3 Schritte zum Ausbau der KI-Kompetenz in Ihrem Unternehmen

Heute betrachten etwa 80 % der Unternehmen Daten als einen wesentlichen Bestandteil ihrer Strategie. Allerdings gelingt es nur 15 von 100 Unternehmen tatsächlich, KI-Anwendungen zu entwickeln, die vom Unternehmen angenommen und genutzt werden (laut unserer Daten- und KI-Umfrage 2019/2020).

Unternehmen investieren viel in Daten und KI. Was macht den Unterschied aus, um mit KI erfolgreich zu sein? Letztes Jahr haben wir ein kostenloses Whitepaper veröffentlicht, das genau diese Frage beantwortet. Auf der Grundlage unserer Beratungserfahrung und Interviews mit niederländischen Spitzenunternehmen wie Dynniq, ING, Air France-KLM und Randstad haben wir ein AI Maturity Journey Framework entwickelt, das Ihnen hilft, die KI-Reife Ihres Unternehmens zu steigern.

In diesem Blog-Beitrag erläutern wir Ihnen, wie Sie die Treiber des AI Maturity Journey Frameworks nutzen können, um Ihre KI-Kompetenz Schritt für Schritt zu verbessern und auszubauen. Die 3 Schritte sind:

1. Messen Sie Ihre aktuelle Praxis.
2. Führen Sie eine Lückenanalyse durch.
3. Erstellen Sie einen Aktionsplan.

Schritt 1: Messen Sie Ihre aktuelle Praxis

Die KI-Reife Ihres Unternehmens kann anhand von zwei Dimensionen gemessen werden: Ihre analytischen Fähigkeiten und Ihre geschäftliche Akzeptanz.

Die analytische Fähigkeit beschreibt das Ausmaß, in dem Ihr Unternehmen technisch in der Lage ist, KI-Produkte zu entwickeln. Sie lässt sich in drei konkrete Metriken aufschlüsseln:

• Daten: Wie werden die Daten organisiert und für die Erstellung wertvoller Analyseprodukte verwendet?
• Menschen & Fähigkeiten: In welchem Maße fördert die Organisation interne Talente?
• Tools & Technologie: Ermöglichen der Technologie-Stack und die Tools KI-Innovationen?

Auf der anderen Seite bewertet die Business Adoption, wie gut diese KI-Lösungen von den Unternehmen angenommen und in die Geschäftsprozesse implementiert werden. Die 3 Metriken, über die Sie berichten können, sind:

• Unterstützung für Führungskräfte: Wer setzt sich für KI ein und leitet den Wandel?
• Finanzierung: Wer zahlt für Ihre KI-Initiativen und die notwendigen Fähigkeiten?
• Implementierung: Wann und wie ist das Unternehmen an KI-Initiativen beteiligt?

Für jede der oben genannten Metriken werden im Whitepaper die unausgereiften und ausgereiften Praktiken beschrieben. Dies bietet uns einen Rahmen wie in Abbildung 1, wo wir die unausgereiften und ausgereiften Praktiken für die Metrik Menschen & Fähigkeiten im Bereich Analytische Fähigkeiten gezeigt haben.

Abbildung 1: Treiberbaum, der zeigt, wie die KI-Reife gemessen werden kann, indem man unreife und reife Praxisbeispiele für jede der KI-Reifegrad-Metriken betrachtet.

Wenn Sie nun jede dieser Praktiken durchgehen und auf einer Skala von 1 bis 5 bewerten, wie Ihr Unternehmen abschneidet, erhalten Sie einen Einblick in die Leistungsfähigkeit Ihrer KI-Fähigkeiten.

Nehmen wir das folgende Beispiel: ein Unternehmen, das über erfahrene KI-Experten verfügt, aber keine Vision oder Strategie hat, wie es diese (und andere junge) Talente fördern kann. Wenn es darüber hinaus nur eine minimale Kultur des Wissensaustauschs gibt, dann würden wir sagen, dass dieses Unternehmen nicht weiß, wie es seine Talente halten und fördern kann. Daher würde es in diesem Rahmen nicht sehr gut abschneiden.

Abbildung 2: Ein Beispiel, das zeigt, wie eine gute Praxis (mit der Punktzahl 5) und zwei schlechte Praktiken (mit den Punktzahlen 1 und 2) schließlich zu einer negativen KI-Reifegradbewertung von 2 für die Metrik Menschen & Fähigkeiten führen.

Wenn Sie diese Übung für alle sechs Kennzahlen durchführen, erhalten Sie einen guten Gesamtüberblick darüber, wo Sie auf Ihrem Weg zu einem KI-gesteuerten Unternehmen stehen.

Schritt 2: Führen Sie eine Lückenanalyse durch

Nachdem wir Ihre aktuelle KI-Kompetenz ermittelt und bewertet haben, setzen Sie sich ein Ziel, wohin Sie sich entwickeln möchten. Wir unterscheiden 4 aufeinander aufbauende Phasen auf dem Weg zu einer KI-gesteuerten Organisation.

1. Initialisierung. Ihr Fokus liegt auf dem Nachweis des Nutzens und der Entdeckung, was KI für Ihr Unternehmen tun kann.
2. Kontinuierliches Experimentieren. Sie sind vom Mehrwert der KI überzeugt und Ihr Unternehmen investiert in den Ausbau seiner Analysekapazitäten.
3. Befähigung des Unternehmens. Von Ihrem etablierten KI-Exzellenzzentrum aus dezentralisieren Sie nun die Datenwissenschaft, um die KI-Möglichkeiten im gesamten Unternehmen zu fördern.
4. KI-Demokratisierung. In diesem letzten Schritt zur vollen Reife schulen und befähigen Sie alle Ihre Mitarbeiter, selbständig Analysen durchzuführen und KI-gesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Abbildung 3: Die KI-Reife-Reise von GoDataDriven. Der Weg zu einer KI-gesteuerten Organisation verläuft nicht linear. Die meisten Unternehmen stärken zunächst ihre analytischen Fähigkeiten, bevor sie KI in ihr Geschäft einbinden.

Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist der Weg zu einer KI-gesteuerten Organisation nicht linear. Ihre analytischen Fähigkeiten und Ihre geschäftliche Akzeptanz sind nicht in jeder Phase gleich wichtig, da jede Phase einen anderen Schwerpunkt hat.

Das bedeutet, dass Sie nicht von der Initialisierungsphase direkt in die Phase der Unternehmensbefähigung übergehen können, ohne die Lehren aus der Phase der kontinuierlichen Erprobung zu ziehen. Daher ist es wichtig, dass Sie sich realistische Ziele in Bezug auf das angestrebte Wachstum setzen. Unser Whitepaper zur KI-Reife kann Ihnen genau dabei helfen.

Anhand der Ergebnisse Ihrer Messungen sollten Sie eine Vorstellung davon haben, wo Sie sich auf Ihrem Weg befinden. Nachdem Sie sich ein Ziel gesetzt haben, was Sie in den nächsten 1 bis 3 Jahren erreichen wollen, können Sie eine Lückenanalyse durchführen, um Ihre tatsächliche Leistung mit Ihrer gewünschten Leistung zu vergleichen.

Schritt 3: Erstellen Sie einen Aktionsplan

Die Erkenntnis, in welchen Bereichen Sie sich verbessern müssen, um Ihr Ziel zu erreichen, bringt Sie noch nicht ans Ziel; Sie müssen handeln! In diesem letzten Schritt müssen Sie einen Fahrplan mit konkreten Maßnahmen aufstellen, wie Sie zu Ihrer gewünschten KI-Praxis kommen.

Abbildung 4 zeigt ein solches Beispiel für eine Roadmap, die wir für einen unserer Kunden auf der Grundlage einer KI-Reifegradbewertung erstellt haben. Die Prüfung ergab, dass sowohl auf der strategischen Seite (Business Adoption) als auch auf der technischen Seite (analytische Fähigkeiten) noch einiges zu tun war.

Das ultimative Mittel, um viele der Probleme anzugehen, war die Einrichtung von Data Science und Data Engineering Communities of Practice, in denen KI-Experten zusammenarbeiten konnten, um ihre Arbeitsweise zu verbessern. Parallel dazu arbeiteten wir an der KI-Strategie und dem KI Solution Framework des Unternehmens, um eine bessere Abstimmung zwischen Geschäfts- und KI-Teams zu erreichen.

Abbildung 4: Beispiel für eine Roadmap, die konkrete Maßnahmen entlang einer strategischen und technischen Schiene zur Verbesserung der KI-Reife skizziert.

Lassen Sie die AI Maturity Journey für sich arbeiten

In diesem Blogbeitrag haben wir einen 3-stufigen Prozess skizziert, um ein KI-gesteuertes Unternehmen zu werden. Dieser Ansatz ist äußerst effektiv, wenn Sie ihn jedes Jahr wiederholen, um zu bewerten, ob Sie Fortschritte gemacht haben und um Ihre nächsten Schritte festzulegen.

Wir wissen, dass es nicht leicht ist, Ihre eigene Praxis objektiv zu messen und zu kritisieren. Wenn Sie Unterstützung benötigen, könnte unser AI Maturity Scan eine Option für Sie sein. In einem Zeitraum von nur drei Wochen führen wir viele Interviews sowie Code- und Architektur-Deep-Dives durch. Wir verfügen über ein umfassendes Rahmenwerk mit Metriken, anhand derer wir Ihre Praxis bewerten und Ihnen einen detaillierten Einblick in Ihre Leistungen geben können. Der Abschlussbericht enthält Empfehlungen für die nächsten Schritte.

Wenn Sie mehr darüber lesen möchten, wie Sie die AI Maturity Journey für sich nutzen können.

Ich hoffe, dieser Blogbeitrag hilft Ihnen, mit Daten und KI erfolgreicher zu werden!

Bitte zögern Sie nicht, uns bei Fragen zu kontaktieren.