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Tipps von Marcus Metzner von Arvato: So setzen Unternehmen Künstliche Intelligenz erfolgreich ein

Künstliche Intelligenz
So setzen Unternehmen Künstliche Intelligenz erfolgreich ein

KI sollte Teil der Digitalisierungsstrategie sein
KI sollte Teil der Digitalisierungsstrategie sein, sagt Marcus Metzner von Arvato Systems.
Bild: denisismagilov/stock. adobe.com
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Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Big Data: Viele Unternehmen stehen diesen Technologien noch immer skeptisch gegenüber. Dabei ist KI schon heute in der Lage, Effizienz und Qualität in Unternehmen zu steigern. So lassen sich etwa aus Analysen umfangreicher Daten Rückschlüsse ziehen, die als Basis für unternehmerische Entscheidungen dienen können. KI sollte deshalb definitiv Teil der Digitalisierungsstrategie sein.

Der Autor Marcus Metzner ist Chief Marketing Officer bei Arvato Systems

Immer mehr Geschäftsführer und Manager haben die Wichtigkeit von Lösungen, die auf Künstlicher Intelligenz basieren, erkannt – das zeigen auch aktuelle Studien. So ist KI immer häufiger Bestandteil von Branchenlösungen. Dennoch herrscht rund um die Verwendung der Technologie Unsicherheit. Zum einen ist oft nicht klar, wie sich Integration und Implementierung von KI zielgerichtet durchführen lassen. Zum anderen wissen viele Unternehmen nicht, wie sie am besten von KI profitieren.

Aktuelle KI-Technologie ist als „schwache“ KI zu bezeichnen. Diese kann klar definierte Aufgaben lösen. Die Möglichkeiten „starker“ KI würden weit darüber hinausgehen. Allerdings konnte sie bislang nicht entwickelt werden.

Die gegenwärtigen KI-Systeme benötigen also immer konkrete Ziele. Unternehmen müssen also zunächst entscheiden, welche wesentlichen Einzelaufgaben anstehen. Anschließend kann genauer untersucht werden, in welchen Prozessen sich KI sinnvoll einsetzen lässt.

Daten sind für den KI-Einsatz notwendig

Die technischen Möglichkeiten zur schnellen Datenanalyse sind heutzutage vorhanden. Eine wesentliche Voraussetzung, um KI nutzen zu können, ist eine ausreichend große Datenmenge. Und genau dafür müssen Unternehmen sorgen.

Das kann auf zwei Arten geschehen: Entweder tragen sie umfassende Daten rund um ihre Kerngeschäftsprozesse zusammen, wofür Zeit und (technische) Investitionen nötig sind.

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Oder es werden Daten anhand des Bedarfs erhoben, der von einem spezifischen Anwendungsfall oder Geschäftsmodell ausgeht. Das führt schneller zu Ergebnissen. Außerdem lässt sich gut überprüfen, welche Datenmenge für den spezifischen Case notwendig ist.

Mitarbeiter involvieren und ihnen die Angst vor KI nehmen

KI bringt Änderungen mit sich, die wiederum Ängste bei den Mitarbeitern auslösen können. Daher sollten Mitarbeiter von Beginn an miteinbezogen und auf Veränderungsprozesse vorbereitet werden. Für die Digitale Transformation sind Offenheit, Anpassungs- und Gestaltungswille notwendig, weshalb sich in jedem Fall ein professionelles Change Management auszahlt.

Sobald die strukturellen und technischen Voraussetzungen geschaffen sind, können Unternehmen ein erstes KI-Projekt starten.

KI-Projekte im Unternehmen realisieren

Schon die beiden skizzierten Beispiele zeigen: Es gibt nicht das eine ideale KI-Projekt, das zu jedem Unternehmen passt.

Empfehlenswert ist daher eine schrittweise Einführung. Zunächst sollten Unternehmen mit kleineren Projekten starten und später größere initiieren. Dabei ist es sinnvoll, sich von einem erfahrenen Dienstleister unterstützen zu lassen.

In der Praxis hat sich ein vierstufiger Prozess bewährt:

1. Use Case mit dem größten Mehrwert identifizieren

Im Rahmen einer Ist-Analyse wird überprüft, welche Grundlagen für den KI-Einsatz zu schaffen sind.

  • Inwieweit ist Big Data bereits im Einsatz?
  • Welches Know-how gibt es schon bezüglich KI?
  • Gibt es besondere Herausforderungen zu bewältigen?

In der Regel erarbeiten Unternehmen diese Fragen gemeinsam mit einem Dienstleister in einem Workshop. Aus den Resultaten können sie dann ein Use Case Portfolio erstellen, in dem sich potenzielle Einsatzmöglichkeiten von KI nach Nutzen und Aufwand priorisieren lassen.

Die vielversprechendsten Use Cases werden weiter analysiert, sodass sich danach überprüfen lässt, welche Voraussetzungen für die Umsetzung der Cases zu schaffen sind. Dabei sind das Datenmanagement sowie vorhandene Systeme und Prozesse zu berücksichtigen.

2. Von der Idee zum Prototyp

Anschließend ist es wichtig, ein Konzept zur Vorgehensweise zu entwickeln. Das Ziel: möglichst schnell einen Prototyp zu entwickeln.

Dafür sind Ziele und Anforderungen detailliert aufzubereiten. Eine standardisierte Entwicklungsumgebung hilft dabei, Störfaktoren zu beseitigen und die Entwicklung schnell abzuschließen. Dank eines iterativen Vorgehens und der Berücksichtigung von Benutzerfeedback kann in kurzer Zeit der KI-Prototyp entstehen, der mit Echtdaten arbeitet.

Daraus lässt sich ableiten, ob die gewünschten Effekte eintreten und die definierten Ziele erreichbar sind.

3. Vom Prototyp zum produktiven KI-Service

Aus dem Prototyp lässt sich anschließend ein sogenanntes Minimum Viable Product (MVP) erstellen.

Die Datenbasis und Funktionalitäten werden iterativ erweitert. Für eine reibungslose Integration in die Systemumgebung sorgen kontinuierliche Funktions-, Last- und Integrationstests. In einem Skalierungsplan ist festzulegen, wie aus dem MVP ein skalierender KI-Service wird.

So müssen Unternehmen zum Beispiel die zukünftige Produktivumgebung, Einflussfaktoren und Schnittstellen des KI-Services analysieren und berücksichtigen.

Damit entsteht schließlich ein produktiver KI-Service, der sich via API in bestehende Anwendungen und Prozesse integrieren lässt.

4. Stabiler Betrieb und Verbesserungen

Für den Betrieb und ein kontinuierliches Monitoring ist es empfehlenswert, sich für einen professionellen Partner zu entscheiden, der das Unternehmen mit umfassenden Managed Artifical Intelligence Services unterstützen kann.

Vor allem bei geschäftskritischen Einsätzen ist ein 24/7 Monitoring empfehlenswert. Zudem sollte die Qualität des KI-Algorithmus durch ein stetiges Re-Training gesichert sein. Und ein Service-Management, das nach standardisierten ITIL-Prozessen aufgebaut ist, kann alle Routinetätigkeiten, die für den täglichen Betrieb notwendig sind, übernehmen.

Fazit: KI ist bereits heute Realität

Zusammenfassend lässt sich festhalten: KI ist keine Zukunftsmusik mehr, sondern bereits Realität.

Wer sich heute nicht mit den technologischen Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz beschäftigt, wird zukünftig das Nachsehen haben. Es ist Zeit, KI einzusetzen.

Die vordergründige Komplexität von KI-Systemen sollte dabei kein Hindernis sein: Durch ein strukturiertes Vorgehen und eine professionelle Begleitung lassen sich Herausforderungen bei der Einführung von KI im Unternehmen meistern.

Über den Autor Marcus Metzner

Marcus Metzner ist Chief Marketing Officer und verantwortlich für die Marketing-, PR- und Kommunikationsthemen bei Arvato Systems. Er engagiert sich unter anderem im Beirat der Bitkom-Schulinitiative „erlebe IT“ und als Jurymitglied der internationalen AIB Media Excellence Awards. Metzner ist ausgebildeter Journalist und Absolvent der Ruhr Universität Bochum. (wag)


Kontakt zu Arvato Systems


Arvato Systems GmbH
An der Autobahn 200
33333 Gütersloh
Tel.: +49 5241 8080 888
E-Mail: info@arvato-systems.de
Website: www.arvato-systems.de

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