Erfolgreiche Skalierung von KI: Ein empirisches Reifegradmodell und praxisorientierte Leitlinien für Unternehmen

Einleitung

Die Integration und Skalierung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen bietet große Potenziale, stellt jedoch auch erhebliche Herausforderungen dar. Die Skalierung ist entscheidend, um KI-Anwendungen nachhaltig und umfassend einzusetzen und damit einen langfristigen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Diese Studie untersucht die Anforderungen und Schritte, die Unternehmen unternehmen können, um KI erfolgreich zu skalieren. Basierend auf Experteninterviews aus Wirtschaft, Beratung und Forschung wurde ein Reifegradmodell entwickelt, das Unternehmen als Leitfaden dienen kann.

Hauptfrage: Wie können Unternehmen KI erfolgreich skalieren, um langfristigen Mehrwert zu schaffen?

Das Modell identifiziert fünf Dimensionen, die für die Skalierung von KI entscheidend sind: Strategie und Organisation, Kultur und Change-Management, Ressourcen und Prozesse, Daten sowie Technologie und Infrastruktur. Jede Dimension wird in vier Reifegrade unterteilt, die schrittweise den Fortschritt zur vollen KI-Integration beschreiben. Neben technischen Aspekten berücksichtigt das Modell auch aktuelle regulatorische Anforderungen, wie den EU AI Act und andere relevante KI-Vorschriften, die die Rahmenbedingungen für eine KI-Strategie festlegen.

Wichtige Fragen und Antworten

1. Welche Dimensionen umfasst das Reifegradmodell?

• Das Modell besteht aus fünf Dimensionen:
  1. Strategie & Organisation: umfasst strategische Planung und die Integration von KI in langfristige Unternehmensziele.
  2. Kultur & Change-Management: behandelt die Bereitschaft zur Veränderung und die Etablierung einer datengestützten Unternehmenskultur.
  3. Ressourcen & Prozesse: beschreibt die Optimierung von Ressourcen und Prozessen für eine effiziente KI-Nutzung.
  4. Daten: bezieht sich auf die Sammlung, Qualität und Verarbeitung der benötigten Daten.
  5. Technologie & Infrastruktur: befasst sich mit den notwendigen technischen Ressourcen und Plattformen für KI.

2. Welche Reifegrade definiert das Modell für die Skalierung von KI?

• Das Modell teilt die Entwicklung in vier Reifegrade ein:
  • Stufe 1: Erste KI-Erfahrungen sammeln – Unternehmen starten mit einfachen PoCs (Proof of Concept) und grundlegenden Erfahrungen.
  • Stufe 2: Umsetzung erster Anwendungsfälle – Implementierung und Sammlung erster Erkenntnisse über die Einsatzmöglichkeiten von KI.
  • Stufe 3: Koordinierte Umsetzung von Anwendungsfällen – Entwicklung einer strategischen und strukturierten Herangehensweise.
  • Stufe 4: Integrierte, unternehmensweite Implementierung – KI ist vollständig in alle Geschäftsprozesse integriert und optimiert die Entscheidungsfindung.

3. Wie hilft das Modell Unternehmen dabei, den Reifegrad ihrer KI-Skalierung zu bestimmen?

• Das Reifegradmodell bietet eine klare Struktur zur Selbsteinschätzung und zeigt den aktuellen Stand der KI-Entwicklung auf. Durch die Evaluierung der Dimensionen können Unternehmen Schwachstellen erkennen und gezielt Maßnahmen zur Weiterentwicklung planen. Beispielsweise zeigt ein Unternehmen, das im Bereich Technologie und Infrastruktur hohe Reife erreicht hat, aber im Bereich Kultur & Change-Management Defizite aufweist, klaren Handlungsbedarf in der Unternehmenskommunikation und Schulung der Mitarbeiter.

4. Wie wirkt sich das EU AI Act auf die Skalierung von KI aus?

• Der EU AI Act und weitere regulatorische Initiativen wie die EU KI-Haftungsrichtlinie verlangen von Unternehmen die Einhaltung strengerer Vorschriften, insbesondere hinsichtlich Transparenz, Datenverarbeitung und Ethik. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme den Anforderungen entsprechen, um rechtliche und ethische Standards einzuhalten. Dies erhöht die Bedeutung eines starken Compliance- und Governance-Ansatzes innerhalb der KI-Strategie.

Praktische Leitlinien für die Skalierung von KI

Strategie und Organisation

• Entwickeln Sie eine klare KI-Strategie, die sich an den Unternehmenszielen orientiert. Definieren Sie spezifische Anwendungsbereiche und messen Sie den Erfolg mit finanziellen und nicht-finanziellen KPIs.

Kultur und Change-Management

• Fördern Sie Akzeptanz und Verständnis für KI durch Schulungen und transparente Kommunikation über Nutzen und Risiken. Verankern Sie eine aufgeschlossenere Haltung zur Zusammenarbeit mit KI und belohnen Sie Mitarbeiter, die innovative KI-Lösungen entwickeln.

Ressourcen und Prozesse

• Strukturieren Sie die Ressourcenzuweisung und legen Sie feste Prozesse fest, um KI-Projekte effizient zu priorisieren und zu skalieren. Ein frühzeitiges Einbinden von IT und Management kann Engpässe verhindern und langfristigen Erfolg sichern.

Daten

• Implementieren Sie ein effektives Datenmanagement und sorgen Sie für die Datenqualität durch kontinuierliche Überwachung und regelmäßige Updates. Der Aufbau eines zentralen Datenkatalogs kann den Zugang zu wertvollen Daten im gesamten Unternehmen verbessern.

Technologie und Infrastruktur

• Wählen Sie die richtigen Technologieanbieter und setzen Sie auf eine flexible Infrastruktur, die sowohl Cloud- als auch On-Premises-Lösungen unterstützt. Skalieren Sie Ihre Rechenressourcen und sichern Sie Datenzugriff und -sicherheit durch automatisierte Mechanismen.

Fazit und Ausblick

Das Reifegradmodell für die Skalierung von KI bietet Unternehmen eine solide Grundlage zur Selbstbewertung und Weiterentwicklung ihrer KI-Initiativen. Das Modell vereint technische, kulturelle und organisatorische Aspekte und gibt konkrete Handlungsempfehlungen, die auf die Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit abzielen. In einem zunehmend digitalisierten Umfeld, das von rechtlichen Anforderungen und technologischen Innovationen geprägt ist, ist die Fähigkeit zur effektiven Skalierung von KI ein entscheidender Erfolgsfaktor.

Unternehmen, die diese Prinzipien anwenden, können nicht nur ihre internen Prozesse optimieren, sondern sich auch zukunftssicher aufstellen, um von den Potenzialen der Künstlichen Intelligenz voll zu profitieren.

Quellen:

• ResearchGate