Schauen Sie bei Ihrer KI-Transformation auch einmal zurück

Die Einführung von Künstlicher Intelligenz in großen Unternehmen zu beschleunigen, kann eine Herausforderung sein. Doch es gibt kontraintuitive Strategien, um häufige Hindernisse zu überwinden:

• Klein anfangen, groß denken: Statt umfangreiche KI-Initiativen zu starten, sollten Sie besser mit kleinen, überschaubaren Projekten im Unternehmen beginnen, die rasch Erfolge und Rentabilität vorweisen können. Danach kann schrittweise die weitere Entwicklung und Skalierung vorgenommen werden, während Ihre Mitarbeiter Vertrauen in die Fähigkeiten der KI gewinnen. Die entscheidende Frage lautet natürlich: Was ist klein? Ein gutes Beispiel ist das Vorgehen eines unserer großen Kunden aus der Automobilbranche: Dieser begann die Einführung von KI in seiner Fertigung mit einem Produkt und in einem Werk und nutzte dann die gewonnenen Erkenntnisse für die globale Einführung in anderen Regionen.
• Interdisziplinäre Teams: Stellen Sie Teams aus unterschiedlichen Fachbereichen zusammen, in denen neben Datenwissenschaftlern und Ingenieuren auch Experten aus verschiedenen Abteilungen vertreten sind. Die Zusammenarbeit zwischen diesen Teams kann relevantere und effektivere KI-Lösungen hervorbringen. Wir empfehlen Unternehmen einen Ansatz, der sich an Anwendungsfällen orientiert, um eine funktionsübergreifende Ausrichtung zu erreichen. Unser KI-Portfolio vereint genau diese Elemente: Anwendungsfälle mit hohem Potenzial (Industrie, funktionsübergreifende Lösungen und IT) und Services zu deren Umsetzung.
• Schulung und Weiterbildung von Mitarbeitern: Investieren Sie in laufende Schulungs- und Weiterbildungsprogramme, um Ihre Mitarbeiter für den Einsatz von KI-Tools zu qualifizieren. Dies kann kostengünstiger sein als neue Fachkräfte einzustellen. Studien (McKinsey) zum KI-Einsatz belegen, dass in den meisten Unternehmen die Fähigkeiten fehlen, um das Potenzial von Künstlicher Intelligenz, wie beispielsweise das von Generative AI (GenAI), effektiv nutzen zu können. In diesem Fall ist Weiterbildung die einzige Lösung.
• Kundenorientierter KI-Ansatz: Priorisieren Sie KI-Projekte, die direkte Vorteile für die Kunden bringen. Der Einsatz kundenorientierter KI-Anwendungen wie personalisierte Empfehlungen oder Chatbots kann die Einführung beschleunigen, weil sie einen konkreten Nutzen belegen. Wie bereits erwähnt, empfehlen wir Unternehmen dringend, einen an Anwendungsfällen orientierten Ansatz zu verfolgen und funktionsübergreifende Teams zusammenzustellen, um die erwähnten frühen Erfolge in der Transformation zu erzielen.
• Flexible IT-Infrastruktur: Investieren Sie in eine flexible und skalierbare IT-Infrastruktur, die an sich verändernde KI-Anforderungen angepasst werden kann. Cloud-basierte Lösungen können die für KI-Experimente und KI-Bereitstellung nötige Flexibilität bieten. Ein gutes Beispiel ist unsere eigene Telekom Data Science Platform, eine digitale End-to-End-Plattform für Data Science und KI-Entwicklung sowie KI-Produktion, die bei jedem Cloud-Anbieter Ihrer Wahl implementiert werden kann.
• Regulatorische Compliance als Chance: Statt regulatorische Compliance als Hindernis zu betrachten, sollten Sie darin eine Chance sehen, um Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern, was letztlich die KI-Einführung unterstützen kann. Unserer Erfahrung nach bieten einige meist weniger beachtete Anwendungsfälle wie Rechtsmonitoring, Vertragsanalyse und Risikobewertung die größten Verbesserungen.