KI-Strategie erklärt: Wie Sie KI in echten geschäftlichen Mehrwert umwandeln

Die Umsetzung von KI-Zielen in messbaren geschäftlichen Nutzen stellt für viele Unternehmen nach wie vor eine Herausforderung dar. Zwar steigen die Investitionen in KI weiter an, doch gelingt es nur einer begrenzten Anzahl von Unternehmen, ihre Initiativen über das Experimentierstadium hinaus zu skalieren.

In diesem Artikel stellen wir Ihnen wichtige Erkenntnisse aus einem kürzlich geführten Gespräch bei Xebia zwischen Aila Albecht und Steven van Duin, Datenstratege und Analytics-Vermittler bei Xebia Data, vor. In diesem Gespräch wird ein praktischer, erfahrungsbasierter Ansatz zur Entwicklung und Umsetzung von KI-Strategien beleuchtet – von der Identifizierung besonders wirkungsvoller Anwendungsfälle bis hin zur Skalierung produktionsreifer Lösungen.

Das vollständige Video können Sie hier ansehen:

Die Diskussion stützt sich auf Erkenntnisse aus dem „Xebia Data & AI Monitor“, aus dem hervorgeht, dass nur etwa die Hälfte der Unternehmen über eine klare KI-Strategie und einen konkreten Umsetzungsplan verfügt. Diese Lücke erklärt, warum viele KI-Initiativen Schwierigkeiten haben, greifbare Ergebnisse zu erzielen.

Wie sieht eine erfolgreiche KI-Strategie in der Praxis eigentlich aus?

Viele Unternehmen sind bestrebt, künstliche Intelligenz einzuführen, doch nur etwa die Hälfte verfügt über eine klare KI-Strategie und einen konkreten Umsetzungsplan. Diese Lücke erklärt, warum viele Unternehmen weiterhin in der Experimentierphase stecken bleiben und keine nennenswerten geschäftlichen Ergebnisse erzielen können.

Ein häufiger Ausgangspunkt ist die Aussage der Unternehmensleitung:„Wir wollen KI“,ohne das zu lösende Problem klar zu definieren. Dies spiegelt eine umfassendere Herausforderung wider: Unternehmen gehen KI oft aus einer „Technologie zuerst“-Perspektive an, anstatt eine „Wert zuerst“-Denkweise zu verfolgen. Eine erfolgreiche KI-Strategie kehrt diesen Ansatz um, indem sie von den Geschäftszielen ausgeht und rückwärts arbeitet.

Warum scheitern viele KI-Initiativen?

Das Video skizziert drei zentrale Herausforderungen, denen sich Unternehmen stellen müssen, um eine wirksame KI-Strategie zu entwickeln:

Wenn diese Aspekte nicht berücksichtigt werden, laufen Unternehmen Gefahr, in KI zu investieren, ohne messbare Ergebnisse zu erzielen.

Wie lassen sich wertvolle Anwendungsfälle für KI identifizieren?

Ein zentraler Grundsatz besteht darin, Anwendungsfälle zu identifizieren, indem man vom geschäftlichen Nutzen ausgehend rückwärts argumentiert.

Anstatt mit den Daten zu beginnen, sollten Unternehmen folgende Reihenfolge einhalten:

Dieser Ansatz „Wert → Maßnahme → Erkenntnis → Daten“ stellt sicher, dass KI-Initiativen direkt mit konkreten geschäftlichen Auswirkungen verbunden sind und nicht nur technischen Experimenten dienen.

Welches Rahmenkonzept trägt dazu bei, KI in geschäftlichen Mehrwert umzuwandeln?

Das Video stellt ein strukturiertes Rahmenkonzept für KI-Lösungen vor, das drei Phasen umfasst: Ideenfindung, Experimentieren und Industrialisierung.

Phase der Ideenfindung

Unternehmen definieren das Problem, erstellen einen Business Case und ermitteln vielversprechende Anwendungsfälle. Dazu gehört die Überprüfung der technischen Machbarkeit, der betrieblichen Einsatzbereitschaft und der finanziellen Tragfähigkeit. Die Unternehmensleitung spielt dabei eine entscheidende Rolle, indem sie Prioritäten setzt und sich dem Problem verpflichtet.

Experimentierphase

Die Teams prüfen anhand von Proof-of-Concept-Studien und Pilotprojekten, ob Lösungen technisch und in der Praxis funktionieren. Regelmäßige Go/No-Go-Entscheidungen stellen sicher, dass die Teams Initiativen mit geringem Nutzen frühzeitig einstellen und sich auf das konzentrieren, was tatsächlich Wirkung zeigt.

Phase der Industrialisierung

Erfolgreiche Anwendungsfälle werden zu produktionsreifen Lösungen ausgebaut. Dazu gehören die Systemintegration, die Bereitstellung sowie die Sicherstellung der Akzeptanz im gesamten Unternehmen durch ein effektives Änderungsmanagement.

Welche Rolle spielt die Führung bei der KI-Strategie?

Führung ist während des gesamten Prozesses von entscheidender Bedeutung. Führungskräfte tragen dazu bei, geschäftliche Probleme zu definieren, die Priorisierung zu steuern und in jeder Phase wichtige Entscheidungen über das Fortfahren oder Abbrechen zu treffen.

Über die Strategie hinaus sind Führungskräfte dafür verantwortlich, das Veränderungsmanagement voranzutreiben, sicherzustellen, dass die Teams neue Arbeitsweisen übernehmen, und sich aktiv einzubringen, anstatt die KI vollständig an die technischen Teams zu delegieren.

Wie schaffen es Unternehmen, KI erfolgreich zu skalieren?

Der Ausbau der KI erfordert mehr als nur die Entwicklung von Modellen. Er hängt von der Kombination verschiedener Arbeitsweisen ab:

Diese Kombination ermöglicht es Unternehmen, den Schritt vom Experimentieren hin zu nachhaltigen, unternehmensweiten Auswirkungen zu vollziehen.

Eine KI-Strategie ist ein strukturierter, wertorientierter Prozess

Bei einer erfolgreichen KI-Strategie geht es nicht darum, Technologie um ihrer selbst willen einzuführen. Es geht vielmehr darum, Geschäftsziele mit der Umsetzung zu verknüpfen, den Nutzen frühzeitig zu validieren und erfolgreiche Ansätze zu skalieren.

Erfolgreiche Unternehmen betrachten KI als einen strukturierten Prozess und nicht als eine Reihe von unzusammenhängenden Experimenten und stellen so sicher, dass jede Initiative zu einem messbaren geschäftlichen Nutzen beiträgt.

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