Im Herz der unternehmerischen Innovation Regeln für die Operationalisierung von KI

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Um Künstliche Intelligenz im Unternehmen zu operationalisieren bedeutet, KI in Kernfunktionen und Workflows zu integrieren und sicherzustellen, dass eine solide Governance und menschliche Aufsicht gewährleistet sind, um sicherzustellen, dass Anwendungsfälle, Erkenntnisse, Ideen und Maßnahmen mit den Werten, Zielen und der Ethik des Unternehmens in Einklang stehen

Künstliche Intelligenz (KI) ist voller echter Versprechen und unermesslicher Ambitionen. Einige davon wurden bereits realisiert, die meisten befinden sich noch im Entfaltungsprozess. Auf dem Höhepunkt der KI-Ambitionen werden Unternehmen durch künstliche Logik, Urteilsvermögen und Kreativität betrieben, innovieren und konkurrieren, um sich zu transformieren, effizienter und widerstandsfähiger zu werden. Neue Fähigkeiten und Erkenntnisse werden aufgedeckt, die Kundenerlebnisse verbessern, Wettbewerbsvorteile skalieren, Prozesse optimieren und sogar zukünftige Schwachstellen vorhersehen und darauf vorbereiten.

Aber um diese Ambitionen zu verwirklichen und KI ihr volles Potenzial entfalten zu sehen, müssen Unternehmen gleichermaßen den praktischen Aspekt berücksichtigen, der erforderlich ist, um sie zu operationalisieren. Darüber hinaus sollten KI-Modelle keine theoretischen Übungen sein, sondern in Geschäftsprozesse integriert werden, um greifbaren Nutzen zu liefern und als Produktivitäts- und Effizienzverstärker für jedes Unternehmen und jede Funktion zu dienen.

Best Practices für die Operationalisierung von KI

In den vergangenen Jahren, als Unternehmen und Anbieter schnell auf die Priorisierung von KI-Initiativen umgestiegen sind, trafen sie schnell auf typische Komplexitäten im Zusammenhang mit der Einführung dieser Projekte, wie:

• Datenqualität und Verfügbarkeit

• Integration mit bestehenden Systemen

• Modellleistung

• Mangel an qualifizierten und erfahrenen Mitarbeitenden

• Kulturelle Widerstände gegen Veränderungen

• Ethische und rechtliche Überlegungen

Auch die Frage der Messung stellt sich. Welche sind die richtigen KPIs? Was sind realistische Geschäftsziele? Und natürlich müssen auch die Endbenutzer berücksichtigt werden. Werden sie der Technologie vertrauen, verstehen, wie sie funktioniert, und glauben, dass ihre Daten sicher sind? Diese sind alle wichtige Überlegungen in den frühen Phasen, wenn KI-Projekte konzipiert werden. Die Operationalisierung von KI bedeutet, dass ein konkretes unternehmerisches Problem identifiziert wurde, das KI materiell angehen oder verbessern kann, und dass es zur Unterstützung des Ziels oder des gewünschten Geschäftsergebnisses eingesetzt wird.

Sobald ein Problem identifiziert wurde, sollte die Bewertung der Lösungen einen KI-Ansatz einschließen, der verbesserte Datenmodelle, Prozessoptimierung und potenzielle Automatisierung untersucht. Ein konsultativer Ansatz, der funktionale KMUs und Interessengruppen einbezieht, sollte die Übung vorantreiben und dabei die Geschäftsziele in den Vordergrund stellen.

Operationsorganisationen spielen eine einzigartige Rolle als Bindeglied zwischen mehreren Funktionen, verbessern die Lösungsgestaltung, Implementierung und letztlich die Skalierung des aus den Verbesserungen gezogenen Werts. Neue Modelle erfordern eine Datenbewertung und Qualitätsicherungsprozesse, um die Effektivität zu steigern und aufrechtzuerhalten.

Betrachtung und Harmonisierung auf der Prozessebene

Prozessaudits helfen bei der Definition von Lücken und Ineffizienzen, die mit KI verbessert werden können. Und der sehr wichtige Change Management-Plan ermöglicht es unternehmerischen Fachleuten, auf einem neuen Weg voranzukommen. Diese Schritte sollen nicht sequenziell sein, sondern müssen bei jeder Lösungsgestaltung berücksichtigt werden.

Als Bindeglied spielen Geschäftsbetriebe eine entscheidende Rolle im komplexen Prozess der erfolgreichen Bereitstellung und Integration von KI durch gut regulierte, kohärente und überwachte Prozesse. Geschäftsbetriebe können auch detaillierte Projektpläne überwachen und Interessengruppen einbinden, Querschnittsteams mit technischen Experten, Unternehmensführern und Endbenutzern aufbauen.

Wenn sie die Führung bei KI-Projekten übernehmen, werden die Ergebnisse skalierbar. Schließlich etablieren sie die Mittel, um eine kontinuierliche Überwachung und Rückmeldung sicherzustellen, um die Geschäftsergebnisse im Laufe der Zeit weiter zu verbessern.

Überlegungen für Betriebsteams

Nachfolgend gibt es einige Überlegungen für Betriebsteams, die ihre Organisationen bei der Operationalisierung von KI unterstützen:

• 1. Den Anwendungsfall definieren und rückwärts arbeiten. Der Projektverantwortliche für den Anwendungsfall sollte idealerweise innerhalb des Betriebsteams in Partnerschaft mit dem Geschäftsinhaber, der das Problem lösen möchte, angesiedelt sein. Von dort aus arbeitet das Team rückwärts, um Umfang, Team, Zeitplan usw. festzulegen. Ein Anwendungsfall für die Operationalisierung von KI könnte sein, die Routenführung von Lieferfahrzeugen basierend auf Verkehr, Wetter und Kundenpräferenzen zu optimieren.

• 2. Anpassen und zusammenarbeiten. Die Lösung für den spezifischen Anwendungsfall erfordert möglicherweise einen neuen Algorithmus, eine Lösung von der Stange oder manchmal bestehende Fähigkeiten, die noch nicht genutzt werden (ein weiterer Vorteil davon, dass die Betriebsteams als Bindeglied fungieren). Es ist nicht immer ein neues oder komplexeres Modell, das den größten Nutzen bringen kann.

• 3. Toolkit prüfen und die Prozesse Überprüfen. KI-Projekte erfordern oft Tools zur Datenbereinigung und -verarbeitung, Datenvisualisierung, Frameworks für maschinelles Lernen, Prozessänderungen, Tools zur Modellbereitstellung und -überwachung, einige davon werden anderswo in den Betriebsteams nicht verwendet. Die Definition der neuen Prozesse und ihre Verknüpfung ist keine einfache Aufgabe. Die Teams sollten sich einen Überblick über ihr Tool-Set verschaffen und die Integration planen, da der Anwendungsfall sonst länger als gewünscht in der Trainingsphase stecken bleiben könnte.

• 4. Nach dem 'Warum' fragen. Der verantwortliche Geschäftsbereich, der den Anwendungsfall besitzt, benötigt mehr als nur die Ergebnisse, die ein potenzieller ML-Algorithmus oder neuer Prozess liefert. Die Teams sollten darauf vorbereitet sein, die Erkenntnisse zu analysieren, um das 'Warum' herauszufinden oder ein zusätzliches Modell oder einen Prozess zu schaffen, der eine bessere Interpretation ermöglicht.

• 5. Mit niedrig hängenden Früchten beginnen. Einige bewährte Anwendungsfälle haben gezeigt, dass Kostenersparnisse erzielt und die Effizienz des Geschäfts gesteigert werden können. Kleine Änderungen im Prozess und Datenbereinigung oder -normalisierung können den Teams helfen, die Produktivität zu verbessern. Die Automatisierung banaler Aufgaben wie der Fehlerbehebung durch Bereitstellung von benutzerfreundlicher Sprache. Oder die Verwendung von KI-gesteuerten virtuellen Agenten zur Verwaltung von Kundenanfragen und grundlegenden Support-Anforderungen.

• 6. Latenz ist wichtig. Teams sollten ihre Cloud-Architektur evaluieren; kann sie etwa skalieren, um neuen KI-Algorithmen zu unterstützen? Die Gewährleistung, dass ihre Cloud-Architektur die erforderliche Latenz liefern kann, um den Geschäftsanforderungen gerecht zu werden, ist entscheidend.

• 7. Verantwortungsvolle KI ist am wichtigsten. Hierin liegt eine der größten Herausforderungen. KI muss verantwortungsvoll, inklusiv, zuverlässig, sicher, fair und transparent sein. Die Implementierung einer verantwortungsvollen KI berücksichtigt die Werte, Richtlinien und Standardverfahren des Unternehmens sowie die rechtlichen und moralischen Implikationen im gesamten Lebenszyklus der KI – und fördert eine Kultur des Vertrauens und der ethischen Entscheidungsfindung. Erfolgreiche KI erfordert uns Menschen.

Die Operationalisierung von KI ist kein einmaliges Ereignis, sondern ein kontinuierlicher Prozess des Lernens, Anpassens und Verbesserns. Es beginnt damit, dass Führungskräfte eine Kultur der Innovation und die Bereitschaft fördern, Neues auszuprobieren. Es erfordert Vertrauen zwischen den Teams, eine kollaborative Denkweise und eine robuste Infrastruktur. Durch die Operationalisierung von KI können globale Unternehmen ihre KI-Ambitionen verwirklichen und von dem grenzenlosen Potenzial der KI profitieren, was sie wettbewerbsfähiger macht und den Geschäftswert steigert.

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