6 Schritte zur erfolgreichen Einführung von Generativer KI in Ihrem Unternehmen

Die rasante Entwicklung und die hohen Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf Wirtschaft, Gesellschaft und viele weitere Bereiche sind enorm. In einer BANI-Welt—gekennzeichnet durch Brüchigkeit (Brittle), Ängstlichkeit (Anxious), Nichtlinearität (Nonlinear) und Unverständlichkeit (Incomprehensible) — ist es für Unternehmen unerlässlich, eine klare Implementierungsstrategie zu verfolgen. Ebenso wichtig ist das Up-/Reskilling der Mitarbeitenden im KI-Bereich, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Die Einführung von Generativer Künstlicher Intelligenz (Gen-KI) erfordert jedoch ein sorgfältiges Vorgehen, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Die folgenden sechs Schritte helfen Ihnen dabei, Gen-KI erfolgreich in Ihrem Unternehmen zu implementieren:

Schritt 1: Klare Ziele, Anwendungsbereiche und Budget definieren

Beginnen Sie damit, die spezifischen Ziele festzulegen, die Sie durch die Einführung von Gen-KI erreichen möchten. Identifizieren Sie konkrete Anwendungsbereiche oder sogar neue Geschäftsmodelle, in denen Gen-KI Ihrem Unternehmen einen Mehrwert bieten kann. Ein klares Verständnis Ihrer Ziele, Einsatzfelder und der Budgetplanung ist entscheidend für eine effektive Implementierungsstrategie.

Schritt 2: Verfügbarkeit und Qualität der Daten bewerten

Daten sind das wertvollste Kapital Ihres Unternehmens und entscheidend für den Erfolg von Gen-KI. Überprüfen Sie die Verfügbarkeit und Qualität der Daten, die für Ihr Gen-KI-Vorhaben benötigt werden. Identifizieren Sie mögliche Lücken in der Datenverfügbarkeit und -qualität. Entwickeln Sie einen Plan zur Beschaffung, Bereinigung und Integration der notwendigen Daten für Ihr Vorhaben. Mögliche Datenquellen können beispielsweise unternehmensintern oder öffentlich sein und sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten umfassen.

Schritt 3: Auswahl des richtigen Gen-KI-Frameworks

Die Wahl des geeigneten Gen-KI-Frameworks oder der richtigen Lösung ist entscheidend für den Erfolg Ihrer Implementierung. Berücksichtigen Sie dabei:

• Skalierbarkeit: Kann die Lösung mit Ihrem Unternehmen wachsen?

• Benutzerfreundlichkeit: Ist die Lösung für Ihr Team leicht zugänglich und verständlich? Benötigt es eine Weiterbildung oder Umschulung?

• Kompatibilität: Passt die Lösung zu Ihren bestehenden Systemen?

• Ethik/Recht: Entspricht die Lösung rechtlichen und ethischen Vorgaben? Was sind die Risiken?

• Spezifische Anforderungen: Erfüllt die Lösung die besonderen Bedürfnisse Ihrer Anwendungsfälle?

  
  

Erwägen Sie den Austausch mit KI-Experten in dieser Business-Community oder beauftragen Sie spezialisierte, erfahrene Anbieter, um die beste Lösung für Ihr Unternehmen zu finden.

Schritt 4: Teamaufbau und Kompetenzentwicklung

Die Implementierung von Gen-KI erfordert die Zusammenarbeit verschiedener Abteilungen und Fachrichtungen. Stellen Sie ein interdisziplinäres Team zusammen, das Expertise in folgenden Bereichen vereint:

• Künstliche Intelligenz und Data Science

• Branchenspezifisches Fachwissen

• IT-Infrastruktur, Sicherheit und Recht

  
  

Fördern Sie eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und investieren Sie in das Up-/Reskilling Ihrer Mitarbeitenden. So stellen Sie sicher, dass Ihr Team über das notwendige Wissen und die Fähigkeiten verfügt, um effektiv mit Gen-KI-Technologien zu arbeiten.

Schritt 5: Durchführung von Pilotprojekten und iterative Implementierung

Starten Sie mit Experimenten und kleinen Pilotprojekten, um die Effektivität von Gen-KI in Ihren spezifischen Anwendungsfällen zu testen. Nutzen Sie diese ersten Erfahrungen, um:

• Feedback zu sammeln: Was funktioniert gut? Wo gibt es Verbesserungsbedarf?

• Strategien anzupassen: Passen Sie Ihre Implementierungs-, Daten- oder Unternehmensstrategie basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen an.

• Leistung zu überwachen: Überprüfen Sie die Ergebnisse.

  
  

Dieser iterative Ansatz ermöglicht eine kontrollierte und erfolgreiche Implementierung von Gen-KI in Ihrem Unternehmen, bevor Sie zu grösseren Implementierungsschritten übergehen.

Schritt 6: Leistung überwachen und ethische Überlegungen einbeziehen

Überwachen Sie kontinuierlich die Leistung Ihrer Gen-KI-Systeme, um sicherzustellen, dass sie effektiv und zielgerichtet arbeiten. Berücksichtigen Sie dabei:

• Robuste Überwachungsmechanismen: Implementieren Sie Systeme, um mögliche Verzerrungen, Fehler oder Ineffizienzen zu erkennen.

• Ethische und rechtliche Aspekte: Achten Sie auf ethische Bedenken, rechtliche Aspekte und Fairness.

• Aktualisierung von Richtlinien: Überprüfen und aktualisieren Sie regelmässig Ihre KI-Richtlinien, um aktuellen ethischen Standards und gesetzlichen Anforderungen gerecht zu werden.

Autor: Michael Achermann - Quelle: www.achermann.ch

Machine Learning – die künstliche Intelligenz der Maschine

Künstliche Intelligenz (KI) und "Machine Learning" (ML) sind Megatrends, die unsere Welt grundlegend verändern. Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und ermöglicht IT-Systemen, selbstständig Lösungen für Probleme zu finden, indem sie aus Daten lernen. Aber was steckt wirklich hinter diesem Begriff?

Illustration by 16zu9 - www.16zu9.ch

Kein Hokuspokus, sondern Mathematik und Daten

Machine Learning klingt oft wie Magie: Die Algorithmen können die Zukunft voraussagen und diese sogar beeinflussen. Sie erkennen Chancen und Risiken, die wir nicht sehen, und lösen Probleme, die wir nicht lösen können. Doch all das basiert auf dem Lernen aus der Vergangenheit, konkret aus historischen Daten. Kein Zauber also, sondern das Ergebnis effizienter Datensammlung und Verarbeitung.

Die Macht der Daten

Seit Jahrzehnten sammeln Computer Daten wesentlich effizienter und fehlerfreier als der Mensch. Mit Algorithmen stellen sie schon heute beeindruckend genaue Prognosen. Je schneller die Rechner werden und je mehr qualitativ hochwertige Daten zur Verfügung stehen, desto präziser werden die Vorhersagen. Der Fortschritt in der Rechenleistung und der Zugang zu umfangreichen Datenmengen sind Schlüsselfaktoren für den Erfolg von Machine Learning.

Daten sind das neue Gold

Jeder Mensch, jedes Gerät, jeder Haushalt und jeder Geschäftsprozess hinterlässt Datenspuren. Über Cloud-Plattformen greifen Maschinen in nie dagewesener Form und Geschwindigkeit auf diese Daten zu, analysieren sie und lernen kontinuierlich daraus. Dank leistungsstarker Computersysteme können Algorithmen große Datenmengen, wie Bewegungsdaten, Bilder, Videos oder Geräusche, verarbeiten. Im Gegensatz zum menschlichen Gehirn erkennen diese Algorithmen komplexe Muster in riesigen Datenmengen und lernen stetig dazu, was sie immer intelligenter macht.

Machine Learning als Geschäftsmodell

Maschinelles Lernen ist längst state of the art. Tech-Giganten wie Google, Microsoft, IBM und AWS bieten Machine-Learning-APIs und Tools über ihre Cloud-Plattformen an, die es Entwicklern ermöglichen, ohne tiefgehende Programmier- und mathematische Kenntnisse, intelligente Dienste zu erstellen. Unternehmen aus allen Branchen nutzen maschinelles Lernen, um ihren Geschäftserfolg zu steigern. Kunden erhalten bessere Empfehlungen, Mitarbeitende genauere Prognosen, und Entscheidungsträger wertvolle Einblicke, um Risiken zu minimieren und Chancen zu maximieren.

Aktuelle KI-Tools und Plattformen:

1. Google Cloud AI: Bietet eine breite Palette an KI- und ML-Diensten, einschließlich vorgefertigter Modelle und Tools für Entwickler.

2. Microsoft Azure AI: Eine leistungsfähige Plattform, die KI-Modelle und kognitive Dienste bietet, um intelligente Anwendungen zu entwickeln.

3. IBM Watson: Bekannt für seine fortschrittlichen KI-Fähigkeiten, bietet Watson eine Vielzahl von Tools zur Textanalyse, Bildverarbeitung und für das maschinelle Lernen.

4. Amazon Web Services (AWS) Machine Learning: AWS bietet eine umfassende Palette an Machine-Learning-Services, die von vortrainierten Modellen bis hin zu kompletten Entwicklungsplattformen reichen.

5. Hugging Face: Eine Open-Source-Plattform, die vortrainierte Modelle und Werkzeuge für Natural Language Processing (NLP) und andere ML-Aufgaben bietet.

6. TensorFlow und PyTorch: Zwei der bekanntesten Open-Source-Frameworks für maschinelles Lernen, die von Entwicklern weltweit genutzt werden.

   
   

Herausforderungen der BANI-Welt

Die moderne Welt ist geprägt von den Eigenschaften der BANI-Welt: Brittle (zerbrechlich), Anxious (ängstlich), Nonlinear (nicht linear) und Incomprehensible (unverständlich). In dieser Welt ist es entscheidend, dass Machine Learning und KI flexibel, robust und anpassungsfähig sind.

• Zerbrechlichkeit: Systeme müssen resilient sein, um in einer Welt, die durch plötzliche und tiefgreifende Veränderungen geprägt ist, bestehen zu können. Machine Learning muss sich ständig weiterentwickeln, um mit unvorhersehbaren Ereignissen umzugehen.

• Angst: Mit der zunehmenden Automatisierung und Entscheidungskraft von Maschinen entstehen auch Ängste, sei es durch den Verlust von Arbeitsplätzen oder die Sorge um Datenschutz und Sicherheit. Transparenz in KI-Entscheidungen und ein verantwortungsvoller Umgang mit Daten sind wichtiger denn je.

• Nicht-Linearität: Die Auswirkungen von Handlungen und Entscheidungen in einer BANI-Welt sind oft nicht direkt proportional. Machine Learning-Modelle müssen daher in der Lage sein, nicht-lineare Zusammenhänge zu erkennen und mit Unsicherheiten umzugehen.

• Unverständlichkeit: Komplexe Modelle und Algorithmen sind oft schwer nachvollziehbar. Um das Vertrauen in KI zu stärken, müssen Tools entwickelt werden, die die Entscheidungsfindung verständlicher und nachvollziehbarer machen. Erklärbare KI (Explainable AI) ist ein Schlüssel, um die Akzeptanz von Machine Learning in einer BANI-Welt zu fördern.

  
  

Bildung als Schlüssel

Um die Vorteile von KI und Machine Learning effektiv nutzen zu können, sind qualifizierte Fachkräfte gefragt. Ausbildungsinstitute wie das IBAW bieten verschiedene Bildungsmodule im Bereich Data Science an, wie beispielsweise Prinzipien von Machine Learning, praktische Anwendungen von KI oder Programmierung mit R und Python. Diese Programme vermitteln praxisnah die notwendigen Fähigkeiten, um mit maschinellem Lernen erfolgreich zu arbeiten.

Die Frage nach der Intelligenz

Der Unterschied zwischen künstlicher und menschlicher Intelligenz bleibt ein spannendes Thema. Ist menschliche Intelligenz kreativer? Ist künstliche Intelligenz logischer und präziser? Wird der nächste Picasso ein Roboter sein, oder kann eine Maschine vielleicht sogar die Magie der Liebe erlernen? Auf viele dieser Fragen gibt es noch keine Antworten. Doch wer weiss, was die Zukunft und das ständige Dazulernen mit sich bringen werden.

Autor: Michael Achermann - Quelle: www.achermann.ch

Monsterwelle im Anflug - Ist Ihr Unternehmen bereit oder droht eine Bruchlandung?

Die erste Welle der digitalen Transformation der VUCA-Welt ist vorbei - nun folgt die Monsterwelle der BANI-Welt.

Illustration by 16zu9 - www.16zu9.ch

In den letzten Jahren haben Bots, Apps, soziale Netzwerke, Smartwatches, selbstfahrende Fahrzeuge, vernetzte Haushaltsgeräte, Fitnesstracker und unzählige weitere digitale Gadgets unseren beruflichen und privaten Alltag grundlegend verändert. Diese Entwicklungen markieren die erste Welle der digitalen Transformation. Doch nun rollt die nächste, noch mächtigere Welle heran – eine wahre Monsterwelle der Digitalisierung, die Gesellschaft und Wirtschaft erneut tiefgreifend verändern wird.

Diese neue Welle wird innerhalb weniger Jahre ein völlig anderes Bild der Gesellschaft und Wirtschaft hinterlassen, als wir es heute kennen. Traditionelle Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre Geschäftsmodelle, Produkte, Prozesse und Services zügig und konsequent zu digitalisieren. Wer nicht mithalten kann, wird die Monsterwelle nicht surfen, sondern untergehen. Ein verantwortungsbewusstes Management stellt sich daher zu Recht die Frage: Ist Ihr Unternehmen bereit für die Zukunft oder droht ein Crash?

BANI-Welt: Die neuen Spielregeln der digitalen Transformation

Die nächste Welle der digitalen Transformation findet in einer BANI-Welt statt – einer Welt, die geprägt ist von Zerbrechlichkeit (Brittle), Angst (Anxious), Nicht-Linearität (Nonlinear) und Unverständlichkeit (Incomprehensible). Diese neuen Rahmenbedingungen stellen Unternehmen vor einzigartige Herausforderungen:

1. Zerbrechlichkeit (Brittle): Systeme und Prozesse sind anfälliger denn je für Störungen und Zusammenbrüche. Unternehmen müssen in der Lage sein, schnell auf Veränderungen zu reagieren und ihre Strukturen resilienter zu gestalten, um plötzlichen Marktverschiebungen standzuhalten.

2. Angst (Anxious): Die Geschwindigkeit und Unberechenbarkeit der Veränderungen führen zu Unsicherheiten und Ängsten – sowohl bei Führungskräften als auch bei Mitarbeitenden. Klare Kommunikation, Transparenz und eine positive Fehlerkultur sind entscheidend, um diese Ängste zu mindern und das Vertrauen zu stärken.

3. Nicht-Linearität (Nonlinear): Ursache und Wirkung stehen oft in keinem direkten Zusammenhang mehr. Kleine Ereignisse können große Auswirkungen haben, und umgekehrt. Unternehmen müssen sich auf diese Unvorhersehbarkeit einstellen und flexible Strategien entwickeln, die es ihnen ermöglichen, unerwartete Chancen und Risiken schnell zu erkennen und darauf zu reagieren.

4. Unverständlichkeit (Incomprehensible): Die zunehmende Komplexität macht es schwierig, Entwicklungen und deren Auswirkungen vollständig zu verstehen. Unternehmen benötigen daher Werkzeuge und Methoden, um trotz Unklarheiten handlungsfähig zu bleiben, etwa durch den Einsatz erklärbarer KI oder durch verstärkte Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams.

   
   

Fitnesscheck: Ist Ihr Unternehmen bereit für den Anflug der Zukunft?

Überprüfen Sie den digitalen Reifegrad Ihres Unternehmens mit den folgenden 14 Fragen:

1. Kundenorientierung: Ist das Unternehmen konsequent auf den Kunden ausgerichtet und pflegt es kontinuierlich den Kontakt zu seinen Kunden?

2. Verantwortungsbewusstsein: Fühlen sich die Geschäftsleitung und die Mitarbeitenden für die digitale Transformation des Unternehmens verantwortlich?

3. Daten-/KI-Strategie: Existiert eine umfassende und zukunftsgerichtete Daten-/KI-Strategie?

4. Datenanalyse: Werden strukturierte und unstrukturierte Daten aktiv gesammelt, analysiert und für geschäftsrelevante Entscheidungen genutzt?

5. Einbindung digital Natives: Können Digital Natives den Geschäftserfolg aktiv mitgestalten?

6. Digitale Kompetenzen: Verfügen die Mitarbeitenden über fortgeschrittene digitale Skills, wie Data Science, Artificial Intelligence (KI) oder erweiterte Anwenderkenntnisse?

7. Nutzung digitaler Tools: Werden moderne digitale Tools eingesetzt, wie beispielsweise Microsoft Teams oder ChatGPT?

8. Wissensmanagement: Nutzen und aktualisieren die Mitarbeitenden aktiv eine Wissensdatenbank (KBM), um Wissen unternehmensweit zu teilen?

9. Digitalisierte Prozesse: Sind die internen Prozesse, Kundenservices und Angebote digitalisiert?

10. Innovationskultur: Herrscht im Unternehmen eine experimentierfreudige und lernorientierte Innovationskultur?

11. Digitale Geschäftsmodelle: Werden neue, digitale Geschäftsmodelle entwickelt und ausgerollt?

12. Agile Strukturen: Sind flache Hierarchien etabliert und arbeiten Teams als autonome, selbstregulierende Einheiten?

13. Unterstützung durch Agil Coaches: Wird das Unternehmen von Agil Coaches unterstützt, um agile Methoden effektiv zu implementieren?

14. Digitale KPIs: Umfassen die Messkriterien (KPIs) neben traditionellen Kennzahlen auch digitale Werte, wie z.B. Anzahl Websitebesucher, Newsletter-Abonnenten, Social Media Interaktionen (Likes, Shares), CRM-Qualitätskennzahlen, Kundenzufriedenheit und Innovationskulturindex?

    
    

Ergebnisse Ihres Fitnesschecks: Absturz oder Höhenflug?

Wenn Sie weniger als 12 Fragen mit „Ja“ beantwortet haben, besteht dringender Handlungsbedarf! Fehlende digitale Kompetenzen, eine unzureichende Sammlung und Analyse von Daten oder das Fehlen digitaler KPIs sind kurzfristig korrigierbar. Unternehmen sollten gezielt bei der Rekrutierung auf fehlende digitale Fähigkeiten achten und bestehende Mitarbeitende gezielt weiterbilden. Weiterbildungen bei Instituten wie dem IBAW bieten Programme zu Agil Coaches, KI-Spezialisten, Data Scientisten, Wirtschaftsinformatikern, Applikationsentwicklern oder Scrum Mastern an, die das notwendige Know-how vermitteln.

Turbulenzen der digitalen Zukunft meistern

Die bevorstehende Monsterwelle der digitalen Transformation bringt neue Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen, Blockchain, das Internet der Dinge (IoT) und erweiterte Realität (AR/VR) in den Vordergrund. Diese Technologien werden Geschäftsmodelle weiter verändern, Prozesse automatisieren und die Kundenerfahrung personalisieren. Unternehmen müssen flexibel, agil und innovationsfreudig sein, um in dieser dynamischen Umgebung erfolgreich zu bleiben.

Strategien für die BANI-Welt: Anpassungsfähigkeit als Schlüssel

In der BANI-Welt ist Anpassungsfähigkeit entscheidend. Unternehmen müssen nicht nur auf die technologische Entwicklung setzen, sondern auch ihre Organisationsstrukturen und Kulturen anpassen. Eine klare, flexible Digitalstrategie, die regelmässig überprüft und angepasst wird, ist der beste Flugplan, um in einer zerbrechlichen, nicht-linearen und oft unverständlichen Welt zu navigieren. Das Verständnis und die gezielte Bewältigung von Unsicherheiten und Komplexität sind die neuen Erfolgskriterien in der digitalen Ära.

Schlussfolgerung

Die digitale Transformation ist ein fortlaufender Prozess, und die nächste Welle wird Unternehmen vor neue Herausforderungen stellen. Nur wer sich jetzt fit macht und die notwendigen digitalen Fähigkeiten entwickelt, wird erfolgreich auf der kommenden Monsterwelle surfen können, ohne abzustürzen. Durch eine klare Strategie, den Aufbau digitaler Kompetenzen und eine agile Unternehmenskultur wird der Weg für eine erfolgreiche Zukunft in der BANI-Welt geebnet.

Autor: Michael Achermann - Quelle: www.achermann.ch