Herr Ahnert, es ist häufig zu lesen, deutsche Unternehmen würden beim Thema KI den Anschluss verlieren. Teilen Sie diese Einschätzung?
Es gibt tatsächlich Befragungen, die zeigen, dass die Mehrheit der deutschen Mittelständler glaubt, dass das Thema bisher eher verschlafen wird. Die Mittel der Wahl sind bisher Chatbots in der Kundenbetreuung, Robotertechnik, um einfache Aufgaben zu übernehmen und wichtige Daten zu liefern, automatisierte Fahrzeuge, intelligente Maschinen mit Predictive Maintenance sowie Technologien, um Texte zu bearbeiten und Konzepte zu erstellen. Das ist ein Anfang, aber nicht das Level, das vom „Motor der deutschen Wirtschaft“ zu erwarten ist, will er bei dem Thema mit der ausländischen Konkurrenz mithalten.
Was ist also zu tun, um die breite Masse zu überzeugen?
Wir brauchen mehr Mut zum Risiko! Künstliche Intelligenz kann vieles genauso gut und manchmal gar besser als der Mensch. Sprache oder Bilder erkennen, Sätze formulieren – das sind längst keine Herausforderungen mehr für sie. Das hat ChatGPT gerade erst wieder bewiesen, und zwar auf intellektuellem Niveau und in Sekundenschnelle. Mit der Version ChatGPT-4 wurden die Fähigkeiten und Einsatzmöglichkeiten noch einmal massiv erweitert. Unternehmen sollten nicht mehr länger zögern, sondern anfangen, in die Umsetzung zu kommen, also erste Anwendungsfälle für KI identifizieren und in betriebliche Nutzung bringen.
Leichter gesagt als getan: Wie gelingt denn der erste Schritt?
Im ersten Schritt geht es darum, den Reifegrad des Kunden zu bestimmen, Prozesse zu verstehen, den Nutzen des jeweiligen Use Cases zu bewerten und Prioritäten für die Umsetzung zu setzen. Als IT-Dienstleister evaluieren wir gemeinsam mit dem Kunden, welche Technologie genau benötigt wird, wie diese in die IT-Architektur des Unternehmens passt und inwieweit standardisierte Datenplattformen und Akzeleratoren diese bereits zur Verfügung stellen. Lücken können mit passenden Partneranwendungen geschlossen werden. Voraussetzung ist in jedem Fall eine große Menge relevanter Daten in hoher Qualität. Grundsätzlich empfiehlt es sich, mit überschaubaren Anwendungsfällen zu starten, die vor allem dem Nachweis der Machbarkeit im Unternehmen dienen und nicht nach maximalem Return-of-Investment ausgesucht werden. Das Gute ist: Einstieg und Aufwand für die Nutzung von KI sinken kontinuierlich. Immer mehr Modelle sind vortrainiert aus der Cloud erhältlich, per Low-Code- oder No-Code-Applikationen konfigurierbar und lassen sich vergleichsweise schnell und einfach auf den spezifischen Anwendungsfall trainieren. Und es muss beileibe nicht immer gleich die Einführung von ChatGPT oder ähnlicher großer Sprachmodelle sein.
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Auf welche Stolpersteine sollten Unternehmen achten?
Die Herausforderungen zu Beginn solcher Projekte können erheblich sein, häufig sind sie einfach nur intransparent. Oft stellt die IT fest, dass nicht genug qualitative und sichere Daten im Unternehmen vorliegen. Oder es gibt zu viele Datenund Organisationssilos – Daten sind also nicht durchgängig zugänglich. Außerdem fehlen in den eigenen Reihen häufig das erforderliche Wissen und die nötige Erfahrung, auch in der Anwendung agiler Projektmanagementmethoden, die sich bei der Entwicklung von KI-Lösungen bewährt haben. Spezialisten wie Data Scientists, Data Architects oder Machine Learning Engineers sind zudem am Markt schwer zu finden und wenn, dann sind sie sehr teuer. Hinzu kommt, dass trotz versprochener Effizienzgewinne und Wettbewerbsvorteile nicht immer vorweg abschließend einzuschätzen ist, ob sich Datenmodelle im betrieblichen Einsatz später wirklich rentieren. Häufig bleiben erste Ansätze aus verschiedensten Gründen in der Phase des Experimentierens stecken. Das frustriert viele Unternehmen. Aber Scheitern und Wiederaufstehen gehört bei diesem Thema absolut dazu. Und wir helfen ihnen dabei!
Was sind klassische Anwendungsfälle von KI?
Mitarbeitende so von Routineaufgaben zu entlasten, dass sie sich auf die komplexen Fälle und Aufgaben konzentrieren können, wo direkte, zwischenmenschliche Interaktion gefordert ist. Ob Recruiting, Vertrieb, Marketing, Kundenservice oder Buchhaltung: Überall dort sind Menschen mit immer mehr Informationen aus einer wachsenden Zahl von Quellen konfrontiert, die sie schnell verarbeiten müssen. KI ist die Lösung, um bei dieser Informationsflut den Überblick zu behalten und vor allem die richtigen und relevanten Informationen innerhalb kürzester Zeit herauszufiltern. Dazu werden die Informationen extrahiert, klassifiziert und strukturiert aufbereitet – über alle Unternehmensbereiche hinweg.
Viele Mitarbeitende haben Angst, ganz überflüssig zu werden – berechtigt?
Das ist die Angst, die dabei immer mitschwingt, aber nein, das wird so schnell nicht passieren. Trotzdem werden sich neue Rollen und Aufgaben entwickeln, zum Beispiel der Prompt Designer. Dafür müssen Mitarbeitende ihre Fähigkeiten erweitern. Wir müssen lernen, mit KI umzugehen, die richtigen Fragen zu stellen und den Output zu interpretieren und kontrollieren. Zudem gilt es, die rechtlichen und gesellschaftlichen Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI im Blick zu behalten. Wir zeigen Kunden auf, an welchen Vorschriften und Standards sie sich orientieren können und wo sie die KI selbst hinterfragen müssen. Wichtig hierbei ist, agil zu bleiben – denn die Technologie und ihre Einsatzmöglichkeiten entwickeln sich weitaus schneller weiter als die Handlungsempfehlungen. Gemeinsam mit dem Kunden bauen wir ein solides Grundwissen über die Kerntechnologie im Unternehmen auf und fördern das richtige Mindset. Mit dem Ziel, dass Unternehmen möglichst unabhängig bleiben und mit uns als Dienstleister – und ihren Kunden – auf Augenhöhe kommunizieren können.
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