Erfolgreiche KI-Projekte: Pragmatismus schlägt Technologieenthusiasmus
Künstliche Intelligenz ist mittlerweile allgegenwärtig. Auf Geschäftsveranstaltungen und Technologiekonferenzen sowie in Branchenprognosen wird sie als Schlüssel zu mehr Produktivität hervorgehoben. Unternehmen sehen sich daher einem hohen Druck ausgesetzt, in KI zu investieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Vor diesem Hintergrund ist es wenig verwunderlich, dass im vergangenen Jahr laut dem Digitalverband Bitkom fast jedes dritte Unternehmen in Deutschland KI-Technologien einsetzte. Doch trotz dieser Dynamik sind belastbare Erfolgsgeschichten nach wie vor relativ selten. Zwar berichteten im Rahmen einer PwC-Befragung über die Hälfte der Unternehmen, die KI-Agenten einsetzen, von Kosteneinsparungen, doch zugleich zeigte eine Untersuchung von IDC in Zusammenarbeit mit Lenovo, dass von 33 KI-Proof-of-Concepts lediglich vier produktiv umgesetzt wurden. Die Frage lautet, wie es Unternehmen gelingen kann, ihre KI-Initiativen über das Experimentierstadium hinauszuführen und so messbaren Geschäftserfolg zu generieren. Nach unserer Erfahrung sind dabei vor allem drei Aspekte maßgeblich:
Inhalt
Wirtschaftlichen Nutzen priorisieren
Damit KI einen messbaren ROI liefern kann, sollten Unternehmen zunächst analysieren, an welchen Stellen KI dabei helfen kann, die Effizienz zu steigern, indem Prozesse optimiert oder Mitarbeitende von zeitraubenden Routineaufgaben entlastet werden. Konkret bedeutet das, KI-Investitionen am jeweiligen Use Case auszurichten. Denn KI-Projekte ohne Bezug zu einer zentralen geschäftlichen Herausforderung geraten schnell zu teuren Experimenten ohne greifbare Ergebnisse.
Unser Tipp: Identifizieren Sie erst relevante Use Cases, bevor Sie über konkrete KI-Lösungen entscheiden. KI sollte nicht um der digitalen Transformation willen implementiert werden, sondern um aktuelle Herausforderungen gezielt zu bewältigen.
Erfolg mit den richtigen Kennzahlen messen
Die Performance von KI-Modellen wird oft anhand technischer Benchmarks wie Genauigkeit oder Effizienz bewertet. Diese Metriken sind zwar ebenfalls wichtig, erlauben aber nur begrenzt Rückschlüsse auf den tatsächlichen Geschäftserfolg.
Aussagekräftiger ist die Messung der Auswirkungen auf das operative Geschäft. Hierzu gehören beispielsweise:
- Auswirkungen auf Umsatz und Kosten
- Effizienzgewinne in Arbeitsabläufen
- Verbesserungen des Kundenerlebnisses
- Zeitersparnis bei Entscheidungsprozessen
Eine solche Definition von Erfolg anhand geschäftlicher Auswirkungen stellt sicher, dass KI-Investitionen anhand konkreter Ergebnisse und nicht über abstrakte technische Parameter bewertet werden.
Unser Tipp: Konzipieren Sie KI-Projekte so, dass Sie deren Erfolg auf Prozessebene (und nicht am KI-Modell) bewerten können. Stellen Sie die definierten KPIs einander vor und nach der Einführung des KI-Modells gegenüber, so können Sie dessen Auswirkungen transparent prüfen und die Lösung auf der Grundlage der Ergebnisse verfeinern.
KI-Modelle in die IT-Landschaft integrieren
KI ist keine eigenständige Lösung, sondern muss in bestehende Geschäftsprozesse eingebunden werden, um den gewünschten Erfolg zu erzielen. Viele KI-Initiativen scheitern, weil die Technologie isoliert von Fachanwendungen implementiert wird, was zu Kompatibilitätsproblemen und Ineffizienzen führt.
Unser Tipp: Setzen Sie auf KI-Modelle, die sich nahtlos in Ihre IT-Infrastruktur integrieren lassen und eine abteilungsübergreifende Zusammenarbeit ermöglichen.
Neben diesen strategischen Schritten müssen für einen erfolgreichen KI-Einsatz natürlich weitere Voraussetzungen erfüllt sein, wie die Sicherstellung einer hohen Datenqualität, des Datenschutzes und der Compliance sowie die gezielte Einbindung von Menschen in KI-Prozesse („Human in the Loop“).
In Lösungen statt in Technologien investieren
Unsere pragmatische Herangehensweise sieht insbesondere vor, zuerst die sogenannten Pain Points zu definieren. Deshalb beginnen wir Projektgespräche stets mit der Frage, welches konkrete Problem die KI lösen soll. Oft reagiert unser Gegenüber darauf sehr überrascht, da häufig die technologieenthusiastische Frage Vorrang genießt: Was vermag KI alles zu leisten? Diese Perspektive ist unserer Erfahrung nach nicht zielführend, denn der Erfolg von KI-Initiativen bemisst sich maßgeblich daran, ob ein konkretes Business-Problem mit einem definierten Impact gelöst wird. Erst im zweiten Schritt wird die Frage nach der Technologie relevant. Entsprechend stellen wir keine haltlosen Behauptungen wie „100 % Genauigkeit“ oder „vollständige Automatisierung ohne menschliche Kontrolle“ auf, sondern belegen unsere Leistungsversprechen durch reale Benchmarks aus Pilotprojekten.
Nehmen Sie uns beim Wort!
Wir prüfen innerhalb von 20 Minuten, ob sich ein individuelles KI-Modell für Ihren Use Case wirtschaftlich sinnvoll einsetzen lässt. Ist das der Fall und liegen die notwendigen Daten vor, liefern wir Ihnen innerhalb von 30 Tagen ein individuell entwickeltes und mit Ihren Dokumenten trainiertes KI-Modell. Bis zum Go-live können Sie sich dann kostenfrei und unverbindlich von dessen Ergebnissen überzeugen. Das klingt nach einem guten Plan? Dann freuen wir uns auf Ihre Kontaktaufnahme.