Obwohl das Interesse an der Nutzung von KI (künstliche Intelligenz) in Unternehmen hoch ist, ist die Umsetzung immer noch gering. Was die künstliche Intelligenz in Unternehmen angeht, werden wir ein Wachstum bei Implementierungen von künstlicher Intelligenz sehen.

Man beachte den Begriff „ausbaufähig“. Laut einer Umfrage haben vier Prozent der CIOs bisher künstliche Intelligenz implementiert. Allerdings haben 44 Prozent der CIOs Pläne für eine KI-Implementierung entwickelt.

Gleichzeitig gibt es aber auch reichlich Bedenken bei den CIOs. Cybersecurity und künstliche Intelligenz wird als wichtiger Gamechanger in der Art und Weise wahrgenommen werden, wie CIOs in nicht allzu ferner Zukunft ihren Job machen werden.

KI-Business-Implementierungen

Aus Sicht der Implementierung wurde künstliche Intelligenz als der problematischste Punkt bei der Implementierung genannt, gefolgt von digitaler Sicherheit und dem Internet der Dinge (IoT).

Einer der Hauptpunkte, warum CIOs KI als schwer umsetzbar empfinden ist der Bedarf an neuen Fähigkeiten, von denen einige wirklich schwer zu finden sind. Derselbe Punkt besteht auf der Ebene von IoT und digitaler Sicherheit.

Zusätzlich zu den Skillsets und der Notwendigkeit, Geschäfts- und Technologiekompetenzen für künstliche Intelligenz zu schaffen, gibt es noch weitere Bedenken. In der Lage zu sein, künstliche Intelligenz zu verstehen, ihre Anwendungsfälle und wie man sie einsetzt, während man die Argumente gegenüber der Geschäftführung vorbringt.

Über den Hype und die Verwirrung in Bezug auf KI hinwegzusehen und zu wissen, wie künstliche Intelligenz zum Beispiel das Kundenerlebnis verbessern oder dem Unternehmen helfen kann, agiler und effizienter zu werden, Kosten zu sparen und die digitale Transformation voranzutreiben.

Datensicherheit und Datenschutz, vor allem wenn es um die persönlichen Daten von Menschen und hochsensible Daten geht. Trotz des großen Interesses an KI-Technologien sind die aktuellen Implementierungen noch recht gering. Es gibt jedoch Potenzial für ein starkes Wachstum, da CIOs beginnen, KI-Programme durch eine Kombination aus Buy, Build und Outsourcing zu pilotieren.

Wie sich herausstellt, sind diese Hauptanliegen der KI sind ziemlich universell, wenn man sieht, wie die Gartner-Analysten sie gefunden haben. Das Verständnis, die Fähigkeiten, die Anwendungsfälle, mit anderen Worten, mehr Bildung, scheint die Liste insgesamt anzuführen. Sogar auf der Ebene des Datenschutzes und bei spezifischeren Bedenken wie dem Fehlen einer dokumentierten Erklärung für den Output von Modellen, die mit tiefen neuronalen Netzen erstellt wurden.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Unternehmen

Basierend auf Forschung und den genannten Erkenntnissen gibt es Vorschläge für die Implementierung von KI in Unternehmen, unter anderem auch mit Blick auf die komplexen KI-Projekte.

In Anbetracht der erwähnten Tatsache, dass viele CIOs und damit Unternehmen noch eine Lernkurve vor sich haben und den geschäftlichen Nutzen von künstlicher Intelligenz besser verstehen müssen, scheint es eine gute Idee zu sein, Erfahrungen zu sammeln und Lektionen zu lernen.

Gleichzeitig muss man aber natürlich auch einen Zweck erreichen. Wenn wir dies mit anderen Technologien vergleichen, wie z.B. IoT, würde dies typischerweise mit einem begrenzten Projektumfang und Zweck beginnen, die sich auf Verbesserungen in Bereichen mit niedrig hängenden Früchten beschränken. Wie z.B. die Verbesserung der Kundenerfahrung oder die Verbesserung eines Prozesses.

Auch in digitalen Arbeitsplätzen wird KI zunehmend für Geschäftszwecke im Bereich der Mitarbeitereffizienz und des Engagements eingesetzt.

Fokus auf Augmentierung von Menschen

Die Unterstützung von Menschen durch künstliche Intelligenz und verwandte Technologien wie Robotik, ist zum Beispiel in der Industrie 4.0 und der smarten Fertigung, aber sicher nicht nur dort, eines der meistdiskutierten Themen.

Während für Unternehmen Automatisierung und weniger Overhead eigentlich schon immer ein Ziel war, ist es wahrscheinlich besser, die Job-Ersatz-Mentalität fallen zu lassen und zu schauen, wie künstliche Intelligenz die Fähigkeiten von Arbeitern erweitern kann. Um Widerstände zu vermeiden, aber auch, um mit der geschäftlichen Realität von KI übereinzustimmen.

Die besten Geschäftsprojekte mit künstlicher Intelligenz adressieren historische Herausforderungen, die Unternehmen schon immer hatten. Aber nie in der Lage waren, sie zu bewältigen, weil sie unmöglich genug Mitarbeiter dafür haben konnten. KI erweitert die Fähigkeiten der Mitarbeiter, die du hast oder haben wirst.

KI als Grundlage in Projekten, Anwendungen und integrierten Applikationen

Was Projekte mit künstlicher Intelligenz angeht, ist es so ziemlich die gleiche Geschichte wie bei allen Technologien, mit der zusätzlichen Tatsache, dass es für viele CIOs noch relativ früh ist. Man sollte sich in einem stufenweisen Ansatz bewegen, von der Strategie und Evaluierung bis zur Implementierung. Sowie dem Einsatz und dem Lernen der notwendigen Lektionen zur Verbesserung und für die nächsten Stufen.

Und wenn du anfängst, ein Problem zu definieren, das gelöst werden kann, oder einen Nutzen, der mit KI realisiert werden kann, dann formuliere die Lösung. Lasse ein Modell testen und entwickeln und setze es ein, unter Berücksichtigung der genannten Bedenken und Prioritäten.

Im Allgemeinen ist es am besten, KI-Projekte mit einem kleinen Umfang zu beginnen und auf Ergebnisse wie Prozessverbesserungen, Kundenzufriedenheit oder finanzielles Benchmarking abzuzielen.

Du hast wahrscheinlich am Anfang bemerkt, wie hoch der Prozentsatz der CIOs ist, die sich auf die Implementierung von KI vorbereiten. Ähnliche Ergebnisse sehen wir so ziemlich überall, auch bei den Vorhersagen zu den KI-Anwendungsfällen, in denen die meisten Ausgaben anfallen werden. Künstliche Intelligenz im Business ist bereits da. Beginne jetzt mit einem stufenweisen Ansatz.