Von der Erkundung zur Transformation

Das Interesse an Künstlicher Intelligenz ist hoch, doch viele Unternehmen sind noch dabei, herauszufinden, wie sie diese wirkungsvoll implementieren können.

Die Rendite liegt im Fortschritt der KI-Reife.

Zentrale Erkenntnisse

• Es gibt überzeugende Gründe für fortgesetzte KI-Investitionen und -Skalierung, insbesondere wenn erste Ergebnisse vielversprechend sind.
• Hohe Anfangsinvestitionen in KI können die Rendite in den frühen Phasen der Einführung verzögern. Daher ist es entscheidend, in dieser Phase realistische Erwartungen an den ROI zu setzen und das Skalierungspotenzial aufzuzeigen.
• Eine systematische Optimierung der KI-Fähigkeiten kann den ROI steigern. Daher sollten Unternehmen eine Roadmap entwickeln, um die Phasen der KI-Reife zu durchlaufen – mit Fokus auf die Skalierung von KI-Anwendungen, die Optimierung der Dateninfrastruktur sowie die Investition in KI-Talente.
• Da sich die Transformationsphase branchenübergreifend selten zeigt, haben First Mover die Chance, sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu sichern – indem KI nicht nur zur Effizienzsteigerung, sondern auch für Innovation und Marktführerschaft genutzt wird.

Die KI-Reife bringt unterschiedliche Herausforderungen mit sich – von unklaren Anwendungsfällen bis hin zu Datenhürden.

Zentrale Erkenntnisse

• Die Integration von KI in bestehende Systeme ist herausfordernd – aufgrund inkompatibler Datenformate, veralteter Architekturen und begrenzter API-Fähigkeiten. Diese Herausforderungen erreichen ihren Höhepunkt in den mittleren Phasen der KI-Einführung. Eine frühzeitig entwickelte, robuste Integrationsstrategie kann dafür sorgen, die Probleme bei der Skalierung der KI-Nutzung zu minimieren. Die Lösung erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der Datenkompatibilität, Systemarchitektur, Change Management und weitere Aspekte berücksichtigt.
• Hochwertige Daten sind entscheidend für den KI-Erfolg, werden jedoch in den frühen Phasen oft übersehen. Ohne geeignete Daten versagt die Infrastruktur, so werden mit zunehmender Reife der Projekte Datenlücken und -probleme offensichtlich. Unternehmen sollten von Anfang an die Verfügbarkeit und Qualität der Daten priorisieren – durch eine Bewertung des Datenbedarfs bereits während der Governance- und Genehmigungsprozesse. Gleichzeitig sollte sichergestellt werden, dass die Daten widerstandsfähig und sicher sind. Eine kontinuierliche Überwachung und Aktualisierung der Datenstrategien erhöht den Projekterfolg. Die Infrastruktur muss zudem die nahtlose Integration und Verwaltung der Daten unterstützen.
• Kontinuierliches Lernen und Anpassungsfähigkeit sind entscheidend, um ein tieferes Verständnis für KI-Anwendungsfälle zu entwickeln. Unternehmen sollten agil bleiben und ihre KI-Strategien weiterentwickeln, während sie sich durch die verschiedenen Reifegrade der KI bewegen.

KI-Reife, Branche und Rolle bestimmen die Erfolgskennzahlen.

Zentrale Erkenntnisse

• Kosteneinsparungen und Mitarbeiterproduktivität sind die am häufigsten genannten Hauptindikatoren für den Erfolg von KI. Dies unterstreicht die allgemeine Bedeutung von Kostenreduktion und Effizienzsteigerung der Belegschaft.
• Der Reifegrad eines Unternehmens beeinflusst, welche Erfolgskennzahlen als besonders wichtig erachtet werden. Mit zunehmender Reife verschiebt sich der Fokus von Kosten- und Prozesseffizienz hin zu Produktivität, Effizienz und Wachstum.
• Ein kontinuierlicher Feedback-Loop zur Überwachung der KI-Leistung und zur Durchführung notwendiger Anpassungen ist essenziell. Es sollte berücksichtigt werden, wie KI-Projekte langfristig zur Innovation und zum Wettbewerbsvorteil beitragen. Alle relevanten Stakeholder sollten frühzeitig einbezogen werden, um Akzeptanz zu schaffen und realistische Erwartungen zu setzen.

Grundlegende Fähigkeiten aufbauen, um die Reifekurve zu erklimmen.

Zentrale Erkenntnisse

• Menschen: Um Lücken bei KI-Kompetenzen und technischen Fähigkeiten zu schließen, ist eine gezielte Schulung und Weiterbildung der Belegschaft unerlässlich. Gleichzeitig sollten auch Führungskräfte bereit sein, kontinuierlich zu lernen und sich den Veränderungen anzupassen.
• Prozesse: Klare Anwendungsfälle, messbare Ziele und transparente Leistungskennzahlen festlegen. Wichtige Stakeholder frühzeitig einbinden und eine robuste Daten-Governance entwickeln.
• Technologie: Sicherstellen, dass Tools mit bestehenden Systemen integrierbar, skalierbar und sicher sind. Eine anpassungsfähige Infrastruktur entwerfen und Monitoring-Tools für iterative Optimierungen nutzen.