Aktuelle Herausforderungen auf dem Weg zum KI optimierten Unternehmen 

Stand im Mai 2024 zu KI in Unternehmen: Viel Potential, wenig Kapazität

KI bedeutet für viele Unternehmen sowohl disruptives Potential als auch Risiko. Wie gehen Unternehmen damit um? Vor welchen Herausforderungen stehen sie?  

KI ist in vielen großen Unternehmen lange angekommen

KI ist für viele Unternehmen das Thema der Stunde. Besonders, wenn ihr Produkt bzw. ihr Kernwertschöpfungsprozess „disruptiert“ wird.

Viele Unternehmen haben, um der Situation gerecht zu werden, ein „AICoE“ (ein AI Center of Excellence) zusammengestellt oder bestehende Abteilungen aufgestockt. Vielleicht gibt es sogar einen „CAIO“ Chief AI Officer.

Erste Use Cases werden entwickelt und 2024 sollte eigentlich das Jahr der Implementierung dieser Use Cases werden. In vielen großen Unternehmen wurde von den IT oder KI-Abteilungen der Zugriff der Belegschaft auf große Sprachmodelle so ermöglicht, dass „Sicherheit“ von eigener IP und Datenschutz gewährleistet sind. Wer gut war, hat dann noch in Zusammenarbeit mit der Learning & Development (L&D) Abteilung ein E-Learning auf die Beine gestellt.

Aktuelle Herausforderung – „zu viel“ für „zu wenige“ Kompetenzträger

Einerseits kommt KI in immer mehr Teilen der Belegschaft an. Viele kennen vor allem von ChatGPT, die Fähigkeiten mit Dokumenten und Tabellen zu arbeiten und wie „einfach“ ein GPT gebaut werden kann. Andererseits werden die aufgesetzten KI E-Learnings, wie so häufig, nicht genutzt. Die L&D Abteilungen verlangen mehr, viel mehr. Denn es fehlen ja die KI-Kompetenzen im Unternehmen. Dazu entwickelt sich die Technologie rasend schnell weiter (z.B. die Veröffentlichung von GPT4o.).

Resultat: Eine Flut von spannenden Ideen für Use Cases entsteht, von denen viele wirklich Sinn machen. Diese Flut von Ideen trifft auf eine „KI-Mannschaft“ die

  • (wie alle, besonders derzeit) Budgetbeschränkungen hat,
  • nur schwer zusätzliche Mitarbeiter:innen findet,
  • hart daran arbeitet laufende Projekte in den Live-Betrieb zu bekommen.

Die KI-Abteilungen stehen mit ihrer Kapazität also einer Flut an Nachfrage gegenüber. Schlimmstenfalls verbunden mit einem „politischen“ Priorisierungsdruck und komplexen Compliance Fragestellungen.

Make or Buy – Entscheidung durch das Top Management

Wahrscheinlich nicht überraschend: Es gilt zu priorisieren. Die wertvolle Ressource „KI Kompetenzträger:innen“ sollte vorrangig dort eingesetzt werden, wo die Kernwertschöpfung durch die Technologie disruptiert wird. Welche Projekte das sind, und welche nicht, ist eine Top Management Entscheidung. Umso wichtiger ist daher auch KI Kompetenz im Management. Hierbei aber ist auch die gute alte KI Regel: „Think big, start small and iterate often“ zu berücksichtigen.

Damit der Rest des Unternehmens, mit sinn- und wertvollen Use Cases und aufzubauenden Kompetenzen in dieser KI-Transformation nicht stehen bleibt, sollte in „nicht-Kernwertschöpfungsbereichen“ auf Tools und externe Unterstützung gesetzt werden. Denn: Warum einen unternehmensinternen Chatbot bereitstellen, der mit seinen Features nicht (vielleicht auch nie) dem Stand der Technik entspricht? Wieso die KI-Abteilung Inhouse Trainings entwickeln lassen?

MS Copilot als Teillösung?

Für die Tool bezogenen Themen scheint der Copilot von Microsoft die Lösung. Das Produkt ist auf große Resonanz gestoßen. Viele Unternehmen haben zugeschlagen und sind enttäuscht (Stand Mai 2024). Der Preis ist dabei nicht das Thema. Vielmehr die geringe Performanz.

Wir sind der Meinung, dass Microsoft das Performanz Thema in den Griff bekommen wird. Die Frage ist wie lange sie dafür brauchen? Und vor allem: Was machen in der Zwischenzeit? Hier gibt es verschiedene Lösungen, die im Kern davon abhängen, ob die Use Cases Firmengeheimnisse und personenbezogene Daten umfassen.

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