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Als Data Scientist erlebe ich hautnah, wie Künstliche Intelligenz (KI) riesige Datenmengen in Erkenntnisse verwandelt – Erkenntnisse, die sowohl die Prozesse als auch die Ergebnisse von Organisationen transformieren. Das Potenzial und die Verheißungen von KI (und insbesondere von Generativer KI) haben weltweit Aufsehen erregt. Doch der Weg zu einer erfolgreichen Einführung kann beschwerlich sein, zumal sich die KI-Technologien und -Anwendungsfälle rasch weiterentwickeln.
Wenn ich Kunden aus Wirtschaft und Verwaltung dabei unterstütze zu verstehen, wohin KI sie bringen kann, beobachte ich immer wieder, dass bestimmte Grundlagen vorhanden sein müssen, damit die Einführung von KI erfolgreich sein kann. Dies gilt unabhängig von der Art, Branche oder den Ambitionen der Organisation. Zwei dieser Grundlagen sind der Aufbau einer Innovationskultur und das Sicherstellen von Datenkompetenz. Darüber hinaus sind wir davon überzeugt, dass sämtliche KI-Strategien auf einem Framework für den verantwortungsvollen Umgang mit KI basieren sollten.
Unsere letzte „Voice of Our Clients“-Umfrage bestätigte, dass KI-Innovationen und Daten für Führungskräfte sämtlicher Branchen von großer Bedeutung sind. Auf den Investitionsplänen für Innovationen steht KI in den nächsten drei Jahren an erster Stelle. Bereits heute erproben 57 Prozent der Befragten KI oder führen Proofs of Concept durch. Im Rahmen der Datenstrategien sollen in den kommenden drei Jahren vor allem Daten-Management, -Governance und -Qualität verbessert werden.
Erfolg mit KI setzt zuallererst eine starke Innovationskultur voraus. Da KI eine sich schnell ändernde und weiterentwickelnde Technologie ist, benötigen Organisationen eine agile, flexible und motivierende Unternehmenskultur, um KI-Innovationen nutzen zu können.
Agilität: Wie schnell kann Ihre Organisation reagieren, wenn sich durch KI neue Möglichkeiten ergeben? Was für Genehmigungen sind notwendig? Wie viel Bürokratie ist damit verbunden? Können Sie sofort starten – oder gibt es Hürden, die Sie vorher überwinden müssen? Der Wettlauf um die Nutzung von Generativer KI wird in allen Branchen intensiver. Agilität ist entscheidend, um schnell reagieren zu können.
Flexibilität: Die Mitarbeitenden sind das Fundament einer flexiblen Unternehmenskultur. Wer kann daran mitarbeiten, neue Möglichkeiten der Generativen KI zu erschließen? Sind die notwendigen Skills vorhanden oder muss es Schulungen geben? Wie schnell können die Mitarbeitenden in dem Projekt eingesetzt werden? Eine flexible Unternehmenskultur aufzubauen, bedeutet, in Menschen mit einer großen Bandbreite an Fähigkeiten zu investieren, die schnell von einem ins andere Projekt wechseln können, wenn sich neue Anforderungen und Möglichkeiten ergeben.
Motivation: Nicht zuletzt bedarf es eines inspirierenden Arbeitsumfelds. Begeistern sich die Mitarbeitenden für KI-Technologien und deren Potential? Wollen sie neue Fähigkeiten erwerben und neue Projekte übernehmen? Gibt es Anreize für ihr Engagement?
Was bewirkt eine solche Innovationskultur? In Hinblick auf die Erprobung und die Einführung von KI bin ich mir sicher, dass die Differenzierung im Wettbewerb einer der wichtigsten Vorteile ist – zusammen mit der Optimierung der Prozesse. Mit der beschriebenen Unternehmenskultur kann man Generative KI nutzen, um neue Produkte und Dienstleistungen auf den Markt zu bringen – besser und schneller als der Wettbewerb. Letztlich ermöglicht sie es, in Bezug auf Innovationen führend zu sein und den Ton anzugeben, statt nur in den Chor einzustimmen. Investitionen in Mitarbeitende und Partnerschaften helfen dabei, diese Art von Unternehmenskultur aufzubauen. Die richtigen Mitarbeitenden mit den richtigen Skills sind einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren – ebenso wie vertrauensvolle Partner, die Trainings und den Zugang zu Technologien bieten, die KI-Innovationen unterstützen.
Wir begleiten ein großes Kommunikationsunternehmen, das in solch eine Unternehmenskultur investiert hat. In der Folge konnte es sich sehr früh mit KI befassen sie kontinuierlich weiterentwickeln. Als die Generative KI aufkam, bat uns das Unternehmen, beim Aufbau eines Forschungs- und Entwicklungsteams (F&E) zu unterstützen, um neue Anwendungsmöglichkeiten zu erproben und weitere Innovationen auf den Markt zu bringen. Dank der starken Innovationskultur des Unternehmen konnten wir ihm helfen, das neue F&E-Team für Generative KI schnell zusammenzustellen, zu erweitern und fortzubilden. Innerhalb von acht Wochen konnten wir einen Proof of Concept für einen KI-gestützten SQL-Anfragegenerator entwickeln, der innerhalb von vier Monaten als fertige Lösung implementiert wurde. Mehr noch: Die Lösung hat sich sofort amortisiert.
Datenkompetenz bedeutet, zu wissen, welche Daten in den einzelnen Geschäftsbereichen verfügbar sind und wie sie datengestützte Entscheidungen ermöglichen. Um mit KI erfolgreich zu sein, braucht es ein grundlegendes Verständnis darüber, was möglich ist, welche Daten es gibt und wie man sie nutzen kann.
Dieses Verständnis im gesamten Unternehmen sicherzustellen, ist eine unternehmerische, keine technologische Aufgabe. Die Führungskräfte müssen mit gutem Beispiel vorangehen. Zudem muss die Weiterbildung im Mittelpunkt stehen. Fehlt das Verständnis, wie KI ihnen den Arbeitsalltag erleichtern kann, ist es unwahrscheinlicher, dass die Mitarbeitenden Lösungen akzeptieren und gewinnbringende Anwendungsmöglichkeiten entdecken.
Top-down sollte das Management die Notwendigkeit kommunizieren, dass die Organisation ein datengestütztes Unternehmen wird, und erläutern, wie KI dabei hilft. Bottom-up können interne KI-Botschafter:innen ihren Kolleg:innen den Mehrwert von KI vermitteln, indem sie von ihren eigenen Erfolgen mit der Nutzung der Technologie berichten.
Eine der größten Herausforderungen besteht darin, dass die meisten Menschen keine Veränderungen mögen und neuen Konzepten und Prozessen ablehnend gegenüberstehen. Es ist wichtig, dass das Management den Mitarbeitenden dabei hilft, diese Hürde zu überwinden, und selbst bei Widerständen die notwendigen Grundlagen für Innovationen schafft.
Ein vertrauensvoller externer Partner kann Organisationen dabei unterstützen, wirkungsvolle Strategien für Change Management, Schulungen und Kommunikation aufzusetzen, um die Change-Kurve zu überwinden. Oft beginnen solche Strategien mit der Kommunikation von der Führungsebene, um ein Bewusstsein zu schaffen und Begeisterung zu wecken. Darüber hinaus gilt es, Geschichten von Mitarbeitenden zu erzählen, deren Arbeitsalltag sich durch KI und Daten verbessert hat. Ob Führungskräfte, Technologie-Teams, Fachexpert:innen oder Endnutzer:innen: Es muss in der gesamten Organisation Schulungen zu KI und Daten geben – und dazu, welche Anwendungsfälle für die Branche, die Kunden oder Bürger:innen sowie bei bestimmten Aufgaben den größten Nutzen bringen.
Für ein Energieinfrastruktur-Unternehmen war es eine Herausforderung, Techniker:innen, die tausende von Gas-Kompressoren instand halten, dazu zu bringen, KI-gestützte Vorhersagemodelle zu nutzen, um kostspielige Ausfallzeiten zu minimieren. Gemeinsam mit dem Unternehmen boten wir Trainings an, identifizierten „Change Champions“, erstellten Testimonials und implementierten einen Kommunikationsplan. So entstand ein Umfeld, in dem die Techniker:innen ihre Erfahrungen und ihre Intuition mit den Daten aus den Modellen zusammenbringen konnten. Das Unternehmen stellte fest, dass die KI-Modelle immer häufiger eingesetzt wurden, was die Effizienz und den Umsatz steigerte. Jetzt arbeitet es daran, Anwendungsmöglichkeiten in anderen Geschäftsbereichen zu identifizieren.
Für mich ist es spannend zu sehen, wie meine Kunden in Innovationskulturen und Datenkompetenz investieren, wenn sie neue Technologien wie KI erproben. Die Vorteile liegen auf der Hand, und die Möglichkeiten sind unbegrenzt. Wenn Sie mehr über die Arbeit von CGI im Bereich KI und Daten erfahren möchten, sprechen Sie meinen Kollegen Niklas Bläsing (für Deutschland) oder mich gerne an.
Gaby Lio ist Data Scientist und leitet die Emerging Technology Practice für Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) in unserem Geschäftsbereich U. S. Commercial & State Government. Sie setzt ihre Expertise in Datenanalyse, Data Science und Predictive Modeling ein, um für Kunden große Datenmengen ...
