Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde. KI-Projekte sind komplexe Vorhaben – sie gehen weit über die Entwicklung eines einzelnen Modells hinaus und beinhalten Aspekte wie Dateninfrastruktur, Softwareentwicklung, Compliance sowie die Berücksichtigung sozialer Dynamiken innerhalb der Organisation. Viele Organisationen erkennen die Potenziale von KI, stoßen jedoch auf erhebliche Herausforderungen bei der Umsetzung.
Hinzu kommt, dass KI-Expertise zunehmend gefragt, jedoch gleichzeitig schwer zu finden ist. Rollenbezeichnungen wie "KI-Experte" oder "Data Scientist" werden heutzutage inflationär verwendet, doch es gibt nur wenige Experten, die sowohl tiefes technisches Verständnis als auch die nötige Transformationskompetenz mitbringen. Das Ergebnis: Viele KI-Transformationen sind teuer, liefern keinen echten Mehrwert und scheitern letztlich.
Sie bekommen in dieser Blog-Reihe praxiserprobte Best-Practices und konkrete, umsetzbare Tipps an die Hand. Sie werden lernen, wie Sie Ihre KI-Transformation so gestalten, dass Sie Vertrauen schaffen, operativen Mehrwert liefern und den regulatorischen Anforderungen gerecht werden.
Im diesem ersten Teil betrachten wir wichtige Herausforderungen für einen zielführenden Start mit KI und geben erste direkt einsetzbare Tipps.
Den richtigen Weg einschlagen
Lassen Sie uns zuerst einen Blick auf drei Wege werfen, die man gehen kann.
Weg 1: Erst einmal warten und sehen wie es andere tun
Ohne technologische Grundlagen, wie eine Daten-Infrastruktur und ein Mindestmaß an Verständnis für KI, wird es schwierig sein, KI-Projekte voranzutreiben. Das bedeutet allerdings nicht, dass Sie keine Möglichkeiten haben, den Anschluss zu finden – es bedeutet nur, dass Sie gezielt die Voraussetzungen schaffen müssen, um in der Zukunft handlungsfähig zu sein.
Weg 2: Anfangen und Experimentieren, aber ohne klare Struktur
Dieser Ansatz ist besser als nichts zu tun, jedoch bringt er Risiken mit sich. Viele KI-Initiativen scheitern an menschlichen Widerständen, technischen Herausforderungen oder der Missachtung von regulatorischen Vorgaben.
Weg 3: Strukturierte Umsetzung unter Beachtung von Best-Practices
Hierbei sollten wichtige Aspekte wie Vertrauen, Mehrwert und Rechtssicherheit berücksichtigt werden. Es geht darum, frühzeitig Akzeptanz im Team zu schaffen, regulatorische Anforderungen zu erfüllen und gezielt Mehrwert zu generieren. Diesen Weg empfehlen wir Ihnen! Mit der richtigen Vorbereitung, einem strukturierten Vorgehen und Fokus auf die Bedürfnisse der Anwender und Stakeholder wird aus einer KI-Initiative ein nachhaltiger Erfolg.
Zentrale Herausforderungen bei der Entwicklung von KI-Systemen
Damit die eigene KI-Transformation gelingt, muss man vier wichtigen Herausforderungen entlang des Weges zur strukturierten Umsetzung begegnen, die wesentlich zum Erfolg oder Misserfolg beitragen.
- Schaffen Sie Akzeptanz und Vertrauen
Ohne das Vertrauen der Nutzer und Stakeholder ist jede KI-Initiative zum Scheitern verurteilt. Ein frühzeitiges Aufbauen von Akzeptanz und Vertrauen für KI in der Organisation ist essentiell.
- Stellen Sie sicher, dass ein spürbarer Mehrwert geliefert wird
Eine erfolgreiche KI-Initiative liefert spürbaren Mehrwert. Wir geben Ihnen in den weiteren Blog-Teilen Tipps, wie Sie sicherstellen, dass Ihre KI-Projekte echte Mehrwerte für Ihre Organisation und Ihre Kunden erzeugen.
- Adressieren Sie rechtliche und regulatorische Rahmenbedingungen
Insbesondere im öffentlichen Sektor sind die Anforderungen an Rechtssicherheit, Haftbarkeit und Datenschutz hoch. Diese Anforderungen bestmöglich zu erfüllen und gleichzeitig innovativ bleiben ist ein schmaler Grat der mit etwas Geschick gangbar ist.
- Minimieren Sie Fehler und steigern die Transparenz im Betrieb des KI-Systems
Transparenz ist ein Schlüssel zu erfolgreicher KI. KI-Modelle nachvollziehbar zu gestalten und Fehler zu minimieren schafft Akzeptanz und Mehrwert.
Typische Fallstricke und wie man auflöst
Gleich zu Beginn des Wegs zur KI-Transformation einer Organisation gibt es einige Fallstricke die wir aus etlichen Projekten und Gesprächen mit Kunden kennen. Wir stellen diese im Folgenden dar und geben Tipps wie man sie umgehen kann und dabei bereits einige der oben beschriebenen Herausforderungen adressiert.
- Fallstrick 1 - Erst eine umfassende KI-Strategie entwickeln:
Eine umfassende, langfristige KI-Strategie zu entwickeln kostet viel Zeit und produziert meist eine Menge an Folien, die häufig noch keinen direkten Mehrwert oder Vertrauen bei Stakeholder und Nutzern schaffen.
Stattdessen empfehlen wir mit der Identifikation von KI-Lösungen zu starten, die schnell greifbaren Mehrwert stiften. Das führt zu schnellen Prototypen, die von Mitarbeitern genutzt werden können, Nutzen stiften und Vertrauen aufbauen.
Das Etablieren einer übergeordneten Strategie in einer Organisation ist dennoch wichtig für nachhaltigen Erfolg von KI-Projekten. Wir empfehlen eine Strategie parallel zur Umsetzung der ersten Use-Cases Stück für Stück aufzubauen, und immer wieder Erkenntnisse aus den Umsetzungserfahrungen einfließen zu lassen.
- Fallstrick 2 - Mit der Lösung ein Problem suchen:
Wie bei anderen Trend-Themen beobachten wir auch im KI-Bereich oft das Phänomen „Lösung sucht Problem“. Es werden Lösungen eingeführt, die auf den Powerpoint-Folien gut aussehen, aber an den eigentlichen Problemen im Unternehmen vorbei gehen. Das führt zu Widerständen, die Projekte sind langfristig zum Scheitern verurteilt.
Anders geht das mit dem strukturierten Identifizieren von KI-Handlungsfeldern und -Lösungsansätzen, und zwar zusammen mit potentiellen Nutzern und wichtigen Stakeholdern.
- Fallstrick 3 - Eine Standardlösung für alle:
Man kann mit Standardprodukten diverse Prozesse verbessern - keine Frage! Die Idee von der allwissenden, allgemeingültigen KI ist aber (noch) weit von der Realität entfernt. Prozesse sind heterogen und um sie möglichst stark zu verbessern braucht es maßgeschneiderte KI-Lösungen mit fachlicher Tiefe.
Unserer Erfahrung nach führt dies zusätzlich zu besserer Akzeptanz bei den Nutzern.
- Fallstrick 4 - KI-Automation anstreben:
Der Versuch Prozesse komplett durch KI zu automatisieren mag verlockend klingen. Allerdings weiß man, dass dies zu weniger Interaktionen mit dem KI-System führt. Interaktionen sind wichtig für Vertrauen und Akzeptanz von Nutzern. Des Weiteren sind viele Entscheidungen, die von KI-Systemen getroffen oder unterstützt werden können, an rechtliche Haftungen geknüpft, insbesondere im öffentlichen Sektor. So ist beispielsweise die Entscheidung über einen Antrag auf eine Rehabilitationsmaßnahme, oder die Erteilung eines Rentenbescheids für die betroffene Person von sehr hoher Wichtigkeit.
Für gesteigerte Akzeptanz und Rechtssicherheit empfehlen wir daher, KI als Entscheidungsunterstützung zu betrachten und nur in ausgewählten Fällen eine vollständige Automation anzustreben. Ein Beispiel hierfür sind die Bearbeitung von einfachen Fällen mit geringer Komplexität, die wenig Spielraum für Fehler oder Haftungsfragen zulassen.
In den weiteren Blog-Teilen stellen wir Ihnen ein vielfach erprobtes Vorgehen für Ihre KI-Transformation dar und gehen Schritt für Schritt durch die einzelnen Phasen. Wir zeigen Ihnen konkrete Tipps und Tricks, wie Sie die Herausforderungen entlang der drei Dimensionen – Mehrwert & Vertrauen, Rechtssicherheit, sowie Transparenz & Fehlerminimierung - auf diesem Weg meistern können.
Wenn Sie jetzt schon neugierig sind und mehr erfahren wollen, laden wir Sie ein, sich bei uns zu melden – oder warten Sie gespannt auf die kommenden Blog-Teile, in denen wir tiefer in die Details eintauchen werden.