Die Auswirkungen auf das Geschäft, nicht die Technologie, sollten die KI-Agenden von Unternehmen vorantreiben, sagt Dirk Hofmann. KI kann Unternehmen nur dann einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, wenn sie zunächst ihre Geschäftsanforderungen verstehen.
Ich möchte eine Lanze für "langweilige" künstliche Intelligenz (KI) brechen. Sicher, Sie haben vielleicht darüber gelesen, wie KI jetzt dabei helfen kann, illegalen Holzeinschlag im Amazonasgebiet aufzudecken, einem Roboterkoch zu ermöglichen, Lebensmittel zu probieren und Medikamente zu entwickeln , an die Menschen nicht denken können. Aber das sind alles Entwicklungen, die an die Grenzen gehen, ohne unmittelbare Relevanz für die meisten Unternehmen – und in der Regel nicht hilfreiche Ablenkungen. Das Marktforschungsunternehmen Gartner spricht von einem "Hype-Zyklus" für neue Technologien, in dem spannende Innovationen schnell den Gipfel der überzogenen Erwartungen erreichen, in das Tal der Ernüchterung sinken und sich nur langsam wieder auf das alltägliche Plateau der Produktivität bewegen.
Buzzword-Technologien wie Edge AI, die Daten direkt in den Geräten der Nutzer speichern und verarbeiten, oder Computer Vision, die es Computern ermöglicht, Bilder oder Videos zu verstehen, werden danach noch zwei bis fünf Jahre brauchen, um zu leicht nutzbaren Anwendungen zu reifen. Diese Beispiele zeigen , warum Unternehmen – so seltsam es klingt – einen technologiegetriebenen Ansatz für KI vermeiden müssen. Stattdessen sollten sie sich auf das Problem konzentrieren, das sie lösen wollen – und auf Faktoren wie Datenschutz oder Sicherheit, die eine Rolle spielen können. Erst wenn sie das getan haben, wissen sie, ob beispielsweise Edge AI das Richtige für sie ist. Der Einsatz von KI muss sich an den tatsächlichen Bedürfnissen orientieren.
Gartner Hypecycle für KI 2020, 2021, 2022. Der allgemeine Hype macht es schwierig, zwischen echten Risiken und Chancen von Innovationen zu unterscheiden. Quelle: Gartner 2020, 2021, 2022.
KI liefert keine Wunderwaffe in Form der einen oder anderen Technologie, sie beseitigt die Herausforderungen eines Unternehmens nicht auf Knopfdruck – sie dominiert sie mit tausend Schnitten.
Richtig gemacht, ist "langweilige" KI aufregend effektiv
Rund 27 Prozent der Unternehmen, die für die letzte McKinsey-Umfrage "The State of AI " befragt wurden, führten mindestens 5 Prozent des Gewinns vor Zinsen und Steuern im Jahr 2020 auf KI zurück, gegenüber 22 Prozent im Vorjahr. Während die Umsatzvorteile von KI im ersten Jahr der Pandemie stagnierten oder nachließen, heißt es in dem Bericht vom Dezember 2021, dass die Kosteneinsparungen im Zuge der KI-Implementierung sprunghaft angestiegen sind. So gaben 51 Prozent der Befragten an, dass ihre Unternehmen die Kosten für den Servicebetrieb um mindestens 20 Prozent senken konnten, verglichen mit nur 7 Prozent der Befragten im Jahr 2019. Richtig gemacht, ist "langweilige" KI aufregend effektiv.
Aber es nimmt nicht die harte Arbeit und Ausdauer weg, um etwas zu bewirken. Selbst mit KI geht es bei der Steigerung der betrieblichen Effizienz darum, 0,1 Prozent der Kosten hier und 1 Prozent dort und so weiter und so fort zu senken. Der Trick besteht darin, zu wissen, wo selbst kleine Einsparungen erzielt werden können und wie man KI einsetzt, um diese zu realisieren: KI-gestützte Lageroptimierung kann die Gesamtkosten senken, indem sie die "Kommissionierwege" und die Lagerorganisation verbessert; KI-gestütztes Personalmanagement kann die Personalbesetzung und die Planung von Arbeitsschichten optimieren; Beides könnte durch eine bessere Angebots- und Bestandsverteilung im Input und eine bessere Nachfrageprognose auf der Outputseite verbessert werden.
Unternehmen müssen wirkungsorientierte Agenden entwickeln
Unternehmen müssen wirkungsorientierte Agenden – und nicht technologieorientierte – entwickeln, bevor sie sich den Lösungen zuwenden, die KI zu bieten hat. Sie tun dies, indem sie zunächst den Reifegrad des Unternehmens bewerten, um die Verbindungen zwischen organisatorischen und technologischen Fähigkeiten zu identifizieren – ein Verständnis ihres Geschäfts geht einem Verständnis von KI voraus. Und der nächste Schritt ist viel einfacher als früher: Mit der Identifizierung der Aufgaben können Unternehmen von Tausenden von KI-Anwendungen "von der Stange" profitieren, die als Open Source oder als Dienstleistungen verschiedener Anbieter verfügbar sind. Sie werden immer noch Data Scientists benötigen, um KI-Kernfähigkeiten aufzubauen, aber datenkompetente "Citizen Data Scientists" werden in der Lage sein, diese zu nutzen und weiterzuentwickeln.
Und natürlich sollte diese Art von Arbeit nicht auf die Produktionsabläufe eines Unternehmens beschränkt sein. Sie kann und sollte auf die Beschaffung, die Technologieentwicklung, das Personalwesen und die Unternehmensinfrastruktur angewendet werden. Wenn KI in diesen verschiedenen Bereichen Fuß fasst und sich auf sie auswirkt, muss das Unternehmen dann den Sprung von der Nutzung von KI als Funktion oder Erweiterung seiner bestehenden Produkte und Dienstleistungen zur Integration von KI in alle seine funktionalen Prozesse und Entscheidungsprozesse machen. KI verschafft dem Unternehmen in dieser Konstellation einen echten Wettbewerbsvorteil. Es verwandelt ein Unternehmen mit KI-gestützten Produkten in eines, das wirklich "AI first" denkt und handelt.