Wenn KI ein Problem für Führungskräfte darstellt, dann ist es, dass es zu viele Möglichkeiten gibt.
Wie wählen Sie aus all den verfügbaren Möglichkeiten den richtigen Weg für Ihr Unternehmen aus und sorgen gleichzeitig für einen verantwortungsvollen und ethischen Umgang mit KI? Kombinieren Sie diese Überlegungen mit dem internen und externen Druck, generative KI schnell einzuführen und zu skalieren, und der Einsatz von KI ist leichter gesagt als getan.
Um einen Einblick in diese Bedenken zu erhalten, haben wir mit einer Gruppe von Experten über die Herausforderungen und Chancen der KI gesprochen. Hier ist die Erfahrung, die die Diskussionsteilnehmer und der Moderator mitbringen:
- Sejal Amin, Chief Technology Officer bei Shutterstock, trat ihre Stelle im November 2022 an, als Shutterstock gerade sein Datengeschäft mit OpenAI abschloss. Sie hat ihr Team in diesem turbulenten Jahr dabei unterstützt, KI auf den Markt zu bringen.
- Jana Eggers, CEO von Nara Logics, begann als Forscherin und leitet heute die KI-Plattform Nara Logics (und sie scherzte mit uns, dass sie überraschenderweise tatsächlich profitabel ist).
- Razat Gaurav, CEO von Planview, beschäftigt sich seit fast 30 Jahren mit KI. Er nutzt sie in seiner eigenen Arbeit als Produktmanager und erforscht nun, wie generative KI die Art und Weise verändern kann, wie Kunden mit Planviews Lösungen über Planview Copilot interagieren.
- Dr. Rich Sonnenblick, Chief Data Scientist bei Planview, begann mit klassischem maschinellem Lernen der alten Schule und erforscht Möglichkeiten, dieses und generative KI in die Lösungen von Planview zu integrieren.
- Ray Wang, Principal Analyst und Gründer von Constellation Research, prägte den Begriff "Metaverse Economy" in 2020. Er ist eine führende Autorität in Sachen KI und KI-Politik.
Während des Gesprächs sprachen die Podiumsteilnehmer über fünf Veränderungen, die Führungskräfte vornehmen sollten, wenn sie KI effektiv nutzen wollen.
1. Erstellen Sie eine Richtlinie und einen Governance-Rahmen für die Verwendung von Daten
Es ist sowohl für Sie als auch für Ihre Kunden wichtig, dass Sie die Daten, die KI verwendet, genau im Auge behalten.
Wenn Sie Ihren Kunden die Botschaft vermitteln wollen, dass wir auch bei der Entwicklung von KI-Produkten, wie Rich sagt, "ein guter Datenverwalter sind, der verantwortungsvoll mit seinen Daten umgeht, und dass er der Hauptnutznießer dieses Wertes ist", dann brauchen Sie eine Governance für KI und Daten.
Ein Data Governance Framework schafft Vertrauen zwischen Ihnen und Ihren Kunden. Razat sagte: "Bei der Einführung dieser neuen Technologien müssen wir uns darauf verlassen können, dass wir auch in Zukunft den Datenschutz und die Sicherheit gewährleisten, die unsere Kunden erwarten."
Außerdem schafft eine Datenpolitik Vertrauen, indem sie die Qualität hoch und genau hält. Ray fügte hinzu: "Sie haben hier das Szenario 'Müll rein, Müll raus'. Wenn Sie also keinen wirklich guten Input für Ihre Daten haben, werden Sie auch sehr, sehr schlechte Ergebnisse erzielen."
Lesen Sie weiter: KI-Trends: Sollten Sie Daten als Produkt betrachten?
2. Orientieren Sie sich an geschäftlichen Problemen, nicht an FOMO
Anstatt ein Tool zu kaufen, nur weil es KI im Namen trägt, sollten Sie mit Anwendungsfällen beginnen.
Sejal riet dazu, klein anzufangen, indem Sie einen Anwendungsfall finden und dann entweder ein Tool zur Lösung des Problems finden oder bauen, und nicht andersherum. Sie fügt hinzu: "Es ist ein viel besserer Weg, eine Renditegeschichte zu erzählen, denn irgendwann werden Sie eine Renditegeschichte erzählen müssen."
"Sie können nicht warten, bis alles geklärt ist, und erst dann einsteigen, denn dann ist es zu spät."
Razat Gaurav, Planview CEO
Woher wissen Sie, welchen Anwendungsfall Sie wählen sollen? Ray schlägt vor, dass es sich um ein Problem handelt, das Sie sofort lösen können, und nicht um einen breit angelegten Anwendungsfall, der den Ozean zum Kochen bringen soll.
Denken Sie zum Beispiel an den Wert des Zugriffs auf Erkenntnisse, die in Tausenden von Seiten interner Dokumentation verborgen sind, oder an die Zusammenfassung von Kundenverträgen und die Nennung ungewöhnlicher oder ungünstiger Bedingungen. Solche Anwendungsfälle können innerhalb von Wochen, nicht Monaten, Vorteile bringen, sagt Rich.
Ein weiteres Beispiel ist das Hinzufügen einer KI-Erweiterung zur kundenorientierten Dokumentation, wenn diese gut organisiert ist: Mit den Standardtools von AWS/Amazon und anderen Anbietern können Sie in wenigen Tagen einen KI-Assistenten darauf aufbauen.
Wenn Sie nicht weiterkommen, kann ein Blick von außen helfen, das Problem einzugrenzen. Jana schlug vor, mit einem Analysten zusammenzuarbeiten, um einen Überblick über die gesamte Branche zu erhalten.
3. Berücksichtigen Sie Ihren Tech Stack
Sie haben die Daten und Sie haben den Anwendungsfall, aber Sie müssen sich auch Gedanken über Ihre Technologie machen.
Es könnte sein, dass sich Ihr Anwendungsfall am besten mit einer "Daisy Chain" (Sejals Worte) von Tools lösen lässt.
riet Jana: "Es geht nicht nur um ein Tool, sondern darum, wie Sie verschiedene Tools zusammenbringen." Egal, ob es sich dabei um eine Gruppierung von KI-Tools oder um KI plus Integrationen mit anderen Tools in Ihrem Tech-Stack handelt, lassen Sie die Technik nicht aus Ihrer Planung aus.
Wenn Sie mehr von den Diskussionsteilnehmern zu diesem Thema, zu verantwortungsvoller KI und zur Verbesserung der Entscheidungsfindung und -ausführung hören möchten, hören Sie sich die vollständige Diskussion an: KI im Unternehmen: Chancen, Herausforderungen und der Weg in die Zukunft.
4. Steigern Sie die KI-Kompetenz Ihrer Organisation
Wir sprechen über künstliche Intelligenz, aber Sie können die menschliche Seite nicht ignorieren.
Die Einführung von KI hat einen kulturellen Aspekt. Je transparenter und aufklärerischer Sie mit Ihren Mitarbeitern, mittleren Managern und Führungskräften umgehen können, desto effektiver wird Ihr Change Management sein.
Ein Vorteil des jüngsten Booms der generativen KI, auch wenn sie nicht das Nonplusultra ist, ist, dass die generative KI "ein großartiger Einstieg sein kann, um traditionellere Formen des maschinellen Lernens und datengesteuerte Erkenntnisse zu erklären und KI zugänglich und verständlich zu machen", so Rich.
Anstatt ausgefeilte Techniken des maschinellen Lernens überprüfen und interpretieren zu müssen, können Mitarbeiter die Erkenntnisse der KI nutzen, die von großen Sprachmodellen wie ChatGPT erklärt werden.
5. Schaffen Sie Raum zum Experimentieren
Bei der letzten Schicht geht es darum, sich Raum für Experimente mit KI zu schaffen, sei es im Hinblick auf Ihr Budget oder Ihre Prioritäten.
Razat warnte davor, KI zu lange hinauszuzögern. Er sagte: "Sie können nicht warten, bis alles geklärt ist und erst dann einsteigen, denn dann ist es zu spät. Denn einige dieser Bewegungen sind ziemlich störend, nicht nur für Ihre Kunden, sondern auch für Ihr grundlegendes Geschäftsmodell."
Auch wenn Sie im Moment kein besonders experimentierfreudiges Unternehmen sind, gibt es Möglichkeiten, dorthin zu gelangen.
Sejal schlug vor, dass Sie nicht immer eine vollständige Marktforschung durchführen müssen, vor allem dann nicht, wenn Sie zumindest mit einer Recherche beginnen und einen Anwendungsfall ausgewählt haben. Auf diese Weise können Sie eine Fähigkeit schnell auf den Markt bringen, testen und lernen, ohne zu viel zu riskieren.
Machen Sie mehr aus KI in Ihrer Organisation
Die Nutzung von KI ist möglich, aber sie erfordert Politik, Planung, Technologie, Bildung und Experimentieren:
- Schaffen Sie ein Data Governance Framework für die KI-Nutzung.
- Beginnen Sie mit dem Anwendungsfall, nicht mit dem Tool.
- Wenn Sie sich für Tools entscheiden, bauen Sie ein intelligentes technisches Paket auf.
- Investieren Sie in die Aufklärung Ihrer Teams über KI.
- Insgesamt sollten Sie Raum für Experimente schaffen.
Holen Sie sich weitere Expertenratschläge zur Führung erfolgreicher Unternehmen im digitalen Zeitalter. Laden Sie das Strategiepapier Aufbau einer KI-Strategie für den Erfolg der digitalen Transformationherunter, in dem Sie die vier Säulen einer effektiven KI-Strategie und eines entsprechenden Rahmens kennenlernen und erfahren, wie Sie eine Richtlinie für den ethischen und verantwortungsvollen Einsatz von KI entwerfen können, und vieles mehr.
