Das Wichtigste in Kürze:
|
Inhaltsverzeichnis:
Der häufigste Fehler bei der KI-Einführung besteht darin, KI zum Selbstzweck zu machen und planlos vorzugehen. Erfolgreiche Unternehmen gehen den umgekehrten Weg: Sie beginnen mit einer konkreten geschäftlichen Herausforderung und prüfen anschließend, ob KI einen Beitrag zur Lösung leisten kann.
Stellen Sie sich z. B. die folgenden Fragen:
Nicht jeder KI-Anwendungsfall rechtfertigt den erforderlichen Aufwand.
Bevor Sie investieren, sollten Sie definieren, woran Sie den Erfolg messen wollen. Das können beispielsweise die folgenden Aspekte sein:
Ohne Zielgrößen kann später weder der Nutzen belegt noch entschieden werden, ob sich eine Skalierung lohnt.
KI kann nur mit den Informationen arbeiten, die ihr zur Verfügung stehen.
In vielen Unternehmen befinden sich relevante Informationen auf verschiedene Systeme verteilt, z. B. ERP-Systeme, CRM-Lösungen oder Dateiserver und E-Mail-Postfächer. Solange diese Informationen isoliert bleiben, stoßen auch moderne KI-Anwendungen schnell an ihre Grenzen.
Daher sollten Unternehmen frühzeitig prüfen:
Eine solide Datenbasis ist also die Voraussetzung dafür, dass KI ihr Potenzial im Unternehmen überhaupt entfalten kann.
Verfügbare Daten sind noch nicht automatisch nutzbare Daten.
Gerade generative KI benötigt aktuelle, konsistente und auffindbare Informationen. Veraltete Dokumente, doppelte Dateien oder widersprüchliche Informationen führen zwangsläufig zu unzuverlässigen Ergebnissen.
Für eine KI-fähige Datenbasis sollten Daten:
Bei KI gilt somit mehr denn je das Prinzip „Garbage in, Garbage out“. Denn schlechte Daten führen zu schlechten Antworten.
Die Bedeutung von Wissensmanagement für generative KI wird oftmals unterschätzt.
Wenn ein KI-Assistent auf Produktinformationen, Verträge, Richtlinien oder technische Dokumentationen zugreifen soll, müssen diese Inhalte zuvor fachlich bewertet und kuratiert werden.
Wichtige Fragen sind:
Ohne diese Klarheit wird die KI jegliche Unsicherheiten oder auch fehlerhafte Informationen aus der vorhandenen Wissensbasis übernehmen.
Eine erfolgreiche KI-Einführung ist ein unternehmensweit relevantes Projekt und betrifft nicht nur die IT.
Geschäftsführung, Fachbereiche, IT, Datenschutz und Informationssicherheit müssen gemeinsam an einem Strang ziehen. Gleichzeitig braucht es klare Zuständigkeiten.
Typische Fragen, die Sie sich hierzu stellen sollten:
Je früher Rollen und Verantwortlichkeiten definiert werden, desto geringer ist das Risiko späterer Abstimmungsprobleme.
Spätestens beim produktiven Einsatz müssen Unternehmen sicherstellen, dass sensible Informationen geschützt bleiben.
Dazu gehören unter anderem:
Besonders bei generativer KI sollte von Anfang an geklärt werden, welche Daten verarbeitet werden dürfen und welche nicht. Governance ist eine wichtige Grundvoraussetzung.
Viele KI-Piloten funktionieren deshalb gut, weil sie nur mit wenigen Datenquellen und einer begrenzten User-Zahl arbeiten.
Im produktiven Betrieb steigen die Anforderungen jedoch schnell. KI benötigt einen zuverlässigen Zugang zu Daten und stabile Integrationen. Außerdem ist ein technisches Fundament, das mitwachsen kann, äußerst empfehlenswert.
Dabei geht es nicht zwingend um eine große Plattform von Anfang an. Wichtiger ist eine Architektur, die später erweitert werden kann, ohne jedes Mal bei Null beginnen zu müssen.
Die Application Platform – AI von netgo bietet dafür die passende Grundlage: Mithilfe der cloudbasierten Plattform können Unternehmen KI-Anwendungen skalierbar in die jeweiligen Arbeitsprozesse integrieren, an bestehende Systeme anbinden und dabei völlig flexibel agieren, was die Auswahl der Sprachmodelle sowie die Bereitstellung der Plattform anbelangt. Die Application Platform – AI ist als Managed Service verfügbar, jedoch auch als On-premises-Lösung über HPE Greenlake einsetzbar.
KI verändert Prozesse, Rollen und Arbeitsweisen. Deshalb entscheidet neben der Technologie auch die Akzeptanz im Unternehmen über den Erfolg des KI-Einsatzes.
Mitarbeitende sollten verstehen:
Transparenz und Qualifizierung schaffen Vertrauen und erhöhen die Bereitschaft, neue Lösungen aktiv zu nutzen.
Darüber hinaus sollten Unternehmen die regulatorischen Anforderungen im Blick behalten: Der EU AI Act sieht für den Einsatz von KI-Systemen vor, dass Mitarbeitende über ausreichende KI-Kompetenzen verfügen; Schulungen sind daher zunehmend Teil einer verantwortungsvollen und rechtskonformen KI-Nutzung.
Der erfolgreichste Weg in die KI-Nutzung besteht meist nicht aus einem großen Transformationsprojekt.
Wesentlich sinnvoller ist ein schrittweises Vorgehen:
So entsteht nach und nach ein belastbares Daten- und KI-Fundament, das langfristig skaliert werden kann.
Viele Unternehmen beschäftigen sich zunächst mit der Frage, welches KI-Modell sie einsetzen sollten.
Die wichtigere Frage lautet jedoch: Sind wir als Unternehmen überhaupt bereit für KI?
Erfolgreiche KI-Projekte entstehen dort, wo Strategie, Daten, Organisation und Technologie zusammenspielen.
Wer zunächst eine solide Datenbasis schafft, Verantwortlichkeiten definiert und auf konkrete Geschäftsergebnisse hinarbeitet, vermeidet die typische Pilot-Falle und schafft die Voraussetzungen für eine nachhaltige KI-Nutzung.
Noch mehr Best Practices rund um das Thema erfolgreiche KI-Einführung im Unternehmen gibt es in unserer vierteiligen Webinarreihe „AI Unlocked Deep Dive“.
Dort zeigen unsere Expert:innen unter anderem wie Unternehmen
Hier geht es zur kostenfreien Anmeldung.