Aus meiner Praxiserfahrung kann ich Ihnen sagen, dass Sie Künstliche Intelligenz nicht mit Science Fiction verwechseln dürfen. Dies ist mit der häufigste Fehler bei Einführung von KI in Unternehmen.
Überzogene Erwartungen schmälern Akzeptanz
KI-Projekte müssen genau beschrieben werden und auf einen klaren geschäftlichen Nutzen abzielen.
Künstliche Intelligenz ist keine Wunderwaffe. Überzogene Erwartungen in den Fachabteilungen schmälern die Akzeptanz von der KI. Es muss ganz klar kommuniziert werden, dass sich mit der Einführung auch Geschäftsprozesse ändern – einhergehend mit neuen Lösungsansätzen und Technologien.
Mit der Definition eines Business Cases (Geschäftsprozesses) ist es also keineswegs getan. Die eigentliche Herausforderung ist die Umsetzung der einzelnen Schritte eines KI-Projekts sind.
Definieren, testen und trainieren eines Modells gehen einher mit dem
Überwachen und der meist notwendigen Anpassung von Parametern.
Die erfolgreiche Durchführung eines Projekts kann nur dann gelingen, wenn fachliche Anforderungen mit den technologischen Möglichkeiten abgeglichen werden.
Ist Künstliche Intelligenz Neuland für das Unternehmen bzw. den Unternehmensbereich, so ist dringend zu empfehlen, mit einfachen und unkritischen Prozessen erste Erfahrungen zu sammeln.
Große Datenbasis hat viel Potential zur Prozessverbesserung
Künstliche Intelligenz legt offen, dass in Daten überaus viel Potenzial für Prozessverbesserung und zur Gestaltung neuer Prozesse vorhanden ist. Letztlich auch Basis für neue Produktentwicklungen.
Es versteht sich von selbst, dass die Verwendung großer Datenmengen bisher nicht bekannte Sichtweisen auf Produkte, Entwicklungen und Kunden offen legt.
Ganz wichtig ist in diesem Zusammenhang darauf zu achten, von welcher Qualität die Daten sind. Hinterfragen und die Prüfung mittels Kopf und Bauchgefühl gehört auch in Zeiten von Computern zu den wichtigsten menschlichen Aufgaben!
Künstliche Intelligenz verarbeitet im ersten Schritt die zur Verfügung gestellten Daten. Ob richtig oder falsch – logische Analysen können (toujours) nicht erfolgen. Hierfür fehlt anfangs die Lernbasis.
Machen Sie auch nicht Fehler sich nur auf interne Datensätze zu beschränken. Erst die Einbindung externer Informationen, komplettiert Ihr System.
Auch wenn ich mich wiederhole: Auswahl der relevanten Daten und eine hohe Datenqualität sind mit die zwei wichtigsten Parameter für den Erfolg von KI in Unternehmen.
Mustererkennung und Prozessautomatisierung klassische Einstiegsthemen
Der Einstieg in die Künstliche Intelligenz kann sowohl in Dienstleistungsbetrieben als auch in der verarbeitenden Industrie, die auf Mustererkennung und Prozessautomatisierung das Augenmerk setzen, mit relativ geringem Aufwand erfolgen.
Einfache regelbasierte und sich wiederholende Prozesse sind der allerbeste Start in das KI-Zeitalter.
Die Umsetzung erfordert überschaubaren Ressourceneinsatz und die Ergebnisse sind rasch erkennbar.
Effiziente, fehlerfreie und transparente Unternehmensabläufe treten chaotischen sowie teuren Abläufen entgegen. Neben dem verbesserten Betriebsergebnis sind auch stressfreiere Mitarbeiter unverkennbar.
Künstliche Intelligenz steht als Jobkiller oftmals in der Kritik. Diese Argumente sind jedoch populistisch und spiegeln keineswegs die tatsächliche Entwicklung wider.
Chatbots & Co. sind aus Wirtschaft nicht mehr wegzudenken
Mehrwerte liefern ohne Frage auch Text- und Bilderkennung sowie Natural Language Processing (NLP). Alles was über das klassische Auslesen von Formularen hinausgeht, bietet den entscheidenden Unterschied.
Die Erkennung von Sprache und Texte hat nur eingeschränkt mit Künstlicher Intelligenz zu tun. Erst die Deutung und passende Schlussfolgerungen daraus zu ziehen, macht den Einsatz der KI aus.
Die Versicherungsbranche und der Bankensektor würden ohne den Einsatz oben genannter Systeme in der heutigen schnelllebigen Zeit nicht mehr möglich sein. Die händische Prüfung ist längst durch die Künstliche Intelligenz ersetzt.