Manuell geprägte Organisationen tun sich regelmäßig schwer mit dem Shift zu “AI-native”.Improvisor | shutterstock.com Derzeit entstehen Tausende schnell wachsender Startups, deren Produkte und Prozesse auf KI basieren und die dadurch schneller und effizienter arbeiten. Gleichzeitig versuchen etablierte große Unternehmen, künstliche Intelligenz (KI) nachträglich in ihre über Jahre etablierte Prozesse zu integrieren – eine fast unmögliche Aufgabe. Doch KI ist kein Patch, um bestehende Probleme zu lösen. Vielmehr sollten Unternehmen Strategien entwickeln, um KI in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren – und sicherstellen, dass die erforderlichen Daten und Infrastrukturen vorhanden sind. Diese Transformation kann verwirrend, umständlich und komplex ausfallen. Dennoch ist sie nötig, wenn Unternehmen im neuen Zeitalter relevant bleiben und erfolgreich sein wollen. Bevor wir darauf eingehen, wie Unternehmen sich aufstellen sollten, um KI-nativ zu werden, werfen wir einen Blick darauf, was das überhaupt bedeutet. AI-native – Definition Ein KI-natives Unternehmen ist ein Unternehmen, das die Technologie in den Kern seiner Geschäftstätigkeit integriert. Mit anderen Worten: Künstliche Intelligenz treibt strategische Entscheidungen voran, optimiert kritische Prozesse und fördert das Wachstum von Grund auf. AI-Native-Unternehmen betrachten KI nicht als neues Tool mit “Shiny”-Faktor, sondern als Werkzeug für einen grundlegenden Wandel der Unternehmensidentität, bei der durch die Technologie bereitgestellte Intelligenz vollumfänglich genutzt wird. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI wird “Ambient AI” zur neuen Normalität werden – und eine vollständig symbiotische und synchronisierte Zusammenarbeit zwischen Mensch und Technologie ermöglichen. Die KI wird dabei die Performance von Menschen und Unternehmen durch Echtzeit-Erkenntnisse und umsetzbare Entscheidungen steigern. In dieser neuen Normalität muss auch niemand mehr für den Einsatz von KI “argumentieren”, denn ihr Mehrwert ist selbstverständlich. Wichtig ist dabei, dass eine Transformation zum AI-Native-Unternehmen nicht gleichbedeutend damit ist, menschliche Intelligenz zu substituieren. Vielmehr verbinden KI-native Organisationen die Kreativität und Innovationskraft menschlicher Teams mit der analytischen Performanz von KI, um Zusammenarbeit, Produktivität und Strategieentwicklung zu optimieren. 4 Schritte zum AI-Native-Unternehmen Dementsprechend ist eine AI-Native-Transformation nicht damit getan, einfach ein KI-Produkt einzukaufen. Vielmehr gilt es, Ineffizienzen in Geschäftsprozessen zu identifizieren, herauszufinden, wie KI diese beseitigen kann, anhand eines AI-Adoption-Frameworks zu ermitteln, welche Anforderungen KI-Produkte für den jeweiligen Use Case erfüllen müssen, und die richtigen Ressourcen bereitzustellen, um KI effektiv zu implementieren. Die folgenden vier Schritte können Ihnen diesbezüglich den Einstieg erleichtern. 1. Am Anfang steht das Problem, nicht die Lösung KI ist keine Einheitslösung. Unterschiedliche Anwendungsfälle erfordern unterschiedliche Daten, Modelle und Architekturen. Wenn Sie diese Nuancen von Beginn an berücksichtigen, können Sie die richtige KI für Ihren Anwendungsfall entwickeln (oder kaufen). Generell gilt: Je näher die KI an den Kernaktivitäten Ihres Unternehmens liegt, desto strenger sollten Ihre Standards für die Einführung ausfallen. Schließlich ist in diesem Fall auch der Impact von inkorrekten Outputs größer. 2. Daten im Blick behalten Der Erfolg eines KI-Modells hängt weitgehend von seiner Fähigkeit ab, die Sprachmuster, den Kontext und die Nuancen Ihrer Geschäftsdaten zu verstehen. Sobald Sie glauben, für die KI-Einführung bereit zu sein, treten Sie einen Schritt zurück und bewerten Sie die Qualität, Struktur und Menge Ihrer Daten. Anschließend stellen Sie Ihrem Team Fragen wie: Verfügen wir über ausreichend Daten, um zuverlässige Modelle zu trainieren? Sind diese Daten organisiert und bereinigt? Werden die Daten auf regelmäßiger Basis generiert? KI-Algorithmen verbessern sich durch kontinuierliches Lernen aus neuen Daten. Es ist daher essenziell, KI-Modelle kontinuierlich mit aktuellen Informationen zu füttern. 3. Ressourcen berücksichtigen Um KI-Modelle zu trainieren, sind nicht nur hochwertige Daten erforderlich, sondern auch mehr Rechenleistung als bei einem typischen SaaS-Produkt. Prüfen Sie daher Ihre bestehende Infrastruktur mit kritischem Blick und fragen Sie sich, ob diese den KI-Workloads gewachsen ist. Wahrscheinlich müssen Sie Ihre Cloud-Ausgaben etwas in die Höhe schrauben, um KI-Systeme betreiben zu können. Dieses Wissen sollten Sie dazu nutzen, um in KI-Lösungen zu investieren, die den höchsten Return on Investment (ROI) bringen. Über die technische Komponente hinaus sollten Sie bedenken, dass Sie als AI-Native-Organisation KI nicht einfach auf bestehende Technologien aufsetzen, sondern in Ihre gesamte Architektur integrieren. Das erfordert auch menschliches Zutun: Bevor Sie KI im großen Stil einführen, sollten Sie die nötigen Rollen und Verantwortlichkeiten innerhalb Ihres Teams klar definieren. Stellen Sie sicher, dass jemand für technische Umsetzung verantwortlich zeichnet und dass die Belegschaft Support erhält, wenn es darum geht, neue Workflows zu etablieren. 4. Metriken definieren Künstliche Intelligenz automatisiert zwar viele Aufgaben. Deshalb sollten Sie die Technologie aber nicht als eine Lösung betrachten, die man einmal einrichtet und dann vergisst. Bevor Sie KI in Ihrem Unternehmen “live schalten”, sollten Sie eine Reihe von Benchmarks festlegen, um den Impact auch messen zu können. Diese Kennzahlen können zum Beispiel umfassen: Kosteneinsparungen, Antwortraten auf Kundenanfragen, oder die mit KI eingesparte Zeit. Diese Metriken helfen dabei sicherzustellen, dass die KI den erwarteten ROI auch liefert. Auf der Grundlage der Ergebnisse können Sie dann weiter verfeinern und iterieren. (fm) Dieser Artikel wurde im Rahmen des englischsprachigen Foundry Expert Contributor Network veröffentlicht.
So geht KI-natives Unternehmen
Manuell geprägte Organisationen tun sich regelmäßig schwer mit dem Shift zu “AI-native”.Improvisor | shutterstock.com Derzeit entstehen Tausende schnell wachsender Startups, deren Produkte und Prozesse auf KI basieren und die dadurch schneller und effizienter arbeiten. Gleichzeitig versuchen etablierte große Unternehmen, künstliche Intelligenz (KI) nachträglich in ihre über Jahre etablierte Prozesse zu integrieren – eine fast unmögliche Aufgabe. Doch KI ist kein Patch, um bestehende Probleme zu lösen. Vielmehr sollten Unternehmen Strategien entwickeln, um KI in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren – und sicherstellen, dass die erforderlichen Daten und Infrastrukturen vorhanden sind. Diese Transformation kann verwirrend, umständlich und komplex ausfallen. Dennoch ist sie nötig, wenn Unternehmen im neuen Zeitalter relevant bleiben und erfolgreich sein wollen. Bevor wir darauf eingehen, wie Unternehmen sich aufstellen sollten, um KI-nativ zu werden, werfen wir einen Blick darauf, was das überhaupt bedeutet. AI-native – Definition Ein KI-natives Unternehmen ist ein Unternehmen, das die Technologie in den Kern seiner Geschäftstätigkeit integriert. Mit anderen Worten: Künstliche Intelligenz treibt strategische Entscheidungen voran, optimiert kritische Prozesse und fördert das Wachstum von Grund auf. AI-Native-Unternehmen betrachten KI nicht als neues Tool mit “Shiny”-Faktor, sondern als Werkzeug für einen grundlegenden Wandel der Unternehmensidentität, bei der durch die Technologie bereitgestellte Intelligenz vollumfänglich genutzt wird. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI wird “Ambient AI” zur neuen Normalität werden – und eine vollständig symbiotische und synchronisierte Zusammenarbeit zwischen Mensch und Technologie ermöglichen. Die KI wird dabei die Performance von Menschen und Unternehmen durch Echtzeit-Erkenntnisse und umsetzbare Entscheidungen steigern. In dieser neuen Normalität muss auch niemand mehr für den Einsatz von KI “argumentieren”, denn ihr Mehrwert ist selbstverständlich. Wichtig ist dabei, dass eine Transformation zum AI-Native-Unternehmen nicht gleichbedeutend damit ist, menschliche Intelligenz zu substituieren. Vielmehr verbinden KI-native Organisationen die Kreativität und Innovationskraft menschlicher Teams mit der analytischen Performanz von KI, um Zusammenarbeit, Produktivität und Strategieentwicklung zu optimieren. 4 Schritte zum AI-Native-Unternehmen Dementsprechend ist eine AI-Native-Transformation nicht damit getan, einfach ein KI-Produkt einzukaufen. Vielmehr gilt es, Ineffizienzen in Geschäftsprozessen zu identifizieren, herauszufinden, wie KI diese beseitigen kann, anhand eines AI-Adoption-Frameworks zu ermitteln, welche Anforderungen KI-Produkte für den jeweiligen Use Case erfüllen müssen, und die richtigen Ressourcen bereitzustellen, um KI effektiv zu implementieren. Die folgenden vier Schritte können Ihnen diesbezüglich den Einstieg erleichtern. 1. Am Anfang steht das Problem, nicht die Lösung KI ist keine Einheitslösung. Unterschiedliche Anwendungsfälle erfordern unterschiedliche Daten, Modelle und Architekturen. Wenn Sie diese Nuancen von Beginn an berücksichtigen, können Sie die richtige KI für Ihren Anwendungsfall entwickeln (oder kaufen). Generell gilt: Je näher die KI an den Kernaktivitäten Ihres Unternehmens liegt, desto strenger sollten Ihre Standards für die Einführung ausfallen. Schließlich ist in diesem Fall auch der Impact von inkorrekten Outputs größer. 2. Daten im Blick behalten Der Erfolg eines KI-Modells hängt weitgehend von seiner Fähigkeit ab, die Sprachmuster, den Kontext und die Nuancen Ihrer Geschäftsdaten zu verstehen. Sobald Sie glauben, für die KI-Einführung bereit zu sein, treten Sie einen Schritt zurück und bewerten Sie die Qualität, Struktur und Menge Ihrer Daten. Anschließend stellen Sie Ihrem Team Fragen wie: Verfügen wir über ausreichend Daten, um zuverlässige Modelle zu trainieren? Sind diese Daten organisiert und bereinigt? Werden die Daten auf regelmäßiger Basis generiert? KI-Algorithmen verbessern sich durch kontinuierliches Lernen aus neuen Daten. Es ist daher essenziell, KI-Modelle kontinuierlich mit aktuellen Informationen zu füttern. 3. Ressourcen berücksichtigen Um KI-Modelle zu trainieren, sind nicht nur hochwertige Daten erforderlich, sondern auch mehr Rechenleistung als bei einem typischen SaaS-Produkt. Prüfen Sie daher Ihre bestehende Infrastruktur mit kritischem Blick und fragen Sie sich, ob diese den KI-Workloads gewachsen ist. Wahrscheinlich müssen Sie Ihre Cloud-Ausgaben etwas in die Höhe schrauben, um KI-Systeme betreiben zu können. Dieses Wissen sollten Sie dazu nutzen, um in KI-Lösungen zu investieren, die den höchsten Return on Investment (ROI) bringen. Über die technische Komponente hinaus sollten Sie bedenken, dass Sie als AI-Native-Organisation KI nicht einfach auf bestehende Technologien aufsetzen, sondern in Ihre gesamte Architektur integrieren. Das erfordert auch menschliches Zutun: Bevor Sie KI im großen Stil einführen, sollten Sie die nötigen Rollen und Verantwortlichkeiten innerhalb Ihres Teams klar definieren. Stellen Sie sicher, dass jemand für technische Umsetzung verantwortlich zeichnet und dass die Belegschaft Support erhält, wenn es darum geht, neue Workflows zu etablieren. 4. Metriken definieren Künstliche Intelligenz automatisiert zwar viele Aufgaben. Deshalb sollten Sie die Technologie aber nicht als eine Lösung betrachten, die man einmal einrichtet und dann vergisst. Bevor Sie KI in Ihrem Unternehmen “live schalten”, sollten Sie eine Reihe von Benchmarks festlegen, um den Impact auch messen zu können. Diese Kennzahlen können zum Beispiel umfassen: Kosteneinsparungen, Antwortraten auf Kundenanfragen, oder die mit KI eingesparte Zeit. Diese Metriken helfen dabei sicherzustellen, dass die KI den erwarteten ROI auch liefert. Auf der Grundlage der Ergebnisse können Sie dann weiter verfeinern und iterieren. (fm) Dieser Artikel wurde im Rahmen des englischsprachigen Foundry Expert Contributor Network veröffentlicht.
So geht KI-natives Unternehmen Manuell geprägte Organisationen tun sich regelmäßig schwer mit dem Shift zu “AI-native”.Improvisor | shutterstock.com Derzeit entstehen Tausende schnell wachsender Startups, deren Produkte und Prozesse auf KI basieren und die dadurch schneller und effizienter arbeiten. Gleichzeitig versuchen etablierte große Unternehmen, künstliche Intelligenz (KI) nachträglich in ihre über Jahre etablierte Prozesse zu integrieren – eine fast unmögliche Aufgabe. Doch KI ist kein Patch, um bestehende Probleme zu lösen. Vielmehr sollten Unternehmen Strategien entwickeln, um KI in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren – und sicherstellen, dass die erforderlichen Daten und Infrastrukturen vorhanden sind. Diese Transformation kann verwirrend, umständlich und komplex ausfallen. Dennoch ist sie nötig, wenn Unternehmen im neuen Zeitalter relevant bleiben und erfolgreich sein wollen. Bevor wir darauf eingehen, wie Unternehmen sich aufstellen sollten, um KI-nativ zu werden, werfen wir einen Blick darauf, was das überhaupt bedeutet. AI-native – Definition Ein KI-natives Unternehmen ist ein Unternehmen, das die Technologie in den Kern seiner Geschäftstätigkeit integriert. Mit anderen Worten: Künstliche Intelligenz treibt strategische Entscheidungen voran, optimiert kritische Prozesse und fördert das Wachstum von Grund auf. AI-Native-Unternehmen betrachten KI nicht als neues Tool mit “Shiny”-Faktor, sondern als Werkzeug für einen grundlegenden Wandel der Unternehmensidentität, bei der durch die Technologie bereitgestellte Intelligenz vollumfänglich genutzt wird. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI wird “Ambient AI” zur neuen Normalität werden – und eine vollständig symbiotische und synchronisierte Zusammenarbeit zwischen Mensch und Technologie ermöglichen. Die KI wird dabei die Performance von Menschen und Unternehmen durch Echtzeit-Erkenntnisse und umsetzbare Entscheidungen steigern. In dieser neuen Normalität muss auch niemand mehr für den Einsatz von KI “argumentieren”, denn ihr Mehrwert ist selbstverständlich. Wichtig ist dabei, dass eine Transformation zum AI-Native-Unternehmen nicht gleichbedeutend damit ist, menschliche Intelligenz zu substituieren. Vielmehr verbinden KI-native Organisationen die Kreativität und Innovationskraft menschlicher Teams mit der analytischen Performanz von KI, um Zusammenarbeit, Produktivität und Strategieentwicklung zu optimieren. 4 Schritte zum AI-Native-Unternehmen Dementsprechend ist eine AI-Native-Transformation nicht damit getan, einfach ein KI-Produkt einzukaufen. Vielmehr gilt es, Ineffizienzen in Geschäftsprozessen zu identifizieren, herauszufinden, wie KI diese beseitigen kann, anhand eines AI-Adoption-Frameworks zu ermitteln, welche Anforderungen KI-Produkte für den jeweiligen Use Case erfüllen müssen, und die richtigen Ressourcen bereitzustellen, um KI effektiv zu implementieren. Die folgenden vier Schritte können Ihnen diesbezüglich den Einstieg erleichtern. 1. Am Anfang steht das Problem, nicht die Lösung KI ist keine Einheitslösung. Unterschiedliche Anwendungsfälle erfordern unterschiedliche Daten, Modelle und Architekturen. Wenn Sie diese Nuancen von Beginn an berücksichtigen, können Sie die richtige KI für Ihren Anwendungsfall entwickeln (oder kaufen). Generell gilt: Je näher die KI an den Kernaktivitäten Ihres Unternehmens liegt, desto strenger sollten Ihre Standards für die Einführung ausfallen. Schließlich ist in diesem Fall auch der Impact von inkorrekten Outputs größer. 2. Daten im Blick behalten Der Erfolg eines KI-Modells hängt weitgehend von seiner Fähigkeit ab, die Sprachmuster, den Kontext und die Nuancen Ihrer Geschäftsdaten zu verstehen. Sobald Sie glauben, für die KI-Einführung bereit zu sein, treten Sie einen Schritt zurück und bewerten Sie die Qualität, Struktur und Menge Ihrer Daten. Anschließend stellen Sie Ihrem Team Fragen wie: Verfügen wir über ausreichend Daten, um zuverlässige Modelle zu trainieren? Sind diese Daten organisiert und bereinigt? Werden die Daten auf regelmäßiger Basis generiert? KI-Algorithmen verbessern sich durch kontinuierliches Lernen aus neuen Daten. Es ist daher essenziell, KI-Modelle kontinuierlich mit aktuellen Informationen zu füttern. 3. Ressourcen berücksichtigen Um KI-Modelle zu trainieren, sind nicht nur hochwertige Daten erforderlich, sondern auch mehr Rechenleistung als bei einem typischen SaaS-Produkt. Prüfen Sie daher Ihre bestehende Infrastruktur mit kritischem Blick und fragen Sie sich, ob diese den KI-Workloads gewachsen ist. Wahrscheinlich müssen Sie Ihre Cloud-Ausgaben etwas in die Höhe schrauben, um KI-Systeme betreiben zu können. Dieses Wissen sollten Sie dazu nutzen, um in KI-Lösungen zu investieren, die den höchsten Return on Investment (ROI) bringen. Über die technische Komponente hinaus sollten Sie bedenken, dass Sie als AI-Native-Organisation KI nicht einfach auf bestehende Technologien aufsetzen, sondern in Ihre gesamte Architektur integrieren. Das erfordert auch menschliches Zutun: Bevor Sie KI im großen Stil einführen, sollten Sie die nötigen Rollen und Verantwortlichkeiten innerhalb Ihres Teams klar definieren. Stellen Sie sicher, dass jemand für technische Umsetzung verantwortlich zeichnet und dass die Belegschaft Support erhält, wenn es darum geht, neue Workflows zu etablieren. 4. Metriken definieren Künstliche Intelligenz automatisiert zwar viele Aufgaben. Deshalb sollten Sie die Technologie aber nicht als eine Lösung betrachten, die man einmal einrichtet und dann vergisst. Bevor Sie KI in Ihrem Unternehmen “live schalten”, sollten Sie eine Reihe von Benchmarks festlegen, um den Impact auch messen zu können. Diese Kennzahlen können zum Beispiel umfassen: Kosteneinsparungen, Antwortraten auf Kundenanfragen, oder die mit KI eingesparte Zeit. Diese Metriken helfen dabei sicherzustellen, dass die KI den erwarteten ROI auch liefert. Auf der Grundlage der Ergebnisse können Sie dann weiter verfeinern und iterieren. (fm) Dieser Artikel wurde im Rahmen des englischsprachigen Foundry Expert Contributor Network veröffentlicht.