Leitlinien: Vom Schlagwort Künstliche Intelligenz und der Hoffnung auf eine Verbesserung von Produkten und Services bis zum erfolgreichen Einsatz dieser Zukunftstechnologie in sinnvollen Implementierungen ist es ein langer Weg. Um den vollen Nutzen aus dieser Technologie zu ziehen, brauchen Unternehmen eine Strategie. Nach Erfahrung von Pegasystems, Anbieter von Lösungen zur Vereinfachung komplexer Arbeitsprozesse, beruht diese Strategie auf vier Säulen, die das C-Level-Management aufbauen, stärken und orchestrieren muss.
1. Der passende Anwendungsfall
Künstliche Intelligenz ist kein Selbstzweck und trägt erst dann zum Unternehmenserfolg bei, wenn sie im richtigen Kontext eingesetzt wird. Die wichtigste Voraussetzung dafür ist die kontinuierliche Identifizierung strategischer Anwendungsfälle – schließlich sollen sich die Aktivitäten nicht nur auf einige Pilotprojekte beschränken, sondern Prozesse, Produkte und Dienstleistungen immer weiter verbessern. Dafür muss Künstliche Intelligenz fest in die Betriebsmodelle und damit verbundenen Abläufe integriert werden, insbesondere in die Produkt- und Service-Lebenszyklen. Ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess hilft dabei, stetig neue Anwendungsfälle zu identifizieren. Diese sollten dann bewertet und priorisiert werden – unter anderem nach Nutzen, Kosten und Machbarkeit.
2. Engagierte Mitarbeiter
Künstliche Intelligenz ist kein reines Technologiethema, denn die Entwicklung und der Einsatz einer verantwortungsvollen Anwendungen erfordert neue Fähigkeiten und Spezialisten. Die Aufgabe dieser Experten ist indes nicht allein, Algorithmen zu entwickeln und zu trainieren, sondern den Menschen auch zu erklären, wie die dazugehörige Applikation funktioniert und wie sie sich auf den Arbeitsalltag und die Gesellschaft auswirkt. Mitarbeiter müssen den Nutzen von intelligenten Technologien für ihre Tätigkeiten und den Unternehmenserfolg kennen, damit sie die Tools annehmen und deren Empfehlungen vertrauen. Diese Transformations- und Veränderungsprozesse brauchen Zeit und gelingen nur in enger Zusammenarbeit mit der Personalabteilung.
3. Gut gepflegte Daten
Ohne Daten keine Künstliche Intelligenz – so lautet die einfache Wahrheit. Für jeden Anwendungsfall müssen Unternehmen klären, ob sie über die zur Umsetzung benötigten Daten verfügen oder diese beschaffen können. Mit den wachsenden Datenmengen steigen die Anforderungen an das Datenmanagement und die Data Governance – beides Disziplinen, die bisher oft vernachlässigt wurden. Unternehmen brauchen einen strategischen Ansatz, um die Datenqualität zu steigern, Daten verfügbar zu halten und dort mit ausreichender Performance bereitzustellen, wo sie gebraucht werden. Dabei müssen sie Daten vor Missbrauch und Verlust schützen und Sorge tragen, dass regulatorische und gesetzliche Vorgaben wie die DSGVO eingehalten werden. Die Auswahl geeigneter Architekturen und Plattformen ist hier der Schlüssel zum Erfolg.
4. Ein Center of Excellence
Mit einem Center of Excellence im Unternehmen lassen sich Initiativen in Sachen Künstlicher Intelligenz schnell und erfolgreich vorantreiben. Im Center of Excellence bündeln Unternehmen ihre Kompetenzen zu Künstlicher Intelligenz, sodass qualifizierte und erfahrene Mitarbeiter in allen Unternehmensbereichen entsprechende Projekten unterstützen können. Sie helfen bei der Identifizierung von Anwendungsfällen, der Auswahl von Tools und Plattformen, der Entwicklung und dem Training von Algorithmen, beim Betrieb der Lösungen sowie beim Projektmanagement. Experten bringen Best Practices ein, wissen, was funktioniert, und wo Stolperfallen lauern. Zugleich trägt das Center of Excellence dazu bei, Talente im Unternehmen zu entdecken und weiterzuentwickeln. Im freien Markt sind nämlich Spezialisten für Künstliche Intelligenz rar und nur schwer zu gewinnen. Jürgen Frisch
