Wie führe ich KI in meinem Unternehmen ein?

Wie führe ich KI in meinem Unternehmen ein? 6 Schritte zum Erfolg
6 Schritte zum Erfolg

Wie führe ich KI in meinem Unternehmen ein? Sechs Schritte zum Erfolg

Künstliche Intelligenz ist ein wesentliches Thema in den Chefetagen der deutschen Wirtschaft. Es herrscht Einigkeit darüber, dass im Rahmen der Digitalisierung der Unternehmen KI eine herausragende Rolle einnehmen wird. Funktionsbereiche, Organisationseinheiten, Vertriebs- und Geschäftsmodelle können durch Prozess-Automatisierung effizienter aufgestellt werden, im Rahmen der marktbezogenen Prozesse können Kundenprozesse und Customer Journeys individueller, schneller und kundenorientierter gestaltet werden.

Doch wie können KI-Projekte eingeführt werden? Welche Schritte sind notwendig, um zu einer KI-Strategie zu gelangen und in der Folge zu einer mehr datengetriebenen Organisation? Wie gehe ich grundsätzlich die Thematik an, ohne in reinen Aktivismus zu verfallen und nur jeweils den neuesten Use Case der Konkurrenz auch einführen zu wollen? Und wie können Vertriebsorganisationen ihre Vertriebsprozesse mit künstlicher Intelligenz unterstützen?

Hier empfiehlt es sich, zunächst  einen Blick auf das schon 1996 eingeführte Standardmodell für Data Mining  CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) zu werfen.  Es ist ein von der EU gefördertes, branchenübergreifendes Standardmodell für das Data Mining, definiert insgesamt sechs verschiedene Prozessphasen und ist in beliebigen Bereichen einsetzbar. Auffällig ist, dass in diesem Modell als erster Schritt das Verständnis des Geschäfts und der dahinterliegenden Prozesse eingefordert wird, bevor auf datenspezifische Fragestellungen eingegangen wird. Analog zu den sechs Schritten dieses Modells sollen hier kurz sechs Schritte skizziert werden, wie eine KI-Implementierung in einem Unternehmen angegangen werden könnte.

Grundverständnis für KI erarbeiten

Das CRISP-DM-Modell deutet darauf hin, dass in KI-Projekten zunächst auf die businessrelevanten Fragestellungen eingegangen werden muss. Zunächst sollte deswegen ein Grundverständnis erarbeitet werden, was KI in Geschäftsprozessen leisten kann – und was nicht.  In der marktorientierten Unternehmensführung ist zu fragen, welche Bedeutung KI überhaupt für Marketing, Vertrieb, Service, Produktmanagement hat und welche Ziele mit KI verfolgt werden können. Sicherlich ist auch die Fragestellung von Bedeutung, was von bestehenden Use Cases gelernt werden kann. Allerdings bedarf es hier einer entsprechenden Einordnung in unternehmensspezifische Prioritäten und in den betrieblichen Kontext.

Potentialerhebung im Unternehmen

Folgerichtig ist als nächster Schritt eine Potentialerhebung notwendig: Was kann das Unternehmen jetzt bereits tun? Welche Fähigkeiten und Ansatzpunkte bestehen? Welche Limitationen sind vorhanden? Wo sind Pain points? Welche Prozesse sind zu verbessern mit welchen erwarteten Ergebnissen? Welche Entwicklungsprojekte sind jetzt notwendig? Welche Auswirkungen hat KI auf das Geschäftsmodell insgesamt?

Bewertung der erkannten Potentiale

Nach einer sorgsamen Erhebung sollte dann in einem nächsten Schritt eine Bewertung der erkannten Potentiale erfolgen. Welcher Wertbeitrag ist besonders wichtig oder dringlich, was sollte mit welcher Priorität angegangen werden? Welchen Wert hat KI für Märkte, Kunden und die eigene Organisation?

KI-Roadmap erstellen

Basierend auf diesen ersten Schritten kann in einer KI-Roadmap festgelegt werden, welche Prozesse mit welchem Ergebniserwartungen priorisiert werden. Dazu gehören Festlegungen in Bezug auf Budgets, Ressourcen, Technologien und Kompetenzen. Ein wesentlicher Bestandteil ist auch die Festlegung auf „make, partner or buy“ und die Beachtung gesetzlicher Implikationen und Voraussetzungen. Ein erstes Pilotprojekt sollte dabei benannt werden, in dem das Testen und Lernen im Vordergrund steht hinsichtlich Geschäftsprozess- und Datenmanagement, Modellierung, Evaluation und Deployment.

KI-Vision und KI-Strategie entwickeln

Erst nach der Pilotierung entsprechender „Leuchtturm-Use-Cases“ sollte dann eine umfassende KI-Vision und KI–Strategie entwickelt werden mit der Diskussion entsprechender Optionen.

Skalierte Transformation

In einem letzten Schritt geht es schließlich um die skalierte Transformation, also die Implementierung der KI-Lösungen in alle ausgewählten Prozesse, die Entwicklung entsprechender organisationaler Fähigkeiten und Erreichung der definierten Meilensteine mit adäquatem Change Management.

Autor: Prof. Dr. Alexander Kracklauer ist Forschungsprofessor für Sales Management und Sales Intelligence an der Hochschule Neu-Ulm, Partner der Strategy First GmbH und Certified Partner der Digital Excellence Group. 

Das Thema KI wird vertieft in der Veranstaltungsreihe:  Künstliche Intelligenz in Unternehmen – was Manager wirklich interessiert.

Sie wollen Ihre Erfahrungen austauschen, benötigen praxis-orientierte Unterstützung für aktuelle Problemstellungen, Best Practises oder Inspiration?
Dann kommen Sie mit den Experten der Digital Excellence Group Prof. Alexander Kracklauer, Eva-Maria Bauch, Jochen Mayer ins Gespräch. Das Ziel: eine regelmäßige Plattform zum Erfahrungsaustausch für Manager – KI nicht methodisch, sondern markt-orientiert in der Sprache der Business Opportunities.
Die Teilnahme ist kostenlos, mittwochs alle 14 Tage auf Linkedin 12.00-12.30 Uhr.

Themen-Ausblick der kommenden Sessions:

-    „Wie starte ich ein KI-Projekt? Diskussion einer Blaupause.“
-    "Wie ändert sich der Vertrieb durch KI?"
-    "Was sollten wir jetzt schon berücksichtigen – Datenmanagement vorbereiten?"
-    KI im Recruiting: Erfahrungen einer Personalberatung
-    Predictive Maintenance: Vermarktung KI-gestützter Services
-    Vorstellung Use Cases

Im Vorfeld oder in der Runde können eigene Themen und Fragen eingebracht werden. Anmeldung über die Linkedin-Profile von Prof. Alexander Kracklauer, Eva-Maria Bauch oder Jochen Mayer.

 

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