KI-Team vs. Rollenverteilung | KI im Geschäft #53

Was macht das KI-Team?

Das KI-Team ist eine Gruppe von Spezialisten im Bereich der künstlichen Intelligenz. Zu ihren Aufgaben im Unternehmen gehören:

• Produkte und Dienstleistungen mit KI zu stärken — das KI-Team kann KI-basierte Systeme entwickeln und implementieren, die den Wert der angebotenen Produkte und Dienstleistungen erhöhen. Zum Beispiel kann ein E-Commerce-Unternehmen ein KI-basiertes Empfehlungssystem einsetzen, das Produkte vorschlägt, die auf den Vorlieben der Kunden basieren, basierend auf einer Analyse des Einkaufsverhaltens,
• Routineaufgaben zu automatisieren — das KI-Team kann Lösungen erstellen, die sich wiederholende Aufgaben automatisieren, sodass die Mitarbeiter sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren können. Zum Beispiel kann ein Unternehmen einen KI-basierten Chatbot erstellen, um den Kundenservice bereitzustellen und häufig gestellte Fragen zu beantworten,
• Daten zu analysieren und Berichte zu erstellen — das KI-Team kann große Datenmengen analysieren, Schlussfolgerungen ziehen und Berichte erstellen, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Zum Beispiel kann ein Unternehmen ein KI-basiertes Sentiment-Analyse-System verwenden, um das Kundenfeedback zu seinen Produkten und Dienstleistungen zu überwachen.

Die Aufgaben eines KI-Teams in einem Unternehmen hängen jedoch in erster Linie von den Ambitionen der Organisation hinsichtlich des Umfangs des Einsatzes von künstlicher Intelligenz ab. Laut Gartner kann der Umfang der KI-Nutzung im Unternehmen grob in drei Bereiche unterteilt werden:

1. Unternehmen, die die Effizienz verbessern möchten, wobei das KI-Team hauptsächlich daran arbeitet, sowohl interne Werkzeuge für die Organisation als auch Werkzeuge für den Kundenservice vorzubereiten.
2. Unternehmen, die KI zur Optimierung ihrer Abläufe nutzen, aber vermeiden, sie in Produkten und im Kundenservice einzusetzen. Das KI-Team beschäftigt sich nur mit der Verbesserung interner Prozesse der Organisation.
3. Unternehmen, die künstliche Intelligenz in großem Maßstab implementieren, wobei das KI-Team Lösungen in Produkten, im Kundenservice und intern umsetzt.

Quelle: Gartner (https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/it-symposium-keynote)

Kompetenzen und Verantwortlichkeiten der Mitglieder des KI-Teams

Laut dem Bericht “Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2024” von Gartner wird die Nachfrage nach Spezialisten für künstliche Intelligenz in den kommenden Jahren wachsen, insbesondere in Bereichen wie:

• Implementierung generativer künstlicher Intelligenz in Unternehmen,
• KI-Vertrauen, Risiko- und Sicherheitsmanagement, KI TRISM,
• Erstellung und Entwicklung von KI-fähigen Anwendungen (KI-unterstützte Entwicklung),
• Verwendung von künstlicher Intelligenz zur Optimierung der Entscheidungsfindung.

Wie sieht ein KI-Team intern aus? Natürlich wird es je nach Projekt leicht variieren. Aber hier sind einige Schlüsselrollen im KI-Team:

• Datenwissenschaftler — Datenwissenschaftler beschäftigen sich mit Datenanalyse und -interpretation, prädiktiver Modellierung und maschinellem Lernen. Ihr Hauptziel ist es, wertvolle Informationen aus Daten zu extrahieren und diese zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen zu nutzen.
• KI-Software-Ingenieur — KI-Software-Ingenieure erstellen und entwickeln Anwendungen auf Basis künstlicher Intelligenz. Ihre Aufgabe ist es, maschinelle Lernalgorithmen zu implementieren und zu optimieren und sie in bestehende Systeme zu integrieren.
• ML-Forscher/ML-Ingenieur — ML-Forscher entwickeln neue Modelle und Algorithmen für maschinelles Lernen und setzen diese um. Ihr Hauptziel ist kontinuierliche Verbesserung und Innovation im Bereich der künstlichen Intelligenz.
• KI-Ethischer — KI-Ethische sind Fachleute, die die Risiken im Zusammenhang mit der Nutzung künstlicher Intelligenz verstehen und für die ethische Anwendung dieser Technologie verantwortlich sind. Sie stellen sicher, dass KI-Initiativen und deren Umsetzung den ethischen Prinzipien und dem Gesetz entsprechen.

Das KI-Team benötigt auch jemanden, der für die strategischen und geschäftlichen Aspekte des Projekts verantwortlich ist. Dies könnte ein KI-Manager sein, der die Entwicklung und Implementierung von KI-basierten Prozessen und Produkten leitet, oder ein Chief AI Officer (CAIO), der für die KI-Strategie in der gesamten Organisation verantwortlich ist. Ihre Rolle ist es:

• die verwendeten KI-Technologien zu verwalten – der CAIO muss mit verschiedenen KI-Algorithmen und -Techniken vertraut sein und in der Lage sein, diese zur Lösung von Problemen in einer Organisation anzuwenden,
• das Design, die Entwicklung, das Testen und die Implementierung von KI-Lösungen in Zusammenarbeit mit dem KI-Team zu überwachen,
• den geschäftlichen und finanziellen Einfluss von KI zu messen, um die Vorteile und Kosten der Implementierung künstlicher Intelligenz zu bewerten,
• die Mitarbeiter in KI zu schulen und weiterzuentwickeln.

Persönlichkeiten im KI-Team

Wie in jedem eng verbundenen Team muss jedes Mitglied des KI-Teams über die richtigen Kompetenzen, regelmäßig aktualisierte Fähigkeiten und Erfahrungen verfügen. Nicht weniger wichtig ist jedoch die Notwendigkeit der Vielfalt, was bedeutet, dass das Team nicht so sehr aus ähnlichen Personen bestehen sollte, sondern aus Personen, die sich gegenseitig mit ihren unterschiedlichen Standpunkten inspirieren.

Persönlichkeiten spielen eine Schlüsselrolle beim Aufbau eines effektiven KI-Teams. Während alle Teammitglieder eine Leidenschaft für Technologie und analytische Fähigkeiten teilen, unterscheiden sie sich in ihrem Ansatz, Temperament und Vorlieben.

Der KI-Teamleiter muss diese Unterschiede erkennen und die Bedeutung der Vielfalt schätzen. Zum Beispiel könnte ein detailorientierter und akribischer Datenwissenschaftler von abstrakten Diskussionen über die zukünftigen Richtungen der KI-Technologie gelangweilt sein und es vorziehen, sich auf die Verbesserung des aktuellen ML-Modells zu konzentrieren. Andererseits könnte der KI-Ethische mit visionärem Temperament und reicher Vorstellungskraft nicht die Geduld für mühsames Programmieren und Testen haben.

Laut dem Bericht “Technology Trends Outlook 2023” von McKinsey sind die folgenden Punkte in der heutigen Geschäftswelt zunehmend wichtig:

• Flexibilität – die Geschwindigkeit, mit der sich die Technologie entwickelt, bedeutet, dass es sich nicht lohnt, sich auf ein Set von Werkzeugen oder eine Art der Vorgehensweise festzulegen,
• Fähigkeit, sich an veränderte Bedingungen anzupassen – Veränderungen in der Teamzusammensetzung, ein Wechsel zur Fernarbeit oder sogar das Outsourcing an ein anderes Unternehmen sollten für das “ideale” KI-Teammitglied kein Problem darstellen,
• Offenheit für neue Herausforderungen – die Implementierung künstlicher Intelligenz in weiteren Bereichen des Unternehmens bedeutet, dass jede Person im KI-Team neue Fähigkeiten erwerben muss.

Ebenso wichtig sind die Fähigkeit zur Zusammenarbeit und Kommunikation, die Bereitschaft, Verantwortung für zugewiesene Aufgaben zu übernehmen, und die Fähigkeit, mit Stress umzugehen.

Quelle: DALL·E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Arbeitsstruktur

Um einen effektiven Arbeitsablauf im KI-Team sicherzustellen, ist es sinnvoll, die Technik der Arbeitsstruktur zu verwenden. Dabei wird das Projekt in detailliertere Aufgaben unterteilt, die dann einzelnen Teammitgliedern entsprechend ihren Kompetenzen zugewiesen werden.

Auf der höchsten Ebene gibt es übergeordnete Geschäftsziele, die in spezifische Produktinitiativen unterteilt werden. Diese wiederum werden in Forschungs-, Programmier-, Testaufgaben usw. unterteilt. Dank der WBS weiß jeder genau, was zu tun ist, um zum Erfolg des Ganzen beizutragen.

Im KI-Team könnte die Arbeitsstruktur folgendermaßen aussehen:

• Datenanalyse. Das KI-Team beginnt oft mit der Analyse von Daten, um Muster und Beziehungen zu identifizieren, die zur Erstellung prädiktiver Modelle verwendet werden können.
• Erstellung prädiktiver Modelle. Basierend auf den gesammelten Daten erstellt das KI-Team prädiktive Modelle, die zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse verwendet werden können.
• Testen und Optimieren von Modellen. Sobald die Modelle erstellt sind, testet und optimiert das KI-Team sie, um sicherzustellen, dass sie ordnungsgemäß funktionieren und genaue Ergebnisse liefern.
• Implementierung von Modellen. Nach dem Testen werden die Modelle implementiert, was bedeutet, dass sie verwendet werden, um zukünftige Ereignisse basierend auf neuen Daten vorherzusagen.
• Überwachung und Wartung von Modellen. Sobald die Modelle implementiert sind, überwacht das Team deren Leistung und hält sie in gutem Zustand, um über ihre gesamte Lebensdauer hinweg genaue Ergebnisse zu gewährleisten.

Zusammenfassung

Die Wahl des Projektteams kann den Erfolg oder Misserfolg des gesamten Projekts bestimmen. Deshalb ist es so wichtig, dass das KI-Team aus Menschen mit verschiedenen Fähigkeiten und Persönlichkeiten, unterschiedlichen Erfahrungen und unterschiedlichen Arbeitsstilen besteht. Wenn der Projektmanager oder CAIO die richtigen Personen auswählt, werden sie natürlich informelle Rollen übernehmen, die für den Aufbau eines kohärenten Teams am wichtigsten sind, was die Erfolgschancen und die weitere fruchtbare Zusammenarbeit erhöht.

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