Erfolgsfaktor Künstliche Intelligenz – so machen Sie Ihr Unternehmen fit für die Zukunft

17. Dezember 2024

Markus Zeischke

Künstliche Intelligenz (KI) ist weit mehr als nur eine technologische Innovation. Sie repräsentiert einen umfassenden Wandel in der Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und wachsen. Von Effizienzsteigerungen über neue Geschäftschancen bis hin zu datenbasierten Entscheidungen – KI bietet enorme Möglichkeiten. Aber: Einfach nur die entsprechenden Technologien einsetzen reicht nicht aus. Damit Ihr Unternehmen wirklich profitiert, brauchen Sie eine klare Strategie und ein stabiles Fundament. In diesem Beitrag stellen wir die fünf entscheidenden Schritten vor, um fit für KI zu werden – von der Strategie bis zur Umsetzung.

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Keynote: In 5 Schritten fit für KI – von der Strategie zur Umsetzung

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Warum KI gerade jetzt entscheidend ist

Künstliche Intelligenz hat sich längst von einem bloßen Trend zu einer zentralen Technologie entwickelt, die ganze Branchen transformiert. Ihre Anwendung reicht weit über die bekannte Generierung von Texten, Bildern und Videos hinaus: Sie ermöglicht die Automatisierung komplexer Prozesse, die Optimierung von Geschäftsabläufen, die Entwicklung von Innovationen und die Erstellung personalisierter Kundenerlebnisse.

Laut der IDC-Studie „The Business Opportunity of AI” setzen bereits 71 % der Unternehmen auf KI-Technologien, und der Erfolg spricht für sich: Für jeden investierten Dollar in KI erzielen sie durchschnittlich einen ROI von 3,5 USD. Unternehmen, die KI strategisch und nachhaltig integrieren, können sich also einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil sichern und ihre Zukunftsfähigkeit stärken. Dabei ist ein systematisches Vorgehen entscheidend, um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen.

Die 5 Schritte zur KI-Exzellenz

Der Weg zur erfolgreichen Einführung von KI beginnt mit einer klaren Strategie und einem strukturierten Vorgehen. Es geht darum, dein Unternehmen nicht nur technologisch, sondern auch kulturell und organisatorisch vorzubereiten.

Dies startet mit der Modernisierung der IT-Infrastruktur, um die Grundlage für datenintensive KI-Anwendungen zu schaffen. Danach folgt die Definition einer klaren KI-Strategie, die auf die spezifischen Ziele deines Unternehmens zugeschnitten ist. Der dritte Schritt fokussiert sich auf die Auswahl des passenden Technologie-Stacks, um Innovationen mit KI und Cloud-Diensten effektiv voranzutreiben. Außerdem sollte eine Unternehmenskultur etabliert werden, die datenbasiertes Denken und kontinuierliches Lernen fördert. Ein letzter wichtiger Punkt ist schließlich, dass KI-Projekte sicher und verantwortungsvoll umgesetzt werden, um Risiken zu minimieren und Vertrauen aufzubauen.

1. Modernisierung der IT-Infrastruktur

Eine solide IT-Infrastruktur ist das Rückgrat jeder KI-Strategie. Alte Systeme und fragmentierte Datenlandschaften sind häufig ein Hindernis. Bringen Sie Ihre IT auf den neuesten Stand, um den hohen Anforderungen von KI-Anwendungen gerecht zu werden. Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure bieten Ihnen die nötige Flexibilität und Skalierbarkeit, um datenintensive KI-Projekte erfolgreich umzusetzen.

Der Weg, um die eigene Organisation bereit für KI zu machen, ist nicht ohne Herausforderungen. Eine der größten Hürden besteht darin, KI in bestehende Systeme und Prozesse zu integrieren. Viele Unternehmen arbeiten zum Teil noch mit veralteten IT-Strukturen, die nicht für datenintensive Anwendungen ausgelegt sind. Es muss sichergestellt, dass die Infrastruktur robust, sicher und skalierbar ist, um den Anforderungen von KI-Projekten gerecht zu werden.

Ein entscheidender Schritt bei der Vorbereitung auf KI sind daher Migrationen und Modernisierungen – also der Übergang von alten Technologien und Prozessen zu modernen, cloudbasierten Ansätzen. Dadurch können technische Schulden reduziert, Daten konsolidiert und eine globale Plattform realisiert werden, die KI-Projekte unterstützt.

Die Cloud spielt dabei eine zentrale Rolle. Sie bietet die notwendige Flexibilität, um KI-Projekte effizient umzusetzen und zu skalieren, ohne die Kosten aus dem Ruder laufen zu lassen. Plattformen wie Microsoft Azure bieten hier flexible Skalierbarkeit, leistungsstarke Automatisierung und umfassende Sicherheitsmaßnahmen.

Für Unternehmen, die sensible Daten On-Premises behalten wollen, gibt es hybride Lösungen. Mit Technologien wie Azure Arc können Unternehmen Azure-Dienste sowohl in der Cloud als auch lokal nutzen, um eine sichere und konsistente Umgebung für ihre Anwendungen und Daten zu schaffen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es wichtig ist, KI nicht isoliert zu betrachten. Daten, Apps und die Infrastruktur bilden die Grundlage jeder erfolgreichen KI-Implementierung. Nur wenn diese Elemente zusammenspielen, können Unternehmen das volle Potenzial von KI ausschöpfen:

• Eine flexible Infrastruktur stellt die Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit sicher.
• Hochwertige Daten sind das Herzstück von KI – sie bestimmen die Genauigkeit und den Erfolg der Modelle.
• Moderne, optimierte Apps sorgen dafür, dass KI-Lösungen effizient genutzt werden können.

2. Entwicklung einer klaren KI-Strategie

Auch wenn alles sich schnell entwickelt, ist es nie zu spät, mit einer KI-Strategie zu beginnen. Starten Sie aber nicht planlos, sondern mit einem klaren Ziel vor Augen. Überlegen Sie sich: Welche Prozesse möchten Sie optimieren? Wo bringt Ihnen KI den größten Nutzen? Mit einer gut durchdachten Roadmap können Sie Ressourcen effizient einsetzen und den Fokus auf die vielversprechendsten Anwendungsfälle legen:

• Definieren Sie ein klares und messbares Problem: Nicht jede Herausforderung in Ihrem Unternehmen kann oder sollte mit KI gelöst werden. Ein gutes Problem ist eines, das klar definiert, messbar und wichtig für Ihr Business ist. Es sollte einen direkten Einfluss auf die Unternehmensziele haben und durch den Einsatz von KI spürbar verbessert werden können.
• Lösen Sie Probleme für das richtige Publikum: Es ist entscheidend, zu verstehen, wer von der Lösung profitiert. Ob es sich um Kunden, interne Teams oder Partner handelt – deren Bedürfnisse und Erwartungen sollten im Mittelpunkt stehen. Nur so können Sie sicherstellen, dass Ihre KI-Lösung den gewünschten Mehrwert bietet und auch tatsächlich genutzt wird.

Konzentrieren Sie sich auf die Anwendungsfälle, die den größten Mehrwert bringen, und arbeiten Sie schrittweise. Große Chancen liegen derzeit in zwei Bereichen:

1. Effizienzsteigerung: KI kann repetitive Aufgaben schneller und genauer erledigen, wodurch Zeit und Kosten eingespart werden.
2. Umsatzwachstum: KI hilft Ihnen, Kundenbedürfnisse besser zu verstehen, personalisierte Erlebnisse zu schaffen und innovative Produkte oder Dienstleistungen zu entwickeln.

Um KI-Anwendungsfälle zu bewerten und zu priorisieren, können Sie ein einfaches Framework nutzen:

1. Ideation-Session: Bringen Sie alle relevanten Stakeholder zusammen, um potenzielle Anwendungsfälle zu sammeln und zu diskutieren.
2. Priorisierung: Bewerten Sie die Anwendungsfälle nach Aufwand und potenziellem geschäftlichen Nutzen. Berücksichtigen Sie dabei auch, wie gut sie in Ihre bestehende Infrastruktur integriert werden können.
3. Umsetzung von MVPs (Minimal Viable Product): Beginnen Sie mit den Top 3 priorisierten Anwendungsfällen, um schnelle Erfolge zu erzielen und wertvolle Insights zu erhalten.

3. Auswahl des passenden Tech-Stacks

Nicht jede Technologie passt zu jedem Projekt. Der Erfolg hängt davon ab, die richtigen Tools und Plattformen auszuwählen. Von generativer KI über Machine Learning bis zu Analytics-Services – wählen sie Technologien, die auf Ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind.

Aber wie wählt man den richtigen Technologie-Stack für KI-Initiativen aus? Die Wahl der richtigen Technologie hängt oft von mehreren Faktoren ab, darunter die spezifischen Anforderungen des Unternehmens, die vorhandenen Ressourcen und die gewünschten Ergebnisse.

Für Unternehmen, die maßgeschneiderte Lösungen benötigen und über die notwendigen Ressourcen und Fähigkeiten verfügen, ist der Eigenbau eine attraktive Option. Microsoft Azure bietet mit Angeboten wie Azure AI Foundry eine flexible und skalierbare Umgebung, in der Unternehmen ihre eigenen KI-Modelle entwickeln und anpassen können. Dieser Weg ermöglicht es, spezifische Anforderungen zu erfüllen und gibt Unternehmen die vollständige Kontrolle über ihre KI-Implementierungen.

Für Unternehmen, die schnell und effizient KI-Lösungen implementieren möchten, sind fertige Lösungen wie Microsoft Copilot benutzerfreundliche Lösungen, die in bestehende Umgebungen integriert werden können.

Die Entscheidung zwischen maßgeschneiderten Lösungen und vorgefertigten Produkten hängt also von den individuellen Anforderungen und Zielen des Unternehmens ab. Beide Ansätze bieten erhebliche Vorteile, aber es ist wichtig, die richtige Balance zwischen Kontrolle, Flexibilität und Geschwindigkeit zu finden.

4. Förderung einer KI-Kultur im Unternehmen

KI allein macht noch keinen Erfolg – es braucht auch die richtigen Leute und eine passende Unternehmenskultur. Aber wie baut man eine echte Kultur rund um Künstliche Intelligenz auf? Es gibt keinen universellen Ansatz, da jedes Unternehmen einen eigenen Kontext, eine eigene Kultur und unterschiedliche Fähigkeiten hat. Doch auf Basis der Erfahrungen vieler Unternehmen kann man einige wichtige Aspekte nennen.

Es sollte ein Umfeld geschaffen werden, in dem Teams datenbasiert arbeiten, Innovationen nutzen und offen für neue Technologien sind. Ein häufig genutztes Mittel sind Schulungen, um die Belegschaft fit für den Umgang mit KI zu machen. Außerdem ist es wichtig, selbst zu erleben, wie KI die eigene Arbeit bereichern kann.

Durch Beispiele im eigenen Unternehmen kann dabei eine höhere Akzeptanz erreicht werden als durch allgemeine Beispiele und Case Studies. Wenn es ein erfolgreiches KI-Projekt im Unternehmen gibt, sollten die Ergebnisse geteilt werden und auch andere Bereich dazu ermutigt werden, eigene KI-Initiativen zu starten.

5. Sicherstellung von Governance und Sicherheit

KI sollte nicht nur funktionieren, sondern auch sicher und ethisch sein. Es gibt große Chancen bei der Nutzung von KI, aber gleichzeitig auch große Risiken. Aus diesem Grund sollte ein Unternehmen klare Richtlinien für den Umgang mit KI entwickeln und auf gesetzliche Vorgaben achten.

Warum ist das wichtig? Die Priorisierung einer sicheren und verantwortungsvollen Nutzung von KI minimiert Risiken und schafft Vertrauen in die Technologie. Dies umfasst die Implementierung von Sicherheits- und Governance-Maßnahmen, um den Schutz von Daten und Anwendungen zu gewährleisten:

1. Schützen und regeln Sie den Zugriff auf Daten, um eine sichere Bereitstellung und Skalierung zu ermöglichen.
2. Implementieren Sie Sicherheitssysteme, die Angriffe auf Modelle frühzeitig erkennen und blockieren, und filtern Sie potenziell risikobehaftete Inhalte vor der Ausgabe.
3. Scannen Sie Modelle auf Schwachstellen, bevor sie in die Umgebung implementiert werden.
4. Schützen Sie Anwendungen von der Codebasis bis zur Laufzeit durch proaktive Verwaltung und reaktive Bedrohungsabwehr.

Unternehmen, die mit verantwortungsvoller KI beginnen möchten, sollten unter anderem diese Bereiche im Hinterkopf haben:

• Datensicherheit und Datenschutz: Wie sensibel sind die verwendeten Daten?
• Rechtliche und ethische Überlegungen: Welche Vorschriften oder ethischen Richtlinien müssen beachtet werden?
• Potenzielle Missbrauchsrisiken: Wie wahrscheinlich ist ein Missbrauch der KI-Technologie?
• Auswirkungen auf die Gesellschaft: Welche positiven oder negativen Folgen könnte die Technologie haben?

Die Einführung solcher Maßnahmen und Werkzeuge stärkt nicht nur den Schutz und die Sicherheit, sondern unterstützt auch Unternehmen dabei, die Chancen der KI sicher und verantwortungsbewusst zu nutzen.

Starten Sie jetzt Ihre KI-Initiative!

Die Einführung von KI ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Mit den richtigen Schritten können Sie jedoch ein solides Fundament schaffen, um Ihr Unternehmen zukunftssicher zu machen. Die Chancen sind riesig – wenn Sie tiefer in das Thema einsteigen wollen, schauen Sie sich jetzt die Aufzeichnungen der Microsoft Azure Tech Week an!