Pallab Chatterjee, Ph.D., ist eine international anerkannte High-Tech-Führungskraft mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen allgemeines Unternehmensmanagement, Governance, Strategie, Technologie und Betrieb. Derzeit ist Dr. Chatterjee Chairman bei 3Lines VC, einem Boutique-Venture-Capital-Unternehmen, das sich auf Investitionen in KI-fokussierte Unternehmen in den USA und Indien spezialisiert hat. Darüber hinaus ist er als Planview Executive Advisor tätig.
Noch vor ein paar Jahren war künstliche Intelligenz (KI) lediglich ein Schlagwort – eine interessante Technologie, deren Nutzung in den IT-Abteilungen auf die lange Bank geschoben wurde. Doch mit dem Aufkommen der generativen KI und ChatGPT hat sich dies geändert. Plötzlich müssen CEOs drei wichtige Fragen beantworten:
- Was ist Ihre KI-Strategie?
- Wie werden Sie generative KI als Wettbewerbsvorteil nutzen?
- Wie wird Ihr Unternehmen aktuelle Geschäftsinitiativen mit der KI-Entwicklung in Einklang bringen?
Die Führungsebene muss einen strategischen Ansatz für das KI-Paradigma, dem wir alle uns nicht mehr entziehen können, festlegen, einführen und kommunizieren sowie einen Plan dafür vorlegen, wie sich ihre Organisation in dem Bereich von ihren Mitbewerbern abheben und wachsen will.
KI – ein Muss für Unternehmen
KI kann Ihre Belegschaft bei der Arbeit unterstützen, die Produktivität steigern und viele alltägliche und stumpfsinnige Aufgaben übernehmen, die die Motivation der Mitarbeitenden verringern. Diese Verbesserungen haben es in sich. KI-gesteuerte Technologien, die es uns ermöglichen, intelligenter, besser und schneller zu arbeiten, können die Produktivität um das 10- bis 20-fache steigern.
Die Produktivität ist nur die Spitze des Eisbergs. Wenn Unternehmen ihre eigenen digitalen Betriebsmodelle und KI-Fabriken aufbauen, werden die Vorteile der KI zu groß sein, um sie zu ignorieren.
KI kommt mit größerer Wucht und Geschwindigkeit, als den meisten bewusst ist. Sie wird Investitionen und erhebliche Veränderungen in der Art und Weise erfordern, wie wir unsere Geschäfte strukturieren und betreiben. Und je früher sich Ihre Organisation darauf einlässt, desto mehr können Sie davon profitieren.
Der Aufstieg der digitalen Betriebsmodelle
In ihrem Buch „Competing in the Age of AI“ zeigten die Harvard-Professoren Marco Iansiti und Karim Lakhani, wie KI-orientierte Organisationen eine neue Betriebsarchitektur aufweisen, die neu definiert, wie sie Mehrwert schaffen, erfassen, teilen und erbringen.
Sie stellten zwei neue Konzepte vor: Das „digitale Betriebsmodell“ und die „KI-Fabrik“. Ihr Ziel war es, digitale Betriebsmodelle zu entwickeln, die mithilfe von Algorithmen viele der Aufgaben übernehmen, die derzeit von Menschen erledigt werden. Auch wenn ihre Modelle hinter dem zurückblieben, was heute mit generativer KI möglich ist, so sind die beiden Konzepte nach wie vor zukunftsweisend.
Die heutigen digitalen Betriebsmodelle zielen darauf ab, die Geschäftsprozesse von Unternehmen zu untersuchen, um Arbeitskräfte durch Algorithmen zu unterstützen, zu fördern oder zu ersetzen. Sie ermöglichen es Unternehmen, ihr Geschäft zu skalieren, den Umfang dieses Geschäfts zu erweitern und neue Chancen zu erkennen – und das alles bei minimalem Anstieg der Arbeitskosten im Vergleich zu traditionellen Betriebsmodellen.
Diejenigen, die es nicht schaffen, digitale Betriebsmodelle zu implementieren, stehen vor großen Herausforderungen im Hinblick auf den Wettbewerb.
Amazon im Einzelhandel, Uber im Transportwesen und ANT Financial im Bankwesen sind Beispiele für Unternehmen, die das digitale Betriebsmodell für ein exponentielles Wachstum genutzt haben.
Digitale Betriebsmodelle zum Ausstechen der Mitbewerbenden
Lange vor dem Aufkommen der KI hat die Digitalisierung in der gesamten Geschäftswelt Wellen geschlagen. Betrachten Sie einmal ANT Financial. ANT wurde im Jahr 2014 gegründet und basiert auf modernen digitalen Betriebsstrategien und Technologien. Es war keine „Transformation“ erforderlich. Heute ist ANT eine billionenschwere (1,3 Bio. USD) Bank mit einer Kundschaft von 750 Mio. Menschen sowie 9.000 Mitarbeitenden.
Im Gegensatz dazu steht die Bank of America, ein weitaus älteres Institut, das seit zwei Jahrzehnten eine digitale Transformation durchläuft. Heute beträgt ihr Wert 2 Bio. USD, 50 Mio. Menschen vertrauen auf sie und sie beschäftigt 166.000 Mitarbeitende.
ANT bedient 15-mal mehr Menschen mit nur 5 % der Belegschaft. Der Mehrwert eines digitalen Betriebsmodells sollte anhand dieses Beispiels klar sein.
Vorteile eines digitalen Betriebsmodells
Organisationen, die ein digitales Betriebsmodell einführen, können unter anderem von den folgenden erheblichen Wettbewerbsvorteilen profitieren:
- Förderung des Wachstums und Steigerung des Umsatzes im Rahmen des aktuellen Geschäfts
- Skalierung des Unternehmens, ohne die Anzahl der Mitarbeitenden wesentlich zu erhöhen
- Identifizierung, Bewertung und Analyse passender oder angrenzender Chancen, um die Breite des aktuellen Angebots zu erweitern
- Priorisierung dieser Chancen auf der Grundlage des Mehrwerts, den sie erbringen
Wie das Beispiel von ANT zeigt, kann ein digitales Betriebsmodell nicht durch schrittweise Digitalisierung erreicht werden. Stattdessen erfordert dieses Modell eine strukturelle Überarbeitung, in deren Zuge die in Ihrer Organisation anfallenden Arbeiten in digitale Aufgaben umwandelt werden, die durch KI vollständig automatisiert oder erheblich verbessert werden können. Dies ist eine Schlüsselkomponente für die Schaffung einer KI-Fabrik.
Die KI-Fabrik: der Motor des digitalen Betriebsmodells
In der Regel denken wir bei Fabriken an Einrichtungen, die die Produkte, die wir verwenden, mit hoher Geschwindigkeit herstellen. In ähnlicher Weise nutzt eine KI-Fabrik Daten, Menschen, Prozesse, Produkte und Plattformen, um KI-Lösungen für Unternehmen in kürzester Zeit bereitzustellen. Die KI-Fabrik stützt sich auf eine unternehmensweite Datenschicht, auf der Algorithmen aufgebaut sind, die Geschäftsprozesse umgestalten können.
So wie Fabriken im Laufe der Zeit die Automatisierung erhöhen und die Effizienz steigern, um die Abläufe zu verbessern und zu rationalisieren, wird dies auch auf die KI-Fabrik zutreffen. Und so wie die Fabriken während der Industriellen Revolution die Arbeit der Handwerksleute in Blue-Collar-Arbeit verwandelt haben, so wird die KI-Fabrik die White-Collar-Arbeit verändern.
Die KI-Fabrik ist keine Teilmenge der digitalen Transformation. Es ist ein Sprung darüber hinaus, mit dem die versprochenen Vorteile der Digitalisierung tatsächlich erreicht werden.
Denn anstatt eine digitale Transformation stückweise abzuarbeiten, betreibt die KI-Fabrik ein übergreifendes digitales Betriebsmodell, das viel konsistenter und schneller Ergebnisse liefern wird.
Dies wird es traditionellen Unternehmen, die mit ihrer digitalen Transformation zu kämpfen hatten, ermöglichen, sich zu äußerst wettbewerbsfähigen Organisationen umzugestalten. Dies könnte die letzte und beste Chance sein, sich Unternehmen wie Amazon anzunähern.
Amazon war in der ersten Runde des digitalen Betriebsmodells führend und konnte so über verschiedene Kategorien hinweg expandieren und neue Angebote wie Amazon Web Services (AWS), die Amazon Cloud und Alexa schaffen, die alle auf der KI-Plattform von Amazon basieren.
Und Amazon steht erst am Anfang. Mit der Entwicklung ihres eigenen großen Sprachmodells (Large Language Model, LLM), das zweifellos in Arbeit ist, werden sie besser vernetzt sein, mehr Wachstumschancen erkennen und den Abstand zu ihren Mitbewerbern noch weiter vergrößern.
Ein LLM-Modell für Unternehmen
Ein wichtiger Aspekt beim Aufbau einer KI-Fabrik ist, dass Unternehmen ihre eigenen internen Daten als Datengrundlage verwenden müssen.
Die generative KI von heute baut auf LLMs auf, die die riesigen Datenmengen im Internet nutzen. Das ist ein relativ einfacher Prozess, da die Webdaten in HTTP- und HTML-Formaten standardisiert sind, die eine effiziente Modellierung ermöglichen.
In modernen Unternehmen sind die Unternehmensdaten jedoch sehr viel komplexer: relationale Datenbanken, Datenschemata, Taxonomien sowie branchenspezifisches Vokabular und Semantik sind für jedes Unternehmen einzigartig, und diese Einzigartigkeit ist in den bestehenden IT-Anwendungen verankert.
Diese Komplexität macht es schwierig, auf die Daten zuzugreifen, sie zu interpretieren, zu analysieren und letztlich für die Zwecke der KI zu nutzen. Kurz gesagt: Die bestehenden Web-LLMs sind nicht in der Lage, KI-Fabriken in Unternehmen zu unterstützen. Die nächste Stufe ist ein unternehmensweites LLM, das alle Informationen und Aktivitäten innerhalb jeder Organisation integriert.
Anpassung eines Unternehmens-LLM
Damit Unternehmen KI in naher Zukunft in vollem Umfang nutzen können, müssen sie ihr eigenes internes LLM erstellen, das ihre eigene Semantik, Sprache und Daten verwendet, auf deren Grundlage KI-Modelle generiert werden können. Das ist derzeit die einzige Möglichkeit, die wahre Macht der generativen KI zu entfesseln.
Technologieunternehmen arbeiten mit Hochdruck an der Entwicklung von LLMs für eine Vielzahl von Anwendungsfällen. Und es besteht die Möglichkeit, generische, branchenbezogene Modelle zu entwickeln, wie z. B. ein LLM für die Automobilindustrie. Folgende Aspekte müssen jedoch beachtet werden:
- Diese Modelle sind noch nicht verfügbar und werden es womöglich auch in nächster Zeit nicht sein.
- Sie müssen für jedes einzelne Unternehmen und dessen Datenlage erweitert und angepasst werden.
- Wenn sie verfügbar sind, haben alle Marktteilnehmenden den gleichen Zugang.
Das Problem ist, dass CEOs nicht gefragt werden, wie sie KI in zwei Jahren einsetzen werden. Das Zeitfenster, in dem sich die Chance bietet, ist riesig – aber die Vorstände sind sich bewusst, dass es sich schnell schließen wird, wenn die Vorreiterunternehmen die Mitbewerbenden hinter sich lassen.
Die Lösung liegt im Aufbau eines LLM, das in der Lage ist, das volle Potenzial Ihrer Unternehmensdaten zu nutzen und über das ein digitales Betriebsmodell eingeführt und umgesetzt werden kann. Zusammen bilden sie den Treibstoff und den Motor für Ihre generative KI-Fabrik.
Der Ausbau der KI-Fabrik
Eine KI-Fabrik aufzubauen wird ein vielschichtiger Prozess sein:
- Erklären Sie KI zu einer strategischen Notwendigkeit.
- Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenfachleute sich aktiv das nötige Fachwissen aneignen.
- Erstellen Sie ein eigenes großes Sprachmodell.
- Entwickeln Sie mehrere Algorithmen und Modelle, die sich auf verschiedene Rollen konzentrieren, und beginnen Sie mit den offensichtlichsten Kandidaten für eine KI-Verbesserung.
- Stellen Sie Ihr traditionelles Betriebsmodell auf ein digitales Betriebsmodell um.
- Testen und experimentieren Sie, bevor Sie etwas in Produktion geben.
- Überprüfen Sie kontinuierlich, wie Sie Ihre Ressourcen im Zuge der Transformation einsetzen.
Sie werden einige schwierige Entscheidungen treffen müssen, z. B. die Streichung laufender Softwareprojekte und die Umverteilung dieser Entwicklungsgelder auf den Aufbau Ihres KI-Modells. Ein gewisser kurzfristiger Schmerz kann für langfristigen Wohlstand erforderlich sein. Eine Portfolioanalyse hilft Ihnen dabei, den Schmerz zu lindern und Ihr gewünschtes Ergebnis sicherzustellen. Mithilfe dieser können Sie:
- ermitteln, wo Ihre Investitionen am besten eingesetzt werden, um Sie wettbewerbsfähig zu machen.
- den Unterschied zwischen der Fortsetzung des bisherigen Weges oder der Neuverteilung von Mitteln für die Entwicklung eines KI-Modells messen.
- bewerten, wie sich die Neuzuweisung von Ressourcen auf laufende Projekte sowie auf die Umsätze und die Profitabilität des Unternehmens auswirken wird.
Sie müssen in der Lage sein, die Vorteile des Aufbaus einer KI-Fabrik gegenüber der Fortführung laufender Projekte abzuwägen.
Wie Planview Ihnen helfen kann
Die Führungsebene hat eine Entscheidung zu treffen. Machen Sie KI zu einem strategischen Imperativ, um Ihr Unternehmen in das neue Zeitalter zu führen, oder fahren Sie mit einem traditionellen Betriebsmodell fort und hoffen Sie auf das Beste.
Wenn Sie sich für Ersteres entscheiden, müssen Sie Ihr aktuelles Portfolio überdenken, Ihre bestehende Investitionsstrategie neu bewerten, Ihre Ressourcen neu zuordnen sowie Ihren Marktansatz überarbeiten und Neupriorisierungen vornehmen.
Eine Lösung für das strategische Portfoliomanagement (SPM) kann Ihnen dabei helfen, den Spagat zwischen der Vorbereitung auf den kommenden KI-Tsunami und der fortlaufenden Unterstützung Ihres bestehenden Portfolios zu schaffen. Erfahren Sie, wie die SPM-Lösung von Planview es Ihnen ermöglicht, Ihre strategischen Ziele schnell zu erreichen.
