KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

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Warum die Hälfte der deutschen Unternehmen auf KI verzichtet: Ihnen fehlt eine KI-Strategie

- VON MATTHIAS HANDRICH UND PATRICK GLAUNER

- -AKTUALISIERT AM -06:34

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Eine KI-Strategie besteht aus vier Säulen. Weil den meisten Unternehmen diese Strategie fehlt, kommt die KI in Deutschland nur langsam voran. Ein Gastbeitrag.

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Deutschlands Wirtschaft sieht sich aktuell mit vielen Herausforderungen konfrontiert. Einige Probleme wie der Fachkräftemangel, Lieferkettenprobleme und Bürokratie lassen sich mit Künstlicher Intelligenz aber zumindest teilweise lösen. Fachleute sprechen bereits von einer neuen Welle der Produktivität, die mit KI erreicht werden kann. Deshalb ist es auf den ersten Blick verwunderlich, dass laut einer aktuellen Bitkom-Studie immer noch 52 Prozent der Unternehmen in Deutschland den Einsatz der KI nicht einmal in Erwägung ziehen.

Lediglich knapp ein Drittel diskutiert oder plant den Einsatz, und nur 15 Prozent nutzen tatsächlich KI in ihrem Unternehmen. Doch was hindert Unternehmen am KI-Einsatz, und welche Ansätze bestehen, damit in Zukunft mehr Unternehmen KI einsetzen? Nach unseren Erfahrungen fehlt es diesen Unternehmen vor allem an einer KI-Strategie. Die Elemente einer KI-Strategie wollen wir im Folgenden beleuchten.

1. Säule der KI-Strategie: Anwendungsfälle

Zunächst gehört zu einer KI-Strategie, dass Unternehmen sich klar werden, was sie mit KI erreichen wollen. Dies bringt uns zur ersten Säule der KI-Strategie – den Anwendungsfällen. Unternehmen können KI beispielsweise intern einsetzen, um Prozesse zu optimieren oder um automatisiert optimale Preise für Produkte kalkulieren zu lassen.

Mitarbeiter sollten in Unternehmen regelmäßig zu KI geschult werden. (Symbolbild)

Mitarbeiter sollten in Unternehmen regelmäßig zu KI geschult werden. (Symbolbild)

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Bild: Patricia Kühfuss

Die Umsetzung dieser Anwendungsfälle ist vergleichsweise einfach; Kostensenkungen oder Umsatzsteigerungen sind (fast) garantiert. Daneben wird KI eingesetzt, um neue Produkte und Services wie den Sprachassistenten Amazon Alexa zu schaffen. In diesem Fall sind die Entwicklungskosten oft nicht abschätzbar und der Vermarktungserfolg nicht garantiert. Schließlich können Unternehmen mithilfe der KI auch neue digitale Geschäftsmodelle generieren, wie dies Open AI mit ChatGPT gemacht hat. Hier ist das unternehmerische Risiko für derartige Entwicklungen am größten, jedoch der potentielle Umsatz im Erfolgsfall ebenfalls.

Um als Unternehmen zu wissen, welche Anwendungsfälle als Erstes Sinn ergeben, empfehlen sich Pilotprojekte. Sie zeigen schnell die Machbarkeit und den Nutzen einer KI-Anwendung für das Unternehmen auf und sind mit relativ geringem Zeitaufwand und Kosten verbunden.

2. Säule der KI-Strategie: Bildung

Dies bringt uns zur zweiten Säule einer KI-Strategie – der KI-Bildung aller, von der Führung bis zu den Fabrikarbeitern. Einerseits muss das Topmanagement ein rudimentäres Wissen über KI mitbringen. Dazu gehört das Wissen, welche Arten von KI existieren, welche Anforderungen an Daten und IT-Infrastruktur damit verbunden sind und welche Potentiale die verschiedenen KI- Anwendungsfälle für das Unternehmen aufweisen. Nur mit diesem Wissen ist eine Kosten-Nutzen-Abwägung der Unternehmensführung möglich. Dafür bedarf es Mitarbeiter mit spezialisiertem Wissen entlang der kompletten KI-Wertschöpfungskette, von der Datenextraktion über die Datenanalyse und -bereinigung bis hin zur Implementierung einer zuverlässigen und skalierbaren KI-Lösung und dem Managen der notwendigen Schnittstellen zur existierenden IT-Infrastruktur. Teilweise müssen Unternehmen entsprechende Fachkräfte neu einstellen. Zusätzlich ist es zwingend erforderlich, dass alle Fach- und Führungskräfte wieder die KI-Schulbank drücken, um KI-Potentiale im Unternehmen erkennen zu können.

3. Säule der KI-Strategie: IT-Infrastruktur und Daten

Die dritte Säule, IT-Infrastruktur und Daten, wird oft vergessen, hat aber eine extrem hohe Bedeutung. Wir haben festgestellt, dass selbst wenn KI-Projekte in Unternehmen pilotiert wurden, diese oftmals nicht im ganzen Unternehmen ausgerollt worden sind und so als „Insellösung“ nicht ihr volles Potential ausschöpfen konnten. Gründe hierfür sind eine oft zersplitterte und teils veraltete IT-Infrastruktur, fehlende Schnittstellen zwischen den Systemen und eine unzureichende Qualität der Daten.

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Die strategische Ausrichtung der IT-Infrastruktur und deren Prozesse auf den Einsatz von KI gelingt nur mit einer langfristigen Planung. Deshalb ist es enorm wichtig, KI zur Aufgabe der Unternehmensleitung zu machen und eine KI-Strategie zu etablieren. Je größer das Unternehmen, desto komplexer ist die IT-Landschaft und desto wichtiger ist das Thema.

Neben der IT-Infrastruktur sind die Existenz und Beschaffenheit der Daten essentiell. KI besteht aus Algorithmen, und diese können nicht ohne entsprechende Daten arbeiten. Somit gehört zur KI-Strategie die Festlegung, welche Daten das Unternehmen systematisch sammelt, wo diese gespeichert sind, wer darauf Zugriff erhält und wie diese sich sichern lassen. Zudem muss die Datenqualität sichergestellt sein, denn oft sind Unternehmensdatenbanken voll von Dubletten, Namensabkürzungen, fehlenden Werten oder unterschiedlichen Maßeinheiten. Mangelnde Datenqualität führt letztlich dazu, dass KI-Anwendungen entweder nicht ihr volles Potential entfalten oder im schlimmsten Fall sogar falsche Ergebnisse produzieren.

4. Säule der KI-Strategie: Organisation und Governance

Die vierte und letzte Säule einer KI-Strategie umfasst Organisation und Governance. Denn als eine Hauptursache für den eher schleppenden Erfolg der KI-Implementierung ist deren organisationale Verankerung zu nennen. Insbesondere für größere Unternehmen mit komplexen Prozessen und Organisationsstrukturen ist dieser Punkt relevant. Abhilfe schaffen klare Organisationsstrukturen und Prozesse für den Einsatz von KI. Schon Bill Gates wusste, dass ein Unternehmen die Potentiale von KI nur ausschöpfen kann, wenn zuerst die Prozesse und Strukturen optimiert werden. Andernfalls wird KI die ineffizienten Prozesse und Strukturen nur verstärken.

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In Summe lässt sich konstatieren, dass eine KI-Strategie für Unternehmen eine Notwendigkeit darstellt, um ihre Wettbewerbsfähigkeit langfristig zu sichern. Unternehmen sollten sich ernsthaft die Frage stellen, warum es in ihren Unternehmen Marketing- und Vertriebsstrategien, IT-Strategien oder auch Strategien für die Logistik gibt – jedoch keine KI-Strategie. Dies mutet umso seltsamer an, als dass die meisten Unternehmen KI als eine der wichtigen Zukunftstechnologien identifiziert haben.

Prof. Dr. Patrick Glauner

Patrick Glauner ist Professor für KI an der TH Deggendorf und hat als Sachverständiger die Parlamente von Deutschland, Frankreich und Luxemburg zu den sich aus KI ergebenden politischen und rechtlichen Fragestellungen beraten. Er studierte am Imperial College London und war unter anderem bei der Europäischen Organisation für Kernforschung (CERN) und der Krones AG tätig.

Bild: privat

Prof. Dr. Matthias Handrich

Matthias Handrich ist Professor für Internationales Management mit Fokus Digital Business an der Hochschule Pforzheim. Er berät Dax-Konzerne und den Mittelstand in Fragen rund um das Thema Digitale Transformation. Herr Handrich besitzt langjährige Erfahrung als Berater bei der Siemens AG sowie als Manager für KI-Projekte bei der Mercedes-Benz AG. Studiert hat Herr Handrich an der Universität Mannheim, der London School of Economics und der EDHEC. Seine Promotion erhielt er von der EBS Universität für Wirtschaft und Recht.

Bild: Privat