Was ist die KI-Reifegradanalyse des Unternehmens? | KI im Geschäft #59

Einführung in die KI-Reifeanalyse

Eine KI-Reifeanalyse ist ein diagnostisches Werkzeug, das hilft, den Umfang zu bewerten, in dem eine Organisation die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz nutzt. Die Methodik der Analyse berücksichtigt mehrere Faktoren, darunter:

• die Nutzung von KI in alltäglichen Geschäftsprozessen – zum Beispiel die Verwendung eines Chatbots im Kundenservice oder eines Empfehlungssystems im E-Commerce,
• Technologieinfrastruktur – die Nutzung moderner Lösungen wie Cloud-Computing und maschinelles Lernen,
• die in einem Unternehmen verwendete Datenarchitektur – die Überprüfung, ob die Struktur und Qualität der Daten fortgeschrittene Analysen ermöglichen,
• die KI-Kompetenzen der Mitarbeiter – die Überprüfung, ob die Mitarbeiter die entsprechende Schulung erhalten haben und verstehen, wie sie künstliche Intelligenz für berufliche Zwecke nutzen können,
• KI-Strategie und Geschäftsziele – die Überprüfung, ob KI Teil der langfristigen Pläne des Unternehmens ist.

Die Durchführung einer KI-Reifeanalyse ist besonders wichtig für kleine und mittelständische Unternehmen, die sich auf eine digitale Transformation mit KI begeben oder ihre aktuellen Implementierungen verbessern möchten. Dies liegt daran, dass sie hilft, spezifische Verbesserungsbereiche zu identifizieren und eine Strategie für die weitere KI-Entwicklung zu entwickeln. Sie bietet auch ein ganzheitliches Verständnis dafür, wo sich die Organisation in ihrer KI-Implementierung befindet.

Wie identifizieren Sie den Reifegrad der KI in Ihrem Unternehmen?

Es gibt mehrere Modelle zur Bewertung der Reife der Nutzung von KI in einer Organisation. Eines der beliebtesten ist eine Fünf-Punkte-Skala, die von der Beratungsfirma BCG entwickelt wurde:

1. Initial. In dieser Phase ist das Unternehmen sich der Existenz von KI-Lösungen bewusst, hat jedoch keine KI-Implementierungen. Es ist potenziell an der Implementierung neuer Lösungen interessiert.
2. Gemanagt. Das Unternehmen hat bereits seine ersten Konzepttests mit KI durchgeführt.
3. Integriert. KI wird im Unternehmen in ausgewählten Bereichen eingesetzt, zum Beispiel in der Marketingabteilung.
4. Optimierend. KI ist in vielen wichtigen Geschäftsprozessen vorhanden, aber sie sind nicht miteinander verbunden.
5. Transformierend. Künstliche Intelligenz ist ein zentraler Bestandteil der Unternehmensstrategie und ist tief in die Betriebsabläufe integriert.

Ein E-Commerce-Unternehmen auf Reifegrad 1 könnte beispielsweise an KI-Konferenzen teilnehmen, testet jedoch noch keine spezifischen Lösungen. Ein Unternehmen auf Stufe 3 könnte hingegen einen Chatbot im Kundenservice implementiert haben, nutzt jedoch keine KI-Funktionen in anderen Bereichen.

Durch die Durchführung eines Tests zur KI-Reifeanalyse, wie er auf der Website des Polnischen Entwicklungsfonds (https://pfrsa.pl/siecfirmprzyszloscipfr/test-dojrzalosci-cyfrowej/formularz-badania.html) verfügbar ist, können Sie genau bestimmen, wo Ihr Unternehmen steht. Dies hilft Ihnen, spezifische Engpässe und Verbesserungsbereiche im Zusammenhang mit KI zu identifizieren.

Das Verständnis der KI-Reife einer Organisation ist besonders wichtig, wenn es darum geht, zusätzliche Ressourcen und Fördermittel für die Geschäftstransformation zu beantragen.

Wichtige Bereiche für die KI-Reifeanalyse – Technologie und Daten

Damit KI echten Geschäftswert liefert, sind die richtigen Technologielösungen erforderlich. Zu den Schlüsselfaktoren gehören Cloud-Computing, dedizierte Architektur und Analyseplattformen, die die Verarbeitung und Analyse gesammelter Daten ermöglichen.

Ein kleines Marketingunternehmen, das KI zum ersten Mal testet, könnte beispielsweise auf die Cloud angewiesen sein. Ein großes Fertigungsunternehmen, das eine umfassende Implementierung von KI in vielen Bereichen plant, benötigt hingegen maßgeschneiderte Lösungen, die lokal (vor Ort) oder spezialisierte Cloud-Lösungen wie Data Warehouses oder Data Marts betrieben werden.

Der zweite wichtige Analysebereich ist der Zugang zu hochwertigen, strukturierten Daten. Dies ist entscheidend für das Training von Algorithmen und den Aufbau von KI-Modellen.

Beispiele für Unternehmen, die am erfolgreichsten ihre Daten genutzt haben, um Algorithmen zu trainieren, sind:

• Facebook, das Werbung basierend auf Nutzerdaten ausrichtet und die angezeigten Vorschläge verwaltet,
• Ryanair, dessen Preisalgotithmen historische Ticketverkaufsdaten analysieren,
• Netflix, das personalisierte Filmempfehlungen generiert, indem es Daten über angesehene Inhalte analysiert.

Hier sind die Fragen, die Ihnen helfen, die Reife Ihres Unternehmens in den Bereichen Technologie und Daten zu analysieren:

1. Wie sieht die IT-Architektur des Unternehmens aus?
2. Wird Cloud-Technologie verwendet?
3. Welche Art von Daten wird gesammelt?
4. Ist sie gut organisiert und beschriftet?

Kümmern Sie sich um Ihr Team – wie beeinflussen die Fähigkeiten der Mitarbeiter die KI-Integration?

Ein weiterer wichtiger Bereich der KI-Reifeanalyse ist die Bewertung der Fähigkeiten und des Bewusstseins der Mitarbeiter in Bezug auf KI. Laut der Umfrage geben bis zu 56 % der Unternehmen an, dass ein Mangel an Talenten ein zentrales Hindernis für eine größere KI-Akzeptanz darstellt. Die hohen Kosten für KI-Spezialisten sind ebenfalls ein wichtiger Faktor.

In einer solchen Situation ist die einfachste Lösung, die bestehenden Mitarbeiter angemessen zu schulen durch:

• Online-Kurse – hier können Sie von der breiten Palette an Kursen profitieren, die von Coursera (https://coursera.org/), Udemy (https://www.udemy.com/), deeplearning.ai (https://www.deeplearning.ai/) oder Google (https://www.cloudskillsboost.google/paths/118) angeboten werden,
• Workshops und Schulungen, die von Fachleuten durchgeführt werden,
• Persönliches Coaching – innerhalb Ihres Unternehmens oder während einer Sitzung mit einem Fachmann.

Organisationsstrategie und -kultur als Grundlage für die KI-Akzeptanz

Damit die Implementierung von KI erfolgreich ist, muss die Geschäftsstrategie und Kultur des Unternehmens den Prozess unterstützen. Laut der BCG-Analyse scheitern bis zu 90 % der digitalen Transformationen (einschließlich der auf KI basierenden) daran, dass die Strategie und Kultur der Organisation nicht übereinstimmen.

Es lohnt sich also, die Fragen zu beantworten:

1. Ist die Einführung von KI Teil der Strategie und Roadmap des Unternehmens?
2. Welche Geschäftsziele soll KI helfen zu erreichen? Welche Probleme soll sie lösen?
3. Sind die Mitarbeiter offen für Tests und Experimente mit KI? Werden sie für innovative Ideen belohnt?

Eine gute Strategie und eine Kultur der Innovation erhöhen die Chancen, dass KI tatsächlich greifbare Geschäftsvorteile liefert.

Was sollte ich tun, wenn ich bereits den Reifegrad meiner KI kenne?

Sobald Sie die KI-Reife Ihres Unternehmens analysiert haben, können Sie spezifische Ziele und Initiativen festlegen, um Ihnen zu helfen, auf die nächste Stufe zu gelangen. Wenn Ihr Fertigungsunternehmen beispielsweise auf Stufe 2 ist, können Sie ein mehrmonatiges Projekt zur Implementierung eines prädiktiven Wartungssystems für Geräte planen. Zu diesem Zeitpunkt können Sie auch beginnen, das KI-Team des Unternehmens aufzubauen, indem Sie Ihren ersten Datenanalysten einstellen.

Gleichzeitig müssen Sie im Hinterkopf behalten, dass je höher der Reifegrad der KI ist, den Sie erreichen möchten, desto mehr Aufwand und Investitionen (menschlich, finanziell, zeitlich) erforderlich sind. Auf der anderen Seite sind die potenziellen Vorteile und Wettbewerbsvorteile, die KI bieten kann, enorm.

Ein hoher Reifegrad der KI in einer Organisation bedeutet in erster Linie:

• Umsatzwachstum dank datengestützter Anpassung von Angeboten und relevanterer Zielgruppenansprache,
• niedrigere Betriebskosten durch Prozessautomatisierung und KI-Entscheidungsunterstützung,
• schnellere Markteinführungszeit für neue Produkte durch den Einsatz von KI in Forschung und Entwicklung,
• höhere Effizienz in der Lieferkette durch prädiktive Analytik,
• besseren Kundenservice und höhere Kundenzufriedenheit dank KI-Chatbots,
• Ruf als Vorreiter bei der Implementierung von KI-basierten Innovationen.

Deshalb lohnt es sich, die Mühe und die Kosten auf sich zu nehmen, um auf einen höheren Reifegrad der KI zu gelangen. Dies wird viele Aspekte des Unternehmensbetriebs optimieren.

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