Der KI Markt wächst weiter, während Kritiker von einer Blase sprechen, sehen Befürworter darin die Zukunft zahlreicher Branchen. Mit der fortschreitenden Einführung von KI ergeben sich nun einige zentrale Erkenntnisse für Unternehmen, die KI in ihre Produkte, Dienstleistungen und Arbeitsabläufe integrieren möchten.
Laut einem Bericht des MIT scheitert die überwältigende Mehrheit der Pilotprojekte im Bereich generativer KI daran, wirklich durchzustarten. Wie das Magazin Fortune berichtet, liegt das vor allem an einer falschen Zielsetzung: KI wird oft für Aufgaben eingesetzt, für die sie nicht besonders geeignet ist, und wird zudem schlecht in bestehende Geschäftsprozesse integriert.
Erschwerend kommt hinzu, dass viele dieser KI Modelle nicht in der Lage sind, primär interne Daten als Datengrundlage zu nutzen, was zu Problemen bei Relevanz und Genauigkeit führt. In Kombination mit der Tendenz vieler Unternehmen, KI zwangsweise in Marketing oder Vertriebsabteilungen einzusetzen, wo sie oft schlecht abschneidet, ergibt sich die oben genannte hohe Misserfolgsquote.
Woran erkennt man, ob ein Tool Potenzial hat?
Es gibt keinen einfachen Weg, um sicher zu wissen, ob ein Tool für das eigene Unternehmen funktioniert. Es gibt jedoch einige klare Warnzeichen, dass Probleme zu erwarten sind:
Unrealistische Zeitpläne
Oft wird angenommen, dass sich KI Tools problemlos in die eigenen Unternehmensbedürfnisse einfügen lassen, doch KI ist kein Plug and Play System. Wenn ein Anbieter verspricht, produktionsreife Lösungen innerhalb weniger Wochen zu liefern, sollten Führungskräfte vorsichtig sein.
Das „Wir ersetzen Menschen“
Das große Verkaufsargument der KI war lange Zeit eine vereinfachte Organisationsstruktur und Kostenreduktion. Die Realität sieht jedoch anders aus. KI kann einige Prozesse vereinfachen, insbesondere solche, die ohnehin automatisiert werden könnten, doch die meisten erfolgreichen KI Einführungen beruhen auf Human in the Loop Systemen, also Lösungen, bei denen Menschen in Ausnahmefällen, zur Überwachung oder für ethische Prüfungen eingebunden bleiben.
Fehlende Integration in bestehende Technologie Stacks
Dies ist vermutlich der wichtigste Punkt, viele KI Angebote beinhalten keinen klaren Plan zur Integration in bestehende Systeme. Ein Tool als isolierte Demo oder Proof-of-Concept zu zeigen ist das eine, es tatsächlich nahtlos mit ERP Systemen, CRMs oder Cloud Datenplattformen zu verbinden, ist etwas völlig anderes. Wenn die KI nicht in diese Systeme und Workflows integriert wird, schafft sie anstelle von Mehrwert lediglich neue Datensilos und letztlich Kopfschmerzen.
Ebenso wichtig ist es, die potenziellen Sicherheitsrisiken zu berücksichtigen, die mit der Einführung neuer Tools, ob KI oder nicht, verbunden sind. Das Tool benötigt Zugriff auf Ihre Systeme und kann dadurch neue Schwachstellen oder Hintertüren eröffnen.
Wie sieht der Weg zur KI Einführung aus?
Erstellen Sie eine Checkliste und gehen Sie die folgenden Fragen durch:
- Zeitpläne: Welche Meilensteine gibt es, und wie lange dauert jede Phase realistisch?
- Rollen der Mitarbeitenden: Wie werden unsere Teams mit dem System interagieren? Wo erfolgt die Übergabe zwischen KI und Teammitgliedern, und in umgekehrter Richtung? Wie sieht der Eskalationsprozess aus?
- Integration: Wie fügt sich das Tool in unseren bestehenden Technologie Stack ein? Welche APIs oder Konnektoren werden unterstützt?
- Bereitschaft: Welche Prozesse, Governance Strukturen und Datenarchitekturen müssen im Vorfeld vorhanden sein?
- ROI: Wie wird der Erfolg gemessen? Gibt es einen klaren Weg zum Mehrwert, nicht nur zum Experimentieren?
Die Antworten auf diese Fragen werden voraussichtlich den Weg zur Einführung, oder Ablehnung des jeweiligen Tools bestimmen und neue Denk und Diskussionsansätze eröffnen, während die KI Revolution weiter voranschreitet.
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