Wie nutzen Unternehmen KI im Jahr 2024?
Künstliche Intelligenz ist längst keine Ausnahmeerscheinung mehr. Das zeigen Zahlen einer aktuellen Umfrage von Forbes. Demnach nutzen bereits über die Hälfte (53 Prozent) aller Unternehmen KI, um ihre Produktionsprozesse zu optimieren. 52 Prozent verwenden die Technologie für Aufgaben der Suchmaschinenoptimierung, 51 Prozent für die Automatisierung von Geschäftsprozessen. Auch die Verbesserung der internen Kommunikation (46 Prozent), die Datenaggregation (40 Prozent), die Ideenfindung (38 Prozent) und die Minimierung von Sicherheitsrisiken (38 Prozent) sind gängige Einsatzgebiete. Im Bezug auf das Kundenerlebnis wird KI ebenfalls bereits in der Breite genutzt – besonders häufig in Gestalt von Chatbots (73 Prozent), für die Generierung von E-Mail-Inhalten (61 Prozent) und die Personalisierung von Dienstleistungen wie Produktempfehlungen (55 Prozent).
Die Ergebnisse der Umfrage machen deutlich, dass Unternehmen offensichtlich großes Potenzial in KI sehen und sich der Praxiseinsatz bewährt. Ob und in welchem Maße KI-Projekte erfolgreich verlaufen, hängt jedoch entscheidend von der richtigen Herangehensweise ab. Was ist dabei nun zu beachten?
Die Ergebnisse der Umfrage machen deutlich, dass Unternehmen offensichtlich großes Potenzial in KI sehen und sich der Praxiseinsatz bewährt. Ob und in welchem Maße KI-Projekte erfolgreich verlaufen, hängt jedoch entscheidend von der richtigen Herangehensweise ab. Was ist dabei nun zu beachten?
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Wie gelingt die erfolgreiche Implementierung von KI im Unternehmen?
Die Einführung von KI in einem Unternehmen erfordert mehr als nur die Anschaffung einer Software. Es sind sorgfältige Überlegungen und Schritte erforderlich, um sicherzustellen, dass das Projekt erfolgreich verläuft und den gewünschten Mehrwert generiert. Wichtig sind dabei vor allem folgende Schritte:
1. Verständnis von KI entwickeln: Bevor KI in die Unternehmensprozesse integriert wird, ist es essenziell, dass die Beteiligten verstehen, was KI ist und wie sie funktioniert. Dies gilt auch für die Art und Weise, wie KI Daten analysiert, Muster erkennt und Entscheidungen trifft.
2. Klare Ziele und Erwartungen festlegen: Im zweiten Schritt sollten Unternehmen definieren, was mit der Implementierung von KI erreicht werden soll. Welche Prozesse sollen verbessert werden? Und welche Daten soll die Lösung liefern? Klare Ziele helfen dabei, das Projekt auf Kurs zu halten und messbare Ergebnisse zu erzielen.
3. Ausreichende Datenqualität und -menge sicherstellen: Ein KI-System ist nur so gut wie die Daten, auf denen es basiert. Verantwortliche sollten daher sicherstellen, dass Daten in ausreichender Menge und Qualität vorhanden sind, um eine effektive Anlernphase der KI zu gewährleisten. Notwendig ist auch die Anpassung des Systems an das spezifische Datenformat und die Art der Daten, die im Unternehmen verwendet werden.
4. Investitionsbereitschaft: Die Einführung von KI ist eine Investition in die Zukunft des Unternehmens. Zwar können die anfänglichen Kosten hoch erscheinen. Durch die Automatisierung von Prozessen und die Steigerung der Effizienz amortisieren sich diese Investitionen jedoch über die Zeit, zumal sich KI durch Hinzulernen kontinuierlich verbessert.
5. Gute Infrastruktur und Integration gewährleisten: Um KI im Unternehmen erfolgreich zu implementieren, ist auch eine leistungsfähige IT-Infrastruktur erforderlich. Die KI-Lösung sollte weiterhin nahtlos in bestehende Systeme integriert werden können, um den Unternehmensalltag nicht zu beeinträchtigen. Darüber hinaus ist eine fortlaufende Wartung und Überwachung der KI-Systeme notwendig, um kontinuierliche Effizienz und Anpassung an neue Anforderungen zu gewährleisten.
1. Verständnis von KI entwickeln: Bevor KI in die Unternehmensprozesse integriert wird, ist es essenziell, dass die Beteiligten verstehen, was KI ist und wie sie funktioniert. Dies gilt auch für die Art und Weise, wie KI Daten analysiert, Muster erkennt und Entscheidungen trifft.
2. Klare Ziele und Erwartungen festlegen: Im zweiten Schritt sollten Unternehmen definieren, was mit der Implementierung von KI erreicht werden soll. Welche Prozesse sollen verbessert werden? Und welche Daten soll die Lösung liefern? Klare Ziele helfen dabei, das Projekt auf Kurs zu halten und messbare Ergebnisse zu erzielen.
3. Ausreichende Datenqualität und -menge sicherstellen: Ein KI-System ist nur so gut wie die Daten, auf denen es basiert. Verantwortliche sollten daher sicherstellen, dass Daten in ausreichender Menge und Qualität vorhanden sind, um eine effektive Anlernphase der KI zu gewährleisten. Notwendig ist auch die Anpassung des Systems an das spezifische Datenformat und die Art der Daten, die im Unternehmen verwendet werden.
4. Investitionsbereitschaft: Die Einführung von KI ist eine Investition in die Zukunft des Unternehmens. Zwar können die anfänglichen Kosten hoch erscheinen. Durch die Automatisierung von Prozessen und die Steigerung der Effizienz amortisieren sich diese Investitionen jedoch über die Zeit, zumal sich KI durch Hinzulernen kontinuierlich verbessert.
5. Gute Infrastruktur und Integration gewährleisten: Um KI im Unternehmen erfolgreich zu implementieren, ist auch eine leistungsfähige IT-Infrastruktur erforderlich. Die KI-Lösung sollte weiterhin nahtlos in bestehende Systeme integriert werden können, um den Unternehmensalltag nicht zu beeinträchtigen. Darüber hinaus ist eine fortlaufende Wartung und Überwachung der KI-Systeme notwendig, um kontinuierliche Effizienz und Anpassung an neue Anforderungen zu gewährleisten.
So gelingt der Einstieg: KI-Weiterbildung für Führungskräfte
Vor dem Start der KI-Implementierung sollten Unternehmen das KI-Know-how ihrer Führungskräfte auf- und ausbauen. Ein attraktives Angebot kommt in diesem Kontext von der European School of Management and Technology (ESMT) Berlin. Sie hat sich mit der KI-Investitionsplattform Merantix zusammengetan und das Seminar "AI for Managers" entwickelt. Es hilft Führungskräften dabei, tief in das Themengebiet der Künstlichen Intelligenz einzutauchen und Fähigkeiten zu entwickeln, mit denen das Potenzial der Technologie erschlossen werden kann.
"AI for Managers" richtet sich an Führungskräfte auf mittlerem bis oberem Niveau mit mindestens acht Jahren Erfahrung, die ein strategisches Verständnis von KI und ihren Anwendungen erlangen möchten. Die Teilnehmer erkunden die praktischen Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen. Sie erlernen die Grundlagen einer effektiven KI-Strategie und befassen sich auch mit Themen wie Regulierung und Ethik. Zudem bietet das Seminar die Möglichkeit, Netzwerke zu bilden und direkte Verbindungen zu KI-Start-ups zu knüpfen.
"AI for Managers" richtet sich an Führungskräfte auf mittlerem bis oberem Niveau mit mindestens acht Jahren Erfahrung, die ein strategisches Verständnis von KI und ihren Anwendungen erlangen möchten. Die Teilnehmer erkunden die praktischen Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen. Sie erlernen die Grundlagen einer effektiven KI-Strategie und befassen sich auch mit Themen wie Regulierung und Ethik. Zudem bietet das Seminar die Möglichkeit, Netzwerke zu bilden und direkte Verbindungen zu KI-Start-ups zu knüpfen.
