KI-Strategie – hebe das volle Potenzial!

Dein Schlüssel für den langfristigen Erfolg

Mit der Entwicklung einer KI-Strategie macht ihr einen echten Sprung nach vorne: Sie ist der Schlüssel, um in unserer schnelllebigen und datengetriebenen Geschäftswelt erfolgreich zu sein.

Mit einer gut durchdachten KI-Strategie steigert ihr nicht nur eure Effizienz und senkt Kosten, sondern treibt Innovationen an, stärkt eure Wettbewerbsfähigkeit und bringt die digitale Transformation eures Unternehmens voran.

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Mit KI komplexe Aufgaben lösen & Ressourcen sparen

Eine KI-Strategie ist nicht nur ein Vorteil, sie ist unerlässlich! Ob generativ, prädikativ oder unterscheidungsbasiert – KI ist eine revolutionäre Technologie, die es ermöglicht, menschliche Fähigkeiten zu imitieren und kluge Entscheidungen zu treffen. Mit KI löst ihr komplexe Aufgaben, die sonst (zu) viel Zeit, Geld und Ressourcen erfordern.

Lass dich und dein Team bei der Entwicklung eurer KI-Strategie mit folgenden Leistungen unterstützen:

Gemeinsames KI-Verständnis

Im Umgang mit neuen Technologien ist es wesentlich, im Unternehmen ein gemeinsames Verständnis, bestenfalls sogar eine gemeinsame Haltung, für den Nutzen zu entwickeln. Neben Business und IT sollten auch die Bereiche Datenschutz, Informationssicherheit und Recht beteiligt werden. Wir bauen mit euch solides Grundverständnis auf, wie KI funktioniert und welche Rahmenbedingungen gelten. Damit beseitigen wir mögliche Unsicherheiten, schließen mögliche Wissenslücken und machen euch "startklar" für die eigentliche Entwicklung der KI-Strategie.

Business Modell und Architektur für KI

Am Anfang einer individuellen Strategie steht eure Vision für den Einsatz von KI in eurem Unternehmen. Wir bewerten mit euch, wie Business und IT von der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten und Informationen profitieren können – und mit welchen Bereichen es sich lohnt zu beginnen. Darauf aufbauend, leiten wir gemeinsam eure wesentlichen strategischen Ziele bei Nutzung dieser Daten und Informationen ab und bestimmen so euer AI Business Model und definieren Vorgaben für die damit eng verknüpfte AI Architecture auf der Lösungsebene.

Zielbild mit ersten KI-Anwendungsfällen

Während generative KI auf kreativen Prozessen basiert, konzentriert sich unterscheidungsbasierte KI auf Mustererkennung und prädikative KI auf Vorhersagen. Jede dieser KI-Arten nutzt unterschiedliche Methoden und hat spezifische Anwendungsbereiche, die sie einzigartig und wertvoll für verschiedene Aufgaben machen. Wir entwickeln und bewerten mit euch ein Zielbild mit ersten AI Use Cases.

Leitlinien zur Klärung von KI-Grundsatzfragen

Sie dienen als Entscheidungs- und Orientierungshilfe und stellen sicher, dass der Einsatz von KI im Einklang mit den Vorgaben, Werten und Zielen des Unternehmens steht. Dabei orientieren wir uns am Lebenszyklus der KI. Das Spektrum reicht von Aspekten der Achtsamkeit, Fairness und Erklärbarkeit, behandelt bei Bedarf ethische Fragstellungen und berücksichtigt Vorgaben aus Gesetzen und Regularien – alles im Interesse einer verantwortungsvollen Nutzung von KI.

KI-Betriebs- und Wartungsmodell

Gegenstand der KI-Strategie sollte auch immer die grundsätzliche Beantwortung der Frage des künftigen Betriebs- und Wartungsmodells sein, in der Regel eng verbunden mit der künftigen KI-Governance und ihren Rollen und Prozessen.

Neben der Überwachung der technischen Infrastruktur geht es hier auch um Aspekte der Bereitstellung und Bereinigung der Daten sowie um das Training der Modelle.

Wandel im Unternehmen infolge von KI

Je größer Akzeptanz, Begeisterung und Motivation für KI im Unternehmen ausfallen, desto größer wird der Erfolg sein. Eine vorausschauende KI Strategie adressiert daher infolge des technologischen Wandels gleichermaßen organisatorische wie kulturelle Aspekte – und holt die Nutzer ab.

Um auf diese Veränderungen bestmöglich vorbereitet zu sein, bestimmen wir mit euch strategische Maßnahmen zur Kommunikation, Transparenz und Qualifikation im Umgang mit KI.

Roadmap zur Umsetzung der KI-Strategie

Abschließend erarbeiten wir mit euch eine Roadmap zur schrittweisen Umsetzung eurer KI-Strategie und sprechen Empfehlungen zum weiteren Vorgehen aus. Dabei könnt ihr euch auf unser Experten- und Praxis-Wissen verlassen, denn neben Abhängigkeiten, Maßnahmen und Prioritäten berücksichtigen wir vor allem auch, "wieviel" Veränderung euer Unternehmen infolge KI basierter Technologien in welcher Geschwindigkeit "verträgt".

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Gerne entwickeln wir mit dir eine KI-Strategie.
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Die Ebenen der KI-Strategie im Überblick

Die KI-Strategie integriert die verschiedenen Aspekte der KI-Nutzung im Unternehmen. Sie basiert auf dem AI Business Model, das in Übereinstimmung mit der Geschäfts- und IT-Strategie die geschäftlichen Ziele und den Mehrwert der KI-basierten Lösungen definiert. AI Use Cases übersetzen das AI Business Model in konkrete Anwendungsfälle, die sich auf querschnittliche oder spezifische Bereiche des Unternehmens beziehen können. Die AI Guidelines legen u.a. ethische, rechtliche und soziale Leitplanken für Umsetzung fest. AI Governance und AI Compliance regeln organisatorischen und verpflichtenden Rahmenbedingungen für eine erfolgreiche und verantwortungsvolle KI-Nutzung. Sie stützen sich auf dem AI Architecture Model, das die technische Architekturanforderung skizziert.

Unsere Empfehlungen für eure KI-Strategie

1. Agile Entwicklung

2. Skalierbares Zielbild

3. Leitlinien als Kompass

4. Qualität des Datenhaushalts

5. Qualifikation des Teams

  • Agilität

    1. Agilität

    KI-Strategien eignen sich besonders gut, sie in einem agilen Vorgehen zu entwickeln: vom Minimum Viable Product (MVP) bis zur Vollversion.
    So können Erfahrungen aus bereits laufenden KI-Initiativen ("bottom up") genauso berücksichtigt werden wie übergeordnete Prämissen ("top down").

  • KI-Zielbild

    2. Zielbild

    Das KI-Zielbild sollte idealerweise skalierbar sein, um sich den dynamisch verändernden Rahmenbedingungen des Unternehmens jederzeit anpassen zu können. Zugleich berücksichtigt es die Lernkurve aus Entwicklung, Implementierung und Nutzung.

  • Kompass für KI

    3. Leitlinien

    Leitlinien zur Entwicklung und Nutzung von KI dienen dazu, die ethische, rechtliche und soziale Dimension von KI-Technologien zu gestalten. Sie wirken wie ein Kompass, der bei der Herbeiführung von (Grundsatz-) Entscheidungen im KI-Kontext die erforderliche Hilfe und Orientierung gibt.

  • Daten und KI

    4. Datenhaushalt

    Eine der wesentlichen Grundlagen für einen erfolgreichen KI-Einsatz ist die Qualität des Datenhaushalts mit den zu verarbeitenden Daten ("vom Data Warehouse zum Data Lake").
    Damit eng verbunden ist aus strategischer Sicht die Identifikation datengetriebener Chancen.

  • KI-Schulungen und -Trainings

    5. Qualifikation

    Für einen verantwortungsvollen wie wertschöpfenden Umgang mit KI basierten Technologien sind einschlägige Schulungen und Trainings unerlässlich. Das baut mögliche Zweifel ab, fördert ein technisches Grundverständnis und motiviert für einen ganz "selbstverständlichen" Gebrauch von KI.

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Datengetriebenes Unternehmen

Ein "datengetriebenes Unternehmen" ist ein Unternehmen, das Entscheidungen und Strategien auf Basis von Daten trifft. Das bedeutet:

  1. Daten sammeln: Sie sammeln kontinuierlich Daten aus verschiedenen Quellen, wie Kundendaten, Verkaufszahlen oder Online-Interaktionen.
  2. Daten analysieren: Sie analysieren diese Daten, um Muster und Trends zu erkennen.
  3. Daten nutzen: Sie nutzen die Erkenntnisse aus der Datenanalyse, um ihre Geschäftsentscheidungen zu treffen. Das kann bedeuten, Produkte zu verbessern, den Kundenservice anzupassen oder Marketingstrategien zu optimieren.
  4. Daten im Alltag integrieren: Daten werden in den täglichen Arbeitsprozessen und in allen Abteilungen des Unternehmens berücksichtigt.
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Generative Künstliche Intelligenz

Generative KI ist eine Art der künstlichen Intelligenz, die auf Deep Learning-Modellen basiert und darauf trainiert ist, neue Inhalte zu erzeugen. Diese Modelle analysieren große Mengen an Daten und lernen dabei Muster und Strukturen, die sie dann verwenden, um eigenständig neue Texte, Bilder, Videos oder Musik zu generieren.

Typische Anwendungen umfassen das Erstellen und Bearbeiten von Texten (Chatbots wie ChatGPTs), Bildern, Softwarecode und die Unterstützung in der wissenschaftlichen Forschung.

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Prädikative Künstliche Intelligenz

Prädikative KI nutzt historische Daten und Algorithmen, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen. Diese Art von KI analysiert Muster und Trends in den vorhandenen Daten, um präzise Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse zu treffen.

Prädiktive KI findet beispielsweise Anwendung in Bereichen wie Finanzprognosen, Wartungsvorhersagen in der Industrie und personalisierten Marketingstrategien.

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Unterscheidungsbasierte Künstliche Intelligenz

Unterscheidungsbasierte KI - auch diskriminative KI genannt - ist darauf spezialisiert, Daten zu klassifizieren oder zu identifizieren, basierend auf bereits vorhandenen Informationen.

Diese KI-Modelle lernen durch Beobachtung und Analyse großer Datenmengen, Unterschiede und Gemeinsamkeiten zu erkennen und diese zur Vorhersage oder Klassifizierung neuer Datenpunkte zu nutzen.

Anwendungen umfassen etwa die Bild- und Spracherkennung oder die Diagnose von Krankheiten.

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KI in eurem Unternehmen

Die potenziellen Einsatzgebiete von KI sind denkbar breit. Ob in Data Analytics oder im Data Engineering, mittels Deep oder Machine Learning oder in der Entwicklung von Code und Software - alle Ansätze verfolgen in erster Linie die Optimierung von Automatismen, Prozesseffizienzen und Produktqualitäten.

Neben ausgewählten Geschäftsbereichen und der IT kommen KI-basierte Lösungen auch für querschnittliche Unternehmensbereiche wie Marketing, Vertrieb und Recht in Frage.
Dabei wird es auch darauf ankommen, welche Arten von Business- und IT-Daten aus welchen Quellen essenziell sind, gesammelt und modelliert bzw. extern "besorgt" werden müssen. Das A und O ist in diesem Zusammenhang die Qualität des Datenaushalts, weshalb KI-Strategien häufig auch von Initiativen einer Data Strategy oder Data Governance flankiert werden (müssen).

Idealerweise steht am Anfang eurer KI-Reise ein Leuchtturm-Projekt, dessen Strahlkraft gut geeignet ist, um schnell belastbare Erfolge zu feiern und erste Erfahrungen zu sammeln, auf deren Grundlage sich die weitere KI-Umsetzung skalieren lässt.

 

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AI Business Model

Wesentliche Bestandteile eines AI Business Models sind die Identifizierung von Datenquellen und Wertschöpfungspotenzialen für bzw. durch KI, die Entwicklung von KI-basierten Produkten oder -Dienstleistungen und die Integration von KI in bestehende Geschäftsprozesse.

Ein AI Business Model sollte nach unserer Vorstellung eng mit der KI-Strategie verbunden sein, da diese die mittel- bis langfristige Planung und Ausrichtung der KI-Anwendungen definiert. Für datengetriebene Unternehmen bietet die Entwicklung eines AI Business Models Vorteile wie beispielswiese effizientere Prozesse, personalisierte Kundenerlebnisse und neue Geschäftsmöglichkeiten.

 

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Unterscheidungsbasierte AI Architecture

Ein "AI Architecture Model" ist ein struktureller Entwurf, der die technischen Komponenten und deren Interaktionen innerhalb eines KI-Systems beschreibt. Es umfasst typischerweise die Hard- und Software, Algorithmen, Datenflüsse, Schnittstellen und Kommunikationsprotokolle, die zur Implementierung von KI-Lösungen erforderlich sind. Inhaltliche Bestandteile eines AI Architecture Models sind Datenquellen, Datenverarbeitungs- und Analysepipelines, Speichersysteme, Rechenressourcen, APIs und Benutzeroberflächen.

Das AI Architecture Model steht in engem Zusammenhang mit einer KI-Strategie, da es die technische Grundlage liefert, um die KI-strategischen Ziele des Unternehmens zu erreichen. Es unterstützt das AI Business Model, indem es die technologische Umsetzung der Geschäftsideen und Wertschöpfungsprozesse ermöglicht.

Zusammen bilden die KI-Strategie, das AI Business Model und das AI Architecture Model ein umfassendes Framework für den erfolgreichen Einsatz von KI im Unternehmen.

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Strategische Leitlinien für den Einsatz von KI

Die strategischen Leitlinien sollen sicherstellen, dass Entwicklung und Nutzung von KI im Einklang mit den Vorgaben, Werten und Zielen einer Organisation, eines Unternehmens oder der Gesellschaft stehen.

Sie leisten damit einen wesentlichen Beitrag zur Akzeptanz von KI im Unternehmen, um positive Auswirkungen zu maximieren und negative Folgen zu minimieren. Idealerweise geben sie auch zu nicht tolerierbaren bzw. vom Unternehmen nicht verfolgten Anwendungsgebieten Auskunft.