Warum jedes Unternehmen KI einsetzen (kann) muss!

Spätestens seit dem Aufkommen von ChatGPT im Winter 2022/2023 ist »Künstliche Intelligenz« (KI) in aller Munde. Dabei ist KI alles andere als neu. Die Anfänge der Technologie gehen sogar auf das Jahr 1956 zurück, sie litt jedoch lange Zeit unter fehlender Computing-Power. Die ist jetzt aber kein Problem mehr. Vielmehr mangelt es aktuell noch an der Vorstellung davon, was mit KI in Unternehmen alles möglich ist. Viele denken “nur” an Text- und vielleicht auch noch an Bilderstellung. Das ist alles wunderbar, keine Frage, aber das ist bei weitem nicht das Ende des Liedes. KI ist noch so viel mehr. Um das allerdings zu sehen und auch zu verstehen, ist etwas Know-How erforderlich.

KI bedeutet Optimierung

Klar, KI ist sehr komplex und um alles bis in das letzte Detail zu verstehen, benötigt es vermutlich mehrere Studien (Informatik, Mathematik, etc.). Man muss aber nicht alles bis in’s letzte Detail verstehen, um KI erfolgreich als Unternehmen einsetzen zu können. Es genügt, wenn man als Entscheidungsträger weiß bzw. sich vorstellen kann, was mit der Technologie alles möglich ist. Andere kennen dann die notwendigen Details.

Vereinfacht gesagt, bedeutet KI »Optimierung«, zumindest für mich. Man kann bspw. Kosten senken, Effizienz steigern, Ressourcen besser planen, komplexe Prozesse automatisieren oder neue Insights für bessere Business-Entscheidungen gewinnen. Das ist aber auch bei weitem nicht alles, sondern soll eine erste Anregung sein.

Für welchen Bereich bzw. besser noch, für welches Problem man KI im eigenen Unternehmen einsetzen könnte, findet man am besten zusammen mit Experten heraus. Sie analysieren zusammen mit Entscheidern, welche Herausforderungen existieren und wo man mit möglichst geringem Aufwand maximale Ergebnisse erzielen kann. Je nach Unternehmen, also dessen Größe (und damit meist einhergehend dessen Budget), dessen Art und dessen Herausforderungen kann das “nur” der Einsatz eines KI-Tools, wie ChatGPT, oder aber auch der Einsatz eines individuell entwickelten KI-Modells sein.

Einsatz von KI 

(Tools vs. Models)

Kleine Unternehmen können existierende KI-Tools nutzen, um bspw. bessere Texte für die eigene Website zu erstellen oder um effizientere Verkaufs-Emails an potentielle Neukunden zu versenden. Größere Unternehmen können eigens entwickelte KI-Modelle nutzen, um bspw. den Ausfall von Maschinen und Anlagen vorherzusagen oder um die Lagerhaltung zu optimieren. Dabei gilt: Jedes Unternehmen kann KI einsetzen. Die Frage ist dann nur, auf welcher Ebene: existierende Tools vs. Custom-Models.

Weiter gilt auch: Jedes Unternehmen muss KI einsetzen. Warum müssen? Weil es sonst andere tun und daher langfristig (oder schon mittel- bzw. sogar kurzfristig?) die Unternehmen untergehen werden, die das nicht tun. Wie gesagt, KI bedeutet »Optimierung«. Wenn Unternehmen optimiert sind, sind sie schneller, besser, effizienter, etc.. Mit solchen Unternehmen können un-optimierte dann nur sehr schwer mithalten.

Nachdem wir nun geklärt haben, warum jedes Unternehmen KI einsetzen kann und es das auch muss, können wir uns ansehen, wie das genau geht. Wir konzentrieren uns dabei auf individuell entwickelte KI-Modelle. Ein individuelles KI-Projekt durchläuft dabei folgende 6 Schritte: 

(1) Kick-Start, (2) Use-Case, (3) Daten, (4) AI-Model, (5) Integration und 

(6) Strategie.

Die 6 Schritte eines KI-Projektes

Beim Kick-Start (Schritt 1) klärt man grundlegende Themen, wie die Art der Zusammenarbeit, die jeweiligen Erwartungshaltungen, die Zuständigkeiten & Verantwortungen, das Budget, den zeitlichen Ablauf sowie Projekt-Meilensteine. Es ist auch besonders wichtig, dass man genau definiert, ab wann ein KI-Projekt ein Erfolg und ab wann es ein Misserfolg ist.

Danach geht man in die potentiellen Use-Cases (Schritt 2). Zuerst analysiert man dabei zusammen die möglichen Einsatzmöglichkeiten und jeweils den möglichen Nutzen inkl. der Aufwände für die Umsetzung. Der Use-Case mit dem größten Nutzen bei gleichzeitig möglichst niedrigem Aufwand ist der, den man dann als erstes umsetzt.

In Schritt 3 untersucht man die Daten, die man zu dem Use-Case hat und bereitet diese entsprechend auf. Daten sind immer die Grundlage für KI-Projekte. Sind keine oder zu wenig Daten vorhanden, sammelt man diese zuerst entweder über einen bestimmten repräsentativen Zeitraum oder kauft sie zu (das ist abhängig vom Use-Case).

Hat man die Datengrundlage aufgebaut, kann man in die Entwicklung des AI-Models gehen (Schritt 4). Dieser Schritt ist explorativ, d.h. man muss Parameter iterativ testen, messen und anpassen.

Wenn man das perfekte Modell nach Test und Validierung gefunden hat, kann man dieses in der Produktionsumgebung des Unternehmens einsetzen (Schritt 5). In diesem Schritt profitiert man dann erstmals von KI.

Der letzte Schritt 6 bildet dann die strategische Implementierung der Technologie in der Unternehmensführung ab. Wir sind uns sicher: KI spielt eine immer wichtigere Rolle, daher muss sie bei sehr vielen Entscheidungen berücksichtigt werden.

Erste Schritte

Aus meiner Sicht sollte der erste Schritt jedes Entscheidungsträgers, der die Zukunft seines Unternehmens nicht gefährden möchte, sein, sich heute mit KI zu beschäftigen und die Technologie wirklich ernst zu nehmen. Sicherlich ist im Moment viel Hype dabei, welcher aber zum Großteil berechtigt ist. Ich denke, Unternehmen, die heute der Meinung sind, KI ist nur ein Trend und wird wieder vergehen, werden in sehr naher Zukunft ernstzunehmende Schwierigkeiten bekommen. 

Man sollte die Technologie und die Möglichkeiten, aber auch Limitierungen entweder auf eigene Faust lernen – YouTube ist da eine hervorragende erste Anlaufstelle – oder sich Experten in’s Haus holen, die dabei gerne helfen.

Über den Autor

Diplom-Ingenieur Peter Holzer ist Softwareentwickler und Geschäftsführer von Bytero. Das junge und stark wachsende Unternehmen hat sich darauf spezialisiert, KI in Unternehmen zu bringen, damit diese ihr volles Potential ausschöpfen können. Nach einigen Jahren im Elektronik B2B-Sales hat sich Peter H. dazu entschieden, Informatik an der TU Wien zu studieren. Direkt nach dem Studienabschluss hat er 2020 sein Unternehmen gegründet und begonnen, Kundenprojekte erfolgreich umzusetzen.

Mehr Informationen:

www.bytero.io

Titelfoto: ©Pius Zeindl

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