Inzwischen haben viele Vorstände ihre Führungsteams aufgefordert, mindestens einen KI-Anwendungsfall zu erstellen - wenn nicht sogar Dutzende von Anwendungsfällen. Die Wahl des richtigen KI-Anwendungsfalls hat nicht nur Einfluss darauf, wie der Vorstand Ihre Leistung sieht, sondern auch auf die Wettbewerbsfähigkeit Ihres Unternehmens im digitalen Zeitalter.
Jeff McMillan, der neue Leiter der unternehmensweiten KI bei Morgan Stanley, versteht diese Aufgabe. "Wir haben zwei Anwendungsfälle implementiert. Aber was ist mit einer Welt, in der wir vielleicht 100,000 haben?", sagte er kürzlich in einem Interview mit Axios.
Die Möglichkeiten scheinen grenzenlos zu sein, aber Unternehmen können es sich nicht leisten, ziellos zu sein. Die Ausrichtung Ihrer KI-Nutzungsfälle auf Ihre strategischen Ziele und ihre Implementierung mit einem vollständigen Überblick über Ihre Risikoexposition erfordert einen sorgfältigen Entscheidungsprozess.
Unabhängig davon, ob Sie gerade erst in die KI-Arena einsteigen oder zum x-ten Mal zurückkehren, brauchen Sie einen Rahmen, um Ideen zu sammeln und die besten zu priorisieren, das Risiko zu minimieren und Ihre Chancen kontinuierlich zu bewerten.
Diese Erkenntnisse aus einer kürzlich stattgefundenen Podiumsdiskussion zum Thema KI im Unternehmen bilden die Grundlage für ein KI-Entscheidungsframework, mit dem Sie schnell den richtigen Anwendungsfall identifizieren können.
Wie man KI-Anwendungsfälle identifiziert
1. Crowdsourcen Sie Ideen.
Um Ihren Entscheidungsprozess zu beschleunigen, beginnen Sie mit einem vollen Korb voller Ideen. Der beste Weg, sie zu bekommen? Crowdsourcing.
Razat Gaurav, CEO von Planview, beschrieb, wie Planview auf KI-Anwendungsfälle gestoßen ist: "Wir haben eines unserer eigenen Tools namens IdeaPlace genutzt, um alle Arten von internen und externen Anwendungsfällen von unseren Mitarbeitern zu erfragen." Dann ging er einen Rahmen durch, der auf dem Wert für das Unternehmen und der Komplexität des Aufwands basierte, um die Ergebnisse des KI-"Hackathons" zu priorisieren.
Jana Eggers hat als CEO von Nara Logics, einem Softwareunternehmen, das Unternehmen beim Aufbau von KI-Beratern unterstützt, viele KI-Implementierungen erlebt.
Sie hat festgestellt, dass Führungskräfte, die sich mit einem KI-Produkt hervortun, "nach allen Ideen fragen und diese dann gegeneinander abwägen". Wenn sie sieht, dass sie Schwierigkeiten haben, dann liegt das unter anderem daran, dass "sie [nicht] eine ausreichend breite Perspektive gefragt haben. . . diese Ideen in einer größeren Gruppe zu sammeln und interne und externe [Anwendungsfälle] gemeinsam abzuwägen."
Sie brauchen diesen Schritt vielleicht nicht jedes Mal, wenn Sie das Anwendungsfall-Rahmenwerk durchgehen, wenn Sie immer noch eine Vielzahl frischer Ideen aus unterschiedlichen Quellen haben.
2. Priorisieren Sie nach Schmerzpunkten.
Der nächste (entscheidende) Schritt in diesem Rahmen: Setzen Sie Prioritäten nach Schmerzpunkten, so dass Sie sich an geschäftlichen Problemen und nicht an FOMO orientieren. Natürlich wollen Sie keinen Anwendungsfall wählen, bei dem der Aufwand größer ist als das Problem, das Sie lösen wollen.
Wählen Sie ganz bewusst Anwendungsfälle aus, die mit Schmerzpunkten verbunden sind.
Dr. Rich Sonnenblick, Chief Data Scientist bei Planview, warnte davor, sich für Lösungen zu entscheiden, nur weil sie KI im Titel tragen oder gerade im Trend zu liegen scheinen. Stattdessen rät er Führungskräften, "sich genau zu überlegen, welche Anwendungsfälle Sie mit den Schmerzpunkten in Ihrem Unternehmen in Verbindung bringen und welche Anwendungsfälle für Ihre Kunden fest mit deren Schmerzpunkten verbunden sind".
Ray Wang, Moderator des Panels und Principal Analyst, Gründer und Vorsitzender von Constellation Research, stellte eine Hierarchie vor, mit der Sie Ihre Anwendungsfälle auf die verschiedenen Bedürfnisse des Unternehmens abstimmen können. Seine Hierarchie und weitere Einblicke finden Sie in der vollständigen Podiumsdiskussion über KI im Unternehmen.
3. Bedenken Sie die laufenden Kosten.
Wenn Sie entscheiden, wo Sie in KI investieren wollen, sollten Sie die laufenden Kosten für die Wartung mit einplanen. Wenn Sie sich entscheiden, die Lösung selbst zu bauen, müssen Sie die anfänglichen Kosten für die Aktivierung der Lösung tragen. Rich erläuterte die versteckten laufenden Kosten:
- Die Kosten für den Support und die Wartung, die nötig sind, um das KI-Modell kontinuierlich zu trainieren.
- Die Zeit, die es braucht, um mit neuen Modellverbesserungen Schritt zu halten, die eingearbeitet werden müssen.
Wenn Sie eine Lösung kaufen, ist es einfacher, die laufenden Kosten zu erkennen, die in Ihre Entscheidung einfließen werden. Schließlich ist das Geld, das Sie für die Pflege eines KI-Anwendungsfalls ausgeben, weniger als Sie für eine neue KI-Investition ausgeben müssten.
4. Fangen Sie klein an und holen Sie sich Feedback.
Sie können eine umfangreiche, teure Marktforschung für KI-Anwendungsfälle durchführen, die acht bis 10 Wochen dauert. Oder Sie können mit den Erkenntnissen, die Sie bereits haben, beginnen, um eine Fähigkeit auf den Markt zu bringen.
Sejal Amin, Chief Technology Officer bei Shutterstock, beschrieb ihren Prozess: "Wir haben [ein KI-Projekt] innerhalb von Wochen auf die Beine gestellt und innerhalb von vier Monaten eine frühe Version auf den Markt gebracht. . . . Wir dachten, wir hätten den Anwendungsfall gut genug verstanden, um ihn einem kleinen Publikum vorzustellen und ein Feedback zu erhalten. . . Mit diesem Feedback werden wir anfangen zu iterieren."
Es gibt zwar viele Möglichkeiten, neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, aber Sejal ermutigt andere Führungskräfte, "mit der Entwicklung und dem Testen zu beginnen und dabei den Anwendungsfall im Auge zu behalten. . . . Wenn Sie gerade genug haben, um mit dem Aufbau zu beginnen, gehen Sie dorthin, holen Sie sich Feedback und bauen Sie von dort aus.
5. Bewerten Sie vierteljährlich neu.
Kehren Sie schließlich jedes Quartal zu diesem Rahmen zurück, um Ihren Plan zu aktualisieren. Die Landschaft der KI-Anbieter und -Technologien verändert sich schnell. Zögern Sie nicht, den Plan zu überarbeiten, wenn sich die Bedürfnisse geändert haben, wenn es einen besseren Weg gibt, einen Anwendungsfall zu lösen, oder wenn Sie einen zusätzlichen Schmerzpunkt einbeziehen können.
Wählen Sie KI-Anwendungsfälle, die sich abheben
Das Ziel bei diesen KI-Anwendungsfällen ist es, frühzeitig diejenigen zu identifizieren, die für Sie zum strategischen Unterscheidungsmerkmal werden.
Um an diesen Punkt zu gelangen, sind Investitionen erforderlich, um zu testen, was funktioniert und was nicht. Aber wenn Sie diese Investitionsentscheidungen klug treffen, können Sie wertvolle Erkenntnisse gewinnen, erfolgreiche Produkte entwickeln und sich hoffentlich von der Konkurrenz abheben.
Sehen Sie sich die vollständige Podiumsdiskussion an, bei der die Teilnehmer über ihre Erfahrungen sprechen:
- Wie KI die Entscheidungsfindung und Ausführung verbessert
- Responsible AI
- Die Auswirkungen von KI auf Wissensarbeiter
- Was Unternehmensorganisationen jetzt tun können
- Die Auswirkungen von KI auf Unternehmensdaten
Gehen Sie bei der Entwicklung der KI-Strategie Ihres Unternehmens mit unserem Leitfaden weiter, Aufbau einer KI-Strategie für den Erfolg der digitalen Transformation, und eine AI Executive Briefing.
