Einführung von KI Künstliche Intelligenz: Wie Unternehmen diese erfolgreich nutzen

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Künstliche Intelligenz wird immer wichtiger, stellt Unternehmen aber auch vor große Herausforderungen. Trotz großem Potenzial kann es viele Hindernisse für die Einführung von KI geben. Führungskräfte müssen ein tiefes Verständnis für die Herausforderungen haben, die in den Geschäftsprozessen bestehen. Und sie müssen wissen, wo sich mit KI ein echter Mehrwert erzielen lässt.

Laut einer letztjährigen Studie des Bitkom e.V. verzeichnete künstliche Intelligenz in der deutschen Wirtschaft einen spürbaren Schub. 2023 nutzten bereits 15 Prozent der Unternehmen KI, ein Jahr zuvor waren es erst 9 Prozent. Der Anteil der Befragten, für die der KI-Einsatz im eigenen Unternehmen kein Thema darstellt, ist 2023 von 64 auf 52 Prozent zurückgegangen. 68 Prozent hielten KI im Jahr 2023 für die wichtigste Zukunftstechnologie, gegenüber 29 Prozent, die in KI einen massiv überschätzten Hype sahen. Die große Mehrheit von 68 Prozent wertete KI als Chance für das eigene Unternehmen, nur 20 Prozent sahen KI als Risiko zum Zeitpunkt der Befragung. 

Generative künstliche Intelligenz ist nach wie vor eine der wichtigsten Technologien, die Führungskräfte für die Nutzung in ihrem Unternehmen in Betracht ziehen. Der KI-Studie 2024 von Deloitte zufolge erwarten 91 Prozent der deutschen Unternehmen eine Produktivitätssteigerung durch den verbreiteten Einsatz von generativer KI.

Viele Hürden bei der Einführung von KI

Trotz des erkannten Potenzials und großen konkreten Interesses kann es viele Hürden bei der Einführung von KI geben, von hohen Kosten über Sicherheitsbedenken bis hin zu einer innovationsfeindlichen Unternehmenskultur. Infolgedessen, berichtet eine Studie von ISG, verlangen Führungskräfte von Anbietern, mögliche Anwendungsfälle und Strategien innerhalb bestehender Dienste zu untersuchen, um einen echten Geschäftswert zu generieren. 

Der gezielte Einsatz von KI zur Verbesserung der Ergebnisse bestehender Anwendungsfälle und zur Erleichterung neuer, komplexerer Anwendungsfälle kann die Akzeptanz fördern. So gelingt es, sicherzustellen, dass künstliche Intelligenz zur Lösung realer geschäftlicher Herausforderungen effektiv beiträgt. Gleichzeitig werden Bedenken hinsichtlich Kosteneffizienz, Genauigkeit und Ethik ausgeräumt. Die Managementebene in Unternehmen sollte den Einsatz zweckmäßiger KI in Betracht ziehen, um den Wert der Geschäftsdaten und die Transparenz ihrer Nutzung erhöhen.

Mehr Transparenz durch künstliche Intelligenz erreichen

Der Druck der Regulierungsbehörden und die allgemeine Skepsis gegenüber verzerrten Resultaten, ähnlich wie bei der Google Gemini-Kontroverse, werden die Erwartungen an einen transparenten und erklärbaren Einsatz von KI in Unternehmen erhöhen. Wenn Unternehmen künftig mit KI-Anwendungen werben werden, können sie nicht damit rechnen, dass ihre Kunden dies auf die leichte Schulter nehmen werden. Sie werden Fragen dazu haben, wie ihre Daten verwendet werden und wie künstliche Intelligenz für sie einen Mehrwert schafft, und das zu Recht. 

Durch die Verwendung spezieller KI-Modelle können Geschäftsführer genauer beschreiben, wie die Daten der Kunden genutzt werden, um letztlich einen größeren Mehrwert zu erzielen. Außerdem ist zu erwarten, dass durch den AI Act die Gesetzgebung in der EU im Laufe des Jahres weitreichende Auswirkungen auf die KI-basierte Datennutzung haben wird. Der Einsatz kleiner Sprachmodelle, einer Komponente von zweckmäßiger KI, verringert das Risiko der Nichteinhaltung solcher Vorschriften, da es weniger wahrscheinlich ist, dass Unternehmen mehr Verbraucherdaten als nötig verwenden.

Mehr Wert aus Daten erhalten durch künstliche Intelligenz

In der großen Menge an digitalen und papierbasieren Dokumenten können wertvolle Daten und verwertbare Erkenntnisse verloren gehen. Fachkräfte damit zu beauftragen, Terabytes von Dokumenten nach Informationen zu durchsuchen, ist ein falscher Einsatz von Ressourcen, der sich negativ auf Produktivität, Effizienz und Erfahrung auswirkt. Die Verwendung eines groß angelegten generativen KI-Modells für diesen Zweck ist jedoch vergleichbar mit dem Einsatz einer Hydraulikpresse, um einen Nagel in ein Brett zu schlagen. Dies wäre unwirtschaftlich und wahrscheinlich nur von begrenztem Erfolg gekrönt, da LLMs anfällig für Ineffizienzen und Halluzinationen aufgrund der riesigen Datenbestände sind, durch die sie navigieren. 

Die Nutzung kleiner Sprachmodelle hingegen ermöglicht es, wertvolle Daten mit einem hohen Maß an Genauigkeit und Effizienz zu erschließen und zu nutzen. Spezialisierte KI-Tools, wie die intelligente Dokumentenverarbeitung (Intelligent Document Processing, IDP), können darauf trainiert werden, einen bestimmten Dokumententyp zu verarbeiten, auch wenn Format, Layout, Größe oder Sprache variieren. IDP ist eine Technologie zur Workflow-Automatisierung, die große Dokumentenströme scannt, liest, extrahiert, kategorisiert und sinnvolle Informationen in Form strukturierter Daten organisiert. Wenn sie trainiert sind, können speziell entwickelte KI-Modelle für die Verarbeitung bestimmter Dokumente eine hohe Straight-Through-Processing (STP) / Dunkelverarbeitung bieten. Künstliche Intelligenz kann dann schnell und präzise die wichtigsten Erkenntnisse aus den Dokumenten mit minimalem Bedarf an menschlicher Aufsicht aufdecken und so Prozesse rationalisieren.

Künstliche Intelligenz zweckmäßig einsetzen

Das Scheitern einer effektiven KI-Implementierung ist in der Regel auf einen unklaren Zweck oder eine unklare Innovationsstrategie zurückzuführen. Es reicht nicht aus, dass die Tools selbst auf bestimmte Bereiche spezialisiert sind. Führungskräfte müssen ein tiefes Verständnis für die Herausforderungen haben, die in den Geschäftsprozessen und Arbeitsabläufen bestehen. Sie müssen wissen, wo KI eingesetzt werden kann, um Automatisierungsmöglichkeiten zu identifizieren und Mitarbeiter zu unterstützen, damit sie ihre Arbeit besser erledigen. Sobald geklärt ist, ob, wo und wie KI einen echten Mehrwert schafft, ist es ratsam, sich nach erfahrenen Anbietern umzusehen, die spezialisierte Lösungen bereitstellen, um die digitale Transformation dort zu beginnen, wo es darauf ankommt.