Stell dir vor, dein Unternehmen könnte effizienter, innovativer und zukunftsfähiger werden – durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI). Klingt spannend? Nachfolgend findest du die wichtigsten Schritte bei der Einführung von KI-Systemen und/oder -Tools.
Suchst du gezielt Unterstützung bei der Implementierung von KI in dein Unternehmen? Dann wird Jens dich gerne beraten.
📖 Inhaltsverzeichnis
Warum KI im Unternehmen einführen?
Die Frage nach dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) scheint auf den ersten Blick einfach zu sein. Bei näherer Betrachtung zeigt sich jedoch ein breites Spektrum an Anwendungsmöglichkeiten.
Für den erfolgreichen Einsatz von KI ist eine klare Zielsetzung erforderlich. Es ist wichtig, dass du verstehst, warum und in welchem Bereich KI in deinem Unternehmen eingesetzt werden soll. Diese Überlegungen sind unerlässlich, um sowohl Fach- als auch Führungskräfte von den Vorteilen der KI zu überzeugen.
Künstliche Intelligenz solltest du dabei nie als Selbstzweck betrachten. Trotz der faszinierenden Möglichkeiten, die KI-Technologien bieten, muss ihr Einsatz zielgerichtet und wohlüberlegt erfolgen. Die zentrale Frage, die du dir stellen solltest, lautet also: Was soll mit KI erreicht werden? Ohne klare Ziele besteht die Gefahr, dass Ressourcen wie Zeit und Geld unnötig investiert werden.
Außerdem muss der Einsatz von KI immer im Einklang mit deinen Unternehmenszielen stehen. Es geht nicht um den Einsatz von KI um ihrer selbst willen, sondern um ihren Beitrag zur Lösung konkreter Probleme und zur Schaffung von Mehrwert. Eine gründliche Analyse, wie KI spezifische Herausforderungen lösen und zum Unternehmenserfolg beitragen kann, ist vor einer Investition unerlässlich.
Effizienzsteigerung
Eine bereits bewährte Methode ist die Automatisierung von Routinetätigkeiten. Nutze KI-Systeme, um wiederkehrende und standardisierte Prozesse schnell und fehlerfrei durchzuführen. Dadurch werden menschliche Arbeitskräfte entlastet. Sie können sich auf kreative und strategische Aufgaben konzentrieren.
Stell dir vor, KI-gestützte Softwarelösungen werden in der Buchhaltung eingesetzt: Rechnungen könnten dann automatisch verarbeitet und verbucht werden. Das spart Zeit und Fehler werden vermieden.
Entscheidungsfindung
Mit KI-Systemen bist du in der Lage, riesige Datenmengen zu verarbeiten sowie Muster und Trends zu erkennen, die für das menschliche Auge auf den ersten Blick nicht sichtbar sind. So kannst du genauere Prognosen und datengestützte Entscheidungen treffen.
Im Finanzsektor werden Algorithmen zur Risikobewertung eingesetzt, um Kreditentscheidungen zu optimieren. Im Gesundheitswesen helfen sie, Behandlungspläne auf der Grundlage von Daten aus ähnlichen Patientenakten zu erstellen. Behandlungsstrategien können individueller gestaltet werden und sind damit wirksamer.
Kostensenkung
Den Anwendungsfall “Chatbots im Kundenservice“ wirst du sicherlich schon kennen. Doch es gibt noch weitere Integrationsmöglichkeiten von KI, mit denen du in verschiedenen Geschäftsprozessen Kosten senken kannst.
Mit KI-Automatisierung steigerst du nicht nur die Effizienz von Abteilungen und Unternehmensbereichen, es können auch Kosten gesenkt werden. Mitarbeitende fokussieren sich auf komplexere und wertschöpfende Tätigkeiten – weniger Zeit und Geld sind für wiederkehrende und banale Aufgaben nötig.
Algorithmen könnten in der Fertigungsindustrie für die Vorhersage des Wartungsbedarfs eingesetzt werden. So lassen sich Ausfallzeiten minimieren und die Lebensdauer von Anlagen verlängern. In der Logistik helfen KI-gesteuerte Systeme, Lieferketten zu optimieren und Transportkosten zu senken.
Innovationsförderung
Setze die Fähigkeit von KI, neue Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen, um neue Geschäftsmöglichkeiten oder sogar innovative Produkte zu entwickeln.
In der Pharmaindustrie beschleunigt KI die Entwicklung neuer Medikamente: Künstliche KI hilft, potenzielle Wirkstoffkandidaten schneller zu identifizieren. Mit KI-gestützten Technologien werden im Automobilsektor fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme entwickelt und so die Fahrsicherheit erhöht.
Voraussetzungen für KI im Unternehmen schaffen
Du kennst nun viele gute Gründe, warum du auf den Einsatz von KI in deinem Unternehmen nicht mehr verzichten kannst.
Bevor du dich nun für eines oder mehrere KI-Tools entscheidest, solltest du in einem nächsten Schritt sicherstellen, dass du die folgenden Grundvoraussetzungen erfüllst, um diese Tools in deinem Unternehmen einführen zu können:
Datenqualität und -verfügbarkeit
Damit KI-Systeme die gewünschten Ergebnisse liefern, sind qualitativ hochwertige und leicht zugängliche Daten erforderlich. Denn die Qualität der Daten bestimmt die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Schlussfolgerungen und Vorhersagen, die die KI mit ihrer Hilfe trifft.
Dazu sind vollständige, genaue und aktuelle Datensätze erforderlich. Verzerrungen in den KI-Modellen werden durch einen ausgewogenen und vielfältigen Datensatz vermieden. Mit einer geeigneten Infrastruktur zur Datenspeicherung und -verarbeitung nimmst du Einfluss auf die Zugänglichkeit deiner Daten für die von dir gewählten KI-Tools.
Datenschutz
Der Einsatz von KI wirft viele Datenschutzbedenken auf. Schließlich greifen KI-Tools auf große Mengen sensibler Daten zu.
Halte die Datenschutzgesetze ein und schütze die Daten deiner Nutzer und Kunden. Transparente Verfahren und Richtlinien zur Datennutzung und -speicherung sind unerlässlich.
Ein praktisches Beispiel für die Umsetzung dieser Maßnahmen ist die Nutzung von OpenAI über Microsoft Azure auf europäischen Servern. Dadurch können die strengen Datenschutzbestimmungen der EU wie die DSGVO eingehalten werden, da die Datenverarbeitung innerhalb der EU-Grenzen bleibt.
Know-how
Die erfolgreiche Integration von generativer KI in Unternehmen erfordert mittlerweile nicht unbedingt tief gehende Kenntnisse in Bereichen wie maschinelles Lernen, Datenanalyse und Algorithmen. Vielmehr geht es darum, die richtigen Werkzeuge zu beherrschen und zu verstehen, wie diese effektiv eingesetzt werden können. Viele Unternehmen stehen bei der Entwicklung und Nutzung dieser Fähigkeiten noch am Anfang.
Um den Einsatz von KI-Technologien in Unternehmen voranzutreiben, ist es entscheidend, Mitarbeiter zu schulen und sie verschiedene Werkzeuge ausprobieren zu lassen. Durch den gezielten Einsatz von KI-Werkzeugen und ein praktisches Verständnis ihrer Anwendung können Unternehmen maßgeschneiderte Lösungen entwickeln, die ihre Effizienz steigern und ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Ressourcen
Rechne mit erheblichen Investitionen in Technologie, Personal und Ausbildung. Mach keine Abstriche bei der Wahl der notwendigen Hardware und Software oder bei der Wahl der Experten für deine Mitarbeiter. Es lohnt sich, langfristig in hochwertige Komponenten und Fachkräfte zu investieren.
Mit einer Budgetplanung verschaffst du dir einen Überblick über kurz- und langfristige Ausgaben, wie Wartung und Aktualisierung von Systemen.
Sicherheitsmaßnahmen
Verfügt dein Unternehmen über eine starke Sicherheitsinfrastruktur? Dies ist für den Einsatz von KI-Systemen unerlässlich, da diese Systeme auf sensible Daten zugreifen. Sicherheitsmaßnahmen schützen dein Unternehmen vor Datenpannen und du behältst das Vertrauen deiner Kunden.
Zu diesen Maßnahmen zählen beispielsweise regelmäßige Sicherheitsprüfungen, die Implementierung von Verschlüsselungstechnologien sowie die Schulung der Mitarbeiter in Sicherheitspraktiken.
Ziele
Lege konkrete und messbare Ziele für den Einsatz Künstlicher Intelligenz fest. Mit einer klaren Zielsetzung kannst du fokussiert bleiben und die (tatsächliche) Effektivität der Integration bewerten.
Zu möglichen Zielen zählen beispielsweise die Steigerung der Effizienz, die Verbesserung der Kundeninteraktion oder die Entwicklung neuer Produkte oder Dienstleistungen. Eine klare Strategie und ein Umsetzungsplan verhelfen dir zu weiterer Klarheit.
Zusammenarbeit Mensch und KI
Achte beim KI-Einsatz auf die Balance zwischen automatisierten Prozessen und menschlicher Perspektive. Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen sollten in der Lage sein, effektiv mit KI-Systemen zusammenzuarbeiten und deren Empfehlungen kritisch zu hinterfragen.
Dafür braucht es sowohl ein grundlegendes technisches Verständnis als auch ein Bewusstsein für die Grenzen von KI.
Fünf Phasen einer erfolgreichen Einführung von KI
Erfüllst du alle zuvor genannten Voraussetzungen? In einem nächsten Schritt kannst du dann mit der Implementierung eines oder mehrerer KI-Tools beginnen.
Für KI-Integration wirst du nicht nur technische Aspekte managen müssen, mach dir die Veränderungen im Unternehmen bewusst und versuche unternehmensintern Akzeptanz für die neuen Technologien zu schaffen. Ohne die Akzeptanz seitens der Mitarbeitenden wird die Einführung im Unternehmen scheitern.
Folgende Phasen wird dein KI-Einführungsprojekt wahrscheinlich durchlaufen:
1. Zielsetzung
Dieser Aspekt wurde bereits bei den Voraussetzungen erwähnt. Die Zieldefinition kann aber auch der erste Schritt der eigentlichen Umsetzung sein.
Kläre mit den Kolleginnen und Kollegen und/oder deren Interessenvertretungen, welchen Zweck die KI-Anwendungen in Zukunft erfüllen sollen. Erkläre auch, wie diese Systeme funktionieren, und stelle die entsprechenden Informationen schriftlich zur Verfügung. Auf diese Weise werden Hemmschwellen abgebaut und Akzeptanz geschaffen – die Beschäftigten erkennen, dass der Umgang erlernt werden muss.
Ausgehend von den Zielen und Zwecken ermittelst du die möglichen Auswirkungen auf deine Organisation und die Beschäftigten.
Stell dir diese Fragen:
- Welche spezifischen geschäftlichen Probleme oder Chancen soll das KI-System angehen?
- Welche Arten von KI eignen sich am besten für die Anforderungen des Unternehmens?
- Was sind die potenziellen Risiken und Einschränkungen des KI-Systems und wie kannst du sie mindern?
- Welche Key Performance Indicators (KPIs) werden verwendet, um den Erfolg des KI-Systems bei der Erreichung seiner Ziele zu messen?
Deine wichtigsten Schritte nach der Zielsetzung:
- Identifiziere geeignete Anwendungsfälle. Wo könnte KI einen Mehrwert für das Unternehmen schaffen?
- Binde Stakeholder ein. Sprich mit wichtigen Stakeholdern wie Abteilungsleitern und IT-Mitarbeitern, um deren Ansichten zur Integration von KI zu verstehen.
- Schaffe ein grundlegendes Verständnis. Stelle sicher, dass die Erfolge und Misserfolge früherer KI-Projekte dazu beitragen, das Verständnis für KI im gesamten Unternehmen zu verbessern.
2. Planung
Im Mittelpunkt steht die Planung des KI-Systems. Wie sollen die Mitarbeiter und das System zukünftig zusammenarbeiten? Dein Ziel sollte es sein, Schnittstellen und Möglichkeiten zu schaffen, die für Menschen angenehm sind und sie produktiver machen – vergleichbar mit einem neuen Kollegen, mit dem sich alle gut verstehen und effektiv zusammenarbeiten können.
Nicht nur alle an der Einführung Beteiligten, sondern auch alle Mitarbeiter, die zukünftig mit dem System oder den Tools arbeiten, sollten deren Funktionsweise verstehen und, wie die Künstliche Intelligenz zu ihren Ergebnissen kommt, nachvollziehen können. Darum sollte das KI-System möglichst transparent und leicht zu erklären sein.
Ein weiterer wichtiger Aspekt in dieser Phase sind Daten: Welche Daten wird die KI verwenden? Wie geht sie mit diesen um? Das Thema Datenschutz und die Sicherheit von Informationen sollten hier ebenfalls mitgedacht werden.
Stell dir diese Fragen:
- Welche spezifischen Probleme oder welche Chancen des Unternehmens soll das KI-System lösen bzw. nutzen?
- Wie wird das KI-System in die Gesamtstrategie des Unternehmens und die bestehenden Prozesse integriert?
- Verfügt das Unternehmen über die notwendigen Daten, um das KI-Modell zu füttern, und ist diese von ausreichender Qualität?
- Welche Vorteile (und Gewinne) sind durch den Einsatz dieser Technologie zu erwarten und was passiert, wenn das KI-System ausfällt?
- Verfügt das Unternehmen über die notwendigen Ressourcen für die Umsetzung, einschließlich Human- und Finanzkapital, Expertentalent und Budget für die Anschaffung eines KI-Modells?
Deine wichtigsten Schritte nach der Planung:
- Du legst deinen KI-Implementierungsplan bei den Stakeholdern zur abschließenden Prüfung und Genehmigung vor. Stelle sicher, dass dein Plan mit den strategischen Zielen des Unternehmens übereinstimmt.
- Du erhältst die notwendigen Ressourcen für die KI-Implementierung. Dazu zählen die Budgetierung für KI-Software/Hardware, die Zuweisung von KI-geschultem Personal und die Sicherstellung aller zusätzlich benötigten KI-Technologie-Ressourcen.
- Kommunikationsexperten helfen dir dabei, eine auf das KI-Projekt zugeschnittene Kommunikationsstrategie zu entwickeln. Diese zielt darauf ab, die Organisation auf die Veränderungen vorzubereiten, die Vorteile hervorzuheben und potenzielle Bedenken auszuräumen.
- Erstelle einen genauen Zeitplan für die Einführung des KI-Systems, einschließlich wichtiger Meilensteine wie KI-Pilottests, KI-spezifische Schulungen und Termine für die Inbetriebnahme des Systems, um klare Zeitvorgaben für alle KI-bezogenen Aktivitäten zu gewährleisten.
- Stell einen Plan auf, der potenzielle KI-spezifische Risiken wie Datenschutzbedenken, Probleme bei der KI-Systemintegration und Herausforderungen bei der Benutzerakzeptanz identifiziert und Strategien zur wirksamen Minderung dieser Risiken enthält.
3. Datenerfassung
Überprüfe in der dritten Phase, über welche Daten dein Unternehmen verfügt. Stelle bei deiner Analyse sicher, dass sich die Datensätze für die KI-Anwendung eignen. KI-Systeme benötigen qualitativ hochwertige Daten, um zu lernen und wie gewünscht zu funktionieren.
In dieser Phase müssen verschiedene Abteilungen des Unternehmens eng zusammenarbeiten. Jeder Unternehmensbereich generiert unterschiedlichste Datenarten – und veraltet diese in vielen Fällen auch unterschiedlich. Deine Aufgabe ist es, ein umfassendes Bild der verfügbaren Daten zu erhalten und zu bewerten, wie relevant sowie nützlich sie für die geplanten KI-Anwendungen sind.
Deine größte Herausforderung: sicherzustellen, dass die vorhandenen Daten nicht nur verfügbar sind, sondern auch in einem Format vorliegen, das von den KI-Systemen und -Tools effektiv genutzt werden kann.
Schaffe eine solide Datenbasis, auf der die KI aufbauen und lernen kann, um letztlich die Ergebnisse, die dein Unternehmen benötigt, zu generieren.
Datentypen, die du für dein KI-System infrage kommen:
Dein Unternehmen muss sicherstellen, dass die erfassten Daten den gesetzlichen und behördlichen Anforderungen wie der DSGVO entsprechen.
Außerdem müssen Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten ergriffen werden. Vergiss nicht, die potenziellen ethischen Risiken zu berücksichtigen, die mit den verwendeten Daten verbunden sind, und etwaige Verzerrungen in den gesammelten Daten abzumildern.
Datentypen ür KI-Systeme im Überblick:
- Strukturierte Daten: Diese Art von Daten ist hoch organisiert und leicht durchsuchbar und wird normalerweise in Datenbanken oder Tabellenkalkulationen gespeichert. Dazu gehören Daten wie Zahlen, Daten und Kategorien.
- Unstrukturierte Daten: Dieser Art von Daten fehlt eine spezifische Struktur und sie sind schwieriger zu analysieren. Texte, Bilder und Videos gehören zu diesen Datentypen.
- Halbstrukturierte Daten: Diese Art von Daten weist eine gewisse Struktur auf, ist jedoch nicht so stark wie strukturierte Daten. Beispiele hierfür sind XML- und JSON-Dateien.
- Interne Daten: Informationen, die innerhalb einer Organisation gesammelt werden, z. B. Personal-, Betriebs-, Finanz- und Beschaffungsdaten.
- Externe Daten: Informationen, die aus Quellen außerhalb der Organisation stammen, z. B. Kundendaten aus sozialen Medien.
Stell dir diese Fragen:
- Verfügt dein Unternehmen über genügend Daten, um ein KI-System zu versorgen, und sind die Datenquellen zuverlässig?
- Wie erhältst oder bereitest du die Daten für den Aufbau des KI-Modells vor?
- Verfügt dein Unternehmen über eine robuste Datenarchitektur und ein robustes Managementsystem zur Unterstützung unserer KI-Initiativen?
- Welche potenziellen ethischen Risiken sind mit den von dir verwendeten Daten verbunden und wie kannst du sie mindern?
- Wie wird die KI funktionieren, wenn sie auf bisher ungesehene Situationen oder Datenpunkte stößt, und welche Governance-Richtlinien und Kontrollen wurden zur Verhinderung und Bewältigung von „KI-Verstößen“ vorbereitet?
Deine wichtigsten Schritte nach der Datenerfassung:
- Du verarbeitest die gesammelten Daten und entfernst Fehler, Duplikate und irrelevante Informationen, um die Qualität und Genauigkeit der Daten für das KI-Training zu gewährleisten.
- Mit einer Analyse lernst du, die Eigenschaften, Muster und potenziellen Erkenntnisse der Daten zu verstehen, die in die Entwicklungs- und Implementierungsstrategie des KI-Systems einfließen können.
- Du organisierst die Daten in sinnvolle Segmente oder Kategorien, die für die Ziele des KI-Systems relevant sind, um eine zielgerichtete Analyse und das Training des KI-Modells zu ermöglichen.
- Überprüfe die gesammelten Daten auf Einhaltung der Datenschutzbestimmungen (z. B. DSGVO) und Umsetzung der erforderlichen Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Informationen.
- Formatiere die bereinigten und segmentierten Daten für das KI-Modelltraining. Stelle sicher, dass die Daten die richtige Struktur und das richtige Format für effektive KI-Lernprozesse haben.
4. Implementierung
Nun geht es darum, das KI-System und/oder die KI-Tools in deine bestehenden oder neu gestalteten Arbeitsabläufe und Organisationsstrukturen zu integrieren. Bereite die Mitarbeitenden rechtzeitig auf ihre neuen Rollen und Aufgaben vor, um einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten.
Bilde deine Mitarbeitenden gezielt aus beziehungsweise weiter: Entsprechende Schulungs- und Weiterbildungsmaßnahmen sollten initiiert werden, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten über die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse verfügen, um effektiv mit der neuen Technologie arbeiten zu können.
Die Entwicklung und Einführung neuer Aufgaben- sowie Tätigkeitsprofile helfen bei der Anpassung der Arbeitsorganisation an das sich verändernde Mensch-Maschine-Verhältnis – und fördern idealerweise eine reibungslose Zusammenarbeit.
Tipp: Starte Pilotprojekte und kleinere Experimente
Pilotprojekte und Experimentierphasen können ebenfalls nützliche Instrumente sein. Sie ermöglichen es dir, wertvolle Erfahrungen zu sammeln und mögliche Anpassungen in Bezug auf das KI-System, die Qualifikationsanforderungen und die Arbeitsorganisation vor einer umfassenden Einführung zu identifizieren.
Solche Testphasen bieten dir die Möglichkeit, das System oder die Tools in einer kontrollierten Umgebung zu erproben und mögliche Herausforderungen frühzeitig zu erkennen und anzugehen.
Stell dir diese Fragen:
- Welche Anwendungsfälle bietet das KI-System und lösen sie konkrete Probleme deines Unternehmens?
- Wie wird sich das KI-System auf aktuelle Geschäftsprozesse auswirken?
- Was sind die spezifischen technischen Anforderungen für die Integration des KI-Systems in bestehende Infrastrukturen und Systeme?
- Wie wird das KI-System gewartet und aktualisiert, um seine anhaltende Wirksamkeit und Relevanz sicherzustellen?
- Wie stellt das Unternehmen sicher, dass das KI-System den Branchenvorschriften und -standards entspricht?
- Welche Ressourcenanforderungen, einschließlich Budget, Talent und Zeit, sind für eine erfolgreiche KI-Implementierung erforderlich?
Deine wichtigsten Schritte nach der Implementierung:
- Überprüfe die Integration. Stelle sicher, dass das KI-System ordnungsgemäß in die bestehende IT-Infrastruktur integriert ist, und überprüfe, ob unmittelbare technische Probleme oder Fehler vorliegen.
- Aktiviere die speziell für das KI-System entwickelten Systemüberwachungstools, um sofort mit der Erfassung von Betriebsdaten zu beginnen.
- Führe eine kurze Reihe von Funktionstests durch, um zu bestätigen, dass die Kernfunktionen des KI-Systems unmittelbar nach der Implementierung wie erwartet funktionieren.
- Gib den Nutzern Bescheid, dass das KI-System in Betrieb ist, und gib ihnen die wichtigsten Anweisungen für die Nutzung des Systems.
5. Evaluation
Nur mit kontinuierlicher Überwachung und Bewertung der neu implementierten Tools und Systeme kannst du sicherstellen, dass die KI-Integration effizient bleibt.
Überprüfe, ob die KI-Anwendungen wie geplant arbeiten und ob sie die Arbeitsabläufe im Unternehmen wirklich verbessern. Identifiziere nicht nur Probleme, sondern suche auch nach Optimierungsmöglichkeiten.
Auf Grundlage deiner Beobachtungen und Bewertungen kannst du Anpassungen am Design der KI-Anwendungen, an der Arbeitsorganisation und an der weiteren Qualifizierung deiner Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter vornehmen.
Sei offen für Veränderungen und bereit dafür, das System und die dazugehörigen Prozesse in Zukunft kontinuierlich auszubauen und zu optimieren.
Tipp: Mitarbeiter einbeziehen
Durch die regelmäßige Evaluierung des KI-Einsatzes profitierst du auch von den Erfahrungen deiner Mitarbeitenden. Dies ist eine gute Gelegenheit, sie aktiv in den Innovationsprozess einzubeziehen.
Sie können wertvolle Hinweise geben, wie Arbeitsprozesse weiter verbessert werden können, und auch Ideen für neue Produkte oder Geschäftsmodelle entwickeln.
So werden deine Mitarbeitenden zu Gestaltern des Wandels in deinem Unternehmen, was nicht nur die Akzeptanz der KI-Technologie erhöht, sondern auch die Innovationskraft deines Unternehmens stärkt.
Stell dir diese Fragen:
- Welche Erfahrungswerte wurden aus Pilotprojekten und Versuchsphasen gesammelt?
- Wie hat sich das KI-System auf die Produktionssysteme und die digitale Transformation des Unternehmens ausgewirkt?
- Wie hat sich das KI-System auf die Produktivität der Prozesse des Unternehmens ausgewirkt?
- Wie ist das Feedback der Mitarbeiter bezüglich der Benutzerfreundlichkeit und der Auswirkungen des KI-Systems auf ihre Arbeit?
- Wie hat das KI-System zur Innovation und Problemlösung in der Organisation beigetragen?
- Welche messbaren Ergebnisse, wie Kosteneinsparungen oder Umsatzwachstum, können auf die Implementierung des KI-Systems zurückgeführt werden?
- Wie hat sich das KI-System auf die Kundenzufriedenheit und das Kundenengagement ausgewirkt?
Deine wichtigsten Schritte nach der Evaluation:
- Hole erste Rückmeldungen über die Benutzerfreundlichkeit, Leistung und Probleme des KI-Systems ein, um Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren.
- Führe umfassende Tests durch, um sicherzustellen, dass es in realen Szenarien wie erwartet funktioniert und sich nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe einfügt.
- Kontinuierliche Überwachung der Leistung des KI-Systems, einschließlich Genauigkeit, Effizienz und Auswirkungen auf die Geschäftsprozesse.
- Nimm auf der Grundlage von Feedback und Leistungsdaten Anpassungen am KI-System vor, um dessen Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.
- Aktualisiere regelmäßig alle relevanten Dokumentations- und Schulungsmaterialien, um die während des Optimierungsprozesses vorgenommenen Änderungen zu berücksichtigen und sicherzustellen, dass die Nutzerinnen und Nutzer über die neuesten Informationen für eine effektive Nutzung des Systems verfügen.
5 Tipps für Unternehmen: So geht die KI-Einführung leichter
Du kennst nun die Voraussetzungen und die verschiedenen Phasen, die eine KI-Implementierung durchlaufen kann. Aber was kannst du noch tun, um dich optimal auf dieses langfristige Projekt vorzubereiten? Die folgenden Tipps werden dir helfen, an weitere Aspekte zu denken, die du bisher noch nicht berücksichtigt hast:
1. Kommunikation und Transparenz
Kommuniziere die geplanten Einsatzszenarien und das Vorgehen bei der Einführung möglichst transparent im ganzen Unternehmen. So können Unsicherheiten abgebaut und das Verständnis für die Veränderungen gefördert werden. Beziehe Kommunikationsprofis mit Change-Management-Erfahrungen von Anfang an in das Projekt ein, dann wird auch die Kommunikation rund um dein Projekt ein Erfolg.
Beispiel:
Bei der Einführung eines KI-Systems könntest du Informationsveranstaltungen organisieren, in denen die Ziele, der Nutzen und der Ablauf der Implementierung kommuniziert werden. Regelmäßige Updates informieren alle Mitarbeiter über den Projektfortschritt.
2. Mehrwert aufzeigen
Zeige und verdeutliche den Mehrwert von KI für das Unternehmen. Wenn du den Nutzen klar herausstellst, erhöhst du die Akzeptanz und die Unterstützung für das Projekt in der gesamten Organisation.
Beispiel:
Du kannst routinemäßige und sich wiederholende Aufgaben wie die Dateneingabe oder das Sortieren von E-Mails automatisieren. Dadurch kannst du dich auf komplexere und kreative Aufgaben konzentrieren, die menschliche Intelligenz erfordern.
3. Interne und externe Kompetenzen kombinieren
Nutze nicht nur interne Kompetenzen für die KI-Implementierung. Greife auch auf externe Experten zurück. Diese Expertise kann wertvolle sowie neue Perspektiven und spezialisiertes Wissen, das deinem Unternehmen noch fehlt, einbringen.
Beispiel:
Du könntest mit deinem Team Veranstaltungen zum Thema KI besuchen oder Workshops von externen Experten buchen. Gibt es in deinem Team ein Mitglied, das sich gerne mit Künstlicher Intelligenz beschäftigt? Dann investiere in dieses Mitglied und baue sein Wissen weiter aus. Dieses Mitglied wird dann zum internen KI-Experten.
4. Verantwortung
Kläre von Anfang an die Verantwortlichkeiten im Umgang mit KI. Dies gewährleistet einen verantwortungsvollen und nachhaltigen Einsatz der Technologie.
Beispiel:
Überlege, wie die Verantwortlichkeiten im Einzelnen aussehen könnten. Was muss konkret getan werden? Braucht der Verantwortliche eine neue Position oder einen neuen Titel? Oder ist es sogar sinnvoll, eine spezielle KI-Taskforce einzurichten, um die Verantwortung auf ein ganzes Team zu übertragen?
5. Flexibilität und Skalierbarkeit
Setze auf KI-Lösungen, die flexibel, skalierbar und anpassungsfähig sind. So stellst du sicher, dass das System an veränderte Anforderungen und Bedingungen angepasst werden kann.
Beispiel:
Setze ein KI-Tool für das Zeitmanagement ein, das sich an deine Arbeitsgewohnheiten anpasst und mit dir wächst. Es hilft dir, deine Aufgaben effizienter zu planen und ist jederzeit erweiterbar, wenn du mehr Funktionen oder Teammitglieder hinzufügen möchtest. So hast du mehr persönliche Unterstützung und Flexibilität in deinem Arbeitsalltag.
Fazit: Strategie, Kollaboration und Partizipation – die Schlüssel zum Erfolg
Die Einführung von KI erfordert nicht nur technologische Anpassungen. Sie erfordert auch eine enge Zusammenarbeit zwischen Führungskräften, Fachkräften, Mitarbeitern und der KI.
Vermittle, dass KI nicht nur ein Werkzeug ist, sondern ein Partner in Arbeitsprozessen und Teamarbeit.
Unterschätze nicht die aktive Beteiligung der Mitarbeitenden. Ihr Feedback und ihre Bedenken können dazu beitragen, das KI-System und/oder das KI-Werkzeug und die damit verbundenen Prozesse zu verbessern.
Gleichzeitig ist es wichtig, dass die Mitarbeitenden KI als Chance sehen, ihre Arbeit zu verbessern und effizienter zu gestalten.
AUTOR*IN
Stephanie Kowalski
Steffi arbeitet als selbstständige Content Managerin und Content Strategin für Agenturen, KMUs und Selbstständige. Wenn sie sich nicht gerade mit Content Marketing und Content Management beschäftigt, schreibt sie über die verschiedensten Themen rund um KI oder testet KI-Tools für den Blog.
