Die 6 Phasen der AI Excellence
In 6 Phasen zur umfassenden AI Strategie
Dank der immensen Fortschritte in den Machine-Learning-Algorithmen und der Serverleistung, gepaart mit der umfangreichen Verfügbarkeit von Trainingsdaten im Internet, hat die künstliche Intelligenz einen enormen Sprung gemacht.
Aber erst der einfache und intuitive Zugang wie ihn ChatGPT, Bard oder MidJourney bieten, hat die Thematik in den Mittelpunkt der Gesellschaft gerückt. Viele Unternehmen nutzen diese Werkzeuge bereits täglich, manchmal ohne es zu wissen, eingeführt durch ihre eigenen Mitarbeiter. Wir bieten Unternehmensschulungen an, um jeden zum “Prompt-Profi” zu machen und eine gezieltere, effizientere Nutzung zu gewährleisten.
Nutzen aber alle Unternehmen die gleichen Tools, werden sie austauschbar. Um längerfristig einen strategischen Wettbewerbsvorteil zu sichern, müssen Unternehmen eigene Daten nutzen, eigene Algorithmen und Systeme entwickeln.
Ich habe sechs Phasen der AI-Nutzung identifiziert, die eine erhebliche Auswirkung auf ein Unternehmen haben und Schritt für Schritt entwickelt werden können. Kurz, die einen IMPACT generieren:
1.Initiate
In dieser Phase geht es darum, KI-gestützte Tools und Plattformen zu erkunden und erste Projekte zu starten. Zum Beispiel kann ein Marketingteam den Social Media Redaktionskalender mit ChatGPT entwickeln oder das Targeting und Werbeauslieferung mittels Algorithmus auf Meta optimieren.
Typische Tools in dieser Phase sind zum einen ChatGPT, MidJourney, Canva etc. Auch die Implementierung von einfachen AI-Chatbots sind hier typische Anwendungen.
Voraussetzung: Grundverständnis der KI-Technologie, AI Corporate Guidelines, strukturierte Textdaten.
Komplexität: Relativ gering
Nutzen: Produktivitätssteigerung und erste Einblicke in das Potenzial der KI.
Bereits in dieser Phase sollten grundsätzliche AI Guidelines im Unternehmen für alle Mitarbeiter geregelt werden.
2. Model
In dieser Phase wird KI genutzt, um Prognosen und Vorhersagen für Trends und Verhaltensmuster auf Basis vorhandener Vergangenheits-Daten zu erstellen. Beispiel: Ein Finanzteam verwendet No-Code Tools, um zukünftige Verkaufstrends basierend auf historischen Verkaufsdaten zu modellieren. Dies ermöglicht eine präzisere und fundierte Planung.
Tools: Hier kommen oft Data Science und Machine Learnings Tools zum Einsatz, die Benutzern erlauben, Vorhersagemodelle zu entwickeln. Beispiele für solche Tools könnten RapidMiner, Dataiku oder KNIME sein, die ohne Programmierung genutzt werden können (No Code Tools). Aber auch schon Anwendungen wie numerous.ai oder Google’s Small ML sind hier zu erwähnen.
Voraussetzung: Verfügbarkeit und Zugänglichkeit von qualitativ hochwertigen Daten.
Kosten: Tief-Mittel
Nutzen: Verbesserter Geschäftseinblick und Vorhersagegenauigkeit.
3. Perceive
Diese Phase beinhaltet den Einsatz von KI zur Interpretation von Daten, um tiefe und nuancierte Erkenntnisse zu gewinnen. Hier steht die Entdeckung von Muster und Zusammenhängen im Vordergrund, die ein umfassendes Verständnis der zugrundeliegenden Prozesse ermöglichen. Auch können hier Real-Time Daten zum Einsatz kommen. Beispiel: Ein Operations-Team nutzt KI-Tools, um Produktionsdaten zu analysieren und verborgene Ineffizienzen oder Engpässe aufzudecken. Dies ermöglicht es, gezielte Verbesserungsmassnahmen zu ergreifen.
Tools: Hier können Erkenntnisse aus der Model Phase mit fortgeschritteneren Tools wie Python oder R mit speziellen Bibliotheken wie Pandas, TensorFlow oder PyTorch genutzt werden. Sie bieten mehr Flexibilität, Kontrolle und Skalierbarkeit.
Voraussetzung: Datenanalyse- und Interpretationsfähigkeiten.
Kosten: Mittel bis hoch
Nutzen: Tiefere Einblicke und verbesserte Entscheidungsfindung.
4. Adapt
Hier wird KI verwendet, um bestehende Geschäftsprozesse zu modifizieren und zu optimieren. Beispiel: Ein Produktionsunternehmen nutzt KI zur Optimierung seiner Lieferkette und zur Reduzierung von Abfall und Verzögerungen.
Tools: Hier können fortgeschrittene Tools zum Einsatz kommen, die maschinelles Lernen und Optimierungsalgorithmen verwenden, um Prozesse und Systeme zu verbessern. Auch hier kann das Ganze auf der vorherigen Phase aufbauen. Ein gutes Beispiel könnte das ML-Framework Scikit-Learn sein, das in Python implementiert ist.
Voraussetzung: Tiefes Verständnis der Unternehmensprozesse und Fähigkeit zur Integration von KI
Kosten: Hoch
Nutzen: Verbesserte Effizienz und Kostenreduktion.
5. Convert
Diese Phase handelt von der Automatisierung routinemässiger Aufgaben und Prozesse mit Hilfe von KI. Beispiel: Ein HR-Team verwendet KI zur Automatisierung des Bewerberscreening-Prozesses, wodurch die Zeiteffizienz verbessert und die menschlichen Ressourcen für strategischere Aufgaben freigesetzt werden.
Tools: Hier können Robotic Process Automation (RPA) Tools wie UiPath oder Automation Anywhere zum Einsatz kommen, branchenspezifische Lösungen wie Workfusion oder KI-gesteuerte Automatisierungsplattformen wie Autopilot von Databricks.
Voraussetzung: Klar definierte und standardisierte Prozesse
Kosten: Hoch
Nutzen: Zeitersparnis und verbesserte Genauigkeit.
6. Thrive
Die endgültige Phase beinhaltet die Entwicklung selbstlernender KI-Systeme, die autonom agieren und Entscheidungen treffen können. Beispiel: Tesla mit seinen selbstfahrenden Autos, die ständig lernen und sich an neue Fahrsituationen anpassen.
Tools: Das erfordert spezialisierte Tools und Plattformen, die fortgeschrittene KI- und Machine Learning-Funktionen bieten. Beispiele könnten TensorFlow oder PyTorch sein, sowie Cloud-basierte KI-Plattformen wie Google’s AutoML oder Amazon’s SageMaker.
Voraussetzung: Fortgeschrittene KI-Kompetenz und solide Dateninfrastruktur
Kosten: Sehr hoch
Nutzen: Autonome und kontinuierliche Verbesserung.
Schritt für Schritt zur richtigen AI-Strategie
Der Weg zur vollen Ausnutzung der AI ist kein Sprint, sondern ein Marathon. Jede Phase bietet ihre eigenen Vorteile und Herausforderungen, und ein schrittweiser Ansatz kann sicherstellen, dass dein Unternehmen das volle Potenzial von AI ausschöpft. Es ist wichtig, bei jeder dieser Phasen eine solide Basis zu schaffen, bevor man zur nächsten übergeht. Und bei allen Phasen ist eines Sicher: je besser die Daten, desto besser der Erfolg mit AI.
Wenn dies richtig gemacht wird, kann die AI einen enormen IMPACT auf Ihr Unternehmen haben.
