KI-Optionen für ein Unternehmen

Stolpersteine

Künstliche Intelligenz auf high-level-Niveau braucht große Rechnerparks und riesige Datenmengen, und das hat nicht jedes Unternehmen. Deshalb ist die Versuchung groß, sich angebotene Lösungen einzukaufen - Software as a Service macht es auf einfache Art möglich.

Cloud Computing und Big Data haben ohnehin das Outsourcen der IT stark befördert. Wenn man diesem Pfad zur Künstlichen Intelligenz folgt, droht dem Unternehmen neben wachsender Abhängigkeit von den Anbietern der Weg in zunehmende Inkompetenz. Wenn man dann nicht mehr mitreden kann, wird man von den Anbietern gnadenlos über den Tisch gezogen.

Eigene Kompetenz

Die Technik ist kompliziert. Die Anbieter versprechen das Blaue vom Himmel, und man weiß nicht, was davon wirklich funktioniert. Man muss sich nicht in allen Details auskennen, aber man sollte wenigstens die Helikoptersicht über die Möglichkeiten der neuen Technik, ihre Chancen und ihre Risiken behalten oder sich erwerben.

Konzerne und große Unternehmen verfahren oft so, wie die Digitalriesen mit StartUps. Das sind meist begeisterte Jungspunde, probieren alles Mögliche aus, und die wenigen Erfolgreichen haben die Goldkarte gezogen und werden von den Großen für richtig viel Geld aufgekauft. Wenn ein Unternehmen seine KI-Initiativen in eine eigene Gesellschaft auslagert, dürfen die relativ wenigen ausgewählten Leute sich freuen. Geht ihr Projekt schief oder stellt sich kein wirtschaftlicher Erfolg ein, schließt man das ausgelagerte Unternehmen, und ein paar Dutzend oder hundert Leute dürfen sich einen neuen Job suchen. Das Mutterunternehmen trägt kein Risiko.

Ein alternativer Fahrplan

Anders wenn das Unternehmen intern, in den eigenen Reihen eine Art KI-TaskForce bildet, die sich überschaubare, an den wirtschaftlichen Interessen des Unternehmens orientierte Projekte vornimmt.

In hochautomatisierten Produktionsprozessen z.B. fallen Millionen von Daten pro Sekunde an, von denen u.a. die Qualität der hergestellten Produkte abhängt. Diese Abhängigkeiten besser zu verstehen, könnte ein Ansatzpunkt für ein KI-Projekt sein. In vielen anderen Geschäftsfeldern, z.B. im Marketing, ist die Situation durchaus vergleichbar.

• Erster Schritt: Anwendungsfelder aussuchen, herausfinden, welche KI-Initiativen dem Unternehmen nutzen können.
• Zweiter Schritt: Bildung eines Kernteams mit Personal aus dem eigenen Unternehmen, Kolleginnen und Kollegen, die die Prozesse im Betrieb kennen und verstehen können, was KI zur Verbesserung beitragen kann. Dazu kann man sich externe Anschubhilfe leisten, z.B. bei der Auswahl der IT-Tools und der Qualifizierung der Teammitglieder.
• Dritter Schritt: Differenzierung des Teams, Mitglieder, die sich um die Technik und den Zugang zu den Daten kümmern, diese Daten nach brauchbaren Mustern untersuchen und mit den Geschäftszielen in Verbindung bringen (Auf Hoch-Denglisch kann man diese drei Gruppen Data Engeneers, Data Scientists und Business Analysts nennen). Alle Teammitglieder sollen eine gleiche Basisqualifikation haben. Der Kontakt zu dem betroffenen Geschäftsfeld muss gewahrt bleiben, denn es geht auch um den Wissenstransfer in die Geschäftsbereiche.

Dann lassen sich Use Cases für KI-Projekte definieren, am besten solche, bei denen man sich ziemlich sicher sein kann, dass sie auch Erfolg haben. Klar, dass man nicht den Fehler macht, mit vielen Projekten gleichzeitig anzufangen.

Ein solches Vorgehen hat weitere immense Vorteile:

• Kompetenz in eigenen Reihen, Mitmischen an der Spitze der Technik, für Ziele, über die Konsens besteht - das gibt ein gutes Gefühl.
• Wenn der Weg sich fortsetzen lässt, ein starker Appell in die Belegschaft: wer interessiert ist, kann mitmachen, kann etwas Neues lernen und einen anderen Blick für die Prozesse und Abläufe im Betrieb gewinnen.
• In den Projekten wird man gezwungenermaßen und ohne besondere Anstrengung neue Arbeitsformen einschließlich hybridem Arbeiten, auch neue Führungsmethoden erproben und lernen. Man macht solide und belastbare Erfahrungen jenseits des vielen Geschwafels über agiles Arbeiten.
• Es wird nicht ausbleiben, dass man Fehler macht, aber man wird begreifen, dass man aus Fehlern lernen kann. Dies wird sich wohltuend für die Unternehmenskultur auswirken.

Natürlich sollten die Projekte durch eine kluge Supervision begleitet werden, die dafür sorgt, dass nichts aus dem Ruder läuft.

Betriebsräte könnten ihre Rolle in solchen Vorgehen als Hüter der Spielregeln definieren, etwa im Sinne eines qualitativen Controlling.