Die Evolutionsstufen der KI-Einführung
Die Evolutionsstufen der KI-Einführung
Experimentieren. Automatisieren. Integrieren.
Einführung
Wenn wir das Jahr 2024 betreten, ist klar, dass die KI-Revolution einen Wendepunkt erreicht hat. Nach einem Jahr des rasanten KI-Fortschritts im Jahr 2023 können Unternehmen die transformative Kraft der KI nicht mehr ignorieren. Mit Chatbots, Sprachmodellen und Machine-Learning-Algorithmen, die immer präsenter werden, müssen Unternehmen sich anpassen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Die Frage ist nicht mehr, ob KI eingeführt werden soll, sondern wie sie in das operative Geschäft integriert werden kann.
In diesem Artikel gehe ich den drei Stufen nach, wie Unternehmen KI einführen und integrieren. Von der Experimentierphase über die Automatisierung bis hin zur Integration werden wir die zentralen Überlegungen und Best Practices für die KI-Einführung beleuchten.
Stufe 1: Die Experimentierphase
Die erste Stufe der KI-Einführung dreht sich ums Experimentieren. Hier tauchen Unternehmen in die KI-Welt ein und erforschen Möglichkeiten und Grenzen von KI-Tools und -Plattformen. Das Ziel ist es, Mitarbeiter mit KI-Fähigkeiten vertraut zu machen und sie dazu anzuregen, kreativ darüber nachzudenken, wie KI ihre Arbeit unterstützen kann.
Hier können Unternehmen mit populären KI-Tools wie ChatGPT von OpenAI, Copilot von Microsoft, Perplexity, Claude von Anthrophic und anderen experimentieren und sie für alles von der Datenanalyse bis zur Content-Erstellung einsetzen. Diese Experimentierphase dient als Katalysator für die unternehmensweite KI-Einführung und fördert eine Kultur der Innovation und digitalen Transformation.
Um einen erfolgreichen Rollout sicherzustellen, sollten Mitarbeiter folgende Fähigkeiten besitzen:
Grundverständnis von KI-Konzepten und -Terminologie
Vertrautheit mit KI-Tools und -Plattformen (z.B. Bing, OpenAI etc.)
Fähigkeit, kreativ über KI-Anwendungen und Use Cases nachzudenken
Bereitschaft, neue KI-Tools und -Technologien zu erlernen und sich anzupassen
Grundverständnis von Datenanalyse und -visualisierung
Durch den Erwerb dieser Fähigkeiten, beispielsweise durch Schulungen, können Mitarbeiter effektiv mit KI-Tools experimentieren, potenzielle Anwendungsfälle identifizieren und ein tieferes Verständnis für das Potenzial und die Grenzen von KI entwickeln.
Teamtarife und unternehmensweite Grundschulungen sind für die Ermöglichung dieser Phase unerlässlich. Indem Unternehmen ihren Mitarbeitern praktische Erfahrungen und Grundlagenwissen über KI vermitteln, können sie ein solides Verständnis für das Potenzial und die Grenzen von KI sicherstellen.
Stufe 2: Die Automatisierungsphase
Wenn Unternehmen in die Automatisierungsphase übergehen, beginnen sie, KI in spezifische Geschäftsprozesse zu integrieren und nutzen die Kraft der KI, um repetitive Aufgaben zu automatisieren und Ressourcen für strategischere Aktivitäten freizusetzen. Diese Phase markiert einen bedeutenden Schritt in Richtung KI-getriebener Effizienz, da Unternehmen beginnen, greifbare Vorteile aus der KI-Einführung zu realisieren.
Typisch für diese Phase ist die Erstellung von internen GPTs (vorkonfigurierte “Mini-ChatGPTs”), um Aufgaben wie Content- & Konzept-Erstellung oder Kundenservice-Abläufe zu automatisieren. Durch die Integration von KI in Workflows können Unternehmen lernen, Abläufe mit Hilfe der KI zu straffen, Kosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
Workflow-Engines wie Zapier, Make oder Power Automate spielen in dieser Phase eine wichtige Rolle, da sie auch für IT-Leien einfach zu bedienen sind und die Integration von KI-Modellen in bestehende Geschäftsprozesse ermöglichen. Wenn Unternehmen spezifische Aufgaben automatisieren, können sie sich auf höherwertige Aktivitäten konzentrieren und so Innovation und Wachstum vorantreiben.
Betrachten wir nun die notwendigen Fähigkeiten für Mitarbeiter in dieser Phase:
Verständnis von Workflow-Automatisierung und -Integration
Vertrautheit mit GPTs und anderen KI-Modellen
Fähigkeit, Aufgaben für die Automatisierung zu identifizieren und zu priorisieren
Kenntnisse in Datenzuordnung und -integration
Grundverständnis von Software-Entwicklung und -Integration
Durch den Erwerb dieser Fähigkeiten können Mitarbeiter effektiv Aufgaben automatisieren, KI-Modelle in Workflows integrieren und geschäftlichen Mehrwert schaffen. Einer der wichtigen Aspekte dieser Phase aber ist der Lerneffekt, der wertvolle Erkentnisse dafür liefert, was machbar und möglich ist und wo die eigenen Grenzen oder die der verwendeten Lösungen liegen. Diese Erfahrungen bilden die Grundlage der Roadmaps der nächsten Stufe.
Stufe 3: Die Integrationsphase
In der Integrationsphase bringen Unternehmen die KI-Einführung auf die nächste Stufe, indem sie mittels Fine-tuning und anderer Methoden eigene, maßgeschneiderte KI-Modelle entwickeln, die ihre spezifischen Geschäftsanforderungen adressieren. Diese Phase markiert einen bedeutenden Schritt in Richtung KI-getriebener Transformation, da Unternehmen beginnen, das volle Potenzial von KI zur Steigerung des Geschäftserfolgs zu realisieren.
Hier können Unternehmen KI-Modelle fine-tunen, um einzigartige geschäftliche Herausforderungen anzugehen und KI in Kernprozesse und -systeme zu integrieren. Diese Phase erfordert ein tiefes Verständnis der KI-Fähigkeiten und der Geschäftsanforderungen, da Unternehmen daran arbeiten, maßgeschneiderte KI-Lösungen zu entwickeln, die echten Geschäftswert schaffen.
In dieser Phase werden interne Daten und Systeme in die KI-Lösungen eingebunden. Zum Beispiel durch den Einsatz von Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) können Unternehmen die Genauigkeit und Zuverlässigkeit generativer KI-Modelle mit Fakten aus internen und externen Quellen verbessern. Wenn Unternehmen eigene KI-Modelle entwickeln, können sie neue Einnahmequellen erschließen, Abläufe optimieren und Innovationen vorantreiben.
Betrachten wir die notwendigen Fähigkeiten für Mitarbeiter in dieser Phase:
Fortgeschrittenes Verständnis von KI-Konzepten und -Terminologie
Vertrautheit mit KI-Entwicklungsframeworks und -Tools
Fähigkeit zum Design, Training und Fine-tuning individueller KI-Modelle
Kenntnisse in Datenarchitektur und -integration, Deployment und IT Life-Cycle Prozessen
Verständnis von Geschäftsprozessen und -abläufen
Durch den Erwerb dieser - in der Regel komplett neuen - Fähigkeiten können Mitarbeiter effektiv eigene KI-Modelle entwickeln, KI in Kernprozesse integrieren und eine geschäftliche Transformation vorantreiben. Wenn Unternehmen individuelle KI-Lösungen entwickeln wollen, müssen sie Know-How und Skills entlang der gesamten KI-Wertschöpfungskette aufbauen und / oder auf externe Unterstützung zurückgreifen.
Ethische und organisatorische Überlegungen
Während KI-Technologien Unternehmen unzählige Möglichkeiten eröffnen, ist es wichtig, ethische Bedenken und Herausforderungen im Zusammenhang mit der KI-Einführung offen anzusprechen. Unternehmen müssen die Sorgen und Ängste ihrer Mitarbeiter ernst nehmen und proaktiv angehen. Alleine aus diesem Grund sind KI-Einführungsprojekte Change Management Vorhaben und keine rein IT-Initiativen.
Dazu gehört es Transparenz, Rechenschaftspflicht und Erklärbarkeit in ihre KI-Adoptionsstrategien zu integrieren. Sie sollten klare Richtlinien und Governance-Strukturen etablieren, um sicherzustellen, dass KI-Systeme fair, unvoreingenommen und verantwortungsvoll eingesetzt werden. Regelmäßige Audits und Bewertungen der KI-Modelle und -Prozesse sind unerlässlich, um potenziell schädliche Verzerrungen und Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
Fazit
Die KI-Revolution bietet Unternehmen enorme Chancen, ihre Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Durch die Integration der KI in den drei Stufen – Experimentieren, Automatisieren und Integrieren – lernen Unternehmen schrittweise, wie sie von der transformativen Kraft der KI profitieren können.
Um langfristig erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen KI jedoch in ihre operativen Abläufe integrieren. Für Unternehmensführer und IT-Profis ist es entscheidend, eine klare KI-Strategie zu entwickeln, in die Weiterbildung ihrer Mitarbeiter zu investieren und ethische Prinzipien zu implementieren. Nur so können sie die Vorteile der KI voll ausschöpfen und gleichzeitig die Vertrauenswürdigkeit und Verantwortlichkeit ihrer KI-Systeme gewährleisten.
Prompt Well And Prosper!
Ihr
Martin Blaha
Kontakt- und Geschäftsanfragen gerne über LinkedIn.