Einsatz von künstlicher Intelligenz KI-Lösungen: 9 Hürden bei der Implementierung umgehen

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Künstliche Intelligenz transformiert die Geschäftswelt nachhaltig – doch der Weg zur erfolgreichen Nutzung für den messbaren Geschäftserfolg ist nicht immer einfach. KI-Lösungen versprechen zwar Wettbewerbsvorteile und höhere Effizienz, bringen aber auch Herausforderungen mit sich. 

KI-Anwendungen versprechen schnellere Produktionszyklen, optimierte Prozesse und datengestützte Entscheidungen – Unternehmen sehen darin einen Wettbewerbsvorteil und wollen intelligente Anwendungen einführen. Laut einem aktuellen IDC-Report streben 30 Prozent der befragten IT-Entscheider damit eine höhere operative Effizienz an, während 26 Prozent eine schnellere Innovation und 24 Prozent eine verbesserte Mitarbeiterproduktivität als Hauptziele nennen. 

Doch ein Erfolg ist nicht garantiert: Selbst fortgeschrittene KI-Anwender verzeichnen eine Misserfolgsquote von 13 Prozent, während weniger erfahrene Firmen sogar eine Quote von 20 Prozent aufweisen. Mit welchen Stolpersteinen sind Unternehmen konfrontiert? Und wo können Entscheidungsträger ansetzen, um diese zu überspringen? Mit den folgenden Hürden bei der Implementierung von KI-Lösungen sollten sie rechnen:

1. Unternehmen im Anpassungsdilemma

Oft hinken die internen Strukturen, Prozesse und Kompetenzen der Firmen der technologischen Entwicklung hinterher. Während Führungskräfte sich auf neueste KI-Lösungen und ihre Möglichkeiten fokussieren, fehlt es an Wissen, wie sich diese sicher, und verantwortungsvoll in den Arbeitsalltag integrieren lassen. Tipp: Unternehmen brauchen interne Strukturen und externe Beratung, die es erlauben, kontinuierlich den Stand der KI-Entwicklung zu beobachten und schnell auf Neuerungen zu reagieren. Investieren Unternehmen außerdem in die Weiterbildung ihrer Mitarbeiter, stellen sie sicher, dass diese die aktuellen Möglichkeiten und Grenzen von KI kennen.

2. Angebots-Chaos bei KI-Lösungen

Neben den großen Anbietern wie OpenAI oder Cohere tummeln sich zahlreiche Start-ups und Spezialanbieter, die mit ihren Produkten um die Gunst der Unternehmen buhlen. Für Entscheider ist es oft schwierig, den Überblick zu behalten und die passenden Anwendungen zu finden. Hinzu kommt, dass sich die Angebote teilweise in rasanter Geschwindigkeit weiterentwickeln und schnell veralten. Tipp: Mit einem strukturierten Evaluationsprozess lassen sich die KI-Varianten sorgfältig prüfen und miteinander vergleichen. Wenn externe Experten beraten, können Entscheidungsträger Vor- und Nachteile unterschiedlicher Anbieter fundiert einschätzen.

3. Vorhandene Wissenslücken

Viele Führungskräfte und Mitarbeiter haben zurzeit nur oberflächliche Kenntnisse darüber, was KI tatsächlich leisten kann. Dieses mangelnde Wissen führt häufig zu unrealistischen Erwartungen und Fehleinschätzungen. Außerdem erschwert es, die KI-Lösungen in bestehende Strukturen und Abläufe zu integrieren. Tipp: Was kann die KI und wo liegen ihre Grenzen? Mit dem Know-how steigt auch die Akzeptanz. Daher sollten alle beteiligten Mitarbeiter sensibilisiert und geschult werden – mit anschaulichen Beispielen, wie sich KI sinnvoll in Geschäftsprozesse einbinden lässt.

4. Überhöhte Erwartungen an KI-Lösungen

Oft wird KI als das Mittel gesehen, das Probleme im Selbstlauf löst. In der Realität ist ihr Einsatz jedoch wesentlich komplexer. Unternehmen müssen meist erhebliche Vorarbeit leisten: Fehlende Datengrundlagen, unzureichende Infrastruktur oder mangelnde Akzeptanz in der Belegschaft können den Erfolg von KI-Projekten massiv beeinträchtigen. Tipp: Entscheidungsträger sollten unrealistische Erwartungen in Bezug auf Geschwindigkeit, Einfachheit, Kosten und Rentabilität vermeiden und Mitarbeiter frühzeitig in den KI-Prozess einbeziehen. Wenn sie KI gezielt für klar umrissene Aufgaben einsetzen, können sie genau beobachten und erkennen, wo sich noch etwas verbessern lässt.

5. Den zweiten Schritt nicht vor dem ersten gehen

Oft planen Unternehmen bei Einführung von KI bereits zu Beginn hoch komplexe Anwendungsfälle in der Hoffnung auf erleichternde Automatisierung. Die Herausforderung: Die Projektzeit und damit Time to Value sind damit meist deutlich zu lang, die Implementierung kostenintensiv und es kann sich keine Lernkurve bilden. Tipp: Der erfolgversprechendere Weg lautet „Start small, learn, iterate, optimize“, also vom kleinen Projekt hin zum großen und komplexen. Dies verspricht einen schnelleren Mehrwert, eine steilere Lernkurve und positive Technologie-Erfahrungen.

6. Fehleinschätzung von KI-Fähigkeiten

Viele Menschen glauben, KI-Lösungen könnten komplexe Aufgaben im Handumdrehen erledigen. Auch Führungskräfte gehen oft davon aus, dass die Tools zum Beispiel individuelle Kundenangebote erstellen können oder Rückfragen bearbeiten. In der Praxis zeigt sich jedoch, dass KI-Systeme oft an ihre Grenzen stoßen, wenn es um Aufgaben mit hoher Komplexität oder geringer Standardisierung geht. Tipp: Es gilt, genau zu überlegen, welche Aufgaben sich für KI eignen. Gleichzeitig sollten Führungskräfte abwägen, wo menschlicher Kontakt nötig bleibt, um Kunden optimal zu betreuen.

7. KI-Lösungen nicht um ihrer selbst willen einsetzen

Sollte man an dieser Stelle KI einsetzen? Manche Aufgaben und Einsatzszenarien lassen sich auch weiterhin einfacher, schneller und günstiger durch einen Menschen oder besser mit bewährten Automatisierungsmethoden lösen. Nicht immer muss also KI sein, weil es technisch geht. Besonders bei anspruchsvollen Tätigkeiten mit viel Kundenkontakt ist der alleinige Einsatz von KI wenig sinnvoll. Tipp: Unternehmen sollten KI vor allem für Routineaufgaben oder häufig auftretende Anwendungsfälle einsetzen. Bei komplexeren Anliegen kombinieren sie diese am besten mit menschlicher Betreuung.

8. Herausforderung: Umdenken im Management

Wenn KI eingeführt werden soll, tauchen viele Fragen auf: Welche Daten werden benötigt? Wie können die Datensicherheit und der Datenschutz gewährleistet werden? Welche Auswirkungen hat KI auf Arbeitsprozesse und Arbeitsplätze? Diese Themen erfordern ein neues, ganzheitliches Denken. Das C-Level steht vor der Herausforderung, unternehmensweite und zukunftsprägende Entscheidungen in einer technologisch sehr schnelllebigen Zeit zu treffen. Tipp: Ein interdisziplinäres Team kann dabei unterstützen, KI-Aktivitäten zu steuern. Seine Aufgabe ist es, eine klare Strategie zu entwickeln und das Management zu beraten.

9. Implementierung von KI-Lösungen ohne Strategie

Der ad-hoc-Ansatz macht vulnerabel: Wer KI-Lösungen überhastet, punktuell und ohne Betrachtung langfristiger Folgen implementiert, setzt sich unvorhergesehenen Überraschungen aus. Tipp: Eine KI-Strategie sollte alle Aspekte berücksichtigen – von der Infrastruktur über Datenverfügbarkeit bis hin zu Kompetenzen und Governance. Es gilt, klare Ziele und Erfolgskennzahlen zu definieren.

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Identifizierung der am besten geeigneten KI-Lösungen

Die KI-Revolution ist in vollem Gange, doch der Weg zur erfolgreichen Integration gleicht einem Hindernislauf. Wer diese Hürden meistert, kann enorme Wettbewerbsvorteile erzielen. Der Schlüssel liegt dabei in einer ganzheitlichen Strategie, die technische Innovation mit organisatorischer Anpassungsfähigkeit verbindet. Haben Unternehmen einen erfahrenen Partner zur Seite, können sie von dessen Expertise und Marktüberblick profitieren, um die für ihre spezifischen Bedürfnisse am besten geeigneten KI-Lösungen zu identifizieren und zu implementieren. Letztendlich ist der Schlüssel nicht die KI selbst, sondern die Fähigkeit des Unternehmens, sie strategisch und verantwortungsvoll einzusetzen – denn sie ist kein Allheilmittel, sondern ein mächtiges Werkzeug, das es klug zu nutzen gilt.