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84 SERVICE<br />
<strong>DER</strong> MITTELSTAND. 1 | <strong>20</strong><strong>20</strong><br />
Wie Sie KI erfolgreich in Ihrem<br />
Unternehmen einsetzen<br />
Künstlicher Intelligenz (KI) wird enorme wirtschaftliche und wissenschaftliche Relevanz<br />
zugeschrieben. Wenn man KI im Unternehmen erfolgreich einsetzen will, ergeben sich jedoch<br />
einige Herausforderungen.<br />
Als Unternehmen investiert man nicht in reine KI. Man investiert<br />
immer in die Lösung von Problemen oder das Ausschöpfen<br />
von Geschäftspotenzialen, wofür KI lediglich ein Werkzeug<br />
darstellt.<br />
Technische Herausforderungen<br />
Technisch gesehen basiert KI auf statistischer Modellierung. Unter<br />
der Annahme mathematischer Prämissen wird versucht, ein generalisierendes<br />
Modell zu erstellen. Um diese Modelle zu definieren und<br />
zu implementieren, benötigt man fachliche Experten, die die besagten<br />
Systeme, ihre Anforderungen und Limitationen im Detail kennen.<br />
Strategische Herausforderungen<br />
Daneben muss man sich auch den strategischen Herausforderungen<br />
stellen. Wie sehr darf man der Aussage einer KI vertrauen und daraus<br />
Entscheidungen ableiten? Gerade im Bereich des Deep Learning<br />
können die Modelle so komplex sein, dass man die Entscheidungsfindung<br />
des Systems kaum nachvollziehen kann. Dies birgt einige Risiken.<br />
Beispielsweise würde eine Recruiting-KI weniger Frauen einstellen,<br />
wenn sie auf einem Datensatz trainiert wurde, in dem Männer<br />
systematisch bevorzugt wurden. Selbst wenn solche Fehler entdeckt<br />
werden, sind sie meist nur schwer zu korrigieren. Daher sollte man<br />
den zugrunde liegenden Datensatz sowie die Limitationen des verwendeten<br />
Algorithmus‘ kennen und bei der strategischen Entscheidungsfindung<br />
berücksichtigen.<br />
Organisatorische Herausforderungen<br />
Unternehmen ohne interne KI-Expertise haben oftmals Schwierigkeiten,<br />
geeignete Anwendungsfälle für KI zu identifizieren. Hierfür<br />
fehlen im Alltagsgeschäft häufig die notwendigen Kapazitäten. Unternehmen<br />
mit mittlerer KI-Adoption stehen<br />
stattdessen eher vor der Herausforderung,<br />
zwischen verschiedenen Anwendungsfällen<br />
die vielversprechendsten herauszufinden<br />
und zu implementieren. In diesem Fall können<br />
fundierte Business Cases dabei helfen,<br />
die Investitionsmöglichkeiten zu priorisieren.<br />
Für Unternehmen mit hoher KI-Adoption<br />
stellt der KI-Fachkräftemangel die größte<br />
Herausforderung dar. Gerade erfahrene<br />
KI-Entwickler und Datenwissenschaftler<br />
sind rar, begehrt und dadurch sehr teuer.<br />
Gut zu wissen<br />
Drei Bereiche, in denen KI eingesetzt werden<br />
kann:<br />
n Automatisierung von Geschäftsprozessen<br />
n Unterstützung bei der Entscheidungsfindung<br />
durch Erkenntnisgewinn aus Daten<br />
n Entwicklung neuer Produkte, Dienstleistungen<br />
und Geschäftsmodelle<br />
Unternehmen müssen in jedem Fall ein intuitives Verständnis von KI<br />
entwickeln und die Unternehmenskultur im Kontext der KI hinterfragen.<br />
Falls sie das nicht tun, besteht die Gefahr, dass sich der KI-affine<br />
Wettbewerber dadurch abhebt.<br />
Frederik Mattwich und Keesiu Wong<br />
Geschäftsführer Design AI<br />
BVMW-Mitglied<br />
www.design-ai.de<br />
Foto: © vegefox.com von www.stock.adobe.com
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