KI-Strategie für Unternehmen: In acht Schritten zur digitalen Transformation

Künstliche Intelligenz ist für das künftige Wachstum der deutschen Wirtschaft ein wichtiger Faktor. Dies zeigt auch die gemeinsame Studie des Verbands der Internetwirtschaft und der Unternehmensberatung Arthur D. Little, unterstützt vom Vodafone Institut. Auch gibt die Studie Aufschluss darüber, wie Unternehmen ihr Geschäftsmodell mithilfe KI-basierter Technologien weiter digitalisieren können. Hierfür, so ist sich eco Vorstandsvorsitzender Oliver J. Süme sicher, müssten jedoch zunächst die richtigen wirtschaftspolitischen Weichen gestellt werden.

Jetzt KI-Milliarden verteilen: Digitalministerium könnte bürokratische Hürden überwinden

„Das von der Bundesregierung beschlossene Konjunkturpaket und die deutsche KI-Strategie waren wichtige politische Signale, um Künstliche Intelligenz in Deutschland weiter voranzutreiben – aber es müssen jetzt auch Taten folgen“, sagt der eco Vorstandsvorsitzende Oliver J. Süme. So sei von den bereits seit 2018 geplanten drei Milliarden Euro der deutschen KI-Strategie bislang nur eine Milliarde in den Bundesministerien aufgeteilt worden. Die Abstimmung für die dritte Tranche steht nach wie vor aus.

Weiter hofft der eco Vorstandsvorsitzende, dass die Verteilung der geplanten KI-Milliarden einer übergreifenden Strategie gerecht wird. „Um die Wirtschaft nach dem ersten Corona-Schock wieder anzukurbeln, brauchen wir natürlich zunächst einmal kurzfristige Lösungen, aber wir dürfen auch nicht den Blick für visionäre technologische Entwicklungen verlieren“, so Süme weiter. Er drängt darum auf die Einrichtung eines Digitalministeriums, um nicht nur kurz-, sondern auch langfristig die politischen Weichen für eine digitale Transformation in Deutschland und Europa zu stellen.

Weiter appelliert Süme an die Unternehmen selbst, Mut für die digitale Transformation zu zeigen und nicht in den Vorkrisenzustand zurückzufallen: „Setzen Unternehmen jetzt nicht konsequent KI-basierte Technologien ein, droht ein erheblicher Nachteil gegenüber Wettbewerbern, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz einen Qualitäts- oder Kostenvorteil erzielen.“

Digital Shift: So etablieren Unternehmen Künstliche Intelligenz in ihrem Geschäftsmodell

Die gemeinsame KI-Studie von eco und Arthur D. Little beschreibt vier verschiedene Strategien für die digitale Transformation von Unternehmen – abhängig vom aktuellen und angestrebten Digitalisierungsgrad von KI. Für einen Großteil der Unternehmen sei aktuell eine Strategie relevant, mit der die eigene Wertschöpfung nachhaltig gestärkt werde. Schwerpunkt bildet hier der Einsatz von KI-Anwendungen, um Kosteneinsparpotenziale zu realisieren.

  1. Unternehmensführung und Governance

Zunächst muss das Management KI-Kompetenzen etablieren und unterstützen. Abhängig von der Unternehmensstruktur kann dies zentral, als eigene Einheit oder durch den unternehmensweiten Aufbau von Verantwortlichkeiten geschehen. Sind die Verantwortlichkeiten etabliert, muss die bestehende Governance dahingehend angepasst werden, dass KI-Lösungen in Prozessen Entscheidungen unterstützen können.

  1. Mitarbeiter und Kultur

Um innerhalb des Unternehmens ein Bewusstsein und weitere Expertise für Künstliche Intelligenz zu schaffen, ist der Aufbau eines eigenen KI-Teams sinnvoll, das gleichzeitig die Einführung KI-basierter Technologien unterstützt. Sinnvoll kann hier auch ein Mix aus einer unternehmensinternen Rekrutierung von Mitarbeitern und der Hinzuziehung externer Experten sein.

  1. Kommunikation und Wandel

Damit Mitarbeiter optimal durch KI unterstützt werden, ist eine umfangreiche Kommunikation notwendig. Hierzu sollte ein Changemanagement etabliert werden, das vorhandene Hürden abbaut und Mitarbeiter transparent über die Auswirkungen von KI informiert. Zusätzlich zur Kommunikation ist es notwendig, unternehmensweite Maßnahmen zum Aufbau von KI-Kompetenzen für Mitarbeiter zu schaffen.

  1. Ansatz und Roadmap

Für eine nachhaltige Einführung von KI in der eigenen Wertschöpfung ist es notwendig, strukturiert vorzugehen. Dabei ist es wichtig, von Beginn an ein Zielbild für das gesamte Unternehmen zu definieren. Auf dieser Basis wird anschließend die Roadmap für die Einführung festgelegt und umgesetzt. Das Zielbild ist dabei im Laufe der nächsten Jahre flexibel und muss insbesondere auf Basis der ersten Erfahrungen validiert werden. Ein agiles Vorgehen, in dem Sprints definiert werden und Iterationen die Einführung von KI für alle Prozesse begleiten, ist dabei empfehlenswert.

  1. Daten und Analytics

Wird KI in Prozessen angewendet, ist die Datenbasis essenziell. Dazu müssen Unternehmen eine Datenstrategie und -governance einführen, die ein effizientes Datenmanagement erlaubt.

  1. Technologien

Zusätzlich zum aktiven Verfolgen der Technologieentwicklungen innerhalb und außerhalb von KI ist es wichtig, dass Unternehmen einen entsprechenden Rahmen für die schnelle Einführung von KI-Technologien schaffen. Erst nachdem KI übergreifend im Unternehmen die Wertschöpfung unterstützt, sind eine Optimierung der Plattform und die Auswahl der richtigen strategischen Partner sinnvoll. Somit wird sichergestellt, dass in der Einführungsphase Technologieentscheidungen nicht den Nutzen oder die Realisierbarkeit einzelner Use Cases negativ beeinflussen.

  1. Prozesse und Ökosystem

Künstliche Intelligenz kann die eigene Wertschöpfung auf verschiedene Weise unterstützen. So kann KI vor allem durch ihre Stärke im Prognostizieren als Werkzeug verwendet werden, um durch bessere Informationen die Qualität von Prozessen zu erhöhen. Weiter kann KI einzelne Prozessschritte automatisiert durchführen sowie als Enabler für andere Prozessautomatisierung wie zum Beispiel Robotic Process Automation (RPA) wirken.

  1. Kontrolle und Steuerung

Damit der angestrebte Mehrwert geschaffen wird, sollte von Anfang an die Einführung von KI-Anwendungen im Sinne des Mehrwert-Controllings geprüft und gesteuert werden. Für Prozesse müssen dabei relevante Leistungskennzahlen (KPI) definiert und Methoden zur Kontrolle etabliert werden. Eine transparente und zeitnahe Überwachung von Kosten und Nutzen der KI unterstützt dabei die Kommunikationsmaßnahmen und die fortlaufende Planung weiterer Einführungen.


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