Künstliche Intelligenz: Mit dem KI-Strategen zum Erfolg

In den letzten Jahren hat sich Künstliche Intelligenz (KI) rasant entwickelt und ist von einer visionären Technologie zu einer strategischen Betriebsnotwendigkeit geworden. Einst als der „sexiest job“ des 21. Jahrhunderts gefeiert, haben sich damit auch die Anforderungen an Data Scientists stark gewandelt. Der Fokus liegt längst nicht mehr nur auf dem Bau von Modellen, sondern auf einem umfassenderen, strategischeren Ansatz.

Von Data Scientists zu KI-Strategen

Früher wurden Data Scientists als Schlüsselakteure angesehen, die durch ihre technischen Fähigkeiten einen enormen Wert schaffen konnten. Doch die Realität zeigt, dass über 80% der Proofs of Concept (PoCs) nie den Sprung in produktive Anwendungen schaffen. “Hier kommt der KI-Stratege ins Spiel, der sicherstellt, dass KI-Initiativen nicht nur technisch einwandfrei, sondern auch geschäftlich sinnvoll und umsetzbar sind”, so Tristan Post,  KI-Strategie-Experte und Mitbegründer des AI Strategy Institute.

Die Rolle des KI-Strategen

Ein KI-Stratege übernimmt eine Vielzahl von Aufgaben, die weit über das rein technische Wissen hinausgehen:

• Ausrichtung auf Geschäftsziele: Der KI-Stratege stellt sicher, dass KI-Projekte mit den übergeordneten Geschäftsstrategien harmonieren. Dies beinhaltet die Identifizierung und Priorisierung von Anwendungsfällen, die den größten Mehrwert für das Unternehmen bieten.
• Entwicklung von KI-Roadmaps: Durch die Erstellung detaillierter Fahrpläne wird ein strukturierter und koordinierter Ansatz zur KI-Implementierung gewährleistet. Diese Roadmaps umfassen die Phasen der Implementierung, erforderliche Ressourcen und Zeitpläne.
• Organisatorische Bereitschaft: Erfolgreiche KI-Implementierungen erfordern eine gründliche Bewertung und Anpassung der organisatorischen Strukturen, einschließlich Datenmanagement, Infrastruktur, Talentakquise und kulturellem Wandel.
• Ethik und Regulierung: Ein weiterer entscheidender Aspekt ist die Navigation durch ethische und regulatorische Herausforderungen. Der KI-Stratege entwickelt Governance-Rahmenwerke und Richtlinien, um den verantwortungsvollen Einsatz von KI sicherzustellen.
• Förderung der Zusammenarbeit: Da KI-Projekte oft die Zusammenarbeit verschiedener Abteilungen erfordern, sorgt der KI-Stratege für die notwendige Koordination und Kommunikation zwischen den Teams.

KI-Strategie im Mittelstand

Gerade auch für den Mittelstand ist eine KI-Strategie von großer Bedeutung, um wettbewerbsfähig zu bleiben. KI-Lösungen können hier Effizienzsteigerungen, Kosteneinsparungen und neue Umsatzquellen erschließen. Der erste Schritt ist die Identifizierung von Anwendungsfällen, die den größten Nutzen versprechen. Denkbar sind zum Beispiel der Einsatz von Predictive Maintenance zur Senkung der Ausfallzeiten, Automatisierung von Routineaufgaben zur Produktivitätssteigerung oder datengetriebene Geschäftsmodelle.

Mittelständische Unternehmen sollten sich zunächst auf eng definierte Use-Cases konzentrieren und agil vorgehen. Dabei ist das Verständnis und der richtige Umgang mit den zugrundeliegenden Daten entscheidend. Weiterhin müssen Mitarbeitende geschult und Prozesse angepasst werden, hier spielt der KI-Stratege eine Schlüsselrolle. Auch die Nutzung bestehender Plattformen und Dienstleistungen kann Mittelständlern helfen, schneller von KI zu profitieren.

Der Mittelstand kann erheblich von KI profitieren, wenn er die richtigen Strategien verfolgt. Eine klare Vision und ein fokussierter Aktionsplan sind unerlässlich, um die strategischen Ziele eines Unternehmens zu erreichen. Dazu gehören:

1. Identifizierung der Geschäftstreiber: Welche Probleme kann KI lösen? Ein erfolgreicher KI-Stratege erkennt die wichtigsten Geschäftsprobleme und entwickelt darauf basierende KI-Lösungen.
2. Ressourcenmanagement: Effektiver Einsatz von Ressourcen ist entscheidend. Dies umfasst die Auswahl der richtigen Technologien und die Sicherstellung, dass die Investitionen einen hohen ROI liefern.
3. Schaffung einer KI-Kultur: Eine positive Kultur, in der Mitarbeitende ermutigt werden, innovative Ideen zu entwickeln und Risiken einzugehen, ist entscheidend für den Erfolg von KI-Initiativen.
4. Feasibility Workshops: Vor der großflächigen Einführung sollten Machbarkeitsstudien durchgeführt werden, um das Potenzial der KI zu bewerten und anzupassen.
5. Skalierbare Systeme: Der Aufbau skalierbarer KI-Systeme, unterstützt durch MLOps (Machine Learning Operations), stellt sicher, dass KI-Lösungen effizient und nachhaltig wachsen können.

Warum der KI-Stratege unverzichtbar ist

Die Implementierung von KI erfordert mehr als nur technisches Know-how. Es bedarf einer strategischen Denkweise, um sicherzustellen, dass KI nicht nur ein Hype bleibt, sondern echten, nachhaltigen Wert schafft. Hierbei spielt der KI-Stratege eine unverzichtbare Rolle, indem er die technischen Möglichkeiten mit den geschäftlichen Anforderungen in Einklang bringt.

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