens und der Wirtschaft zu verändern, ist es keine Überraschung, dass KI ganz oben auf der Liste der Budgetprioritäten der CIOs für 2021 steht. Die Faszination von KI veranlasst viele Unternehmen dazu, neue Implementierungsideen mit Volldampf voranzutreiben. Doch ohne den richtigen Rahmen werden diese großen Visionen schnell wieder zunichte gemacht.
Gehen Sie diesen 5 wichtigen Fragen nach, bevor Sie in KI investieren:
Ein Bericht des MIT Sloan zeigt die Gefahren auf, die mit einem Sprung ins kalte Wasser verbunden sind: 40 % der Unternehmen, die erhebliche Investitionen in KI getätigt haben, melden wenig bis gar keinen geschäftlichen Nutzen aus ihrem Einsatz. Hier erfahren Sie, wie Sie die Voraussetzungen schaffen können, um diese Statistik zu übertreffen und zu einem wichtigen KI-Player zu werden.
Ist die von Ihnen gewählte KI-Initiative mit einem echten Geschäftszweck verbunden?
Implementieren Sie KI nicht nur um der Neuheit willen, sondern stellen Sie sicher, dass sie einen echten Mehrwert für Ihr Unternehmen bietet. Können Sie damit ineffiziente Prozesse eliminieren, Kosten einsparen, eine gewinnbringende neue Möglichkeit erschließen oder zu einem äußerst wertvollen Projekt beitragen? Wählen Sie einen Anwendungsfall, der mehr ist als ein Taschenspielertrick, indem Sie eine Technologie wählen, die einem konkreten Zweck dient, der in Ihrem Unternehmen einen Unterschied machen kann.
AI: Sollten Sie bauen oder kaufen?
Sie sind sich nicht sicher, ob Sie Ihre KI-Initiative selbst entwickeln, kaufen oder auslagern sollten? Die Entscheidung hängt von den besonderen Umständen Ihres Unternehmens ab, vor allem von der Zeitempfindlichkeit, dem Anpassungsbedarf und der IT-Reife. Im Folgenden finden Sie die ersten Kriterien, die CIOs zur Bewertung dieser Entscheidung heranziehen:
Anpassungsbedarf
Vorgefertigte Lösungen erfüllen nicht immer alle gewünschten Ziele, aber je nach Anwendungsfall ist Ihre Liste der "Must-haves" vielleicht nicht verhandelbar. Angenommen, Sie benötigen Nischenanpassungsoptionen oder die Möglichkeit, häufige Ad-hoc-Anfragen zu erfüllen. In diesem Fall sollten Sie eine Eigenentwicklung in Betracht ziehen.
Zeitliche Zwänge
Es kann Monate oder sogar Jahre dauern, einen KI-Algorithmus richtig zu trainieren. Watson, das KI-gesteuerte Gehirn von IBM, das die Jeopardy-Champions Ken Jennings und Brad Rutter herausforderte, brauchte drei bis fünf Jahre, um sich zu verbessern. Wenn Zeitmangel ein Problem darstellt, könnte der Kauf einer bereits vorhandenen Lösung die richtige Wahl sein.
Talentpool
KI ist in der Geschäftswelt noch relativ neu - eine 2017 durchgeführte Umfrage unter 1.500 Führungskräften ergab, dass nur 17 % mit der Technologie vertraut waren. Im Jahr 2021 ist KI ein fester Bestandteil der digitalen Transformation: Die Hälfte der Unternehmen ist gerade dabei, KI-Projekte in mindestens einer in mindestens einer Geschäftsfunktion.
Trotz des kometenhaften Aufstiegs der KI steckt die technische Erfahrung auf diesem Gebiet noch in den Kinderschuhen. Eine aktuelle Umfrage von Deloitte ergab, dass 49 % der Unternehmen einen moderaten bis extremen Talentmangel an KI-Entwicklern und -Ingenieuren leiden. Der Aufbau einer leistungsstarken KI-Technologie erfordert eine Armada erfahrener Teammitglieder. Wenn es Ihnen also in diesem Bereich an Erfahrung mangelt, sollten Sie das Outsourcing oder den Kauf einer vorgefertigten Lösung in Betracht ziehen.
Benötigen Sie eine proprietäre Lösung?
Wenn die KI-Technologie selbst Ihr Unterscheidungsmerkmal gegenüber der Konkurrenz ist, ist es ein No-Go, sie auf einer bereits verfügbaren Plattform aufzubauen. Nehmen wir Pandora, eine Musik-App, die KI als ihr zentrales Angebot nutzt: Ihr proprietärer Algorithmus analysiert Hunderte von Datenpunkten pro Song, um individualisierte Wiedergabelisten zu erstellen. Die Verwendung einer Standardplattform, auf die andere Unternehmen zugreifen können, würde ihr geistiges Eigentum und ihr Kernversprechen beeinträchtigen.
Wenn Sie eine KI-Technologie entwickeln, um eine sich abzeichnende Chance zu nutzen, hat es viele Vorteile, sie selbst zu entwickeln. Sie sind in der Lage, das geistige Eigentum für den Vermögenswert zu entwickeln und zu besitzen und es für den Aufbau Ihrer Marke oder Ihres Portfolios zu nutzen. Wenn Sie jedoch nur die alltäglichen Finanz- oder HR-Abläufe verbessern möchten, ist die Wahl einer Standardoption die kostengünstigere Lösung.
Werden Sie eine Hybrid-Cloud-Umgebung verwenden?
Wenn Sie in der Cloud arbeiten, haben Sie Zugriff auf einen Schatz an erstklassigen Tools zur Unterstützung Ihrer KI-Initiative. Ein Cloud-Dienst kann die Aggregation, Speicherung und Analyse der eingehenden Datenströme übernehmen.
Da sich die Möglichkeiten der KI jedoch auf sensiblere Branchen wie Banken, Behörden und das Gesundheitswesen ausweiten, machen sich viele Führungskräfte im Bereich Informationstechnologie Sorgen um den Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften.
Mit einem hybriden Cloud-Modell können innovative Unternehmen das Beste aus beiden Welten nutzen. Sie können hochsichere Daten in der streng kontrollierten Umgebung einer On-Premise- oder privaten Cloud speichern und gleichzeitig auf die besten öffentlichen Cloud-Dienste zugreifen.
Sind Ihre Daten KI-fähig?
Für die meisten lautet die Antwort nein - aber dies ist einer der wichtigsten ersten Schritte, um Ihr Unternehmen auf den Erfolg mit KI vorzubereiten.
Modelle der künstlichen Intelligenz sind nur so effektiv wie die Daten, mit denen sie gespeist werden. Die spannenden Dinge, die zwischen der Datenerfassung und den wertvollen Erkenntnissen passieren, hängen untrennbar von der Qualität Ihrer Rohdaten ab.
Wenn Ihre Daten unorganisiert sind, wird KI nicht die großen Gewinne bringen, die sich Ihr Team vorstellt. Im Folgenden finden Sie einige wichtige datengestützte Fragen, die Sie untersuchen sollten, bevor Sie den Startknopf für eine verlockende KI-Möglichkeit drücken:
- Sind Ihre Daten gut strukturiert? Schlecht organisierte Daten machen es für KI schwierig, nützliches Wissen zu sammeln. Kleine Fehltritte wie die Annahme von Geburtsdaten in verschiedenen Formaten oder Kundentelefonnummern mit zu vielen Ziffern bringen eine Datenbank durcheinander.
- Sind Ihre Daten zuverlässig? Wenn Sie beispielsweise Webanalysen als Grundlage für künftige Marketingentscheidungen heranziehen, ohne die Treffer von Spam-Bots herauszufiltern, schwächen Sie das Potenzial Ihrer Algorithmen.
- Sind Ihre Daten gut getestet? Nehmen wir den Twitter-Roboter Tay. Tay war eine spielerische KI, die freundliche Unterhaltungen mit anderen Nutzern begann und deren Antworten aufnahm, um ihren Kommunikationsstil zu verbessern. Aber unfreundliche, hasserfüllte Antworten haben schließlich sein fröhliches Datenmodell beschädigt und sein Verhalten zu einem gewöhnlichen Troll degradiert. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass Ihre Daten zu Erkenntnissen führen, die Ihren Zielen dienen und nicht schaden.
Ähnlich wie das menschliche Gehirn durchlaufen Daten eine Pipeline mit mehreren Pfaden und durchlaufen mehrere Entscheidungszentren. Schlechte Datenqualität ist einer der 5 Hauptgründe für das Scheitern von KI-ProjektenStellen Sie also sicher, dass Ihr Datenhaushalt in Ordnung ist, bevor Sie Ihre großen KI-Ambitionen in Angriff nehmen.
KI hat das Potenzial, Ihr Unternehmen in mehr als einer Hinsicht zu verändern. Das ist der Grund 95 % der Unternehmen sehen sie als Dreh- und Angelpunkt ihrer Bemühungen um die digitale Transformation. Wenn Sie sich auf diese fünf Fragen stützen, können Sie sicherstellen, dass Ihr Unternehmen bereit ist, die Vorteile dieser weltverändernden Technologie zu nutzen.
