Schauen Sie bei Ihrer KI-Transformation auch einmal zurück

Die Einführung von KI 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 beginnen, die rasch Erfolge und Rentabilität vorweisen können. Danach kann schrittweise eine Skalierung vorgenommen werden, während das Unternehmen Vertrauen in die Fähigkeiten der KI gewinnt. 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 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 die Arbeit mit KI-Tools zu qualifizieren. Dies kann kostengünstiger sein als neue Kräfte einzustellen. Studien (McKinsey) belegen, dass in den meisten Unternehmen die Fähigkeiten fehlen, um das Potenzial von KI, wie beispielsweise das der generativen KI, 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. Kundenorientierte KI-Anwendungen wie personalisierte Empfehlungen oder Chatbots können die Einführung beschleunigen, weil sie einen konkreten Nutzen belegen. Wie bereits erwähnt, empfehlen wir dringend, einen an Anwendungsfällen orientierten Ansatz zu verfolgen und funktionsübergreifende Teams zusammenzustellen, um die erwähnten frühen Erfolge 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 -Bereitstellung nötige Flexibilität bieten. Ein gutes Beispiel ist unsere eigene Telekom Data Science Platform, eine End-to-End-Plattform für Data Science und KI-Entwicklung und -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.